运筹学的原理和方法

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出版者:华中科技大学出版社
作者:邓成梁
出品人:
页数:420
译者:
出版时间:2001-7
价格:29.80元
装帧:简裝本
isbn号码:9787560912790
丛书系列:
图书标签:
  • 教材
  • 经济类
  • 经济学
  • 数学
  • 学习的
  • 运筹学
  • 优化
  • 数学建模
  • 决策分析
  • 算法
  • 线性规划
  • 整数规划
  • 动态规划
  • 图论
  • 排队论
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具体描述

《运筹学的原理和方法》内容:运筹学是近几十年发展起来的一门新兴学科,主要运用数学方法研究各种系统的优化途径和方案,为决策者提供各种决策的科学依据,它也是高等院校经济管理类专业的一门重要专业基础课。《运筹学的原理和方法》基于运筹学这门学科的理论体系,同时考虑到经济管理类专业的特点,选编了线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、存贮论等运筹学的基本内容,论述了这些分支的基本原理和基本方法,同时注意了它们的应用,《运筹学的原理和方法》力求深入浅出、通俗易懂,每章后面都附有习题,便于自学。

《运筹学的原理与方法》 本书深入浅出地探讨了运筹学这一多学科交叉领域的核心原理与关键方法。它不仅是理论知识的宝库,更是指导我们在复杂决策场景中寻求解的实用指南。 核心概念与基础理论 本书首先系统阐述了运筹学的基础概念,包括模型化思维、数学规划、优化理论以及系统分析等。读者将学习如何将现实世界中的管理和工程问题抽象为数学模型,并理解不同类型模型的适用性及其背后的数学逻辑。 模型化思维: 强调将复杂问题转化为可操作模型的重要性,介绍不同模型的构建原则,例如线性模型、非线性模型、整数模型等。 数学规划: 详细讲解了线性规划、整数规划、非线性规划等核心数学规划技术。这部分内容将涉及目标函数、约束条件、可行域、最优解等基本概念,并介绍求解这些规划问题的经典算法,如单纯形法、内点法等。 优化理论: 深入探讨了优化理论的数学基础,包括凸集、凸函数、KKT条件等,这些理论是理解和发展高级优化算法的关键。 系统分析: 介绍了如何从整体视角审视系统,识别关键要素、相互关系和潜在瓶颈,为后续的模型构建提供系统性的框架。 经典方法与技术 本书随后将聚焦于运筹学中一系列久经考验的经典方法与技术,并通过丰富的案例分析,展示这些方法在实际问题中的应用。 网络分析: 涵盖了图论在运筹学中的应用,包括最短路径问题、最大流问题、最小生成树问题等。这些技术对于物流、交通、通信等领域的网络设计与优化至关重要。 排队论: 详细讲解了排队系统的基本模型、性能指标(如平均等待时间、系统吞吐量)以及各种排队策略。这对于服务行业的资源配置、呼叫中心管理具有直接指导意义。 库存管理: 介绍了经济订货批量(EOQ)模型、再订货点模型等经典库存控制方法,以及如何权衡持有成本、订货成本和缺货成本,以实现最优库存水平。 决策分析: 探讨了在不确定性条件下进行决策的方法,如决策树、蒙特卡洛模拟等,帮助读者建立科学的决策框架。 仿真技术: 介绍了离散事件仿真、连续系统仿真等技术,用于分析和评估复杂系统的性能,尤其是在无法进行精确数学分析时。 动态规划: 讲解了将复杂问题分解为一系列子问题,并通过存储子问题解来避免重复计算的动态规划思想,及其在路径选择、资源分配等问题中的应用。 高级主题与前沿应用 在掌握了基础理论和经典方法后,本书还将拓展至一些高级主题和前沿应用,以应对日益复杂的现实挑战。 组合优化: 深入研究诸如旅行商问题(TSP)、背包问题等NP-hard问题,介绍精确算法和启发式算法(如遗传算法、模拟退火算法)来寻找近似最优解。 项目管理: 介绍了关键路径法(CPM)和计划评审技术(PERT)等项目时间管理和资源优化技术,帮助管理者有效地规划、执行和控制项目。 供应链优化: 探讨了如何运用运筹学方法优化供应链的各个环节,包括采购、生产、分销、库存等,以降低成本、提高效率和响应速度。 机器学习与运筹学的结合: 讨论了如何利用机器学习技术从数据中提取模式,并将其融入运筹学模型,以实现更智能的预测和优化。例如,利用机器学习预测需求,再用运筹学模型进行库存和生产计划。 大规模优化问题: 介绍处理大规模数据集和高维度变量的优化技术,以及并行计算和分布式优化在解决实际问题中的作用。 实践导向与案例分析 贯穿全书的是强烈的实践导向。本书精选了大量来自不同行业的真实案例,涵盖了制造业、服务业、金融业、医疗保健、交通运输、能源等多个领域。每个案例都详细描述了问题的背景、模型建立的过程、算法的应用以及最终的决策优化结果。这些案例旨在帮助读者理解如何将抽象的运筹学理论转化为解决实际问题的有力工具,培养其分析问题、构建模型、选择和应用算法的综合能力。 本书特色 理论与实践并重: 既有严谨的数学理论推导,又辅以详实的案例分析,确保读者既能理解“为什么”,又能掌握“怎么做”。 循序渐进的结构: 从基础概念到高级主题,逻辑清晰,难度逐级提升,适合不同程度的学习者。 丰富的数学工具: 涵盖了线性代数、微积分、概率论等必要的数学基础,并介绍与之相关的运筹学工具。 启发式思维培养: 鼓励读者以系统化、优化的视角看待问题,培养其解决复杂决策问题的能力。 前沿趋势展望: 关注运筹学在人工智能、大数据等新兴技术领域的融合与发展。 通过对《运筹学的原理与方法》的学习,读者将能够掌握一套强大的分析和决策工具,从而在面对各种管理和工程挑战时,能够做出更明智、更有效、更优化的选择。本书不仅是学术研究的参考,更是企业决策者、项目经理、工程师以及任何希望提升解决问题能力的专业人士的宝贵资源。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书就像是一个精心搭建的理论模型,它在抽象的数学世界里展现出了强大的生命力,但当我试图将它搬到现实世界的土壤里时,却发现它生根发芽的难度超出了我的想象。我看到书中用大量的篇幅阐述了各种模型和算法,它们被设计得非常精巧,能够解决许多复杂的问题。然而,我却很难将这些模型与我实际生活中遇到的各种不确定性和模糊性联系起来。现实世界中的数据往往是不完整的、带有噪声的,而书中的模型似乎更偏向于处理那些理想化、完美的数据。我尝试去理解如何将现实中的问题“建模”,这是一个对我来说非常陌生的概念。我不知道如何将一个模糊的决策过程,转化为书本中那些严谨的数学表达式。那些“变量”、“约束条件”、“目标函数”,对我来说,就像是陌生的“零件”,我不知道它们分别代表着什么,也不知道如何将它们组合起来,形成一个能够解决我实际问题的“机器”。我看到书中给出了许多“应用案例”,但我总觉得那些案例过于简化,与我所面对的复杂情况相去甚远。我希望这本书能够提供更多关于如何将理论转化为实践的指导,而不是仅仅停留在理论层面。我感觉自己就像是一个建筑师,看到精美的设计图,却不知道如何下到工地,指挥工人去建造。

