Potential function methods approximately von bienstock daniel (28 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2002
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Verlag: Springer, 2002
Serie: Buch 42 von 323 - International Series in Operations Research & Management Science
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Zustand: New. Focusing on linear programming theory, this book draws on the research developments in three areas: linear and integer programming, numerical analysis, and the computational architectures which enable speedy, high-level algorithm design. Series: International Series in Operations Research & Management Science. Num…Pages: 130 pages, biography. BIC Classification: PBUH; TGP. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 9. Weight in Grams: 830. . 2002. Hardback. . . . .
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Potential Function Methods for Approximately Solving Linear Programming Problems: Theory and Practice | Daniel Bienstock | Taschenbuch | International Series in Operations Research & Management Science | xix | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781475776720 | Verantwortliche Person für die EU: Springer…Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Gebunden. Zustand: New. Potential Function Methods For Approximately Solving Linear Programming Problems breaks new ground in linear programming theory. The book draws on the research developments in three broad areas: linear and integer programming, numerical ana.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Potential Function Methods For Approximately Solving Linear Programming Problems breaks new ground in linear programming theory. The book draws on the research developments in three broad areas: linear and integer programming, numerical analysis, and… the computational architectures which enable speedy, high-level algorithm design. During the last ten years, a new body of research within the field of optimization research has emerged, which seeks to develop good approximation algorithms for classes of linear programming problems. This work both has roots in fundamental areas of mathematical programming and is also framed in the context of the modern theory of algorithms. The result of this work, in which Daniel Bienstock has been very much involved, has been a family of algorithms with solid theoretical foundations and with growing experimental success. This book will examine these algorithms, starting with some of the very earliest examples, and through the latest theoretical and computational developments.
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Verlag: Kluwer Academic Publishers, 2002
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Zustand: New. Focusing on linear programming theory, this book draws on the research developments in three areas: linear and integer programming, numerical analysis, and the computational architectures which enable speedy, high-level algorithm design. Series: International Series in Operations Research & Management Science. Num…Pages: 130 pages, biography. BIC Classification: PBUH; TGP. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 9. Weight in Grams: 830. . 2002. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Potential Function Methods For Approximately Solving Linear Programming Problems breaks new ground in linear programming theory. The book draws on the research developments in three broad areas: linear and integer programming, numerical analysis, and the computational architectures which enable spee…dy, high-level algorithm design. During the last ten years, a new body of research within the field of optimization research has emerged, which seeks to develop good approximation algorithms for classes of linear programming problems. This work both has roots in fundamental areas of mathematical programming and is also framed in the context of the modern theory of algorithms. The result of this work, in which Daniel Bienstock has been very much involved, has been a family of algorithms with solid theoretical foundations and with growing experimental success. This book will examine these algorithms, starting with some of the very earliest examples, and through the latest theoretical and computational developments.
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