Pyomo. Моделирование оптимизации на Python
Майкл Бинум, Гэйб Хакебейл, Уильям Харт, Карл Лэрд, Бетани Николсон, Джон Сиирола, Жан-Поль Уотсон, Дэвид Л. Вудраф
Книга содержит полное руководство по Pyomo (Python Optimization Modeling Objects) — пакету с открытым исходным кодом, предназначенному для формулирования и решения крупномасштабных задач оптимизации. Pyomo включает классы Python для определения разреженных множеств, параметров и переменных, с помощью которых записываются алгебраические выражения, определяющие целевые функции и ограничения. Кроме того, программу можно использовать как из командной строки, так и из интерактивного окружения Python, что сильно упрощает создание моделей Pyomo, применение различных оптимизаторов и изучение решений. Благодаря многочисленным примерам, иллюстрирующим различные способы формулирования моделей, книга прекрасно раскрывает широту средств моделирования, поддерживаемых Pyomo, и ее подходы к сложным практическим приложениям.
Моделирование – фундаментальный процесс во многих аспектах научных исследований, техники и бизнеса, а благодаря широкому распространению вычислительной техники численный анализ математических моделей стал обыденностью. Ко всему прочему основным принципом языков AML стала робастная формулировка больших моделей для сложных приложений, встречающихся на практике. AML облегчили процесс формулирования моделей, упростив управление разреженными данными и добавив поддержку естественного выражения компонентов модели. Дополнительно AML типа Pyomo поддерживают написание скриптов, включающих объекты модели, что дает возможность проводить нестандартный анализ сложных задач.
В третье издание включено переработанное описание средства моделирования Pyomo. Основная цель книги – дать общее описание Pyomo, которое позволило бы пользователям создавать и оптимизировать модели. Поэтому в книге много примеров, иллюстрирующих различные методы формулирования моделей.
Другая цель книги – проиллюстрировать богатство возможностей Pyomo, в том числе формулирование и анализ типичных моделей оптимизации, включая линейное программирование, смешанно-целочисленное линейное программирование, нелинейное программирование, смешанно-целочисленное нелинейное программирование, математическое программирование с ограничениями равновесия, ограничения и целевые функции, основанные на дифференциальных уравнениях, обобщенное дизъюнктивное программирование.
Наконец, книга призвана облегчить знакомство с Pyomo даже тем пользователям, которые мало что знают о Python. Приложение A содержит краткое введение в Python, но мы были поражены тем, насколько справочники по Python полезны новым пользователям Pyomo. Хотя в Pyomo используются объекты Python, выражение моделей на Pyomo следует ясному и лаконичному синтаксису Python.
Однако в нашем обсуждении продвинутых средств моделирования Pyomo предполагается некоторое знакомство с объектно ориентированным проектированием и возможностями языка Python. Например, мы проводим различие между определением класса и его экземплярами. Мы не пытались объяснить эти средства Python в книге. Поэтому от читателя ожидается желание хотя бы немного изучить Python, если он хочет понимать и эффективно использовать продвинутые средства моделирования.
Книга представляет собой справочное пособие для студентов, научных работников и инженеров-практиков. Структура Pyomo настолько проста, что программу можно использовать в курсах для студентов и аспирантов. Однако предполагается, что читатель знаком с основами оптимизации и математического моделирования.
Продажник:
Скачать книгу:
Майкл Бинум, Гэйб Хакебейл, Уильям Харт, Карл Лэрд, Бетани Николсон, Джон Сиирола, Жан-Поль Уотсон, Дэвид Л. Вудраф
Книга содержит полное руководство по Pyomo (Python Optimization Modeling Objects) — пакету с открытым исходным кодом, предназначенному для формулирования и решения крупномасштабных задач оптимизации. Pyomo включает классы Python для определения разреженных множеств, параметров и переменных, с помощью которых записываются алгебраические выражения, определяющие целевые функции и ограничения. Кроме того, программу можно использовать как из командной строки, так и из интерактивного окружения Python, что сильно упрощает создание моделей Pyomo, применение различных оптимизаторов и изучение решений. Благодаря многочисленным примерам, иллюстрирующим различные способы формулирования моделей, книга прекрасно раскрывает широту средств моделирования, поддерживаемых Pyomo, и ее подходы к сложным практическим приложениям.
Моделирование – фундаментальный процесс во многих аспектах научных исследований, техники и бизнеса, а благодаря широкому распространению вычислительной техники численный анализ математических моделей стал обыденностью. Ко всему прочему основным принципом языков AML стала робастная формулировка больших моделей для сложных приложений, встречающихся на практике. AML облегчили процесс формулирования моделей, упростив управление разреженными данными и добавив поддержку естественного выражения компонентов модели. Дополнительно AML типа Pyomo поддерживают написание скриптов, включающих объекты модели, что дает возможность проводить нестандартный анализ сложных задач.
В третье издание включено переработанное описание средства моделирования Pyomo. Основная цель книги – дать общее описание Pyomo, которое позволило бы пользователям создавать и оптимизировать модели. Поэтому в книге много примеров, иллюстрирующих различные методы формулирования моделей.
Другая цель книги – проиллюстрировать богатство возможностей Pyomo, в том числе формулирование и анализ типичных моделей оптимизации, включая линейное программирование, смешанно-целочисленное линейное программирование, нелинейное программирование, смешанно-целочисленное нелинейное программирование, математическое программирование с ограничениями равновесия, ограничения и целевые функции, основанные на дифференциальных уравнениях, обобщенное дизъюнктивное программирование.
Наконец, книга призвана облегчить знакомство с Pyomo даже тем пользователям, которые мало что знают о Python. Приложение A содержит краткое введение в Python, но мы были поражены тем, насколько справочники по Python полезны новым пользователям Pyomo. Хотя в Pyomo используются объекты Python, выражение моделей на Pyomo следует ясному и лаконичному синтаксису Python.
Однако в нашем обсуждении продвинутых средств моделирования Pyomo предполагается некоторое знакомство с объектно ориентированным проектированием и возможностями языка Python. Например, мы проводим различие между определением класса и его экземплярами. Мы не пытались объяснить эти средства Python в книге. Поэтому от читателя ожидается желание хотя бы немного изучить Python, если он хочет понимать и эффективно использовать продвинутые средства моделирования.
Книга представляет собой справочное пособие для студентов, научных работников и инженеров-практиков. Структура Pyomo настолько проста, что программу можно использовать в курсах для студентов и аспирантов. Однако предполагается, что читатель знаком с основами оптимизации и математического моделирования.
Продажник:
Скачать книгу: