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出版者:中国人民大学出版社

作者:魏权龄

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1987-06

价格:11.5

装帧:平装

isbn号码:9787300000435

丛书系列:

图书标签:

• 运筹
• 教辅教材
• 工业工程
• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 算法
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 决策分析
• 仿真

好的，这里有一份关于一本假设的、名为《高级运筹学原理与应用》的图书简介，该书内容与《运筹学简明教程》无重复之处，且力求详尽专业： --- 图书简介：高级运筹学原理与应用 面向对象： 本书专为已掌握基础运筹学概念（如线性规划、单纯形法、网络流基础模型等）的读者设计，包括但不限于研究生、高年级本科生、企业决策分析师以及寻求在复杂决策环境中应用前沿优化技术的专业人士。 核心定位： 本书旨在填补基础教材与尖端研究之间的鸿沟，系统性地深入探讨非线性、随机、动态及大规模优化问题的现代建模范式与高效求解算法。我们聚焦于那些在实际工程、金融、供应链管理和人工智能领域中，基础工具难以直接应对的复杂场景。 --- 第一部分：非线性优化理论与技术（Nonlinear Optimization Theory and Techniques） 第一章：凸优化基础的深化（Deeper Dive into Convex Optimization） 本章首先对凸集和凸函数的性质进行更严格的数学论证，重点讨论KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的充要性在强凸和非强凸情形下的差异。我们将详细介绍对偶理论在凸优化中的作用，特别是共轭函数的性质及其在拉格朗日对偶中的应用。不同于基础教材的简单介绍，本章将深入分析对偶间隙的产生机制及其对最优性判断的影响。 第二章：无约束非线性优化算法（Unconstrained Nonlinear Optimization Algorithms） 本章全面覆盖无约束优化领域的核心算法。我们从牛顿法、准牛顿法（BFGS、DFP）的收敛速度和误差分析入手，重点剖析拟牛顿法的矩阵更新策略及其在记忆和计算效率上的权衡。随后，我们将详细介绍信赖域（Trust Region）方法，包括其核心的子问题求解（如Dogleg、Steihaug方法）及其在处理病态曲率矩阵时的鲁棒性。对共轭梯度法（CG）的理论基础和预处理技术（Preconditioning）也将进行深入探讨，以应对大规模稀疏问题。 第三章：约束非线性优化方法（Constrained Nonlinear Optimization Methods） 这是非线性优化部分的重中之重。我们将摒弃对基础内点法（Interior-Point Methods）的简单回顾，转而聚焦于其高效实现。重点讨论内点法如何处理等式和不等式约束，包括对障碍参数的动态选择策略（如自适应步长规则）。对于大规模问题，我们将详细讲解基于牛顿法的二次规划（QP）子问题求解技术，以及如何结合有效集（Active Set）思想来提高稀疏性。此外，增广拉格朗日法（Augmented Lagrangian Methods, ALM）和乘子法（Method of Multipliers）将被引入，作为处理大规模、难以精确求解KKT条件的有效替代方案。 --- 第二部分：随机优化与不确定性建模（Stochastic Optimization and Uncertainty Modeling） 第四章：随机规划基础与两阶段模型（Foundations of Stochastic Programming and Two-Stage Models） 本章为处理现实世界中的不确定性奠定理论基础。我们将严格区分概率空间、信息集和随机变量的定义。重点剖析两阶段随机规划模型，包括其基于场景（Scenario-Based）的数学构造。我们将详细分析“预期值优化”（EVO）与“鲁棒优化”（Robust Optimization）在处理不确定性时的哲学差异，并介绍如何通过场景生成和聚合技术来简化复杂的随机模型。 第五章：随机逼近与样本平均近似（Stochastic Approximation and Sample Average Approximation, SAA） 针对无法通过有限场景精确表述的问题，本章介绍求解随机优化问题的迭代方法。我们将详细阐述随机梯度下降（SGD）及其变体（如动量法、Adagrad、Adam）的收敛性分析，特别是它们在非凸随机目标函数下的性能保证。SAA方法将被深入研究，包括如何确定所需的样本量以达到预定的精度和置信水平，以及利用分位数回归技术来提高估计的稳健性。 