导语

  

内容提要

  

    本书以介绍为主，不要求读者精通建模技术，从基础开始假设读者仅能够理解变量的定义（在数学和编程的意义上）、方程式、不等式和函数。本书综合了十年间的讨论，以及在奥克兰大学的建模入门课程和研究生课程，每个模型都使用Google OR-Tools在Python中表示，并可以按照说明执行。本书可以作为自学工具书。
    本书适合各类软硬件工程师、测试人员阅读，也适合用于人工智能培训、大学生创新创业实战训练，以及程序员实力提升。

第1章  概述
  1.1  本书面向哪些问题
  1.2  本书的特点
    1.2.1  运行模型
    1.2.2  关于符号的解释
  1.3  实践中去学习：两栖动物共存
第2章  线性连续模型
  2.1  掺杂（Mixing）
    2.1.1  构建模型
    2.1.2  变化量
    2.1.3  组合问题
  2.2  混合（Blending）
    2.2.1  构建模型
    2.2.2  变化量
  2.3  项目管理
    2.3.1  构建模型
    2.3.2  变化量
  2.4  多级模型
    2.4.1  问题实例
    2.4.2  构建模型
    2.4.3  变化量
  2.5  模式分类
    2.5.1  构建模型
    2.5.2  可执行模型
第3章  隐线性连续模型
  3.1  分段线性
    3.1.1  构建模型
    3.1.2  变化量
  3.2  曲线拟合
    3.2.1  构建模型
    3.2.2  变化量
  3.3  重新审视模式分类
第4章  线性网络模型
  4.1  最大流量
    4.1.1  构建模型
    4.1.2  决策变量
    4.1.3  变化量
  4.2  最小成本流
    4.2.1  构建模型
    4.2.2  变化量
  4.3  转运
    4.3.1  构建模型
    4.3.2  变化量
  4.4  最快捷径
    4.4.1  构建模型
    4.4.2  选择算法
    4.4.3  变化量
第5章  经典离散模型
  5.1  最小的集合数量
    5.1.1  构建模型
    5.1.2  变化量
  5.2  集合填充
    5.2.1  构建模型
    5.2.2  变化量
  5.3  装  箱
  5.4  旅行推销员
    5.4.1  构建模型
    5.4.2  变化量
第6章  经典混合模型
  6.1  设施选址
    6.1.1  构建模型
    6.1.2  变化量
  6.2  多商品流
    6.2.1  构建模型
    6.2.2  变化量
    6.2.3  实例
  6.3  人员编制
    6.3.1  构建模型
    6.3.2  变化量
  6.4  作业车间调度
第7章  先进技术
  7.1  配料问题
    7.1.1  构建模型
    7.1.2  预分配裁剪模式
  7.2  非凸问题相关技巧
    7.2.1  从n个变量中选择k个非零变量
    7.2.2  从n个变量中选择k个相邻非零变量
    7.2.3  从n个约束条件中选择k个条件
    7.2.4  大中取大和小中取小
  7.3  排班问题
    7.3.1  构建模型
    7.3.2  变化量
  7.4  赛事时间表问题
    7.4.1  构建模型
    7.4.2  变化量
  7.5  谜题问题
    7.5.1  伪象棋问题
    7.5.2  数独谜题
    7.5.3  算式谜题：Send More Money！
    7.5.4  逻辑谜题：Ladies and Tigers
  7.6  Python中优化工具MPSolver快速参考