运筹学

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出版者:西安交通大学出版社
作者:
出品人:
页数:456
译者:
出版时间:1999-04
价格:16.50
装帧:平装
isbn号码:9787560506562
丛书系列:
图书标签:
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  • 小布的数理学
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  • 决策分析
  • 线性规划
  • 整数规划
  • 动态规划
  • 图论
  • 排队论
  • 仿真
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具体描述

内 容 简 介

本书内容包括线性规划、目标规划、整数规划、图与网络分析、动态规划、存储论、排队

论、决策论(含多目标决策和层次分析法)、对策论和模拟论。着重介绍了运筹学主要分支的

基本原理和方法。本书注重实用性,注重结合经济管理类各专业实际,具有一定的深广度。每

章末有小结,并展示了各分支的发展趋势。每章后配备一定数量的习题(附答案),便于自

学。

本书可作为高等学校管理工程类各专业和其它专业的教材或参考书,亦可供广大工程

技术人员、管理人员自学参考。

《运筹帷幄:决策的科学与艺术》 在这纷繁复杂的世界中,每一次选择都如同一次航行,而我们无时无刻不在进行着决策。从微观的个人生活,到宏观的商业运营、国家战略,每一个层面的成功都离不开明智而高效的决策。然而,人类的直觉和经验并非总是可靠的指南,尤其是在面对海量信息、复杂约束以及不确定性时,我们往往会陷入困境。 《运筹帷幄:决策的科学与艺术》正是应运而生,它并非一本孤立的理论书籍,而是旨在为读者提供一套系统性的思考框架和实践工具,帮助我们理解决策背后的科学原理,掌握优化决策的艺术技巧。本书将带领读者走进一个充满智慧与洞察的领域,揭示如何将抽象的数学模型转化为解决现实问题的强大武器,如何通过严谨的分析与巧妙的策略,实现资源的最优配置,达成预期的目标。 本书内容梗概: 本书将从决策的本质出发,深入剖析影响决策的各种因素,包括信息的不完备性、风险与不确定性、多重目标的冲突以及时间的限制等。我们将首先认识到,决策并非简单的“是”与“否”,而是一个需要系统性考量和精细化处理的过程。 第一部分:决策的基石——模型与分析 在这一部分,我们将聚焦于构建决策模型以及进行严谨分析的方法。 理解问题的结构: 任何有效的决策都始于对问题的清晰界定。本书将介绍如何将现实世界中的复杂问题抽象为数学模型,识别出其中的关键变量、约束条件和目标函数。我们将学习如何区分决策变量、状态变量和参数,以及如何用数学语言精确地描述它们之间的关系。 线性规划的威力: 作为运筹学中最基础也最重要的工具之一,线性规划将在本书中得到详细的阐释。我们将学习如何建立线性规划模型,理解其基本假设,并通过图解法、单纯形法等求解方法,找到最优解。从生产计划的制定,到资源分配的最优化,线性规划的应用场景无处不在。本书将通过丰富的案例,展示如何将线性规划的思想应用于实际问题,例如: 生产调度优化: 如何在有限的机器、人力和原材料条件下,最大化产品产量或利润。 产品混合问题: 如何混合不同原料,以最低成本生产出符合质量标准的产品。 运输问题: 如何规划产品从不同仓库运往不同销售点的最优路线,以最小化运输成本。 投资组合管理: 如何在风险可控的前提下,最大化投资组合的预期收益。 整数规划的挑战与解决方案: 许多实际决策问题中,决策变量必须是整数(例如,制造的设备数量,派遣的人员数量)。本书将深入探讨整数规划的特点,以及其求解的复杂性。我们将介绍分支定界法、割平面法等经典算法,并讨论如何处理0-1整数规划(常用于选择性决策问题)。例如: 设施选址问题: 在众多潜在地点中,选择最优的地点来建立工厂或仓库,以服务客户并最小化成本。 项目选择问题: 在有限的预算下,选择能够最大化项目收益的项目组合。 排班问题: 如何合理安排人员的班次,满足工作需求并考虑员工的偏好和休息。 非线性规划的精妙之处: 当问题中的目标函数或约束条件不是线性的时,我们就需要借助非线性规划。本书将介绍非线性规划的基本概念,探讨其求解的挑战,并介绍一些常用的求解方法,如梯度下降法。我们将看到,非线性规划在许多需要考虑成本递减、收益递增等非线性关系的场景中发挥着关键作用。 第二部分:动态决策与不确定性 现实世界并非静态不变,许多决策需要在时间维度上进行,并且往往伴随着不确定性。 