第六章：动态规划与随机控制（Dynamic Programming and Stochastic Control） 本章将动态规划的理论推向随机环境。我们不仅重申Bellman方程，更关注如何求解具有连续状态和动作空间的随机控制问题。我们将探讨值函数迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）在数值求解中的挑战，并引入近似动态规划（Approximate Dynamic Programming, ADP）的概念，包括基于规则（Rule-Based）和基于值函数（Value-Function-Based）的近似策略，例如使用神经网络作为函数逼近器（即强化学习的理论根源）。 --- 第三部分：高级网络与组合优化（Advanced Network and Combinatorial Optimization） 第七章：大规模网络流与分解技术（Large-Scale Network Flows and Decomposition Techniques） 本书不再局限于基础的最大流和最小费用流。本章聚焦于处理具有海量节点和边的大型网络问题，如全球物流优化或电力系统调度。重点介绍Benders分解法在分离大规模主问题和复杂子问题中的应用，特别是如何利用对偶切割（Dual Cutting Planes）来迭代地改进解的质量。此外，我们将探讨交替方向乘子法（ADMM）在分布式网络优化中的优势。 第八章：整数规划的高级求解策略（Advanced Solution Strategies for Integer Programming） 本章深入挖掘分支定界（Branch and Bound）算法的现代实现。我们关注于如何通过有效的界（Bounds）来裁剪搜索树：详细介绍割平面法（Cutting Plane Method），特别是分离（Separation）过程的算法设计，如Gomory割、分离超平面割的迭代过程。同时，分支策略的设计（如强分支、分支定价）将被细致分析，以提高求解速度和内存效率。 第九章：启发式与元启发式算法（Heuristics and Metaheuristics） 对于NP-hard问题，本章提供一套实用的、不保证最优但快速有效的求解框架。我们将超越简单的局部搜索，深入探讨禁忌搜索（Tabu Search）的记忆结构设计和自适应学习机制。模拟退火（Simulated Annealing）的退火日程（Cooling Schedule）的理论分析和遗传算法（Genetic Algorithms）中交叉、变异算子的设计准则将被详细阐述，并提供在特定组合优化问题（如旅行商问题的高级变体）中的应用案例。 --- 第四部分：特定应用领域的优化建模（Optimization Modeling in Specific Application Domains） 第十章：金融工程中的优化（Optimization in Financial Engineering） 本章将运筹学工具应用于资产组合优化和期权定价。重点介绍均值-方差模型（Mean-Variance Model）在约束条件下的高维扩展，以及如何引入风险度量（如CVaR, Conditional Value at Risk）来构建更具鲁棒性的投资组合。我们将讨论基于随机模型的期权定价模型的离散化和求解，以及如何利用凸优化技术来解决交易成本约束下的最优执行问题。 第十一章：数据驱动决策与鲁棒优化（Data-Driven Decision Making and Robust Optimization） 本章从决策科学的角度出发，关注在数据不完美情况下的优化。我们将详细阐述鲁棒优化的核心框架——Box 约束和Ellipsoidal 约束，以及如何通过对不确定集形状的调整来平衡最优解的性能和鲁棒性。我们将引入可控性分析（Controllability Analysis），用于评估模型在最坏情况下性能下降的程度。 第十二章：大规模优化问题的计算实现与软件工程（Computational Implementation and Software Engineering for Large-Scale Optimization） 本章侧重于从理论到实践的转化。我们将探讨现代优化求解器（如CPLEX, Gurobi, IPOPT）的内部结构，包括其稀疏矩阵处理技术、并行计算策略和内存管理。读者将学习如何利用高级编程语言（如Python/Julia）的优化库（如Pyomo, JuMP）来构建、调试和分析大规模模型，并理解大规模求解器在处理用户自定义目标函数和约束时的效率瓶颈。 --- 本书特色： 1. 深度与广度兼顾： 理论推导严谨，同时兼顾前沿算法的实用性。 2. 侧重现代工具： 大量篇幅致力于非线性、随机和大规模优化，这是当前运筹学研究和工业应用的热点。 3. 强调收敛性分析： 对所有核心算法均提供严格的收敛速度和误差界分析，而非简单的流程描述。 获取本书，读者将能够驾驭那些复杂度远超线性模型的现实世界决策挑战。

