The book is intended for students who have studied linear algebra, calculus, probability theory, and basic concepts of programming. It covers a wide range of topics, from basic concepts and algorithms to more advanced topics such as linear and mixed-integer programming, convex and non-convex optimization, and machine learning. The book provides a comprehensive overview of the field of combinatorial optimization, its history, current state, and future prospects. It also includes many examples and exercises that allow readers to test their understanding of the material. The book is written in an accessible style and is suitable for both undergraduate and graduate students. It is also a valuable resource for researchers and practitioners working in the field of combinatorial optimization. The book is divided into four parts: Part 1: Basic Concepts and Algorithms, Part 2: Linear Programming and Integer Programming, Part 3: Convex and Non-Convex Optimization, and Part 4: Machine Learning and Applications. Each part begins with an introduction to the main topics and ends with a set of exercises.

Книга предназначена для студентов, изучавших линейную алгебру, исчисление, теорию вероятностей, основные понятия программирования. Он охватывает широкий спектр тем, от базовых концепций и алгоритмов до более продвинутых тем, таких как линейное и смешанно-целочисленное программирование, выпуклая и невыпуклая оптимизация и машинное обучение. В книге представлен всесторонний обзор области комбинаторной оптимизации, её истории, текущего состояния и дальнейших перспектив. Он также включает в себя множество примеров и упражнений, которые позволяют читателям проверить свое понимание материала. Книга написана в доступном стиле и подходит как для студентов, так и для аспирантов. Это также ценный ресурс для исследователей и практиков, работающих в области комбинаторной оптимизации. Книга разделена на четыре части: Часть 1: Основные понятия и алгоритмы, Часть 2: Линейное программирование и целочисленное программирование, Часть 3: Выпуклая и невыпуклая оптимизация и Часть 4: Машинное обучение и приложения. Каждая часть начинается с введения в основные темы и заканчивается комплексом упражнений.

livre est destiné aux étudiants qui ont étudié l'algèbre linéaire, le calcul, la théorie des probabilités, les concepts de base de la programmation. Il couvre un large éventail de sujets, allant des concepts de base et des algorithmes aux sujets plus avancés tels que la programmation linéaire et mixte, l'optimisation convexe et non convexe et l'apprentissage automatique. livre présente un aperçu complet du domaine de l'optimisation combinatoire, de son histoire, de l'état actuel et des perspectives futures. Il comprend également de nombreux exemples et exercices qui permettent aux lecteurs de tester leur compréhension du matériel. livre est écrit dans un style abordable et convient aux étudiants et aux étudiants des cycles supérieures. C'est aussi une ressource précieuse pour les chercheurs et les praticiens travaillant dans le domaine de l'optimisation combinatoire. livre est divisé en quatre parties : Partie 1 : Concepts de base et algorithmes, Partie 2 : Programmation linéaire et programmation entière, Partie 3 : Optimisation convexe et non convexe et Partie 4 : Apprentissage automatique et applications. Chaque partie commence par une introduction aux thèmes principaux et se termine par un ensemble d'exercices.

libro está destinado a estudiantes que han estudiado álgebra lineal, cálculo, teoría de probabilidades, conceptos básicos de programación. Abarca una amplia gama de temas, desde conceptos y algoritmos básicos hasta temas más avanzados, como la programación lineal y de enteros mixtos, la optimización convexa y no convexa y el aprendizaje automático. libro ofrece una visión general completa del campo de la optimización combinatoria, su historia, estado actual y perspectivas futuras. También incluye muchos ejemplos y ejercicios que permiten a los lectores comprobar su comprensión del material. libro está escrito en un estilo asequible y es adecuado tanto para estudiantes de grado como de posgrado. También es un recurso valioso para investigadores y profesionales que trabajan en el campo de la optimización combinatoria. libro se divide en cuatro partes: Parte 1: Conceptos y algoritmos básicos, Parte 2: Programación lineal y de enteros, Parte 3: Optimización convexa y no convexa y Parte 4: Aprendizaje automático y aplicaciones. Cada parte comienza con una introducción a los temas principales y termina con un complejo de ejercicios.