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这是一次奇妙的思想旅行,但不是我期待的那种。我以为会像踏上一次未知的探险,充满惊奇和发现,结果却更像是在一个巨大的、规划精良的工厂车间里参观。一切都井井有条,每一个环节都设计得无比精密,但却少了些许人情味,少了些许自由的呼吸。我看到了各种各样的“机器”,它们被赋予了名字,比如“线性规划”、“动态规划”,它们各自有着特定的功能,能够处理不同类型的问题。我试图去理解它们的工作原理,去揣摩它们在现实世界中是如何运转的,但那些复杂的数学模型和算法,就像是精密的机械图纸,虽然专业,却让我感到一种疏离。我看到书本详细地描述了这些“机器”的构成要素、工作流程,以及它们如何通过一系列的步骤,最终生成一个“答案”。然而,我却很难将这些抽象的流程与我生活中遇到的实际问题联系起来。我脑海中闪过一些零散的场景:如何优化交通路线、如何安排生产计划、如何分配资源……但如何将这些问题“翻译”成书本中的语言,如何将书本中的“机器”应用到这些场景中,我却感到一片茫然。我甚至开始怀疑,我是否拥有足够的“工具”,能够去操作这些“机器”。那些符号和公式,就像是特定型号的螺丝和扳手,我没有它们,就无法进行组装或拆卸。这本书就像是为那些已经拥有了专业工具箱的工程师准备的,而我,却只是一个拿着普通工具的普通人,虽然能看到机器的运行,却无法参与到它的制造和维护中去。

