|
|
 |
| Àâòîðèçàöèÿ |
|
|
|
| Ïîèñê ïî óêàçàòåëÿì |
|
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
| Fogiel M. — The Operations Research Problem Solver |
|
|
|
| Ïðåäìåòíûé óêàçàòåëü |
Absorbing state 13—45 13—46
Activity duration, most likely 8—31
Activity duration, optimistic 8—31
Activity duration, pessimistic 8—31
Activity, critical 8—32
Activity, dummy 8—1 8—33
Algorithm, cuts 6—37
Algorithm, Dijkstra’s 8—8 8—12 8—13
Algorithm, dual simplex 4—4 to 4—13 4—29 4—30 6—16 6—17 6—26
Algorithm, Ford — Fulkerson 8—21 8—22
Algorithm, forward recursive 12—35
Algorithm, fractional 6—25
Algorithm, greedy 8—15 8—16 8—35
Algorithm, Hildreth’s 11—18
Algorithm, Ignall — Schrage’s 8—38
Algorithm, Johnson’s 8—36 8—37
Algorithm, northwest corner 5—3 to 5—9
Algorithm, simplex 3—1 to 3—55
Algorithm, Wolfe’s 11—14 11—15
Alternate optima 3—28
Analysis, broad-switching 13—38
Analysis, input-output 2—15
Analysis, network 7—7 8—1
Applications, Atlantic city game 7—22
Applications, blending problem 2—12 4—3
Applications, boat manufacturing problem 4—34
Applications, cabinet maker’s product mix problem 4—33
Applications, capital budgeting 6—3 6—36 7—14
Applications, electric utility expansion problem 7—13
Applications, four sided plate 2—49
Applications, industrial production 2—31
Applications, minimal spanning tree problem 8—15 to 8—18
Applications, mining problem 4—10
Applications, space project problem 7—21
Applications, traveling salesman problem 6—40 6—41
Applications, warehouse problem 7—11
Approximation, normal 12—25
Approximation, quadratic 9—24
Approximation, Vogel’s 5—10 to 5—14
Arborescence 8—10 8—26
ARC 8—2 8—5 8—8 8—18 8—25 8—28 8—29
Arrival rate, mean 13—21 13—14 13—16
arrow diagrams 8—1 to 8—4 8—30
Artificial column exclusion rule 3—51
Artificial variables 3—11 3—29 3—33 3—37 3—40 3—46 4—13 4—12 4—21 4—25 4—31 4—47
Assignment problem 5—31 to 5—43
Atlantic city game 7—22
Augmented matrix 3—16
Auxiliary problem 3—44
Back order cost 12—30 12—31
Backward pass computation 8—31 8—33
Backward recursion 7—16
Barrier function method 10—44 10—45
BASIC 3—8 to 3—12 3—15
Basic feasible point see “Basic feasible solution”
Basic feasible solution 3—8 3—9 3—11 3—15
Basic variable, primal 3—51
Basic variables 3—8 to 3—12 3—15 3—24 6—25
Basic vector 3—9
Basis 3—8 to 3—12 3—13
Beale’s method 11—16 11—17
Big-M technique 3—37 3—39 3—53 4—12 4—25 4—31
Bisecting search method 9—22 9—23
Blending problem 2—12 4—13
Boat manufacturing problem 4—34
Branch-and-bound, diagram 6—19
Branch-and-bound, method 6—10 to 6—24
Branch-and-bound, tree 6—40
Breakthrough 8—21 8—22
Broad-switching analysis 13—38
Cabinet maker’s product mix problem 4—33
Canonical form, non-negativity constraints 2—20 to 2—24 3—41
Capacity cost 7—13
Capital budgeting problem 6—3 6—36 7—14
Central limit theorem 8—31
Chapman — Kolmogorov difference equations 13—43
Chart, Gantt 8—36
Chart, time 8—33
Column penalty 5—10 to 5—14
Column vector 3—9 3—31
Compound Poisson, distribution 12—25
Compound Poisson, process 12—25
Computation, backward pass 8—31 8—33
Computation, forward pass 8—31 8—33
Concave function 4—36
Concavity 2—18 2—19 4—36 9—11
Confidence interval 8—31
Conjugate directions 9—41 to 9—43
Convex, function 2—16 4—41 7—19
Convex, set 4—47 9—15
Convex, set of feasible solutions 4—45
Convexity 2—18 2—19 9—11
Convexity, boundary 9—8
