Personas de diferentes orígenes se unen al equipo de investigación de operaciones de Google. Algunos son doctores y tienen renombre en su campo; otros son excelentes ingenieros de software entusiastas de aprender optimización matemática.
A veces, los ingenieros de software les preguntan a los expertos en OR cómo obtener más información sobre OR. Empezamos a recopilar nuestras respuestas en un documento, tal como se muestra a continuación. Estas son opiniones de Googlers individuales, no de recomendaciones oficiales de Google. Esperamos que disfrutes de escuchar a escondidas en nuestra conversación con el equipo.
MOOC
| Curso | Autor | Notas | Comentarios |
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| Clase de Coursera sobre optimización discreta | van Hentenryck | MIP y PC | Kvothe@: Me encantó. Sin embargo, aún no hemos terminado el último conjunto de problemas. |
| Modelado básico para la optimización discreta | Lee y Stuckey | Se enfoca más en la PC | |
| Modelado avanzado para la optimización discreta | Lee y Stuckey | ||
| Solución de algoritmos para la optimización discreta | Lee y Stuckey | ||
| Modelado y resolución de problemas de IA en Picat | Barták | ||
| O(1): Modelos y aplicaciones | Kung | Zaphod@: Estas y las dos siguientes son una excelente introducción a todo lo relacionado con la LP y las IP. | |
| O(2): Algoritmos de optimización | Kung | ||
| O(3): Teoría | Kung |
Conceptos básicos sobre LP y MIP
| Portada | Título | Autor | Comentarios |
|---|---|---|---|
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Introducción a la optimización lineal | Bertsimas y Tsitsiklis | BlackLotus@: Para el LP (y, en menor medida, el MIP), creo que este libro es el mejor. Patrick@: Vota en contra de Bertsimas-Tsitsiklis porque es más para un "Segundo curso" de programación lineal y, por eso, es probable que sea mejor junto con la Introducción a la optimización lineal. BadBoy@: Tengo que darle un vistazo a este. Por lo general, no me gusta la forma en que estos muchachos presentan las cosas, pero puedo estar equivocado. Kvothe@: Los capítulos 10 ("Formulaciones de programación de enteros") y 11 ("Métodos de programación de enteros") son geniales. |
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Programación lineal | Vanderbei | |
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Optimización combinatorial: poliedra y eficiencia | Schrijver | SpiderWoman@: Recuerdo que me gustó la "optimización combinatorial" de Schrijver cuando, cuando es muy matemática, no le recomendaría a alguien que se una al equipo, por ejemplo... |
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Teoría de la programación lineal y de enteros | Schrijver | BadBoy@: Es genial mostrar en tu biblioteca, cuando haces una entrevista o impresionar a alguien. Lo más probable es que no lo leas y que no te guste, a menos que tengas un doctorado en matemáticas puras y dos veces sintetizadas. No es necesario comenzar el LP o el MIP. Dicho esto, contiene una gran cantidad de pruebas e información interesante. Cosas como matrices unimodulares y lo que implican. Además, la bibliografía está increíblemente detallada, con citas en el idioma original. Es una especie de arte de programación informática de Knuth. Solo esta no es asimilable. Kvothe@: No la leíste, pero desconfío de ella solo por el tipo de letra. |
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Un primer curso en optimización lineal | Lee | Disponible libremente bajo una licencia de subtítulos. |
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Introducción a la optimización matemática | Fischetti | BadBoy@: Revisé la versión en italiano. Se ve muy bien. Me encanta lo que hace Fischetti en general. |
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Programación lineal | Chvatal | BadBoy@: No me gusta el libro, pero es donde aprendí todo sobre LP y la notación es excelente. |
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Optimización combinada | Papadimitriou y Steiglitz | BadBoy@: Me encantó. Está desactualizado, pero deberías leerlo. Kvothe@: Un poco seca para mi gusto. |
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Programación de enteros | Wolsey | Unicorn@: Muy lacio, pero abarca la mayoría de las partes interesantes del campo (desde la perspectiva de la resolución) |
