新编运筹学题解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中理工大

作者:罗荣桂 编

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2002-3

价格:18.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560926537

丛书系列:

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• 运筹
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《现代运筹学方法论与应用》 引言 运筹学，作为一门融合数学、计算机科学、经济学、工程学等学科的交叉科学，在理解和解决复杂的决策问题中扮演着至关重要的角色。其核心在于运用科学的建模与分析方法，从纷繁的数据和相互关联的因素中提炼出最优的解决方案。本书《现代运筹学方法论与应用》正是以此为宗旨，旨在为读者提供一个系统、深入且富有实践指导意义的运筹学知识体系。本书不侧重于繁琐的计算技巧或某一特定领域的应用，而是致力于阐述运筹学背后的核心思想、基本模型、关键算法以及它们如何融会贯通，形成一套强大的问题求解框架。 第一部分：运筹学思想与建模基础 在现代社会，决策无处不在，从个体日常的行程规划到跨国企业的资源配置，再到政府的宏观经济调控，无不涉及决策。然而，许多决策都面临着信息不完整、目标不明确、约束条件复杂等挑战。运筹学提供了一种系统化、科学化的方法来应对这些挑战。 第一章：运筹学的本质与发展历程 本章将首先深入探讨运筹学的概念，阐明其“优化”的本质。我们将追溯运筹学从第二次世界大战时期的军事运筹研究萌芽，到其在工业、商业、服务业等各个领域的蓬勃发展，再到如今在大数据、人工智能浪潮下的新机遇。理解运筹学的发展脉络，有助于我们把握其核心价值和演进方向。我们将重点介绍运筹学在识别问题、界定目标、收集数据、建立模型、寻求最优解以及实施与反馈等一系列科学方法论上的贡献。我们将强调，运筹学并非仅仅是一系列数学工具的集合，而是一种思维模式，一种解决问题的科学态度。 第二章：运筹学模型构建的基本原则 模型是运筹学的灵魂。本章将详细介绍如何构建有效的运筹学模型。我们将深入剖析“抽象化”和“简化”在模型构建中的重要性，以及如何权衡模型的准确性与可解性。我们将介绍不同类型的运筹学模型，包括确定性模型与随机性模型，静态模型与动态模型，线性模型与非线性模型，离散模型与连续模型等。每种模型都将通过简洁的案例进行说明，帮助读者理解其适用场景和构建思路。重点在于培养读者从实际问题中识别关键要素、量化变量、设定目标函数以及界定约束条件的能力。我们将强调，一个好的模型能够抓住问题的本质，避免不必要的复杂性，并为后续的求解提供坚实的基础。 第三章：数据在运筹学中的作用 数据是运筹学模型得以运转的“燃料”。本章将聚焦于数据在运筹学决策过程中的核心作用。我们将讨论数据的收集、清洗、预处理以及如何判断数据的质量与适用性。我们将介绍不同类型数据的特征，如数值型数据、分类型数据、时间序列数据等，以及如何根据数据类型选择合适的建模方法。此外，本章还将探讨数据分析在模型验证和结果解读中的重要性。我们将强调，理解数据的内在规律和潜在偏差，是构建稳健、可靠运筹学模型的前提。 第二部分：核心运筹学模型与方法 在掌握了运筹学的基本思想和建模原则后，本部分将深入介绍几种最核心、最经典的运筹学模型及其求解方法。 第四章：线性规划模型与单纯形法 线性规划是运筹学中最基础、应用最广泛的模型之一。本章将详细讲解线性规划模型的标准形式、图解法以及经典的求解算法——单纯形法。我们将一步步解析单纯形法的原理，包括基变量、非基变量、检验数、迭代过程等，并通过详实的例子展示如何运用单纯形法求解实际问题。我们将着重于解释单纯形法背后的几何意义，以及它如何系统地搜索可行域的最优解。同时，本章还将引入对偶理论，探讨其在理解线性规划解的经济意义以及构造有效约束方面的重要作用。 第五章：整数规划与混合整数规划 许多实际问题中的变量只能取整数值，例如决策是否进行某项投资、分配多少个单位的产品等。本章将介绍整数规划模型，包括纯整数规划、0-1整数规划以及混合整数规划。我们将探讨与线性规划不同的求解思路，如割平面法、分支定界法等，并分析这些方法的核心思想和算法流程。