Model Building in Mathematical Programming 5th Edition, Kindle Edition
Learn more
Use the Amazon App to scan ISBNs and compare prices.
- Highlight, take notes, and search in the book
- In this edition, page numbers are just like the physical edition
- Create digital flashcards instantly
In this article, H.P. Williams explains his original motivation and objectives in writing the book, how it has been modified and updated over the years, what is new in this edition and why it has maintained its relevance and popularity over the years: http://www.statisticsviews.com/details/feature/4566481/Model-Building-in-Mathematical-Programming-published-in-fifth-edition.html
The Amazon Book Review
Book recommendations, author interviews, editors' picks, and more. Read it now.
Products related to this item
Editorial Reviews
From the Inside Flap
| Model Building in Mathematical Programming covers a wide range of applications in many diverse areas, such as operational research, systems engineering, agriculture, energy planning, mining, logistics and distribution, computer science, management science, statistics, applied mathematics and mathematical biology. Model Building in Mathematical Programming aims to provide students with a solid foundation in the principles of model building as well as the more mathematical, algorithmic side of the subject which is conventionally taught. It is also intended to provide managers with a fairly non-technical appreciation of the scope and limitations of mathematical programming.
Praise for the 4th Edition: 'Such a text, and this is the only one of this type I know of, should be the basis of all instruction in Mathematical Programming.' Journal of the Royal Statistical Society 'An excellent introduction ... for students of business administration and people who want to see the utility of operations research.' European Journal of Operational Research
|
| This new edition includes:
|
About the Author
From the Back Cover
| Model Building in Mathematical Programming covers a wide range of applications in many diverse areas, such as operational research, systems engineering, agriculture, energy planning, mining, logistics and distribution, computer science, management science, statistics, applied mathematics and mathematical biology. Model Building in Mathematical Programming aims to provide students with a solid foundation in the principles of model building as well as the more mathematical, algorithmic side of the subject which is conventionally taught. It is also intended to provide managers with a fairly non-technical appreciation of the scope and limitations of mathematical programming.
Praise for the 4th Edition: 'Such a text, and this is the only one of this type I know of, should be the basis of all instruction in Mathematical Programming.' Journal of the Royal Statistical Society 'An excellent introduction ... for students of business administration and people who want to see the utility of operations research.' European Journal of Operational Research
|
| This new edition includes:
|
Product details
- ASIN : B00B8Y6MIG
- Publisher : Wiley; 5th edition (January 18, 2013)
- Publication date : January 18, 2013
- Language : English
- File size : 11170 KB
- Simultaneous device usage : Up to 3 simultaneous devices, per publisher limits
- Text-to-Speech : Enabled
- Screen Reader : Supported
- Enhanced typesetting : Enabled
- X-Ray : Not Enabled
- Word Wise : Enabled
- Print length : 434 pages
- Lending : Not Enabled
- Best Sellers Rank: #572,540 in Kindle Store (See Top 100 in Kindle Store)
- #7 in Linear Programming (Kindle Store)
- #56 in Linear Programming (Books)
- #190 in Business Management Science
- Customer Reviews:
Products related to this item
Customer reviews
Top reviews from the United States
There was a problem filtering reviews right now. Please try again later.
These 29 examples are pretty clever, and make up all of Section II (chapters 12-14). For example, 12.1 describes a food manufacturing (blending) problem in sufficient detail for you to create a model. 13.1 describes the model, broken down into a one-month solution (13.1.1) and the more-complex ongoing production problem (31.1.2). Last, 14.1 describes the answer you get from the model in 13.1.
I'm not trained in OR, but have a bit of practical experience in creating a model in GMPL, and the book's exactly what I needed. It talks about mathematical modeling in general and touches on things like constraint programming, then covers designing a linear model, structured linear models (i.e. linear models with sub models), and various linear model applications. Then it covers the interpretation of linear models, and looks at non-linear models before falling into the longest part (two chapters) on integer programming. That's Section I, which is followed by Section II and its 29 examples.
If you're new to linear programming or have some self-taught experience, this is a perfect book. It has a lot of insights, well-organized, and the examples are very valuable. I'm totally satisfied!
Top reviews from other countries
Teil 1 stellt die Klasse der linearen optimierungsmodell vor und führt, stets anhand von praktischen beispielen, in die Modellierung der Zielfunktion sowie der Nebenbedingungen ein. Dabei werden mehrere Klassen von nebenbedingungen besprochen und auch die Frage diskreter vs. kontinuierlicher Modellanteile thematisiert. Die Beispiele stammen aus klassischen bereichen der mathematischen Programmierung wie z.B. Scheduling-Problemen und Netzwerk-Modellen.
Teil 2 führt in mehrere Problembereiche ein und stellt kurz und knapp die Modellprobleme vor. Diesen Bereich finde ich sehr hilfreich, denn er zeigt die Problemformulierung so, wie sie ein Mathematiker in Zusammenarbeit mit einem Kunden präsentiert bekommt. Lediglich die Rahmendaten (die man sich in der Praxis evtl. auch mühevoll zusammensuchen muss) sind schon klar in Tabellen strukturiert - z.T. auch mit klaren Hinweisen auf eine mögliche Modellierung, aber manchmal ist das auch zunächst nicht so klar.
Teil 3 zeigt dann, wie man aus den Problemformulierungen in Teil 2 mathematische Optimierungsmodelle generieren kann. Diese Umsetzung diskutiert auch mögliche Modellvarianten, führt Schritt für Schritt zum komplexen Gesamtmodell und zeigt auch auf, wo ganzzahlige Modellierung eingesetzt werden muss, um aussagekräftige Modelle zu erhalten.
Teil 4 schließlich listet in kompakter Form die Lösungen der jeweiligen Probleme auf - nicht als zahlenfriedhof, sondern übersichtlich dargestellt und auf die Originalfragestellung hin ausgerichtet. So schliesst sich der Modellkreislauf (zumindest näherungsweise).
Die aufgeführten Modelle zeigen auch, dass ohne mathematische Software für solcher Probleme eigentlich keine Lösungen mehr generiert werden können. Ich hätte mir hier gewünscht, dass es etwas mehr "kleine" Probleme, bei denen man sich noch mit Papier und Stift an eine Lösung herantasten kann. Aber auf der anderen Seite sind solche Spielzeugprobleme fast immer weit weg von der Realität - was dieses Buch vermeiden will.
*Lösungsverfahren* werden in diesem Buch nicht angesprochen. Das ist so gewollt und auch nicht die Zeilsetzung der Autoren. Für die Klasse der linearen Modelle gibt es ja auch schon viele gute algorithmische Bücher, während ein solches Modellbuch mir bisher noch gefehlt hat.
Fazit: Ein tolles Buch, um bis ins Detail mathematische Modellierung zu lernen. Es richtet sich an Studierende in höheren Semestern und sit ideal zur Begleitung einer Modellierungsvorlesung geeignet.