Convexity, definition 9—4
Cost, back order 12—30 12—31
Cost, capacity 7—13
Cost, minimum 7—17
Cost, opportunity 5—22
Cost, ordering 12—17 12—18
Cost, purchasing 12—18
Cost, shadow 5—29 5—34 11—15
Cost, shortages 12—27
Cost, storage 12—17
Cost, total 12—19
Cost, total fixed procurement 12—32
Cost, total variable procurement 12—32
Cost, unit variable 12—20
Cost-profit ratio 12—25
Cost-time slope 8—32
Crash point 8—32
Critical activity 8—32
Critical arc 8—28
Critical path 8—26 to 8—33
Cross elasticity 10—15
Cumulative distribution function 12—24 12—28
Cut-tree 8—25
Cuts algorithm 6—37
Cutset 8—2 8—25
Cutting plane method 6—25 to 6—37 10—39
Cycle, length 12—13 12—18 12—11
Cycle, time 12—21
Cyclic coordinate method, graph 9—25
Cyclic network 8—28
Dantzig’s method 11—10
Davidon — Fletcher — Powell method 9—41
Decision variables 7—8 7—12
Decomposition method 4—45 to 4—47
Degeneracy, test for 3—32 3—40 5—9 5—14 5—19 5—21 5—26
Degenerate initial feasible, solution see “Degeneracy”
Degenerate tableau see “Degeneracy”
Demand, continuous 12—27
Demand, distribution function 12—22
Demand, estimation 12—23
Demand, exponentially distributed 12—23 12—26
Demand, identically distributed 12—27
Demand, mean 12—23 12—26
Demand, random 12—26 12—27
Density function 12—24
derivatives 9—6 to 9—11 10—19
Deviational variables 4—55 4—56 4—58
Dichotomous search 9—16
Dijkstra’s algorithm 8—8 8—12 8—13
Distribution, compound Poisson 12—25
Distribution, exponential 13—16 to 13—19
Distribution, Poisson 12—25 12—31 13-15 13—43
Distribution, probability 8—31 12—21 13—28 13—29 13—35
Dominated strategy 13—19
Dual 4—1
Dual, constraints 4—12 4—13 4—27
Dual, function 11—13 11—14
| Dual, prices 4—45
Duality theorem 4—34
Duffin and Zeners’ technique 11
Dul simplex, algorithm 4—4 to 4—13 4—29 4—30 6—16 6—17 6—26
Dul simplex, criterion 4—41
Dul simplex, pivot 4—41
Dummy activity 8—11 8—33
Duplicate strategy 13—19
Dynamic optimization 7—20
Dynamic programming, recursions 7—1 to 7—22
Earliest finish 8—30 8—33
Earliest occurrence time 8—27 8—28 8—30 8—31
Earliest start 8—30 8—32 8—33
Echelon form 3—2
Economic lot size 12—18 12—19 12—15
Economic order quantity 12—16 12—12 12—18
Economy-of-scale advantage 7—13
Eigenvalues 9—7 9—11
Elasticity, cross 10—15
Elasticity, price 10—15
Electric utility expansion problem 7—13
Employment goal 4—52
Equations, Chapman — Kolmogorov 12—43
Equations, difference 13—43
Equations, flow conservation 8—12
Equations, linear 3—5 to 3—7 3—9
Equations, orthogonal system of 5—25
Euclidean norm 10
Expected net profit 12—22
Exploratory search, type I 9—27
Exploratory search, type II 9—27
Exponential distribution 13—6 to 13—9
Extreme points 2—17
Feasible, integer solution 6—18
Feasible, region 6—8
Feasible, solutions 2—32 to 2—34 6—8
Fibonacci search 9—19 9—20 10—47
Fletcher — Powell deflected gradient method 9—39
Fletcher — Reeves method 9—43
Flow conservation equation 8—2
Flow, maximum 8—19 to 8—25
Ford — Fulkerson algorithm 8—21 8—22
Forest 8—25
Form, canonical 2—20 to 2—24
Form, echelon 3—2
Form, standard 2—25 to 2—30 3—10 3—17 3—18
Form, tableau 3—10 4—11
Form, Tucker — Beale 6—15
Forward pass computation 8—31 8—33
Forward recursive algorithm 12—35
Four-sided plate applications 2—49
Fractional algorithm 6—25
Fractional coefficients 6—25
Fractional cut 6—25
fractional parts 6—32
Fractional programming 11—15 to 11—19
