Linear Programming and Resource Allocation Modeling
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Linear Programming and Resource Allocation Modeling

Michael J. Panik

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Linear Programming and Resource Allocation Modeling

Michael J. Panik

Angaben zum Buch
Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

Guides in the application of linear programming to firm decision making, with the goal of giving decision-makers a better understanding of methods at their disposal

Useful as a main resource or as a supplement in an economics or management science course, this comprehensive book addresses the deficiencies of other texts when it comes to covering linear programming theory—especially where data envelopment analysis (DEA) is concerned—and provides the foundation for the development of DEA.

Linear Programming and Resource Allocation Modeling begins by introducing primal and dual problems via an optimum product mix problem, and reviews the rudiments of vector and matrix operations. It then goes on to cover: the canonical and standard forms of a linear programming problem; the computational aspects of linear programming; variations of the standard simplex theme; duality theory; single- and multiple- process production functions; sensitivity analysis of the optimal solution; structural changes; and parametric programming. The primal and dual problems are then reformulated and re-examined in the context of Lagrangian saddle points, and a host of duality and complementary slackness theorems are offered. The book also covers primal and dual quadratic programs, the complementary pivot method, primal and dual linear fractional functional programs, and (matrix) game theory solutions via linear programming, and data envelopment analysis (DEA). This book:

  • Appeals to those wishing to solve linear optimization problems in areas such as economics, business administration and management, agriculture and energy, strategic planning, public decision making, and health care
  • Fills the need for a linear programming applications component in a management science or economics course
  • Provides a complete treatment of linear programming as applied to activity selection and usage
  • Contains many detailed example problems as well as textual and graphical explanations

Linear Programming and Resource Allocation Modeling is an excellent resource for professionals looking to solve linear optimization problems, and advanced undergraduate to beginning graduate level management science or economics students.

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Information

Verlag
Wiley
Jahr
2018
ISBN
9781119509462
Auflage
1

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Table of Contents
  3. Preface
  4. 1 Introduction
  5. 2 Mathematical Foundations
  6. 3 Introduction to Linear Programming
  7. 4 Computational Aspects of Linear Programming
  8. 5 Variations of the Standard Simplex Routine
  9. 6 Duality Theory
  10. 7 Linear Programming and the Theory of the Firm1
  11. 8 Sensitivity Analysis
  12. 9 Analyzing Structural Changes
  13. 10 Parametric Programming
  14. 11 Parametric Programming and the Theory of the Firm
  15. 12 Duality Revisited
  16. 13 Simplex‐Based Methods of Optimization
  17. 14 Data Envelopment Analysis (DEA)
  18. References and Suggested Reading
  19. Index
  20. End User License Agreement
Zitierstile für Linear Programming and Resource Allocation Modeling

APA 6 Citation

Panik, M. (2018). Linear Programming and Resource Allocation Modeling (1st ed.). Wiley. Retrieved from https://www.perlego.com/book/990931/linear-programming-and-resource-allocation-modeling-pdf (Original work published 2018)

Chicago Citation

Panik, Michael. (2018) 2018. Linear Programming and Resource Allocation Modeling. 1st ed. Wiley. https://www.perlego.com/book/990931/linear-programming-and-resource-allocation-modeling-pdf.

Harvard Citation

Panik, M. (2018) Linear Programming and Resource Allocation Modeling. 1st edn. Wiley. Available at: https://www.perlego.com/book/990931/linear-programming-and-resource-allocation-modeling-pdf (Accessed: 25 September 2021).

MLA 7 Citation

Panik, Michael. Linear Programming and Resource Allocation Modeling. 1st ed. Wiley, 2018. Web. 25 Sept. 2021.