本书首先介绍了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化的基本内容,随后介绍了多阶段问题及如何运用线性决策规则和鲁棒优化对多阶段问题近似求解,同时也囊括了鲁棒性优化和机器学习等最新的一些研究方向,旨在对鲁棒优化进行框架性地梳理,为有志于运用鲁棒优化解决实际问题和从事鲁棒优化学术研究的同学提供概念性和框架性的入门。
电子书《鲁棒优化入门》的特点:
1. 介绍经典鲁棒优化和分布鲁棒优化的基本内容
2. 探讨多阶段问题及其近似求解方法
3. 涵盖鲁棒性优化与机器学习的最新研究方向
4. 提供不同优化语言包的使用方法
5. 框架性地梳理鲁棒优化的基本概念
电子书《鲁棒优化入门》的功能:
1. 学习鲁棒优化的基本概念
2. 了解多阶段问题的求解策略
3. 探索鲁棒性优化在机器学习中的应用
4. 使用优化语言包求解鲁棒优化模型
5. 为从事鲁棒优化研究提供入门指导
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