我们将通过实际案例，例如生产计划、设备选址、人员调度等，展示整数规划在解决离散决策问题中的强大能力。 第六章：网络优化模型与算法 网络模型在交通、通信、物流、能源等领域有着极其广泛的应用。本章将介绍各种重要的网络优化模型，包括最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题、最小费用最大流问题等。我们将讲解解决这些问题的经典算法，如Dijkstra算法、Prim算法、Ford-Fulkerson算法、Kelvin-Menger定理等。我们将深入理解这些算法的原理，分析其计算复杂度和效率，并探讨它们在实际工程中的应用场景。 第七章：排队论模型与服务系统分析 在服务行业、生产制造、计算机系统等领域，我们经常会遇到顾客等待服务的现象。排队论正是研究这类问题的理论。本章将介绍排队论的基本概念，包括到达过程、服务过程、排队规则等，并讲解经典的排队模型，如M/M/1、M/M/c、M/G/1等。我们将学习如何利用排队论模型来分析系统的性能指标，如平均等待时间、平均队列长度、系统利用率等，并为优化服务系统的设计和管理提供科学依据。 第八章：决策分析与风险评估 现实世界中的许多决策都面临着不确定性。本章将介绍决策分析的基本方法，包括构建决策树、计算期望值、运用效用理论等。我们将学习如何量化风险，如何在风险存在的情况下做出理性决策。本章还将引入贝叶斯方法，展示如何利用先验信息和样本数据来更新信念，从而做出更优的判断。通过实际案例，如新产品上市决策、投资组合选择等，我们将掌握在不确定性环境下进行有效决策的技巧。 第三部分：高级运筹学概念与现代应用 在掌握了基本模型和方法之后，本部分将进一步探讨一些更高级的运筹学概念，并展示其在现代技术和产业中的应用。 第九章：仿真技术在运筹学中的应用 当实际问题过于复杂，无法直接建模求解时，仿真技术就显得尤为重要。本章将介绍离散事件仿真、连续仿真等基本仿真方法。我们将学习如何构建仿真模型，如何设计仿真实验，以及如何从仿真结果中提取有用的信息。本章还将探讨如何将仿真与优化方法相结合，以解决更复杂的问题。 第十章：启发式算法与元启发式算法 对于NP-hard问题，精确算法往往难以在合理时间内找到最优解。这时，启发式算法和元启发式算法就成为有效的替代方案。本章将介绍一些经典的启发式算法，如贪婪算法、局部搜索等，并深入讲解一些强大的元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。我们将理解这些算法的设计思想，分析它们的优缺点，并探讨它们在组合优化、机器学习等领域的应用。 第十一章：随机过程与马尔可夫链 许多动态系统都具有随机性，且其未来状态的演变与当前状态相关。本章将介绍随机过程的基本概念，特别是马尔可夫链。我们将学习如何建立马尔可夫链模型来描述系统的状态转移，并分析系统的稳态行为。本章还将探讨马尔可夫链在可靠性分析、预测模型、推荐系统等领域的应用。 第十二章：运筹学在机器学习与人工智能中的交叉 近年来，运筹学与机器学习、人工智能的融合日益紧密。本章将重点探讨这种交叉。我们将展示如何利用运筹学模型来改进机器学习算法，例如使用整数规划来解决特征选择问题，或者利用网络流来优化图神经网络的训练。反之，我们也看到机器学习技术如何赋能运筹学，例如利用深度学习来逼近复杂的优化函数，或者使用强化学习来求解动态规划问题。本章将揭示这一前沿领域的巨大潜力和广阔前景。 第十三章：运筹学的前沿发展与未来展望 本章将对运筹学领域的最新研究动态进行梳理和展望。我们将探讨大数据分析、云计算、区块链等新技术对运筹学发展的影响。同时，我们将关注运筹学在智慧城市、可持续发展、精准医疗等新兴领域的应用。本书的最后，将鼓励读者将所学知识应用于实际问题，成为利用科学方法解决复杂挑战的实践者。 结论 《现代运筹学方法论与应用》并非仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是致力于传递一种科学的思维方式和解决问题的能力。本书旨在帮助读者理解运筹学的核心思想，掌握构建模型、分析数据、选择方法、解释结果的全过程，并最终能够将运筹学知识灵活应用于各种实际挑战。通过本书的学习，读者将能够更清晰地认识复杂性，更有效地制定决策，并在日益变化的世界中找到最优的路径。

