Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

140 winkels

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Vind hier een winkel

€ 183,45

+ 366 punten

Levering 2 à 3 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

In januari gratis thuislevering in België (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

This book covers using R for doing optimization, a key area of operations research, which has been applied to virtually every industry. The focus is on linear and mixed integer optimization. It uses an algebraic modeling approach for creating formulations that pairs naturally with an algebraic implementation in R.

With the rapid rise of interest in data analytics, a data analytics platform is key. Working technology and business professionals need an awareness of the tools and language of data analysis. R reduces the barrier to entry for people to start using data analytics tools.

Philosophically, the book emphasizes creating formulations before going into
implementation. Algebraic representation allows for clear understanding and generalization
of large applications, and writing formulations is necessary to explain and convey the modeling decisions made.

Appendix A introduces R. Mathematics is used at the level of subscripts and summations Refreshers are provided in Appendix B.

This book:

- Provides and explains code so examples are relatively clear and self-contained.
- Emphasizes creating algebraic formulations before implementing.
- Focuses on application rather than algorithmic details.
- Embodies the philosophy of reproducible research.
- Uses open-source tools to ensure access to powerful optimization tools.
- Promotes open-source: all materials are available on the author's github repository.
- Demonstrates common debugging practices with a troubleshooting emphasis specific to optimization modeling using R.
- Provides code readers can adapt to their own applications
.
This book can be used for graduate and undergraduate courses for students without a background in optimization and with varying mathematical backgrounds.