大型线性目标规划及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:河南科学技术出版社

作者:刘敏

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2000-12-1

价格:60.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787534925870

丛书系列:

图书标签:

• 线性规划
• 目标规划
• 优化
• 运筹学
• 数学规划
• 决策分析
• 资源分配
• 模型
• 算法
• 应用研究

《运筹学前沿：模型、方法与算法》 本书致力于探索运筹学领域的前沿课题，聚焦于各种优化模型的构建、求解方法的研究以及高效算法的设计与实现。书中内容涵盖了从基础理论到实际应用的广泛议题，旨在为读者提供一个全面而深入的运筹学知识体系。 第一部分：模型构建与理论基础 本部分将深入剖析各类优化模型，包括但不限于： 非线性规划模型： 重点介绍目标函数或约束条件中含有非线性项的模型，如二次规划、凸规划、非凸规划等。我们将探讨这些模型的特性、经典范例及其在工程、经济、金融等领域的应用，例如投资组合优化、机器学习中的参数估计、结构设计等。 多目标决策模型： 针对需要同时优化多个相互冲突目标的复杂问题，我们将介绍帕累托最优、目标规划、加权求和法、ε-约束法等概念和方法。读者将学习如何构建多目标模型，并掌握求解和分析多目标问题的一系列技术，广泛应用于资源分配、环境保护、城市规划等领域。 随机规划模型： 面对存在不确定性因素的问题，我们将详细阐述如何构建和求解随机规划模型。内容将涵盖两阶段随机规划、多阶段随机规划、机会约束规划等，并讨论均值-方差优化、风险价值（VaR）度量等方法，应用于金融风险管理、供应链优化、能源规划等场景。 动态规划模型： 深入探讨利用最优子结构和重叠子问题求解序贯决策问题的动态规划方法。我们将从基本原理出发，介绍各种动态规划的经典算法，如背包问题、最短路径问题、生产调度问题等，并展示其在控制理论、算法设计等方面的强大威力。 组合优化模型： 专注于处理离散变量或组合性问题的优化模型，如整数规划、混合整数规划、图论中的优化问题（如旅行商问题、最大团问题）。本书将介绍分支定界、割平面法、启发式算法等求解技术，以及它们在物流配送、网络设计、调度问题中的应用。 第二部分：求解方法与算法设计 本部分将聚焦于各种优化模型的求解技术，并探讨高效算法的设计原则： 精确求解算法： 详细介绍用于求解特定类型优化问题的精确算法。对于线性规划，我们将回顾单纯形法及其改进算法，并介绍内点法等高效求解器。对于非线性规划，将深入讲解梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、序列二次规划（SQP）等算法。对于组合优化，将分析分支定界法的剪枝策略、割平面法的生成方法等。 近似与启发式算法： 针对NP-hard问题或计算复杂度过高的模型，我们将介绍各类近似算法和启发式算法。内容包括贪婪算法、局部搜索、模拟退火、遗传算法、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）等元启发式算法。我们将分析这些算法的收敛性、性能指标，并讨论如何根据具体问题调整其参数和结构。 现代优化计算技术： 探讨一些现代的优化计算技术，如并行计算、分布式计算在优化问题求解中的应用，以及机器学习与优化相结合的方法，例如基于学习的启发式搜索、深度学习用于优化模型参数预测等。 第三部分：应用案例与实践指导 本部分将通过丰富的实际案例，展示运筹学模型和算法在解决现实世界问题中的有效性： 生产与运营管理： 案例涵盖生产计划、库存控制、设备维护、质量管理等。例如，通过整数规划模型优化生产线排班，利用随机规划应对需求波动，采用动态规划实现最优库存策略。 金融工程与风险管理： 案例包括投资组合优化、风险度量与对冲、期权定价等。例如，利用二次规划构建最优投资组合，运用随机规划评估市场风险，结合动态规划进行最优交易策略设计。 供应链与物流优化： 案例涉及网络设计、路径优化、仓储选址、运输调度等。例如，利用混合整数规划解决车辆路径问题，通过图论模型优化仓库布局，采用库存模型最小化物流成本。 机器学习与数据科学： 案例展示运筹学在机器学习中的应用，如模型正则化、特征选择、超参数优化、推荐系统等。例如，将L1/L2正则化视为凸优化问题求解，利用组合优化方法进行特征子集选择，采用强化学习优化模型参数。 能源与环境系统： 案例包括能源调度、可再生能源整合、污染物排放控制等。例如，利用线性规划优化发电计划，运用随机规划应对可再生能源的不确定性，通过多目标优化平衡经济与环境效益。 本书旨在为运筹学研究者、工程师、数据科学家以及对优化问题感兴趣的读者提供一套严谨而实用的学习资源。通过理论讲解、算法分析和案例实践的结合，读者将能够熟练掌握构建、求解和应用各类优化模型的技能，从而更有效地解决复杂决策问题。

