แหล่งข้อมูลสำหรับการวิจัยการดำเนินการ

บุคคลที่มีภูมิหลังแตกต่างกันจะเข้าร่วมทีมวิจัยการดำเนินการของ Google บางคนเป็นปริญญาเอกและเป็นที่รู้จักในสาขาของตน บางคนเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ยอดเยี่ยมและชอบเรียนรู้การเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์

บางครั้งวิศวกรซอฟต์แวร์อาจถามผู้เชี่ยวชาญ OR ว่าจะดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ OR ได้อย่างไร เราเริ่มรวบรวมคำตอบของเราในเอกสารโดยตัดตอนมาด้านล่าง นี่เป็นความคิดเห็นของ Googler แต่ละคน ไม่ใช่การรับรองจาก Google อย่างเป็นทางการ เราหวังว่าคุณจะเพลิดเพลินกับการดักฟังการสนทนากับทีมของเรา!

MOOC

หลักสูตร	ผู้เขียน	Notes	ความคิดเห็น
ชั้นเรียนหลักสูตรเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างไม่ต่อเนื่อง	ฟาน เฮนเทนริค	MIP และ CP	Kvothe@: ชอบมาก ยังทำโจทย์สุดท้ายไม่เสร็จ
การสร้างโมเดลพื้นฐานสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างไม่ต่อเนื่อง	ลี & สติกเกอร์	เน้น CP มากขึ้น
การสร้างรูปแบบขั้นสูงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่ต่อเนื่อง	ลี & สติกเกอร์
การแก้ไขอัลกอริทึมเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่ต่อเนื่อง	ลี & สติกเกอร์
การสร้างโมเดลและการแก้ปัญหา AI ใน Picat	บาร์ทัก
หรือ(1): โมเดลและแอปพลิเคชัน	กุง		Zaphod@: นี่และอีก 2 รายการเป็นการแนะนำตัวเกี่ยวกับ LP/IP ในทุกด้าน
หรือ(2): อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ	กุง
หรือ(3): ทฤษฎี	กุง

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ LP และ MIP

เพลงคัฟเวอร์	ชื่อ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
	ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น	เบอร์ทิมาสและซิตซิคลิส	BlackLotus@: สำหรับ LP (และไม่ค่อยมี MIP) ฉันคิดว่าหนังสือเล่มนี้ดีที่สุด Patrick@: ลดการใช้ Bertsimas-Tsitsiklis เนื่องจากเหมาะสำหรับ "หลักสูตรที่ 2" ในการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและอาจเหมาะสำหรับการใช้ร่วมกับข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น BadBoy@: ต้องดูก่อนครับ ฉันมักไม่ชอบวิธีที่คนเหล่านี้นำเสนอคอนเทนต์ แต่ฉันอาจผิดก็ได้ Kvothe@: บทที่ 10 ("สูตรเขียนโปรแกรมจำนวนเต็ม") และ 11 ("วิธีการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็ม") ทำได้ดีมาก
	การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น	แวนเดอร์ไบ
	การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสม: โพลีเฮดราและประสิทธิภาพ	ชริจเวอร์	SpiderWoman@: ฉันจำได้ว่าเคยชอบ "การเพิ่มประสิทธิภาพแบบรวม" ของ Schrijver ก่อนหน้านี้ แต่วิธีนี้เป็นการใช้หลักคณิตศาสตร์ และไม่แนะนำให้ผู้ที่เข้าร่วมทีมเป็นตัวอย่าง...
	ทฤษฎีการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและจำนวนเต็ม	ชริจเวอร์	BadBoy@: สำหรับอวดคนใดคนหนึ่งในคลังภาพ เมื่อให้สัมภาษณ์หรือเพื่อสร้างความประทับใจให้ใครสักคน ส่วนใหญ่คุณจะไม่อ่านและไม่ชอบ เว้นแต่ว่าคุณจะจบปริญญาเอกในวิชาคณิตศาสตร์บริสุทธิ์ที่ผ่านการกลั่นสองครั้ง เพราะฉะนั้น ไม่ใช่จุดเริ่มต้นของ LP หรือ MIP แม้จะกล่าวได้ว่าผลงานของคุณรวบรวมหลักฐานและข้อมูลที่น่าสนใจมากมาย เช่น เมทริกซ์แบบโมดูลเดียวทั้งหมดและสิ่งที่รวมเข้าด้วยกัน บรรณานุกรมมีรายละเอียดมากเป็นพิเศษ โดยมีการอ้างอิงในภาษาต้นฉบับ เป็นศิลปะแห่งการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ของ Knuth มีเพียงส่วนนี้เท่านั้นที่เข้าใจไม่ได้ Kvothe@: ไม่เคยอ่าน แต่ไม่เชื่อเพราะต้องใช้แบบอักษรอย่างเดียว
	หลักสูตรแรกในการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น	CANNOT TRANSLATE	ใช้งานได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาต CC
	ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์	ฟิสเชตติ	BadBoy@: ผมเคยเรียนเวอร์ชันภาษาอิตาลีมาแล้ว ดีเยี่ยม ฉันชอบสิ่งที่ Fischetti ทำโดยทั่วไป
	การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น	ชวาทัล	BadBoy@: ผมไม่ชอบหนังสือเล่มนี้ แต่ผมได้เรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับ LP และสำนวนการขายก็ดีมาก
	การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสม	Papadimitriou และ Steiglitz	BadBoy@: ฉันชอบมาก แม้ว่าจะล้าสมัย แต่คุณควรอ่านด้วย Kvothe@: ค่อนข้างแห้งสำหรับรสนิยมของฉัน
	การเขียนโปรแกรมจำนวนเต็ม	Wolsey	Unicorn@: สั้นมากแต่ก็ครอบคลุมส่วนที่น่าสนใจส่วนใหญ่ของวงการ (จากมุมมองของนักแก้โจทย์)
	การเขียนโปรแกรมจำนวนเต็ม	Conforti, Cornuéjols และ Zambelli	Patrick@: น่าจะเป็นหนังสือล่าสุดเกี่ยวกับทฤษฎี/วิธีการของ MIP
	ข้อมูลประกอบของการเพิ่มประสิทธิภาพแบบรวม	จูงเกอร์และไรเนลต์	Patrick@: มองในเชิงทฤษฎีและมีความลำเอียงต่อผลงานของ Martin Grötschel อดีตผู้อำนวยการ ZIB (มาจากการฉลองวันเกิดครบรอบ 65 ปีของเขา) แต่ยังมีสิ่งที่ผมคิดว่าเป็นแบบสำรวจ MIP เชิงคำนวณฉบับล่าสุดที่ชื่อ "Tobias Achterberg และ Roland Wunderling การเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสม: การวิเคราะห์ความคืบหน้าในช่วง 12 ปี"
	การเขียนโปรแกรมจำนวนเต็ม 50 ปี: 1958-2008	Jünger และคณะ, ฉบับ	Patrick@: ล้าสมัยเล็กน้อย แต่เป็นการทบทวนประวัติศาสตร์และ MIP ที่ทันสมัยได้อย่างดีเยี่ยม
	อัลกอริทึมโฟลว์เครือข่าย	วิลเลียมสัน	Unicorn@: หนังสือดีๆ ที่มีผลการค้นหาใหม่ๆ เกี่ยวกับการทำงานของเครือข่ายมากมาย อีกทั้งยังใช้งานง่าย สำหรับโฟลว์เครือข่ายเท่านั้น ไม่ใช่เรื่องทั่วไป รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส
	อัลกอริทึมที่สว่างขึ้น: อัลกอริทึมสำหรับปัญหาความยากง่าย (NP-Hard)	สวนหยาบ	Unicorn@: น่าจะไม่ใช่หนังสือที่ล้ำสมัยที่สุดในแพ็ก แต่ถึงกระนั้นก็ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับอัลกอริทึม OR บางอย่าง (จากมุมมองของหลักสูตรอัลกอริทึม) อ่านง่ายมาก รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส
	การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงปฏิบัติ	Gill, Murray และ Wright	Unicorn@: ข้อมูลอ้างอิงเก่าเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง หากต้องการคำอธิบายเกี่ยวกับอัลกอริทึมชุดนี้ เราช่วยคุณได้ (รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส)
	ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพและแคลคูลัสกึ่งมีความแตกต่าง Hadamard	เดโฟร์	Unicorn@: หนังสืออย่างเป็นทางการเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพกึ่งมีความแตกต่าง เข้าใช้งานได้ยาก รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส
	ลำดับชั้นของ Moment-SOS: การบรรยายเกี่ยวกับความน่าจะเป็น, สถิติ, เรขาคณิตเชิงคำนวณ, PDE การควบคุมและ PDE ที่ไม่ใช่แบบเชิงเส้น	Henrion, Korda และ Lasserre	Unicorn@: ถ้าจะเพิ่มประสิทธิภาพด้วยพหุนามหรือสงสัยว่าคุณจะไปได้ไกลแค่ไหน คุณจะได้ทราบข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับลำดับชั้น SoS และแอปพลิเคชันที่ไม่คุ้นเคย รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส
	ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิจัยการดำเนินการ	ฮิลเลียร์และไลเบอร์แมน	Kvothe@: เป็นการผสมผสานทฤษฎีและการปฏิบัติเข้าด้วยกัน ข้อความแรกที่ดีสำหรับคนที่เพิ่งเรียน พร้อมตัวอย่างในการออกกำลังกายและแบบฝึกหัดมากมาย บางเล่มมีคำตอบอยู่ด้านหลังหนังสือ ข้อเสียคือ หนังสือพยายามส่งผู้ใช้ไปยังเว็บไซต์ที่ยากเกินไป และต้องใช้เครื่องมือแก้โจทย์ที่เลิกใช้แล้ว

การรีวิวการวิจัย

ตรวจสอบ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
175 ปีของการจัดโปรแกรมแบบเชิงเส้น	จันทรูและราโอ	BadBoy@: เป็นชุดบทความที่ดี ผมเจอกับเรื่องนี้ที่ IBM ในช่วงต้นทศวรรษ 1990 ฉันไม่รู้ว่าใครมีไอเดียในการนำเสนอโปรแกรมเชิงเส้นแบบนี้เป็นลำดับแรก แต่ Vijay Chandru กับ Jean-Louis Lassez ก็มีส่วนร่วมเช่นกัน สิ่งที่ดีก็คือต้องมีแค่พีชคณิตเชิงเส้นระดับเริ่มต้นจึงจะเข้าใจได้ คุณก็จะสามารถพิสูจน์ทฤษฎีบทที่สำคัญใน LP ได้ด้วยพื้นฐานแล้ว การใช้งานที่ดีที่สุดคือหนังสือที่มี LP จำนวนหนึ่ง รวมถึง Chvatal, Vanderbei บางส่วน รวมถึงปัญหาการนำไปใช้งานและการอ้างอิงถึงหนังสือที่เกี่ยวข้อง Chvatal และ Vanderbei ไม่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งอยู่เลย มันเก่าแล้ว และควรจะเปลี่ยนชื่อเป็นโปรแกรมเชิงเส้นเป็นเวลา 200 ปีในเร็วๆ นี้ เป็นไปได้ว่ามีความพยายามก่อนหน้านี้

บทความวิจัย

บทความ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
อัลกอริทึมใหม่สำหรับเวลาพหุนามสำหรับการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น	การ์มาร์การ์	BadBoy@: เอกสารของ Karmarkar เกี่ยวกับอัลกอริทึมของ Karmarkar ตัวอย่างการเขียนบทความ กว่าจะเริ่มใช้งานได้ก็ต้องใช้เวลาหลายปี และในระหว่างนี้ พวกเขาก็ค้นพบว่านี่เป็นอีกวิธีที่น่าสนใจ

การสร้างแบบจำลอง

MIP

เพลงคัฟเวอร์	ชื่อ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
	การสร้างแบบจำลองในการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์	วิลเลียมส์	เน้นเรื่อง LP และ MIP Temere@: ผมก็ไม่ชอบจริงๆ โครงสร้างดูแปลกๆ (และเพิ่มจำนวนหน้าผิดไป) และรากฐานมาจาก "แอปพลิเคชันคลาสสิก OR" (มุ่งเน้นการวางแผนเศรษฐกิจหรือการวางแผนที่ดูเหมือนของเล่น) โดยมีความเกี่ยวข้องน้อยกับโมเดล MIP ที่เรามักจะทำที่ Google Azalee@: เห็นด้วย BadBoy@: ผมยังคิดว่าหนังสือเล่มนี้เป็นหนังสือที่ยอดเยี่ยมเมื่อก่อน ผมเคยดูเมื่อ 2 ปีก่อน แล้วก็ต้องตายแน่ ล้าสมัย ผมรู้จักผู้เขียนตั้งแต่ปี 1990 และได้มาพูดคุยกันอีกครั้งที่ ISMP 2015 เขาเป็นคนที่เก่งมาก เกษียณแล้ว และเดินทางมาประชุมเพื่อเรื่องเงินของตัวเอง และยังทำการนำเสนอที่ยอดเยี่ยมอยู่เสมอ บทความของเขานั้นยอดเยี่ยม โดยเฉพาะในการกำจัดฟูรีเย เขามีวิสัยทัศน์กว้างไกลมากว่า LP คืออะไร เขามีความสามารถในการเริ่มต้น XpressMP
	แอปพลิเคชันการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย XpressMP	Guéret, Prins, Sevaux และ Heipcke