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Programación de enteros | Conforti, Cornuéjols y Zambelli | Patrick@: Probablemente sea el libro más actualizado sobre la teoría y metodología del MIP. |
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Facetas de la optimización combinatorial | Jünger y Reinelt | Patrick@: Más sobre el lado teórico y sesgado hacia el trabajo del exdirector de ZIB, Martin Grötschel (es de la celebración de su 65o aniversario), pero incluye la que creo que es la última versión de esta encuesta computacional del MIP: "Tobias Achterberg y Roland Wunderling. Programación entero mixta: Analizar 12 años de progreso". |
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50 años de programación con números enteros: 1958-2008 | Jünger et al., ed. | Patrick@: Un poco anticuado, pero una revisión muy buena de la historia y las innovaciones de MIP. |
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Algoritmos de flujo de red | Williamson | Unicorn@: Es un buen libro con muchos resultados muy recientes sobre los flujos de red, sin dejar de ser intuitivo. Sin embargo, solo para flujos de red, no tan genéricos. Revisión más completa en francés |
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Algoritmos iluminados: algoritmos para problemas de NP duro | Jardín rudo | Unicorn@: Probablemente no sea el libro más avanzado del mazo. No obstante, proporciona una introducción a algunos algoritmos O (desde el punto de vista de un curso de algoritmos). Muy legible. Revisión más completa en francés |
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Optimización práctica | Gill, Murray y Wright | Unicorn@: Antiguo libro de referencia sobre la optimización continua. Si necesitas explicaciones sobre esta familia de algoritmos, este libro es ideal para ti. (Repaso más completo en francés) |
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Introducción a la optimización y al cálculo semidiferencial de Hadamard | Delfour | Unicorn@: Un libro muy formal sobre optimización semidiferencial. No es fácil entrar. Revisión más completa en francés |
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La jerarquía momento-SOS: lecciones de Probabilidad, Estadísticas, Geometría Computacional, Control y PDE No lineales | Henrion, Korda y Lasserre | Unicorn@: Si haces optimizaciones con polinomios o te preguntas qué tan lejos puedes llegar con estos, conocerás los conceptos básicos de la jerarquía de SoS y las aplicaciones desconocidas. Revisión más completa en francés |
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Introducción a la investigación de operaciones | Hillier y Lieberman | Kvothe@: Una linda combinación de teoría y práctica. Un buen primer texto para las personas nuevas en el campo, con ejemplos elaborados y muchos ejercicios, algunos con respuestas al final del libro. Desventajas: El libro se esfuerza demasiado por dirigir a los usuarios al sitio web y utiliza soluciones obsoletas. |
Opiniones de investigación
| Repaso | Autor | Comentarios |
|---|---|---|
| 175 años de programación lineal | Chandru y Rao | BadBoy@: Es una gran serie de artículos. Estuve expuesto a esto en IBM a principios de los 90. No sé quién tuvo la idea de presentar programación lineal como esta, pero Vijay Chandru y Jean-Louis Lassez también participaron. Lo bueno es que solo necesitas álgebra lineal de nivel básico para comprenderlo, y puedes demostrar casi cualquier teorema importante en LP con los conceptos básicos. Lo mejor sería un libro en LP con esto, además de algunos Chvatal, algo de Vanderbei y, luego, problemas de implementación y referencias a los libros relevantes. Chvatal y Vanderbei carecen de conocimientos matemáticos sólidos. Es muy antiguo y debería cambiarse a su nombre 200 años de programación lineal. Es posible que haya habido intentos anteriores. |
Artículos de investigación
| Artículo | Autor | Comentarios |
|---|---|---|
| Un nuevo algoritmo de tiempo de polinomios para la programación lineal | Karmarkar | BadBoy@: Artículo de Karmarkar sobre el algoritmo. El ejemplo de cómo no se debe escribir un artículo. Llevaron años lograr una implementación funcional y, mientras tanto, descubrieron que era otro método de punto interno. |
Modelado
MIP
| Portada | Título | Autor | Comentarios |
|---|---|---|---|