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这本书的标题《大型线性目标规划及其应用》无疑吸引了我，因为我身处一个对优化效率有着极高要求的行业——制造业。我是一名生产计划部门的工程师，我们需要为成百上千种产品、无数个生产单元、以及复杂的工艺流程制定最优的生产计划。这意味着我们需要构建一个规模极其庞大的线性规划模型，而传统方法在处理这种规模问题时，往往面临求解速度慢、内存占用大等瓶颈。我非常期待这本书能够提供一套切实可行的解决方案，来克服“大型”线性规划问题带来的挑战。具体来说，我希望能够学习到如何有效地构建和简化这些模型，例如如何将复杂的生产逻辑转化为线性约束，如何利用数据挖掘和模式识别技术来识别和整合冗余约束，以及如何有效地处理生产过程中的不确定性。更重要的是，我希望能够掌握一些能够高效求解大规模线性规划问题的新型算法或技术，比如分布式求解技术，将问题分解到多个计算节点上并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，例如针对稀疏矩阵和低秩结构进行优化的技术。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的准确性和鲁棒性，以及如何处理求解过程中可能出现的数值精度问题。书中对线性规划基础理论的详尽阐述是令人赞赏的，但对于如何将这些理论应用于处理“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有进一步深化的空间。例如，在介绍内点法时，书中更多的是对其理论基础和收敛性的探讨，而对于如何选择合适的预条件子、如何优化稀疏线性方程组的求解、以及如何有效地管理求解器内存以适应大规模问题，则没有提供足够的操作性指导。我期待书中能够包含更多关于如何针对制造业这类实际应用场景进行模型改进和求解策略优化的案例分析，这将有助于我将所学知识更有效地转化为提升生产效率和降低成本的实际行动。

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作为一名对运筹学和管理科学有着浓厚兴趣的读者，我对《大型线性目标规划及其应用》这本书寄予了厚望，希望能够从中学习到如何解决现实世界中复杂、规模庞大的优化问题。我特别关注那些涉及大量决策变量和约束条件的场景，例如在航空公司的航班时刻表优化、能源公司的电力调度、或者大型制造企业的生产计划制定等方面。这些问题往往需要处理成千上万的变量，并且约束条件也异常复杂，传统的线性规划求解器可能在处理速度和内存占用上都面临严峻的挑战。我期待书中能够深入探讨如何构建这些复杂模型，例如如何有效地表示离散选择、时间依赖性以及不确定性等因素，并将其转化为线性规划可以处理的形式。此外，我也希望能了解一些能够处理大规模问题的特有算法或技术，比如分解算法（如Benders分解、Dantzig-Wolfe分解）、列生成方法、或者利用启发式算法和元启发式算法来寻找高质量的近似解。更重要的是，我希望看到书中能够提供一些关于如何评估模型准确性和鲁棒性的指导，尤其是在面对数据噪声和模型不确定性时，如何确保求解结果的可靠性。例如，在金融投资组合优化中，资产收益率的预测往往带有不确定性，如何将这种不确定性纳入线性规划模型，并有效地处理，是至关重要的问题。然而，在阅读过程中，我发现书中对于这些“大型”问题所带来的具体挑战及其解决方案的论述相对有限。虽然对线性规划的基本概念和理论进行了详细阐述，并且介绍了一些经典的求解算法，但对于如何将这些算法应用于处理真正意义上的“大型”问题，缺乏更具操作性的指导和深入的分析。例如，在讨论单纯形法时，书中更多的是对其几何解释和迭代步骤的描述，而对于如何通过算法的改进（如预条件共轭梯度法在求解内点法中的应用）来提高大规模稀疏线性方程组的求解效率，或者如何设计高效的预处理技术来加速求解过程，则没有深入探讨。我期待书中能够提供更多实际案例的分析，例如一个具体的大型线性规划问题的建模过程，以及在求解过程中遇到的技术难题和解决方法，这将有助于我更好地理解理论知识在实践中的应用。