คู่มือการสร้างโมเดลที่ออกให้เครื่องมือแก้โจทย์

คู่มือ	คำอธิบาย	ความคิดเห็น
ตำราอาหารสร้างโมเดล MOSEK	เน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพนูนสูงทรงกรวย	Unicorn@ ข้อมูลอ้างอิงสำหรับฉันจริงๆ เมื่อสร้างโมเดลที่ไม่ใช่แบบเชิงเส้น
ตำราอาหารพอร์ตโฟลิโอของ MOSEK	รูปแบบ Conic สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ

รีวิวการวิจัย: MIP

ตรวจสอบ	ผู้เขียน	คำอธิบาย
เทคนิคการกำหนดรูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นแบบจำนวนเต็ม	วิลมา	เน้นที่ความแรงและขนาดของการคำนวณจำนวนเต็มผสมสำหรับการรวมฟังก์ชันเชิงเส้นเป็นชิ้นๆ ที่มีลักษณะคล้ายพอลีฮีดรา จะอยู่ในฝั่งทฤษฎีเพิ่มเติม แต่ใส่เทคนิคที่ใช้ได้จริงบางอย่าง เช่น การกำหนดรูปแบบเพิ่มเติมในส่วนที่ 8
ฟังก์ชันเชิงเส้น Piecewise แบบ Nonconvex: สูตรขั้นสูงและเครื่องมือสร้างโมเดลแบบง่าย	Huchette และ Vielma	เทคนิคล่าสุดสำหรับฟังก์ชันเชิงเส้นเป็นช่วงๆ ที่ไม่ได้รวมอยู่ในการตรวจสอบข้างต้น

รีวิวการวิจัย: MINLP

ตรวจสอบ	ผู้เขียน	คำอธิบาย
การแทนค่า Convex ที่เป็นจำนวนเต็มแบบผสม	Lubin, Vielma และ Zadik	สำหรับการรีดนูนเท่านั้น

การเพิ่มประสิทธิภาพภายใต้ความไม่แน่นอน

การเพิ่มประสิทธิภาพ Stochastic

เพลงคัฟเวอร์	ชื่อ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
	การบรรยายเกี่ยวกับ Stochastic Programming: การสร้างแบบจำลองและทฤษฎี	Shapiro, Dentcheva และ Ruszczynski
	การเขียนโปรแกรม Stochastic Programming เบื้องต้น	เบิร์จและลูโว	Unicorn@: แนะนำหัวข้อในเชิงทฤษฎีให้มากขึ้น ผมไม่แนะนำสิ่งนี้มากเท่ากับการบรรยายเกี่ยวกับ Stochastic Programming

การรีวิวการวิจัย

ตรวจสอบ	ผู้เขียน
การเพิ่มประสิทธิภาพมูลค่าแบบมีเงื่อนไขที่มีความเสี่ยง	Rockafellar และ Uryasev

การเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง

เพลงคัฟเวอร์	ชื่อ	ผู้เขียน	ความคิดเห็น
	การเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง	Ben-Tal, El Ghaoui และ Nemirovski	PDF Unicorn@: ข้อมูลอ้างอิงที่ดีหากรีวิวด้านล่างมีรายละเอียดไม่เพียงพอ ส่วนใหญ่แล้วจะเกี่ยวข้องกับปัญหาที่ไม่ใช่เชิงเส้น (โดยทั่วไปจะไม่มีอยู่ในรีวิว) ฉันชอบส่วนที่ 1.1.2 มาก เพราะแสดงตัวเลขว่าค่าสัมประสิทธิ์จำนวนน้อยทำให้ไม่สามารถเป็นไปได้อย่างมาก
	การเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้	Bertsimas และ Dick Den Hertog	PDF Unicorn@: แหล่งอ้างอิงได้ดีมากในการเพิ่มประสิทธิภาพทุกด้าน นับว่าอธิบายยากมากเพราะสามารถใช้อัลกอริทึมเพิ่มเติมได้อีกเล็กน้อย รีวิวที่สมบูรณ์มากขึ้นในภาษาฝรั่งเศส

การรีวิวการวิจัย

ตรวจสอบ	ผู้เขียน
คู่มือเชิงปฏิบัติการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง	Gorissen, Yanıkoğlu และ den Hertog
ทฤษฎีและการประยุกต์ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง	Bertsimas, Brown และ Caramanis

บทความวิจัย

บทความ	ผู้เขียน
การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ที่ดำเนินการได้ในมิติข้อมูลระดับสูงผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ (PDF)	แบนดีและเบอร์ทซิมาส

StackExchange

หนังสืออ้างอิงที่ดีสำหรับข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิจัยเชิงปฏิบัติการคืออะไร

หนังสือ/สื่อการสอนสำหรับการใช้งานวิจัยเชิงปฏิบัติการในอุตสาหกรรมเชิงปฏิบัติ