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对于我这样一名已经工作多年的职场人士来说，能够静下心来系统学习一门新的学科是比较困难的，但这本《运筹学简明教程》凭借其出色的内容组织和流畅的语言，成功地吸引了我的注意力。它并没有一开始就抛出复杂的公式和理论，而是从运筹学在不同行业领域的广泛应用出发，例如在金融投资中的资产组合优化，在交通运输中的路径规划，以及在生产制造中的流程调度，这些案例的引入让我立刻感受到了运筹学的实用价值。随后，作者循序渐进地讲解了线性规划、整数规划、非线性规划等模型，并将这些抽象的数学概念与实际应用紧密结合。例如，在讲解投资组合优化时，它通过马科维茨模型，生动地展示了如何在高风险和高回报之间找到最佳平衡点。在讨论生产调度时，则通过甘特图和关键路径法，揭示了如何高效地管理项目进度。这本书最大的亮点在于其“简明”二字，它在保证理论完整性的同时，剔除了许多不必要的复杂细节，使得学习过程更加高效和愉快。

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这本《运筹学简明教程》如同一位循循善诱的良师，将原本在我看来晦涩难懂的运筹学概念，用一种极其清晰、富有条理的方式呈现出来。翻开书的第一页，我就被作者对运筹学发展史的简要梳理所吸引，它不仅勾勒出了这门学科的诞生背景和演进脉络，更让我对运筹学在现代社会中的重要地位有了初步的认识。随后，作者逐一剖析了线性规划、整数规划、非线性规划等核心内容，每一个概念的引入都辅以生动形象的比喻和贴近现实生活的案例，比如如何利用线性规划优化生产排程以最大化利润，如何通过整数规划解决资源分配的难题，又或是如何运用非线性规划来处理成本函数非线性的复杂情况。书中的图示和表格更是恰到好处，它们并非简单的装饰，而是将抽象的数学模型具象化，让我能够更直观地理解各种算法的原理和应用。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解单纯形法和内点法等求解算法时，并没有止步于公式的罗列，而是深入浅出地解释了算法背后的逻辑，以及它们在解决实际问题时所扮演的角色。这种对原理的透彻解析，远比简单记忆公式来得更加有意义，也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。总而言之，这本书让我对运筹学不再感到畏惧，反而激起了我对这个领域的浓厚兴趣，渴望继续探索其更广阔的应用前景。

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作为一名对数据分析充满热情但缺乏系统性数学基础的学习者，我一直对运筹学在优化决策中的强大作用感到好奇。这本《运筹学简明教程》恰好满足了我的需求。它从最基础的概念入手，例如目标函数、约束条件、可行域等，这些基本元素的清晰定义，让我能够快速建立起对运筹学问题的基本框架认知。作者在解释各种模型时，并没有使用过于深奥的数学语言，而是注重概念的通俗化和逻辑的严谨性。比如，在讲解网络流模型时，作者通过一个生动的“快递配送”案例，将最大流和最小割的原理阐述得淋漓尽致，让我能够轻松理解其在物流优化中的应用。而对于动态规划，书中更是通过“背包问题”和“最短路径问题”等经典例子，一步步引导我理解状态转移方程的构建和最优解的求解过程，这种循序渐进的教学方式极大地降低了学习门槛。此外，书中对各种模型和算法的优缺点分析也相当到位，它并没有神化任何一种方法，而是强调根据具体问题的特性来选择最合适的工具，这种辩证的思考方式让我受益匪浅。这本书的语言风格非常友好，仿佛一位经验丰富的老师在与你进行一对一的交流，总能在你困惑的地方提供恰到好处的提示和引导。