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当我翻阅《大型线性目标规划及其应用》这本书时，我期望能深入理解如何在现实世界中解决那些因规模庞大而变得异常棘手的优化问题。我是一名在物流领域工作的项目经理，我们每天都需要优化庞大的运输网络，涉及成千上万个货物、数百个配送中心、以及极其复杂的路径选择和时间窗口约束。将这些所有因素纳入一个线性规划模型，其规模之大，足以让大多数传统优化工具望而却步。我迫切希望这本书能提供一套系统性的方法来应对“大型”线性规划模型的构建和求解。这包括如何有效地处理海量数据的输入，如何简化复杂约束，例如如何通过聚合技术来减少变量数量，或者如何利用时间离散化技术来处理连续时间问题。更重要的是，我希望能够学习到一些能够高效处理大规模线性规划问题的新型算法或技术，比如分布式计算框架下的求解器，如何将问题分解到多个计算节点上进行并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，例如针对稀疏性或者特定类型的约束进行优化的技术。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的性能，以及如何处理求解过程中可能出现的数值不稳定性。书中对线性规划基本原理的深入讲解是毋庸置疑的，但对于如何将这些理论应用于解决“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有更广阔的探索空间。例如，在介绍单纯形法时，书中更多的是对其迭代步骤和几何解释的描述，而对于如何通过改进单纯形法（如采用对偶单纯形法、修正单纯形法）来提高大规模问题的求解效率，或者如何结合启发式算法来快速找到可行解，则没有进行深入的探讨。我期待书中能够提供更多关于如何针对物流业这类实际应用场景进行模型优化和求解策略调整的案例分析，这将有助于我将书中的理论知识更有效地转化为解决实际运营问题的能力，从而提升物流效率和降低成本。

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这本书的题目《大型线性目标规划及其应用》点出了一个我一直以来都非常关注的领域。我是一名交通规划师，我们经常需要优化复杂的城市交通网络，这涉及到成千上万个路口、各种类型的交通工具、以及复杂的出行需求模型。将所有这些因素纳入一个线性的交通流量分配模型，其规模之大，足以让传统的方法在求解速度和内存消耗上都面临严峻的挑战。我非常期待这本书能够提供一套系统性的方法来应对“大型”线性规划问题，这包括如何有效地构建这些复杂的模型，例如如何准确地表示不同路段的容量、不同时段的交通流量、以及各种交通管制措施的影响。更重要的是，我希望能够学习到一些能够高效处理大规模线性规划问题的新型算法或技术，比如分布式求解技术，如何将庞大的城市交通网络模型分解到多个计算节点上并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，例如针对稀疏性或特定类型约束进行优化的技术。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的有效性和鲁棒性，特别是在面对突发的交通拥堵、交通事故等情况时，如何确保优化结果的可靠性。书中对线性规划基础理论的详尽阐述是令人钦佩的，但对于如何将这些理论应用于处理“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有进一步深化的空间。例如，在介绍内点法时，书中更多的是对其理论基础和收敛性的探讨，而对于如何选择合适的预条件子、如何优化稀疏线性方程组的求解、以及如何有效地管理求解器内存以适应大规模问题，则没有提供足够的操作性指导。我期待书中能够包含更多关于如何针对交通规划这类实际应用场景进行模型优化和求解策略调整的案例分析，这将有助于我将所学知识更有效地转化为提升城市交通运行效率和缓解交通拥堵的实际行动。