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坦率地说，我对任何声称能“包治百病”的教材都抱持着十二分的警惕，但《新编运筹学题解》在这一点上做得相当到位。它没有试图用过于华丽的辞藻来粉饰理论的复杂性，而是用一种近乎坦诚的态度，将运筹学这门学科的精髓——如何在有限的约束条件下做出最优决策——展示得淋漓尽致。我印象最深的是其中关于非线性规划和整数规划那一章的讲解。这两个领域历来是学习者最容易感到困惑的地方，因为直觉往往在此处失灵。但这本书通过引入一些非常巧妙的几何解释和直观的图形辅助，一下子就点亮了我的思维盲区。它没有跳过那些容易让人望而却步的数学证明，而是将它们巧妙地融入到对算法效率和收敛性的讨论之中，使得读者在理解“为什么”的同时，也能掌握“怎么做”。对于那些希望从“知道如何解”跃升到“理解为何这样解”的进阶学习者来说，这种深度的剖析无疑是极具吸引力的。它让你感觉，你不是在被动地接受知识，而是在和一位经验丰富的大师一同探索问题的本质。

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这本新书的出版简直是给咱们这些在研究“运营研究”领域摸爬滚打的老兵们送来了一份及时的雨露。说实话，市面上那些所谓的经典教材，读起来常常让人觉得像是在攀登一座陡峭的山峰，理论的阐述固然严谨，但缺少了那么一点点“人情味”，让人在面对实际问题时，总感觉力不从心。然而，这本书的出现，恰恰弥补了这一空白。它的编排逻辑非常贴合实际应用场景，从基础概念的梳理到复杂模型的构建，每一步都走得非常扎实，绝不是那种干巴巴的公式堆砌。我特别欣赏它在选取例题时的独到眼光，那些案例的背景设定往往取材于我们日常工作中经常遇到的瓶颈，比如供应链的优化、生产进度的调度，甚至是服务资源的合理分配，这些都让人在阅读时产生强烈的代入感。更重要的是，它的解题思路展示得极为细致，即便是初学者，也能通过这些详尽的步骤解析，一步步领悟到从问题抽象到模型求解的全过程，而不是仅仅满足于记住最终的答案。这种注重过程和理解的教学方式，对于培养独立解决问题的能力来说，是无可替代的宝贵财富。

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这本书的价值，并不只体现在其内容的广度上，更在于它对不同学习阶段读者的友好程度。我注意到一个非常细致的设计：在每个章节的开头，作者似乎都花了一番心思来设定一个“知识锚点”，让你清楚地知道当前章节所要解决的核心问题域是什么。对于那些需要快速复习某个特定知识点的人来说，这种清晰的结构感简直是救星。很多参考书往往会把所有内容混杂在一起，导致检索效率低下。而这本题解则像一个组织良好的工具箱，你清楚地知道扳手在哪里，螺丝刀在哪里。此外，书中对某些经典算法的迭代和改进也被提及，这表明作者并非墨守成古，而是紧跟学术前沿。我尤其欣赏它在探讨启发式算法和元启发式算法时的平衡把握，既不失对精确解法的尊重，也认可在处理NP-hard问题时的实用主义精神。这使得整本书的知识体系显得非常立体和完整，能够适应从课堂作业到实际项目分析的多种需求。

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从装帧和排版来看，这本书也体现了出版方对读者的尊重。字体选择清晰易读，图表的绘制规范专业，尤其是那些描述复杂网络结构和优化可行域的图形，线条流畅，标识明确，极大地降低了阅读疲劳感。在电子化阅读日益普及的今天，一本纸质书依然能做到如此精良的视觉呈现，实属难得。更重要的是，它在保持学术严谨性的同时，并没有采用那种拒人于千里之外的晦涩语言。作者的叙述风格是沉稳而富有条理的，像一位耐心的导师，在你遇到困难时给予及时的引导，而不是直接把标准答案扔到你面前。我特别喜欢它在处理一些历史背景或理论来源时的简短注释，虽然篇幅不大，但能让你对某个概念的出现有一个更宏观的认知。总而言之，这是一本值得放在案头，时常翻阅和对照的工具书，它不仅充实了我的知识储备，更重要的是，它切实地提升了我解决复杂问题的信心和能力。

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阅读这本教材的过程，与其说是在学习一门学科，不如说是在进行一场与逻辑的深度对话。它给我的最大感受是“思辨性”。很多题目并非仅仅是套用公式，而是需要你首先进行一个批判性的建模过程。例如，在对资源分配问题进行建模时，书中会明确指出不同决策变量假设可能带来的偏差和局限性，引导读者去思考“如果现实世界发生变化，我的模型需要如何调整？”这种对模型鲁棒性和敏感性的关注，是传统解题导向的书籍常常忽略的。我发现自己不自觉地开始用运筹学的视角去审视生活中的诸多场景，从购物时的最优路径规划，到时间管理上的优先级排序，这种知识的外溢效应是任何死记硬背都无法带来的。这本书提供的不仅仅是“答案”，更是一种系统化的、量化的思维框架，它训练的不是你的记忆力，而是你的逻辑推理和结构化思考能力，这对于任何依赖决策的职业来说，都是至关重要的软实力。

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