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Creación de modelos en programación matemática | Williams | Un enfoque en el LP y el MIP. Temere@: Realmente me no me me gustó. La estructura es extraña (y aumenta artificialmente la cantidad de páginas). Se basa en gran medida en las “aplicaciones “O clásicas” (se enfocan en la economía o la planificación casi parecida a un juguete) y tiene poca relevancia en los modelos MIP que solemos realizar en Google. Azalee@: De acuerdo. BadBoy@: Sigo pensando que el libro era genial en esa época. Lo vi hace tal vez hace 2 años y, ¡vaya! Está desactualizado. Además, conozco a la autora desde 1990, y nos volvimos a conectar en ISMP 2015. Es un gran chico, jubilado, viaja por su dinero para asistir a conferencias y sigue haciendo grandes presentaciones. Sus trabajos fueron geniales, especialmente sobre la eliminación de Fourier. Tiene una visión muy amplia de lo que es LP y desempeñó un papel decisivo para comenzar con XpressMP. |
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Aplicaciones de la optimización con XpressMP | Guéret, Prins, Sevaux y Heipcke |
Guías de modelado emitidas por la resolución
| Guía | Descripción | Comentarios |
|---|---|---|
| Guía de soluciones para modelado de MOSEK | Se centra en la optimización convexa cónica. | Unicorn@ Es una referencia real para mí cuando hago un modelado no lineal. |
| Guía de soluciones de la cartera MOSEK | Modelos cónicos para la optimización de carteras |
Opiniones de investigación: MIP
| Repaso | Autor | Descripción |
|---|---|---|
| Técnicas de formulación de programación lineal de números enteros mixtos | Vielma | Se centra en la fuerza y el tamaño de las formulaciones de números enteros mixtos para las uniones de funciones lineales por trozos similares a poliedros. Se refiere más a la teoría, pero se incluyen algunas técnicas prácticas como las formulaciones incrementales en la sección 8. |
| Funciones lineales no convexas por trozos: formulaciones avanzadas y herramientas de modelado simples. | Huchette y Vielma | Técnicas más recientes para funciones lineales por partes que no se incluyen en la revisión anterior. |
Opiniones de investigación: MINLP
| Repaso | Autor | Descripción |
|---|---|---|
| Representabilidad convexa de números enteros mixtos | Lubin, Vielma y Zadik | Solo para relajación convexa. |
Optimización bajo incertidumbre
Optimización estocástica
| Portada | Título | Autor | Comentarios |
|---|---|---|---|
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Clases sobre programación estocástica: modelado y teoría | Shapiro, Dentcheva y Ruszczynski | |
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Introducción a la programación estocástica | Birge y Louveaux | Unicorn@: Una introducción más teórica al tema. No la recomiendo tanto como las clases de programación estocástico. |
Opiniones de investigación
| Repaso | Autor |
|---|---|
| Optimización del valor condicional en riesgo | Rockafellar y Uryasev |
Optimización sólida
| Portada | Título | Autor | Comentarios |
|---|---|---|---|
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Optimización sólida | Ben-Tal, El Ghaoui y Nemirovski | PDF. Unicorn@: Una gran referencia si las opiniones que aparecen a continuación no son lo suficientemente detalladas. Una gran parte se dedica a problemas no lineales (por lo general, no se presentan en las revisiones). Realmente me gusta su sección 1.1.2, porque muestra numéricamente que las pequeñas desviaciones de los coeficientes pueden generar grandes infecciones. |
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Optimización sólida y adaptable | Bertsimas y Dick Den Hertog | PDF. Unicorn@: Excelente referencia sobre todo lo relacionado con una optimización sólida. Es bastante exhaustiva, pero podría funcionar con un poco más de información de los algoritmos. Revisión más completa en francés |
Opiniones de investigación
| Repaso | Autor |
|---|---|
| Guía práctica para lograr una optimización sólida | Gorissen, Yanıkoğlu y den Hertog |
| Teoría y aplicaciones de una optimización sólida | Bertsimas, Brown y Caramanis |
Artículos de investigación
| Artículo | Autor |
|---|---|
| Tractable Stochastic Analysis in High Dimensions mediante Útil optimización (PDF) | Bandi y Bertsimas |
StackExchange
¿Cuáles son los libros de referencia útiles para introducir la investigación de operaciones?