Eu recomendo o livro "Programação Matemática: Otimização Linear e Não Linear" de José Felipe Souza de Almeida. É uma excelente obra para quem está procurando aprender sobre tópicos relacionados à programação matemática, como otimização linear e não linear. O livro é escrito de forma acessível e contém detalhes importantes para ajudar os leitores a entender os conceitos. Ele também inclui exercícios práticos que ajudam os leitores a aplicar os conceitos aprendidos.
O livro abrange muitos assuntos relacionados à programação matemática, incluindo técnicas de otimização linear e não linear, análise de sensibilidade, métodos gráficos, métodos numéricos, programação dinâmica e muito mais. O livro oferece uma visão geral do assunto, bem como instruções detalhadas para ajudar os leitores a resolver problemas práticos. Ele também oferece exemplos e exercícios para ajudar os leitores a entender os assuntos mais profundamente.
No geral, eu recomendo fortemente este livro. É ótimo para aqueles que querem entender como a programação matemática é aplicada na otimização linear e não linear. O livro é bem escrito e contém informações detalhadas sobre os tópicos abordados. Os leitores também podem usar os exemplos e exercícios para ajudar a solidificar seus conhecimentos. Se você está procurando uma excelente obra para aprender sobre a programação matemática, esta é uma boa escolha.
O objetivo deste livro é fornecer suporte ao estudo da Programação Matemática e sua teoria de máximos e mínimos em uma introdução aos métodos de otimização. Este material é um apanhado de vários temas, em geral, encontrados dispersos na literatura e foi feito com o intuito de resumir a teoria de maneira simples e prática. Neste sentido, um conhecimento prévio das noções de cálculo diferencial, álgebra linear, probabilidade e programação Python deve ser complementado paralelamente ao desenvolvimento sistemático dos alunos iniciantes. Com estes requisitos, além dos conceitos básicos sobre máximos e mínimos, a composição dos tópicos foi elaborada em duas formulações: (1) Modelos determinísticos em Programação Linear com o método Simplex Primal-Dual e em Programação Não Linear com Gradiente descendente, Matriz Hessiana e Multiplicadores de Lagrange; (2) Modelos probabilísticos com Enxame de Partículas, Algoritmos Genéticos e Otimização Bayesiana. Todos os tópicos descrevem problemas interessantes, como aplicações dos conceitos estudados, acompanhados de exemplos resolvidos e suas respectivas soluções disponibilizadas em código de programação Python. Assim, este livro destina-se tanto a alunos iniciando a graduação em Ciência da Computação ou Engenharia quanto àqueles que estão em estudos mais avançados em teoria de otimização.
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