O livro é para estudantes que estudaram álgebra linear, cálculo, teoria de probabilidade, conceitos básicos de programação. Ele abrange uma variedade de temas, desde conceitos básicos e algoritmos a temas mais avançados, tais como programação linear e mista-integral, otimização e aprendizado de máquina. O livro apresenta uma visão completa da área de otimização combinatória, seu histórico, seu estado atual e as perspectivas futuras. Também inclui muitos exemplos e exercícios que permitem aos leitores testar sua compreensão do material. O livro é de estilo acessível e adequado tanto para estudantes quanto para alunos de pós-graduação. Também é um recurso valioso para pesquisadores e praticantes que trabalham na área de otimização combinatória. O livro é dividido em quatro partes: Parte 1: Conceitos básicos e algoritmos, Parte 2: Programação linear e programação inteira, Parte 3: Otimização esburacada e desenfreada e Parte 4: Aprendizagem de máquina e aplicativos. Cada parte começa com a introdução em temas básicos e termina com um conjunto de exercícios.

Das Buch richtet sich an Studenten, die lineare Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeitstheorie, grundlegende Konzepte der Programmierung studiert haben. Es deckt eine breite Palette von Themen ab, von grundlegenden Konzepten und Algorithmen bis hin zu fortgeschritteneren Themen wie lineare und gemischt-ganzzahlige Programmierung, konvexe und nicht-konvexe Optimierung und maschinelles rnen. Das Buch gibt einen umfassenden Überblick über das Gebiet der kombinatorischen Optimierung, ihre Geschichte, den aktuellen Stand und die Zukunftsperspektiven. Es enthält auch viele Beispiele und Übungen, die es den sern ermöglichen, ihr Verständnis des Materials zu testen. Das Buch ist in einem zugänglichen Stil geschrieben und eignet sich sowohl für Studenten als auch für Doktoranden. Es ist auch eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die im Bereich der kombinatorischen Optimierung arbeiten. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil 1: Grundbegriffe und Algorithmen, Teil 2: Lineare Programmierung und ganzzahlige Programmierung, Teil 3: Konvexe und nicht-konvexe Optimierung und Teil 4: Maschinelles rnen und Anwendungen. Jeder Teil beginnt mit einer Einführung in die Hauptthemen und endet mit einer Reihe von Übungen.

''

Kitap doğrusal cebir, kalkülüs, olasılık teorisi, programlamanın temel kavramlarını inceleyen öğrencilere yöneliktir. Temel kavramlardan ve algoritmalardan doğrusal ve karma tamsayı programlama, dışbükey ve dışbükey olmayan optimizasyon ve makine öğrenimi gibi daha gelişmiş konulara kadar geniş bir konu yelpazesini kapsar. Kitap, kombinatoryal optimizasyon alanına, tarihine, mevcut durumuna ve gelecekteki beklentilerine kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Ayrıca, okuyucuların materyali anlamalarını test etmelerini sağlayan birçok örnek ve alıştırma içerir. Kitap erişilebilir bir tarzda yazılmıştır ve hem lisans hem de lisansüstü öğrenciler için uygundur. Aynı zamanda kombinatoryal optimizasyonda çalışan araştırmacılar ve uygulayıcılar için değerli bir kaynaktır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm 1: Temel Kavramlar ve Algoritmalar, Bölüm 2: Doğrusal Programlama ve Tamsayı Programlama, Bölüm 3: Dışbükey ve Dışbükey Olmayan Optimizasyon ve Bölüm 4: Makine Öğrenimi ve Uygulamaları. Her bölüm ana konulara bir giriş ile başlar ve bir dizi alıştırma ile sona erer.

الكتاب مخصص للطلاب الذين درسوا الجبر الخطي، التفاضل والتكامل، نظرية الاحتمالات، المفاهيم الأساسية للبرمجة. يغطي مجموعة واسعة من الموضوعات، من المفاهيم والخوارزميات الأساسية إلى الموضوعات الأكثر تقدمًا مثل البرمجة الخطية والمختلطة، والتحسين المحدب وغير المحدب، والتعلم الآلي. يقدم الكتاب نظرة عامة شاملة على مجال التحسين التوافقي وتاريخه وحالته الحالية وآفاقه المستقبلية. كما يتضمن العديد من الأمثلة والتمارين التي تسمح للقراء باختبار فهمهم للمادة. الكتاب مكتوب بأسلوب يسهل الوصول إليه وهو مناسب لكل من الطلاب الجامعيين والدراسات العليا. كما أنه مورد قيم للباحثين والممارسين العاملين في تحسين التوافقية. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء 1: المفاهيم والخوارزميات الأساسية، الجزء 2: البرمجة الخطية والبرمجة الصحيحة، الجزء 3: التحسين المحدب وغير المحدب، والجزء 4: التعلم الآلي والتطبيقات. يبدأ كل جزء بمقدمة للمواضيع الرئيسية وينتهي بمجموعة من التمارين.