动态规划的智慧: 当一个大问题可以分解为一系列相互关联的小问题时,动态规划便显得尤为重要。本书将深入浅出地讲解动态规划的基本思想,即“最优子结构”和“重叠子问题”,并通过贝尔曼方程等概念,展示如何构建动态规划模型。我们将学习如何通过“自底向上”或“自顶向下”的方式,逐步求解复杂的多阶段决策问题。例如: 最短路径问题: 在复杂的网络中,如何找到从起点到终点的最短路径。 库存管理: 如何在需求不确定、成本随时间变化的情况下,制定最优的库存订货策略,以最小化总成本。 资源分配(随时间): 如何在不同阶段,根据资源可用性和需求变化,动态地分配资源以实现长期目标。 有限状态自动机与序贯决策: 如何设计一系列的决策,以在不同状态下达到最优的整体表现。 概率论与决策: 不确定性是决策过程中不可避免的因素。本书将引入概率论的基本概念,帮助读者理解如何量化不确定性,并将其纳入决策模型。我们将学习期望值、方差等概念,以及如何利用这些工具来评估不同决策方案的风险与收益。 决策树与风险分析: 决策树是一种直观而强大的工具,用于分析在不确定环境下的一系列连续决策。本书将讲解如何构建决策树,如何计算各分支的期望收益,以及如何根据风险偏好做出最优选择。我们将深入探讨如何应对潜在的风险,并将其对最终决策的影响降到最低。 蒙特卡洛模拟的应用: 当问题的模型过于复杂,难以用解析方法求解时,蒙特卡洛模拟提供了一种强大的数值求解途径。本书将介绍蒙特卡洛模拟的基本原理,以及如何在决策分析中应用它,例如: 评估复杂项目的风险: 对包含多个不确定因素的项目进行风险评估。 模拟市场行为: 预测市场价格波动对企业经营的影响。 优化随机过程: 通过大量随机抽样来逼近最优解。 第三部分:网络分析与优化 网络模型在现实世界中无处不在,从交通网络到通信网络,再到供应链网络,理解和优化这些网络对于高效运作至关重要。 图论基础: 本书将介绍图论的基本概念,包括顶点、边、路径、环等,并将其与实际问题联系起来。 网络流问题: 网络流问题是运筹学中的一个重要分支,它研究如何在网络中传输流量,并满足各种约束。我们将学习最大流最小割定理,以及如何利用最小费用最大流算法来解决实际问题。例如: 交通流量优化: 如何在交通网络中规划车流,以减少拥堵。 通信网络容量规划: 如何设计通信网络,以满足预期的流量需求。 资源调配: 如何在不同节点之间分配资源,以最大化整体效益。 关键路径分析(CPM)与项目管理: 对于项目管理而言,识别项目的关键路径,确保项目按时完成至关重要。本书将介绍关键路径法,帮助读者理解如何分析项目活动之间的依赖关系,识别影响项目进度的关键任务,并进行有效的项目进度控制。 第四部分:排队论与服务系统优化 在服务行业,如何高效地管理客户排队,减少等待时间,提高顾客满意度,是提升运营效率的关键。 排队论模型: 本书将介绍排队论的基本模型,如M/M/1、M/M/c等,并讲解如何计算关键的性能指标,如平均等待时间、平均队列长度等。 优化服务资源: 通过排队论的分析,本书将指导读者如何根据实际需求,合理配置服务资源(如服务台数量、服务员数量),以达到成本与效率的最佳平衡。 第五部分:多目标决策与模糊分析 现实世界的决策往往涉及多个相互冲突的目标,如何在这种情况下做出权衡,是决策者面临的普遍挑战。 帕累托最优与权衡分析: 本书将介绍帕累托最优的概念,以及如何在这种多目标环境下进行权衡和决策。 层次分析法(AHP): 层次分析法是一种将复杂决策问题分解为一系列判断和比较,并最终得出量化排序的系统性方法。我们将学习如何构建层次结构,进行成对比较,并计算各因素的权重。 模糊决策: 在许多情况下,我们面临的因素是模糊的、不精确的。本书将介绍模糊集和模糊逻辑的基本概念,以及如何在模糊环境下进行决策分析。 《运筹帷幄:决策的科学与艺术》 并非一本仅仅堆砌数学公式的教科书,它更注重培养读者的系统性思维和解决问题的能力。本书将通过大量来自不同领域的真实案例,将抽象的理论方法与生动的实践场景相结合,让读者在理解理论的同时,也能掌握如何将其灵活应用于实际工作中。 无论您是身处企业管理、工程技术、金融投资,还是日常生活中的普通大众,本书都将为您提供一套宝贵的“决策工具箱”。通过学习本书,您将能够: 更清晰地认识问题: 将复杂问题分解,识别核心要素。 更科学地分析决策: 运用数学模型和统计方法,量化不确定性。 更有效地优化资源: 在约束条件下,找到最优的解决方案。 更有信心地做出选择: 在复杂环境中,做出更明智、更具前瞻性的决策。 掌握运筹帷幄的智慧,您将不仅仅是在管理,更是在创造价值,在驾驭变化,在走向成功。本书将助您成为一位更具洞察力、更富效率的决策者,在人生的棋局中,运筹帷幄,决胜千里。