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作为一名对数据驱动决策充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够系统介绍运筹学理论并提供实践指导的图书。这本《运筹学简明教程》恰好符合我的期待。它以一种非常严谨而又不失趣味的方式，将运筹学中最为核心的概念和方法进行了梳理。开篇对运筹学发展历程的简要回顾，让我对这门学科的背景有了更深的认识。随后，书中对线性规划、整数规划、非线性规划等基础模型的讲解，不仅提供了详细的数学定义，还通过大量的实例，如资源分配、生产计划、市场营销等，展示了这些模型在解决实际问题中的强大威力。我尤其欣赏书中对求解算法的介绍，例如单纯形法、分支定界法、割平面法等，这些算法的原理和步骤都被阐述得清晰明了，并且还提供了如何利用计算机软件（如LINGO、MATLAB）进行求解的指导，这对于我进行实际的量化研究非常有帮助。此外，书中对动态规划、排队论、库存论、决策论以及模拟技术等内容的涉猎，也极大地拓宽了我的视野。

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一直以来，我对如何用数学工具来解决复杂的管理和决策问题充满了好奇，而这本《运筹学简明教程》正好满足了我的求知欲。它以一种非常系统和全面的方式，将运筹学中最核心的概念和方法呈现在读者面前。从最基础的线性规划开始，作者就用非常清晰的语言解释了目标函数、约束条件以及可行域的概念，并详细介绍了图解法、单纯形法和对偶理论。我特别喜欢书中对单纯形法求解过程的图示化讲解，它将抽象的数学运算转化为了几何上的移动，让我能够更直观地理解算法的原理。接着，书中对整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、库存论以及网络分析等多个重要领域都进行了深入浅出的介绍，每一个部分都配有大量的实例，例如如何在物流配送中应用网络分析，如何在服务系统中应用排队论。这些案例不仅让我理解了理论知识，更重要的是让我看到了运筹学在实际工作中的巨大潜力。这本书的学习体验非常棒，它让我感觉自己像是在一步步地解锁解决现实世界难题的“工具箱”。

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作为一名对科学计算和算法优化充满好奇的学生，这本《运筹学简明教程》为我打开了运筹学的大门。它从最基础的数学建模开始，逐步深入到各种优化模型和求解算法。书中对如何将现实世界的问题抽象成数学模型的过程进行了详细的阐述，例如如何定义决策变量、目标函数以及各种约束条件。这对于理解运筹学的应用至关重要。在讲解线性规划时，作者不仅介绍了图解法和单纯形法，还提及了内点法等更高级的算法，并简要说明了它们在求解大规模问题时的优势。我尤其喜欢书中对整数规划的讲解，特别是0-1背包问题和指派问题，这些问题在实际中有着广泛的应用，而书中提供的各种求解方法，如割平面法和分支定界法，都得到了清晰的解释。此外，书中对非线性规划的介绍，虽然篇幅相对较少，但也涉及了梯度下降等基本方法，为我后续的学习指明了方向。这本书的严谨性和系统性给我留下了深刻的印象，它不仅传授了知识，更培养了我的逻辑思维和解决问题的能力。

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我是一名对运筹学这门学科充满好奇的初学者，一直希望能找到一本既有理论深度又易于理解的入门教材。这本《运筹学简明教程》完全满足了我的需求。它以一种非常清晰和系统的方式，将运筹学中最核心的概念和方法进行了梳理。从最基础的线性规划开始，作者就用非常生动的语言解释了目标函数、约束条件以及可行域的概念，并详细介绍了图解法、单纯形法和对偶理论。我特别喜欢书中对单纯形法求解过程的图示化讲解，它将抽象的数学运算转化为了几何上的移动，让我能够更直观地理解算法的原理。接着，书中对整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、库存论以及网络分析等多个重要领域都进行了深入浅出的介绍，每一个部分都配有大量的实例，例如如何在物流配送中应用网络分析，如何在服务系统中应用排队论。这些案例不仅让我理解了理论知识，更重要的是让我看到了运筹学在实际工作中的巨大潜力。这本书的学习体验非常棒，它让我感觉自己像是在一步步地解锁解决现实世界难题的“工具箱”。

