Linear Programming Using MATLAB®
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2017, 2017
Serie: Libro 117 di 176 - Springer Optimization and Its Applications
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Methodically presents all components of the simplex-type methods¿Enables readers to experiment with MATLAB®codesthat areable to solve large-scale benchmark linear programs¿Contains 11 presolve techniques, 11 scaling techniques, 6 pivoting rules, and 4 basis inverse and update methodsSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 664 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319659176
- Titolo
- Linear Programming Using MATLAB®
- Autore
- Nikolaos Ploskas
- Editore
- Springer, Springer Nov 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319659170
- ISBN 13
- 9783319659176
- Peso dell'articolo
- 1150 grammi
- Dimensioni
- 241x160x41 mm
- Serie
- Libro 117 di 176: Springer Optimization and Its Applications
This book offers a theoretical and computational presentation of a variety of linear programming algorithms and methods with an emphasis on the revised simplex method and its components. A theoretical background and mathematical formulation is included for each algorithm as well as comprehensive numerical examples and corresponding MATLAB® code. The MATLAB® implementations presented in this book are sophisticated and allow users to find solutions to large-scale benchmark linear programs. Each algorithm is followed by a computational study on benchmark problems that analyze the computational behavior of the presented algorithms.
As a solid companion to existing algorithmic-specific literature, this book will be useful to researchers, scientists, mathematical programmers, and students with a basic knowledge of linear algebra and calculus. The clear presentation enables the reader to understand and utilize all components of simplex-type methods, such as presolve techniques, scaling techniques, pivoting rules, basis update methods, and sensitivity analysis."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book offers a theoretical and computational presentation of a variety of linear programming algorithms and methods with an emphasis on the revised simplex method and its components. A theoretical background and mathematical formulation is included for each algorithm as well as comprehensive numerical examples and corresponding MATLAB® code. The MATLAB® implementations presented in this book are sophisticated and allow users to find solutions to large-scale benchmark linear programs. Each algorithm is followed by a computational study on benchmark problems that analyze the computational behavior of the presented algorithms.
As a solid companion to existing algorithmic-specific literature, this book will be useful to researchers, scientists, mathematical programmers, and students with a basic knowledge of linear algebra and calculus. The clear presentation enables the reader to understand and utilize all components of simplex-type methods, such as presolve techniques, scaling techniques, pivoting rules, basis update methods, and sensitivity analysis.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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