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当我拿起《大型线性目标规划及其应用》这本书时，我的脑海中勾勒出了一幅关于如何驾驭复杂优化难题的蓝图。我是一名在金融领域工作的量化分析师，我们经常需要处理包含数千个资产、多种风险因子以及复杂的交易成本和流动性约束的投资组合优化问题。这些问题往往在规模上堪称“庞大”，对求解算法的效率和鲁棒性提出了极高的要求。我期望这本书能够深入探讨如何在这些大规模场景下构建精准的模型，例如如何将非线性因素（如交易成本的规模效应）近似为线性约束，如何有效地处理多期投资决策中的时间依赖性，以及如何整合各种复杂的市场信息来形成一个连贯的优化框架。更重要的是，我希望能够学习到一些专门用于解决大规模优化问题的先进技术，比如分布式计算框架下的求解方法，如何将大型问题分解成多个子问题，并在并行计算环境中求解；或者是如何利用机器学习技术来辅助生成更优化的模型参数，或者通过预测性建模来为优化过程提供更准确的输入。我对书中对线性规划基础概念的严谨阐述表示肯定，但我认为，针对“大型”问题，更需要关注的是实际操作层面的技巧和策略。例如，在介绍单纯形法及其变种时，书中更多的是对其原理的展示，而对于如何通过有效的预处理（如约束凝聚、变量约简）来减小问题的规模，或者如何利用分支定界法与线性规划相结合来处理混合整数线性规划问题，则涉及不多。我特别希望能够看到一些关于如何评估模型性能的指标，以及在求解过程中如何处理数值误差累积的问题。书中虽然提供了理论框架，但若能增加更多关于如何在实际应用中针对“大型”问题进行模型调优、求解器选择和结果后处理的详细指导，将更能帮助我将所学知识转化为解决实际问题的能力。

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《大型线性目标规划及其应用》这本书的标题吸引了我，因为我是一名在风险管理领域工作的专业人士，我们经常需要处理大规模的金融衍生品定价和风险对冲问题。这些问题通常涉及到数以千计的市场因子、复杂的期权定价模型，以及海量的交易数据，将这些因素纳入一个线性的优化模型，其规模之大，足以让许多传统优化工具难以招架。我非常期待这本书能够提供一套系统性的方法来应对“大型”线性规划问题，这包括如何有效地构建这些复杂的模型，例如如何将非线性的期权定价模型近似为线性约束，如何处理高维度的风险因子，以及如何有效地整合市场信息。更重要的是，我希望能够学习到一些能够高效处理大规模线性规划问题的新型算法或技术，比如分布式求解技术，如何将庞大的风险模型分解到多个计算节点上并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，例如针对稀疏性或特定类型约束进行优化的技术。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的有效性和鲁棒性，特别是在面对市场剧烈波动、黑天鹅事件等极端情况时，如何确保优化结果的可靠性。书中对线性规划基础理论的详尽阐述是令人鼓舞的，但对于如何将这些理论应用于处理“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有进一步深化的空间。例如，在介绍单纯形法时，书中更多的是对其迭代步骤和几何解释的描述，而对于如何通过改进单纯形法（如采用修正单纯形法、对偶单纯形法）来提高大规模问题的求解效率，或者如何结合启发式算法来快速找到接近最优解，则没有提供足够的操作性指导。我期待书中能够包含更多关于如何针对金融风险管理这类实际应用场景进行模型优化和求解策略调整的案例分析，这将有助于我将所学知识更有效地转化为提升风险控制能力和优化投资组合的实际行动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《大型线性目标规划及其应用》承诺了对现实世界中复杂优化问题的深入探讨，尤其是那些由于规模巨大而带来的特有挑战。我是一名在实际工作中经常遇到需要处理海量数据和复杂约束的工程师，我一直希望能找到一本能够提供切实可行解决方案的书籍。例如，在我的工作中，我们经常需要优化复杂的能源网络，这涉及到成千上万个节点、各种类型的能源传输管道、生产设备、以及动态变化的供需关系。将这些因素纳入一个完整的线性规划模型，其规模之大可想而知，无论是模型构建的难度，还是求解的效率，都对传统的优化方法提出了极大的考验。我期待这本书能够详细介绍如何有效地构建和简化这些大规模模型，比如通过聚合技术、数据降维方法，或者利用模型简化技巧来减少变量和约束的数量，同时又不至于牺牲过多的求解精度。此外，我非常希望能够学习到一些能够高效求解大规模线性规划问题的新型算法或技术，例如分布式求解方法，将问题分解到多个计算节点上并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，比如针对稀疏性或特定约束结构的优化算法。我也非常关注如何在实际应用中处理求解过程中的数值稳定性问题，以及如何利用高效的求解器和硬件加速技术来缩短求解时间。书中对线性规划基础理论的详尽介绍是必要的，但我认为，对于“大型”问题而言，更重要的是如何克服其规模带来的挑战。例如，在介绍内点法时，书中对其理论基础进行了深入讲解，但对于如何处理大规模稀疏线性方程组的求解，比如采用多前缀预处理器、稀疏矩阵存储技术，或者结合迭代求解方法等，却没有提供足够的细节。我希望能看到更多关于如何选择合适的求解器、如何调整求解器参数以适应特定问题的指导，以及如何进行模型验证和结果解释的实践案例。这本书在理论层面给了我不少启发，但如果能增加更多针对“大型”问题具体挑战的解决方案和案例分析，将更能满足我的需求。