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这本书就像是一本“工具手册”,它详细地介绍了各种“工具”的功能和使用方法,但却没有告诉我“为什么”要使用这些工具,以及在什么场景下最适合使用它们。我看到书中对各种“方法”进行了详尽的描述,它们像是一系列精密的步骤,指引着我如何去解决特定的问题。然而,我却很难理解这些方法的“思想根源”,它们是如何被发现的?是否存在更简洁、更高效的替代方案?我希望这本书能够提供一些“方法论”的思考,一些关于如何选择和应用这些工具的指导。我感觉自己就像是在学习如何使用一把瑞士军刀,我知道它有很多功能,但我不知道在什么情况下应该使用哪个功能,才能达到最好的效果。它更像是一门“技术指南”,而我需要的是一门“战略指导”。我看到书中充斥着各种公式和算法,但却缺乏关于如何进行“问题诊断”和“方案设计”的讨论,这些才是真正解决问题所必需的。

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这本书给我一种“体系庞大、但颗粒度过粗”的感觉。它构建了一个宏大的理论框架,涵盖了许多重要的概念和方法。然而,当我试图去深入理解其中的细节时,却发现它缺乏足够的“深度”和“广度”。我看到书中对某些概念的介绍,显得有些“蜻蜓点水”,没有提供更深入的解释和更具体的例子。我希望这本书能够提供更多关于“为什么”的论述,而不仅仅是“是什么”的陈述。我感觉自己就像是在仰望一座宏伟的建筑,我看到了它的轮廓和规模,但却无法看清它的每一个砖瓦,无法理解它的建造细节。它更像是一本“大纲”,而不是一本“教科书”。我期待能够有更多的“案例分析”,能够帮助我理解这些理论在实际应用中的“落地”情况。

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这本书给我一种“眼高手低”的感觉,它似乎掌握了解决问题的“秘籍”,但却不愿意将这秘籍的“口诀”轻易传授。我翻阅其中的章节,看到那些被称作“算法”的步骤,它们像是一系列精密的指令,指引着我一步步地去计算,去逼近那个“最优解”。然而,我却很难理解这些指令的“设计哲学”,它们为什么能够保证找到最优解?是否存在更简单、更直接的方法?我试图去寻找一些“灵魂”的解释,而不仅仅是“招式”的演示。我看到书中对某些算法的效率进行了分析,比如“时间复杂度”和“空间复杂度”,但我对这些分析的实际意义感到有些迷茫。我更关心的是,这些算法在实际应用中,能否真正帮助我提高效率,节省成本,而不是仅仅在理论上做出漂亮的证明。我尝试去“模仿”书中的计算过程,但由于我缺乏对底层逻辑的深刻理解,往往会出错,或者无法融会贯通。我感觉自己就像是一个在学习武功的人,只记住了招式,却不知道内功心法,所以只能做个“花架子”,无法真正发挥出武功的威力。这本书就像是一本武林秘籍,记载了各种精妙的招式,但缺少了关于如何修炼内功的篇章。

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我不得不承认,这本书在某些方面确实展现了令人惊叹的智慧和严谨。它将一些看似杂乱无章的问题,通过高度抽象和数学化的方法,梳理得井井有条,甚至可以预测结果。我曾尝试去理解书中所阐述的“最优解”的概念,它是如何被一步步推导出来的。然而,当我看到那些推导过程中的每一步,都依赖于前一步的严谨逻辑,而前一步又依赖于更早的假设和公理时,我感到自己就像是在攀登一座高耸入云的山峰,每一步都必须小心翼翼,稍有不慎就会跌落。我看到书中列举了许多“定理”和“性质”,它们像是一块块坚固的基石,支撑着整个理论体系。但对于我而言,这些定理的证明过程,往往比定理本身还要复杂,它们需要我具备相当深厚的数学功底才能理解。我努力去记住那些关键的定义和公式,但它们在我脑海中就像是流沙,抓得越紧,流失得越快。我尝试去寻找一些更直观的解释,一些能够帮助我理解“为什么”的例子,但书中往往直接给出了“是什么”和“怎么做”。我感觉自己就像是在学习一种全新的编程语言,我能看到代码,但我不知道这些代码背后的运行逻辑,更不知道如何去修改和优化它们。每一次的阅读,都像是在进行一场艰难的“语言翻译”工作,我需要将书中的抽象语言,翻译成我能够理解的日常语言,而这个翻译过程,往往伴随着大量的“信息丢失”。

