本书是Julia Programming for Operations Research的中文版，作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon。他为了方便学生学习写下本书，因此本书可以作为高校计算机、运筹学及相关专业师生的优秀的参考书。 本书还可以作为Julia语言爱好者、IT从业者、技术尝鲜者的门图书，本书内容主要涉及Julia语言、科学计算、数学建模、数值优化、优化求解、运筹学等。 麻省理工学院（MIT）在读博士、Julia中文社区核心成员覃含章，Julia中文社区核心成员、Julia的量子算法包jl的作者之一罗秀哲（Roger）联袂为本书做序，他们皆在阅读本书的中、英文版本后才提笔写下客观的荐言，其诚足为读者阅读本书的“钥匙”。
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内容简介
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前言
第1章 介绍和安装
1.1 什么是Julia及为什么要使用Julia
1.2 安装Julia
1.2.1 在Windows系统上安装Julia
1.2.2 在macOS系统上安装Julia
1.2.3 运行Julia脚本
1.2.4 安装Gurobi
1.2.5 安装CPLEX
1.3 安装IJulia
1.4 包管理
1.5 帮助
第2章 简单线性规划
2.1 线性规划问题
2.2 写线性规划问题的其他方式
2.3 写线性规划问题的另一种方式
2.4 混合整数线性规划问题
第3章 Julia语言基础
3.1 向量、矩阵和数组
3.2 元组
3.3 索引和范围
3.4 打印信息
3.5 集合、字典和循环
3.6 函数
3.7 变量的作用域
3.8 随机数生成
3.9 文件读/写
3.10 绘图
3.10.1 PyPlot包
3.10.2 在PyPlot中避免使用第三方字体
第4章 数值方法选讲
4.1 曲线拟合
4.2 数值微分
4.3 数值积分
4.4 自动微分
第5章 单纯形法
5.1 单纯形法简介
5.2 查询所有基本可行解
5.3 使用JuMP包
5.4 表格式的枢轴旋转
5.5 单纯形法的实现
5.5.1 initialize(c,A,b)
5.5.2 is_optimal(tableau)
5.5.3 pivoting!(tableau)
5.5.4 创建模型
5.6 后面的步骤
第6章 网络优化问题
6.1 最小费用网络流问题
6.2 运输问题
6.3 最短路径问题
6.4 实现Dijkstra算法
第7章 内点法
7.1 仿射尺度算法
7.2 原路径跟踪算法
7.3 评述
第8章 非线性优化问题
8.1 无约束优化
8.1.1 线性搜索
8.1.2 无约束优化
8.1.3 盒约束优化
8.2 非线性优化
8.3 其他求解器
8.4 混合整数非线性规划
第9章 蒙特卡洛方法
9.1 概率分布
9.2 随机线性规划
9.3 估算简单路径的数目
第10章 拉格朗日松弛
10.1 拉格朗日松弛介绍
10.1.1 下界与上界
10.1.2 次梯度优化
10.1.3 总结
10.2 p-中位问题
10.2.1 读取数据文件
10.2.2 最优化求解p-中位问题
10.2.3 拉格朗日松弛应用
10.2.4 求解下界
10.2.5 求解上界
10.2.6 更新拉格朗日乘子
第11章 互补问题
11.1 线性互补问题（LCP）
11.2 非线性互补问题（NCP）
11.3 混合互补问题（MCP）
第12章 最优化求解器中的参数
12.1 设置CPU时间限制
12.2 设置最优化间隙公差
12.3 热启动
12.4 Big-M与完整性公差
12.5 关掉求解器的输出
12.6 其他求解器参数
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