Modeling with Stochastic Programming
Lingua: inglese
Editore: Springer New York, 2014
Serie: Libro 18 di 43 - Springer Series in Operations Research and Financial Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - While there are several texts on how to solve and analyze stochastic programs, this is the first text to address basic questions about how to model uncertainty, and how to reformulate a deterministic model so that it can be analyzed in a stochastic setting. This text would be suitable as a stand-alone or supplement for a second course in OR/MS or in optimization-oriented engineering disciplines where the instructor wants to explain where models come from and what the fundamental issues are.The book is easy-to-read, highly illustrated with lots of examples and discussions. It will be suitable for graduate students and researchers working in operations research, mathematics, engineering and related departments where there is interest in learning how to model uncertainty.Alan King is a Research Staff Member at IBM's Thomas J. Watson Research Center in New York.Stein W. Wallace is a Professor of Operational Research at Lancaster University Management School in England.…
Codice articolo 9781489992123
- Titolo
- Modeling with Stochastic Programming
- Autore
- Stein W Wallace
- Editore
- Springer New York
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 148999212X
- ISBN 13
- 9781489992123
- Peso dell'articolo
- 300 grammi
- Dimensioni
- 235x155x11 mm
- Serie
- Libro 18 di 43: Springer Series in Operations Research and Financial Engineering
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Dalla quarta di copertina
While there are several texts on how to solve and analyze stochastic programs, this is the first text to address basic questions about how to model uncertainty, and how to reformulate a deterministic model so that it can be analyzed in a stochastic setting. This text would be suitable as a stand-alone or supplement for a second course in OR/MS or in optimization-oriented engineering disciplines where the instructor wants to explain where models come from and what the fundamental issues are.
The book is easy-to-read, highly illustrated with lots of examples and discussions. It will be suitable for graduate students and researchers working in operations research, mathematics, engineering and related departments where there is interest in learning how to model uncertainty.
Alan King is a Research Staff Member at IBM's Thomas J. Watson Research Center in New York.
Stein W. Wallace is a Professor of Operational Research at Lancaster University Management School in England.
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