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目录信息

目 录

前言
绪论
1运筹学的产生和发展
2运筹学的研究对象与特征
3运筹学的模型及其应用
4运筹学的未来展望
第一章 线性规划与单纯形法
1线性规划问题的数学模型
2线性规划问题的标准型
3线性规划问题的解
3.1解的几何意义
3.2解的基本概念
3.3解的性质
4单纯形法
4.1单纯形法的基本思路
4.2确定初始基本可行解
4.3最优性检验及解的判别准则
4.4换基迭代
4.5单纯形法的计算步骤
5初始可行基的求法
5.1大M法
5.2两阶段法
6应用举例
7本章小结
习题一
第二章 线性规划问题的进一步研究
1对偶问题
1.1一个经济管理问题的例子
1.2对偶问题的定义
1.3对偶问题的性质
2对偶理论
3对偶问题的经济意义
4对偶单纯形法
4.1对偶单纯形法的基本思想
4.2对偶单纯形法
5灵敏度分析
5.1目标函数中价值系数cj的变化分析
5.2约束条件中资源数量bk的变化分析
5.3技术系数aij的变化分析
6本章小结
习题二
第三章 运输问题
1运输问题的数学模型
2表上作业法
3产销不平衡的运输问题
4本章小结
习题三
第四章 目标规划
1多目标线性规划问题
1.1目标偏差变量的引入
1.2多目标线性规划演变为目标规划
2目标规划模型及其求解方法
2.1加权法
2.2优先级法
2.3目标规划的图解法
2.4目标规划的基本概念
2.5目标规划的序贯式算法
2.6目标规划的多阶段算法
3目标规划的灵敏度分析
3.1对偶目标规划
3.2目标规划的对偶单纯形法
3.3目标规划的灵敏度分析
4应用举例
5本章小结
习题四
第五章 整数规划
1整数规划问题
1.1整数规划问题的一般形式
1.2整数规划的例子
1.3解的特点
2全整数规划的割平面法
3分枝定界法
40-1型整数规划
4.10-1变量及其应用
4.20-1型整数规划的解法
5指派问题
5.1指派问题及其标准形式
5.2匈牙利解法
5.3一般的指派问题
6本章小结
习题五
第六章 图与网络分析
1图的基本概念
1.1图
1.2有向图
1.3树
2最小生成树
3最短路问题
3.1Dijkstra算法
3.2Ford算法
4最大流问题
4.1网络和可行流
4.2增广链
4.3最大流和最小截集
4.4最大流算法
5最小费用最大流问题
6应用举例
7本章小结
习题六
第七章 动态规划
1多阶段决策问题
2动态规划的基本概念和最优性原理
2.1动态规划的基本概念
2.2最优性原理
3动态规划模型及求解方法
3.1动态规划的数学模型
3.2动态规划的求解方法
4动态规划的应用
4.1生产计划问题
4.2可靠性问题
4.3二维分配问题
4.4设备更新问题
5本章小结
习题七
第八章 存储论
1存储问题的提出
2存储论的基本概念
3确定型存储模型
3.1模型一:瞬时进货,不许缺货
3.2模型二:逐渐补充库存,不允许缺货
3.3模型三:应立即补足库存,允许缺货
3.4模型四:逐渐补足库存,允许缺货
3.5模型五:价格与订货批量有关的存储模型
3.6模型六:多阶段订货问题
4随机型存储模型
4.1模型七:一次性进货模型(报童问题)
4.2模型八:需求量是随机离散的(s,S)型存储策略模型
4.3模型九:存储水平通过定期盘点才能得知的情况
5本章小结
习题八
第九章 排队论
1排队论的基本概念及研究的问题
1.1基本概念
1.2排队系统的组成
1.3排队系统的符号表示
1.4排队论研究的问题
2排队论中常见的几种概率分布
2.1泊松分布
2.2负指数分布
2.3受尔朗(Erlang)分布