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翻开这本书,我感觉自己就像是在一个巨大的、复杂的计算器面前,它能够执行各种高难度的运算,但却无法和我进行任何有意义的“对话”。我试图去理解书中所描述的“模型”是如何构建的,它们是如何将现实世界的问题映射到数学空间的。但那些抽象的定义和符号,对我来说,就像是加密的代码,我能看到它们,但无法理解它们的含义。我看到书中列举了许多“定理”和“性质”,它们像是一套严谨的数学语言,用来描述事物的内在联系。然而,我却很难将这些抽象的语言翻译成我能够理解的直观概念。我感觉自己就像是在学习一门全新的外语,虽然我能记住一些单词和语法规则,但却无法用它来表达我的思想,更无法理解别人用它来表达的思想。这本书给我一种“知识的孤岛”的感觉,它提供了大量的信息,但却缺乏连接这些信息,形成整体认知的桥梁。我希望能有更多的“类比”和“比喻”,能够帮助我跨越理解的鸿沟。

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这本书给我一种“隔靴搔痒”的感觉,它触及到了问题的一些核心,但总感觉没有真正“抓到痒处”。我看到书中对各种“决策”的分析,它们通常会权衡利弊,追求“最优”的结果。然而,在现实生活中,很多决策并非如此简单,它们往往涉及情感、伦理、甚至是直觉。我试图去理解书中是如何将这些非量化的因素纳入考虑的,但书中似乎更倾向于将一切都转化为数字和公式。我看到书中介绍了一些“博弈论”的概念,试图分析参与者之间的互动和策略。但我总觉得,这些模型过于简化,无法完全捕捉到人类行为的复杂性和不可预测性。人们的行为受到很多心理因素的影响,而这些因素在书中往往被忽略了。我希望这本书能够提供一些更具“人性化”的分析方法,一些能够考虑到人的情感和非理性因素的视角。我感觉自己就像是在观看一场精心编排的棋局,虽然每一步都充满了逻辑,但却缺乏了真实对弈中的那种紧张、刺激和意外。它更像是一门“算术”的学问,而我更需要的是一门“心理学”和“行为学”的结合。

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这本书简直像一本陈旧的日记,翻开扉页,就闻到一股纸张特有的、带着些许霉味的陈年气息,仿佛被时光的尘埃轻轻覆盖。我尝试着去理解那些密密麻麻的公式和符号,它们在书页上跳跃,像一群我无法捉摸的精灵,时而散落,时而汇聚成难以理解的图案。我试图从第一页开始,像对待一本引人入胜的小说一样,期待着故事的展开,期待着作者用文字编织的逻辑网能够将我轻轻捕获。然而,每一次的阅读都像是在迷宫中徘徊,我找不到出口,也辨不清方向。那些抽象的概念,那些严谨的论证,像一道道看不见的墙,阻挡在我与理解之间。我曾无数次停下来,皱着眉头,一遍遍地回读,希望能找到那个关键的字句,那个能够点亮我思路的火花。但终究,我感觉自己像是站在一片广袤而荒凉的沙漠中,四周是无尽的黄沙,而我手中的这本书,却是一张指示着目的地却完全看不懂的古老地图。我甚至怀疑,我是否真的拥有解读这份地图的“语言”,那些我以为熟悉的数学符号,在此刻却变得陌生而疏远。每一次的翻页,都伴随着内心的忐忑和一丝丝的失落。我想,也许这本书更适合那些天生就与数字和逻辑有着特殊羁绊的人,而我,似乎注定只能站在它的门外,远远地观望,无法踏入它那神秘的殿堂。它就像是一门我完全陌生的语言,虽然字面上能看出一些端倪,但深层的含义和精妙的结构,却让我无从下手。我尝试用我以往的学习经验来套用,但发现这里的规则似乎完全不同,需要的是一套全新的思维模式,而这套模式,我却迟迟未能掌握。

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这本书让我体验到了一种“智力上的挑战”,但同时也带来了一丝“学习上的挫败感”。我看到书中对各种“优化问题”进行了深入的探讨,它们试图在有限的资源下,找到“最优”的解决方案。然而,我却很难将这些抽象的优化概念与现实世界中充斥着模糊性、不确定性的决策过程联系起来。我感觉自己就像是在一个理想化的实验室里进行实验,而我所处的现实世界,却是一个充满“噪声”和“干扰”的复杂环境。我希望这本书能够提供更多关于如何处理“不确定性”和“模糊性”的思考,如何将这些现实因素纳入模型的考量。我看到书中给出了许多“数学模型”,但这些模型往往是基于严格的假设,而这些假设在现实中很难完全满足。我感觉自己就像是在学习如何在完美的条件下进行比赛,但当我真正站在赛场上时,却发现规则完全不同。

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呵呵,其实就是现行带式啦,一点都没有运筹帷幄的感觉啊

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