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我一直对如何用数学模型来解决实际问题抱有浓厚的兴趣，而这本《运筹学简明教程》无疑是一本集理论与实践于一体的优秀教材。它以清晰的逻辑和丰富的图示，将诸如线性规划、整数规划、非线性规划等核心概念一一呈现。书中对于约束条件和目标函数的数学表达方式，以及如何将其转化为计算机可识别的语言，都有非常细致的讲解。我特别喜欢书中对图解法在二维线性规划问题中的应用展示，它通过直观的图形，让我能够轻易理解最优解的几何意义。在深入到单纯形法时，作者不仅给出了算法的步骤，还详细解释了每一步操作的内在含义，例如基变量、非基变量、检验数等，这些解释让单纯形法的求解过程不再是机械的运算，而是充满了数学的智慧。此外，书中对灵敏度分析的介绍也十分重要，它让我明白在实际问题中，当参数发生微小变化时，最优解会有怎样的影响，这对于决策的鲁棒性至关重要。这本书的学习过程，就像是在建造一座精密的数学模型，每一步都充满了挑战，但也充满了乐趣。

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对于我这样一个习惯于从实践中学习的人来说，一本好的运筹学教材不仅要讲解理论，更要展示如何将理论应用于解决实际问题。《运筹学简明教程》在这方面做得尤为出色。它没有枯燥的理论堆砌，而是从一个个贴近现实的应用场景出发，比如如何优化生产流程、如何进行有效的资源配置、如何制定最优的投资策略等等，引出相关的运筹学模型和方法。书中对于线性规划的应用，通过一个生动的“生产计划”案例，清晰地展示了如何设定决策变量、目标函数和约束条件，然后通过单纯形法求解出最优的生产方案。我对书中对整数规划的讲解尤其印象深刻，它通过“货车装载”问题，展示了0-1背包模型的强大之处，以及如何通过分支定界法来找到最优的装载组合。此外，书中对排队论和库存论的讲解，也为我理解服务行业和零售行业的运营优化提供了非常有价值的思路。它让我意识到，运筹学不仅仅是数学工具，更是一种解决问题的思维方式，一种追求效率和优化的哲学。这本书真正做到了理论与实践的完美结合，让我对运筹学的学习充满了信心和动力。

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我是一名对企业管理和运营效率有着强烈追求的管理者，一直希望能够将先进的科学方法应用于实际工作中。这本《运筹学简明教程》为我打开了一扇新的大门。它并非一本纯粹的理论书籍，而是将大量的理论知识与丰富的实际案例相结合。书中对排队论的讲解，让我深刻理解了如何通过分析顾客到达率和服务率来优化服务资源配置，从而减少顾客等待时间，提升客户满意度。例如，它通过对银行柜台、呼叫中心等场景的分析，清晰地展示了不同排队模型（如M/M/1, M/M/c）的应用场景和优化策略。此外，库存管理模型的部分也给了我极大的启发，书中对EOQ（经济订货量）模型、安全库存的计算以及再订货点的确定等内容进行了详尽的阐述，这对于我们控制库存成本、避免缺货或积压有着直接的指导意义。让我尤其欣赏的是，书中还触及了决策论和博弈论的一些基本概念，虽然篇幅不长，但足以让我领略到如何在不确定环境下做出理性决策，以及如何在竞争环境中分析对手行为并制定最优策略。这本书的实用性非常强，它提供的工具和方法可以直接应用于日常管理决策，帮助我提升企业的整体运营效率。

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