3单服务台排队系统
3.1〔M/M/1〕:〔∞/∞/FCFS〕排队模型
3.2〔M/M/1〕:〔N/∞/FCFS〕排队模型
3.3〔M/M/1〕:〔N/N/FCFS 〕排队模型
4多服务台的排队模型 〔M/M/C〕:〔∞/∞/G〕
4.1稳态概率的计算
4.2系统的运行指标
4.3单队多服务台和多个单队单服务台系统的比较
5排队系统的费用优化模型
5.1〔M/M/1〕:〔∞/∞/FCFS〕模型最优的μ值
5.2〔M/M/1〕:〔N/∞/FCFS〕模型最优的μ值
5.3〔M/M/1〕:〔N/N/FCFS〕模型最优的μ值
5.4〔M/M/C〕:〔∞/∞/G〕模型中最优C值的确定
6本章小结
习题九
第十章 决策论
1决策的问题和类型
1.1决策问题的提出
1.2决策问题的构成
1.3决策的分类
1.4决策准则
2确定型决策
3非确定型决策
3.1最大最小决策准则
3.2最大最大决策准则
3.3乐观系数准则
3.4最小机会损失准则
3.5等可能性准则
4风险型决策
4.1最大可能性法
4.2最大收益期望准则(EMV准则)
4.3决策树法
4.4情报的价值与贝叶斯决策
4.5马尔可夫决策
5效用理论
5.1效用的概念
5.2效用曲线
5.3效用曲线的应用
6.多目标决策
6.1多目标最优化问题的基本概念
6.2层次分析法及其应用
7本章小结
习题十
第十一章 对策论
1对策论概述
2矩阵对策的基本定理
2.1最优纯策略和鞍点
2.2混合策略与混合扩充
2.3矩阵对策基本定理
3矩阵对策的解法
3.1等式试算法
3.22×n和m×2矩阵对策的解法
3.3优超
3.4线性规划解法
4本章小结
习题十一
第十二章 模拟论
1模拟概述
1.1模拟是一种实验技术
1.2模拟具有广泛应用
1.3模拟的分类
2系统模拟的一般方法
2.1几个例子
2.2系统模拟的一般步骤
2.3蒙特卡洛法
3均匀随机数发生器
3.1随机数的产生
3.2均匀分布及伪随机数
3.3乘同余法和混合同余法
3.4准随机数
4〔0,1〕上均匀随机数发生器的检验
4.1两类常用统计量
4.2参数检验
4.3均匀性检验
4.4独立性检验
5一般随机变量的抽样
5.1直接抽样法
5.2变换抽样法
5.3舍选抽样法
5.4近似抽样法
6加速收敛的方法
6.1加速收敛原理
6.2方差缩减技术的应用例子
7统计模拟应用举例
8计算机模拟语言
8.1模拟语言概况
8.2GPSS语言介绍
9本章小结
习题十二
附录
表一 正态分布表
表二 x2分布的上侧分位数(xa)表
表三 柯尔莫哥洛夫检验的临界值(Dna)
表四 随机数表
主要参考文献
各章习题答案
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我必须承认,这本书的叙述方式实在是太接地气了,完全没有传统教材那种高高在上的说教感。作者似乎深谙教学的精髓,他没有急于抛出复杂的理论模型,而是从我们日常生活中随处可见的调度问题、资源分配难题切入,比如如何规划最佳的快递派送路线,或是工厂如何安排最优的生产顺序。这种“小切口、深挖掘”的策略,一下子就拉近了理论与实践的距离。书中穿插了大量的真实世界案例分析,每一个案例都附带了详细的背景介绍、数据来源以及求解过程的逐步剖析。读到那些经典的“旅行商问题”的解析时,我仿佛置身于那个需要做出抉择的决策者位置,深刻体会到在有限条件下寻求最优解的紧迫感和成就感。更妙的是,作者在讲解过程中,还穿插了一些历史轶事,比如某些经典算法的诞生背景和背后的故事,这让原本枯燥的数学推导变得富有传奇色彩,极大地激发了我的好奇心和求知欲,让我忍不住想去探究“为什么”和“如何实现”。

