Hands-On Mathematical Optimization with Python (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, Cambridge, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Paperback. This practical guide to optimization combines mathematical theory with hands-on coding examples to explore how Python can be used to model problems and obtain the best possible solutions. Presenting a balance of theory and practical applications, it is the ideal resource for upper-undergraduate and graduate students in applied mathematics, data science, business, industrial engineering and operations research, as well as practitioners in related fields. Beginning with an introduction to the concept of optimization, this text presents the key ingredients of an optimization problem and the choices one needs to make when modeling a real-life problem mathematically. Topics covered range from linear and network optimization to convex optimization and optimizations under uncertainty. The book's Python code snippets, alongside more than 50 Jupyter notebooks on the author's GitHub, allow students to put the theory into practice and solve problems inspired by real-life challenges, while numerous exercises sharpen students' understanding of the methods discussed. A hands-on Python-based guide to mathematical optimization for undergraduates and graduates in applied mathematics, industrial engineering and operations research, as well as practitioners in related fields. Focuses on practical applications, with over 50 Jupyter notebooks and extensive exercises to test understanding. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. …
N° de réf. du vendeur 9781009493505
- Titre
- Hands-On Mathematical Optimization with Python (Paperback)
- Auteur
- Krzysztof Postek
- Éditeur
- Cambridge University Press, Cambridge
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1009493507
- ISBN à 13 chiffres
- 9781009493505
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À propos de l’auteur
Alessandro Zocca is Assistant Professor in the Department of Mathematics at the Vrije Universiteit Amsterdam. He received his Ph.D. in Mathematics from the University of Eindhoven in 2015. He was a postdoctoral researcher first at CWI Amsterdam, and then at the California Institute of Technology, supported by a NWO Rubicon grant. His work lies in the area of applied probability, learning, and optimization, drawing motivation in particular from applications to power systems reliability.
Joaquim A.S. Gromicho acts as Science and Education Officer for ORTEC and is full professor of Business Analytics at the University of Amsterdam. He received his Ph.D. in Optimization in 1995 from the Erasmus University Rotterdam, before spending two years as Assistant Professor at the University of Lisbon. He serves the Dutch Statistics and OR Society as editor in chief of STAtOR, a magazine on applications and impact, and the steering committee of the EURO Practitioner's Forum.
Jeffrey C. Kantor earned his Ph.D. in Chemical Engineering from Princeton University in 1981. After a postdoc at the University of Tel Aviv, he joined the Chemical Engineering Department at the University of Notre Dame. His research interests focused on the theory and application of nonlinear control theory and techniques to chemical and biological processes. His awards have included an NSF Presidential Young Investigator Award, a Camille and Henry Dreyfus Research Scholar Award, and is a Fellow of the American Association for the Advancement of Science. He enjoyed modeling for optimization and contributed to the Pyomo community.
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