Descripción
Esta nueva edición cubre los conceptos centrales de las técnicas de optimización práctica, con énfasis en métodos que son tanto de última generación como populares. Una idea importante es la conexión entre el carácter puramente analítico de un problema de optimización y el comportamiento de los algoritmos utilizados para resolver un problema. Este fue un tema principal de la primera edición de este libro y la cuarta edición amplía y profundiza esta relación. Al igual que en las ediciones anteriores, el material de esta cuarta edición está organizado en tres partes separadas. La Parte I es una introducción autónoma a la programación lineal. La presentación en esta parte es bastante convencional, cubriendo los elementos principales de la teoría subyacente de la programación lineal, muchos de los algoritmos numéricos más efectivos y muchas de sus importantes aplicaciones especiales. La Parte II, que es independiente de la Parte I, cubre la teoría de la optimización sin restricciones, incluyendo tanto las derivaciones de las condiciones de optimalidad apropiadas como una introducción a los algoritmos básicos. Esta parte del libro explora las propiedades generales de los algoritmos y define varias nociones de convergencia. La Parte III extiende los conceptos desarrollados en la segunda parte a problemas de optimización restringida. Excepto por algunas secciones aisladas, esta parte también es independiente de la Parte I. Es posible ir directamente a las Partes II y III omitiendo la Parte I y, de hecho, el libro se ha utilizado de esta manera en muchas universidades.
Como novedad en esta edición, se incluye un capítulo dedicado a la Programación Lineal Cónica, una potente generalización de la Programación Lineal. De hecho, muchas estructuras cónicas son posibles y útiles en una variedad de aplicaciones. Sin embargo, debe reconocerse que la programación lineal cónica es un tema avanzado, que requiere un estudio especial. Otro tema importante es un método acelerado de descenso más pronunciado que exhibe propiedades de convergencia superiores y, por esta razón, se ha vuelto bastante popular. La prueba de la propiedad de convergencia para los métodos de descenso más pronunciado estándar y acelerado se presenta en el Capítulo 8. Como en ediciones anteriores, aparecen ejercicios al final de cada capítulo.
De las reseñas de la Tercera Edición:
"... este libro muy bien escrito es un clásico en Optimización. Debería estar presente en la estantería de cada estudiante, investigador y especialista de la multitud de disciplinas de las que se extraen las aplicaciones prácticas de optimización." (Jean-Jacques Strodiot, Zentralblatt MATH, Vol. 1207, 2011)
Autor: David G. Luenberger, Yinyu Ye
Editorial: Springer
Publicado: 17/10/2016
Páginas: 546
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.71lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 1.14d
ISBN13: 9783319374390
ISBN10: 3319374397
Categorías BISAC:
- Tecnología e Ingeniería | General
- Negocios y Economía | Investigación de operaciones
- Matemáticas | Aplicadas
Sobre el autor
David G. Luenberger obtuvo la licenciatura (B.S.) en el California Institute of Technology y los títulos de máster (M.S.) y doctorado (Ph.D.) en la Universidad de Stanford, todos en Ingeniería Eléctrica. Desde 1963 ha sido miembro de la facultad de la Universidad de Stanford. Ayudó a fundar el Departamento de Sistemas de Ingeniería-Económicos, ahora fusionado para convertirse en el Departamento de Ciencias de la Gestión e Ingeniería, donde actualmente es profesor.
Se desempeñó como Asistente Técnico del Asesor Científico del Presidente en 1971-72, fue Profesor Visitante en la Universidad Técnica de Dinamarca (1986), Profesor Visitante del Instituto Tecnológico de Massachusetts (1976) y se desempeñó como Presidente de Departamento en Stanford (1980-1991).
Sus premios incluyen: Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería (2008), el Premio Bode Lecture de la Control Systems Society (1990), la Medalla Oldenburger de la American Society of Mechanical Engineers (1995) y el Premio de Escritura Expositiva del Institute of Operations Research and Management Science (1999). Es Miembro del Institute of Electrical and Electronic Engineers (desde 1975).
Yinyu Ye es actualmente el profesor Kwoh-Ting Li en la Escuela de Ingeniería del Departamento de Ciencias de la Gestión e Ingeniería y del Instituto de Ingeniería Computacional y Matemática, y Director del Programa de Afiliados Industriales de MS&E, Universidad de Stanford. Obtuvo la licenciatura (B.S.) en Ingeniería de Sistemas en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, China, y los títulos de máster (M.S.) y doctorado (Ph.D.) en Sistemas de Ingeniería Económica e Investigación Operativa en la Universidad de Stanford.
Los intereses de investigación de Ye se centran en las áreas de optimización, teoría de la complejidad, diseño y análisis de algoritmos, y aplicaciones de la programación matemática, investigación de operaciones e ingeniería de sistemas. También está interesado en desarrollar software de optimización para diversas aplicaciones del mundo real. Los temas de investigación actuales incluyen algoritmos de programación lineal, procesos de decisión de Markov, equilibrio computacional de juegos/mercado, geometría de distancias métricas, asignación dinámica de recursos y toma de decisiones estocásticas y robustas, etc. Es miembro de INFORMS (The Institute for Operations Research and The Management Science) y ha recibido varios premios de investigación, incluyendo el primer Premio de Conferencias Tseng del ISMP 2012 por su destacada contribución a la optimización continua, el Premio John von Neumann Theory 2009 por sus contribuciones fundamentales y sostenidas a la teoría en Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión, el primer Premio Farkas 2006 en Optimización, y el Premio IBM Faculty Award 2009.