简介
本书以理论结合编程开发为原则，使用Python作为开发语言，讲解优化算法的原理和应用，详细介绍了Python基础、Gurobi 优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。对于算法部分的每一种算法都包含原理和编程实践，使读者对优化算法的认识更加深入。
本书分为 3 篇共 9 章
第 1 篇（第 1～3 章）是优化算法与编程基础：第 1 章介绍了什么是优化算法及其在生产和生活中的应用；第 2章介绍Python编程基础和Python数据分析库及绘图库；第 3章讲解Gurobi 优化器的基础和高级特性。
第 2篇（第 4～6章）是数学规划方法：第 4章详细讲解线性规划的知识，包括单纯形法、内点法、列生成法、拉格朗日乘子法、对偶问题；第 5 章讲解整数规划解法的分支定界法和割平面法；第 6 章讲解多目标优化的概念及基于单纯形法的目标规划法。
第 3 篇（第 7～9 章）是启发式算法：第 7 章介绍动态规划算法；第 8 章讲解图与网络分析，介绍最小生成树、最短路径、网络流、路径规划等问题的建模；第 9 章讲解了粒子群算法和遗传算法求解各种类型优化算法问题的方法。
本书内容丰富，实例典型，实用性强，适合各个层次从事优化算法研究和应用的人员，尤其适合有一定算法基础而没有编程基础的人员阅读。
编辑推荐
亮点一：理论与实践相结合，提高应用能力！
亮点二：算法与编程相结合，解决实际问题！
亮点三：数学思维+编程实践，可多方法优化求解问题！
亮点四：每个案例均有源代码，扫码即可下载应用！
目录介绍
｜ 第1篇 最优化算法与编程基础 ｜
第1章 最优化算法概述
第2章 Python编程方法
第3章 Gurobi优化器
｜ 第2篇 数学规划方法 ｜
第4章 线性规划
第5章 整数规划
第6章 多目标优化
｜ 第3篇 启发式算法 ｜
第7章 动态规划
第8章 图与网络分析
第9章 智能优化算法
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