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我发现这本书的一个显著特点是其对计算方法和软件应用的重视程度。在每一个主要算法讲解完毕后,作者都会紧接着安排一个章节,详细介绍如何将这些数学模型转化为可计算的程序框架。书中提供的伪代码清晰明了,格式规范,即便是只有基础编程经验的读者,也能很快地理解其背后的运算逻辑。更难能可贵的是,书中提及了当前主流优化求解器(如CPLEX或Gurobi)的一些基本接口和模型构建思路,这对于我们这些希望将理论知识应用于实际工程项目的人来说,无疑是提供了宝贵的桥梁。它没有停留在纸面上的“最优解”,而是着眼于“可解的方案”。例如,在讨论大规模混合整数规划时,作者不仅解释了分支定界法的原理,还探讨了在大数据集下如何选择合适的割平面策略来提高求解效率,这种对计算复杂性和实际部署问题的关注,使得这本书的实用价值大大提升,远超一般的纯理论教材。

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从整体的阅读感受来看,这本书带给我一种强烈的系统性和结构感。它并非零散知识点的堆砌,而是一张精心编织的知识网络,各个章节之间相互勾连,形成了一个完整的理论体系。无论是开篇的数学基础回顾,中段的经典模型构建,还是后半段的启发式算法和随机优化拓展,都体现出一种内在的逻辑统一性。当我合上最后一页时,脑海中浮现的不是一堆孤立的公式,而是一个清晰的决策分析框架——从识别问题、建模抽象、选择算法到最终求解和敏感性验证,整个流程如同教科书般完整地在脑中重构。这种全面的视角培养,是阅读体验中最宝贵的收获。它教会我的不仅是如何解决一个具体的优化问题,更重要的是,如何在面对任何复杂的现实挑战时,都能迅速地调用起运筹学的思维模式去解构和重组信息,这是一种受用终身的思维工具。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮,封面采用了一种哑光质感的深蓝色纸张,触感细腻,仿佛捧着一本沉甸甸的知识宝库。书脊上的烫金字体“运筹学”在灯光下熠熠生辉,显得既古典又现代。内页的纸张质量也十分考究,微微泛黄的米白色调,有效地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。排版上,作者的处理非常人性化,无论是公式的推导还是案例的展示,都留有足够的页边距,使得读者可以方便地进行批注和勾画重点。尤其值得称赞的是,书中大量复杂数学模型的图示部分,清晰度和精确度都达到了专业水准,那些复杂的约束条件和目标函数不再是晦涩难懂的符号堆砌,而是通过精美的流程图和网络图直观地呈现出来,即便是初次接触这些概念的人,也能迅速抓住问题的核心脉络。这种对细节的极致追求,无疑极大地提升了阅读体验,让人在知识的海洋中遨游时,感到无比的舒适与愉悦。这不仅仅是一本教科书,更像是一件精心打磨的艺术品,让人爱不释手,也更愿意沉下心来,探索其中深奥的奥秘。

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这本书在理论深度上的挖掘力度是毋庸置疑的,它绝非那种浅尝辄止的入门读物。对于线性规划、整数规划这些核心内容,作者展现了极其严谨和深入的数学论证,每一个定理的提出和证明都逻辑严密,层层递进,绝不含糊。我特别留意了关于对偶理论的部分,作者不仅详细阐述了原问题与对偶问题之间的内在联系,还结合灵敏度分析,揭示了企业管理者在市场波动时如何通过对偶变量(影子价格)快速评估资源价值变化的重要性。对于那些非线性优化和动态规划的高级章节,尽管内容难度陡增,但作者依然保持着一种循序渐进的引导,他没有直接跳到复杂的拉格朗日乘数法,而是先用几何直觉和直观的例子来铺垫,确保读者在进入纯代数证明之前,已经对问题的本质有了深刻的理解。这种由浅入深、步步为营的讲解节奏,让我在攻克难关时,感受到的更多是攻克的喜悦,而不是无助的挫败感,真正体现了一流学术著作的大家风范。

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很好的运筹学教程,(竟是学得最差而得分最高的课程),对此课程当时可说心里相当崇敬。当然,吴先生更是值得尊敬的。[2001秋]

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上课用的这本教材,要被难哭了。。

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很好的运筹学教程,(竟是学得最差而得分最高的课程),对此课程当时可说心里相当崇敬。当然,吴先生更是值得尊敬的。[2001秋]

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很好的运筹学教程,(竟是学得最差而得分最高的课程),对此课程当时可说心里相当崇敬。当然,吴先生更是值得尊敬的。[2001秋]

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当时我们用的是财大的教材。还记得那些个因为粗心一道题就让我算上六个小时的周末么?但是沙丹超级man,说期末考试只要方法对,计算错误只扣很少的分数。

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