Free float time 8—30 to 8—33
Fritz John optimality condition 10—14 10—15
Function, cumulative distribution 12—24 12—28
Function, density 12—24
Function, exponential distribution 13—16 to 13—19
Function, Lagrangian 12—15 12—16
Function, normal probability density 9—15
Function, penalty 10—40 to 10—43 10—45
Function, pseudo convex 9—23
Function, quadratic 11—11 to 11—10
Function, quasi-concave 9—15
Function, quasi-convex 9—15 9—18 9—20
Function, return 7—8
Function, separable 11—20
Function, transition 7—8
Game, Atlantic city 7—22
Game, theory 13—11 to 13—34
Game, two-player zero-sum 13—11 to 13—27 13—30
Gantt Chart 8—36
Gauss — Jordan matrix 6—36
Genotype 13—37
Geometric programming 11—11 to 11—14
Getter cells 5—20
Giver cells 5—20
Global optimum 10—5 10—9 10—12 10—18 10—26 10—32 10—33 10—49
Goal, constraints 4—48 4—56
Goal, employment 4—52
Goal, investment 4—52
Goal, multiple 4—52 4—54 4—58
Goal, multiple-conflicting 4—55
Goal, profit 4—48 4—52
Goal, programming 4—48 to 4—58
Goal, single 4—53
Golden section search 9—15 9—18
Gomory — Baumol method 6—36
Gomory — Hu procedure 8—25
Gomory’s cutting plane method 6—32 to 6—34 6—36
Gradient method, Fletcher — Powell deflected 9—39
Gradient method, Fletcher — Reeves 9—43
Gradient method, optimal 9—37 9—38
Gradient search method 9—35 9—36
Gradient, matrix 9—40
Gradient, method 9—34
Gradient, vector 9—7 9—37
Gram — Schmidt orthogonalization process 9—28 9—29
Graphical applications, arbitrage transactions 1—7
Graphical applications, linear programs, optimization 1—8 to 1—20
Graphical applications, maximization 1—22 1—23
Graphical applications, product mix, profit maximization 1—1 to 1—6
Graphical applications, transportation problem 1—21
Graphical solutions for non-linear problems 10—16 to 10—18
Greedy algorithm 8—15 8—16 8—35
Hardgrave and Nemhausers’ graphical approach 8—39
Hessian matrix 9—1 9—3 9—7 9—9 9—38 9—40 10—17 10—18 10—47
Hessian matrix, bordered 10—19
Heuristic assembly line balancing 8—40
Hildreth’s algorithm 11—8
Hooke — Jeeves direct search 9—26 9—27
Ignall and Schrages’ algorithm 8—38
Incremental discount schedule 12—20
Industrial application 2—31
Infeasible maximization problem 3—23 3—45
Infeasible minimization problem 3—54
Inflection point 9—38
Input-output analysis 2—15
Integer program 2—14 6—13 6—11
Integer solution 6—10
Interval of uncertainty 9—21 to 9—23
Inventory control problems 7—8 10—1 12—1 12—4 12—10 12—11 12—13 12—19
Inventory, carrying cost 12—3 12—18 12—30
Inventory, carrying cost rate 12—16 12—33
Inventory, cycle 12—7
Inventory, holding cost 12—24 12—27
Inverse Hessian matrix 9—41
Investment goal 4—52
Investment programs 7—2
Jacobian matrix 10—23 10—25 10—43
Johnson’s algorithm 8—36 8—37
Kilbridge and Wester procedure 8—40
Knapsack problem 6—38 6—39
Kuhn — Tucker optimality condition 10—32 to 10—38 10—42
Label, permanent 8—5 8—7 8—9 8—12 8—13 8—21 8—22
Label, temporary 8—5 8—9 8—12 8—13 8—21 8—22
Lagrangian, dual method 10—28 to 10—31 10—39
Lagrangian, function 12—15 12—16
Lagrangian, multipliers 10—14 10—15 10—43 12—16
Largest-ratio rule 6—39
Latest finish 8—30 8—33
Latest occurrence time 8—27 8—28 8—30 8—31
Latest start 8—30 8—32 8—33
Lead times 12—26 12—31
Least cost method 5—1 to 5—3
Least squares, curve fitting 2—13
Least squares, straight line fitting 2—13
|
|
|
| Ðåêëàìà |
|
|
|
|
|
Î ïðîåêòå