对于新手学习运筹学,以下是一些推荐的书籍和资料,这些建议基于内容的深度和广度,以及它们对初学者的友好程度:
入门书籍推荐:
凸优化 书籍名称
:《Convex Optimization》 by Stephen Boyd
特点:理论深入,但可能稍显晦涩,适合有一定数学基础的读者。
线性规划 书籍名称:
《Linear Programming and Network Flows》 by Mokhtar S. Bazaraa
特点:详细介绍单纯形法和对偶问题,适合初学者。
数值优化 书籍名称:
《Numerical Optimization》 by Jorge Nocedal
特点:注重算法,内容全面,适合希望从算法角度入手的读者。
随机过程 书籍名称:
《应用随机过程:概率论模型导论》(第11版) by 张启明
特点:偏重应用,例子丰富,有助于理解概念。
在线资源推荐:
Coursera课程:离散优化建模,由香港中文大学和墨尔本大学合作,适合初学者。
微信公众号 “数据魔术师”提供启发式算法相关的代码和案例。 “运筹OR帷幄”分享业界经验,有直播录播。 其他注意事项: 理论学习与实例应用相结合
教材选择:选择适合自己学习风格的教材,如中文版或英文版。
进阶学习:在基础学习之后,可以进一步学习更高级的主题,如整数规划、网络规划等。
希望这些建议能帮助你入门运筹学,