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作为一名能源行业的系统规划师，我对于《大型线性目标规划及其应用》这本书抱有极大的兴趣。我们部门需要优化庞大的电网调度，这涉及到数以万计的节点、各种类型的发电机组、输电线路、以及瞬息万变的电力需求。将所有这些因素纳入一个完整的线性规划模型，其规模之大，足以让许多成熟的优化工具难以招架。我期望这本书能够提供一套系统性的方法来应对“大型”线性规划问题，这包括如何有效地构建这些复杂的模型，例如如何准确地表示发电机组的启停成本、输电线路的容量限制、以及不同时段的电力需求等。更重要的是，我希望能够学习到一些能够高效处理大规模线性规划问题的新型算法或技术，比如分布式求解技术，如何将庞大的电网调度问题分解到多个计算节点上并行处理；或者是一些能够利用问题结构的算法，例如针对稀疏性或特定类型约束进行优化的技术。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的有效性和鲁棒性，特别是在面对极端天气、设备故障等突发事件时，如何确保优化结果的可靠性。书中对线性规划基础理论的详尽阐述是令人信服的，但对于如何将这些理论应用于处理“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有进一步深化的空间。例如，在介绍单纯形法时，书中更多的是对其迭代步骤和几何解释的描述，而对于如何通过改进单纯形法（如采用修正单纯形法、对偶单纯形法）来提高大规模问题的求解效率，或者如何结合启发式算法来快速找到接近最优解，则没有提供足够的操作性指导。我期待书中能够包含更多关于如何针对能源行业这类实际应用场景进行模型优化和求解策略调整的案例分析，这将有助于我将所学知识更有效地转化为提升电网运行效率和可靠性的实际行动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《大型线性目标规划及其应用》确实点出了它所涵盖的领域，让人充满期待。然而，当我翻开这本书，试图寻找那些我一直困惑的关于“大型”线性规划问题的求解策略时，却发现内容似乎跑偏了。我原本以为会深入探讨那些规模庞大、变量和约束条件数量惊人的问题，比如如何在大规模生产调度、复杂的物流网络优化、甚至是宏观经济建模中应用线性规划。我期待的是关于分布式计算、并行处理、或者是一些新兴的近似算法，能够处理那些传统方法难以奏效的“大型”问题。例如，在供应链管理中，要考虑成千上万个产品、数百个仓库、以及每天的动态需求变化，这本身就是一个极其庞大的线性规划问题，如何有效地构建模型并找到最优解，一直是行业内的痛点。我希望能在这本书中找到一些针对性的技术突破或理论指导，比如如何利用机器学习的手段来辅助生成或简化大规模线性规划模型，或者如何设计更高效的迭代算法来逼近最优解。然而，书中更多的是对线性规划基础理论的梳理，虽然这些基础知识本身很重要，但似乎并没有充分聚焦于“大型”这一特质所带来的独特挑战。例如，在讲述对偶理论时，其推导过程和证明方法虽然严谨，但并没有清晰地说明如何在面对百万级规模的约束时，有效地利用对偶信息来指导求解，或者如何通过对偶变量的稀疏性来优化计算。同样，在介绍各种算法时，比如单纯形法或内点法，书中更多的是对算法原理的解释，而对如何在实际应用中处理其收敛性、数值稳定性和内存消耗等与“大型”问题紧密相关的问题，则涉及不多。我希望能够看到一些案例研究，详细分析某个具体的大型线性规划问题是如何建模的，其中遇到了哪些困难，以及采用了何种技术手段克服了这些困难，最终获得了怎样的成果。可惜的是，这方面的内容相对缺乏，更多的是理论层面的阐述，未能充分满足我对于“大型”问题应用层面的探索欲望。

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我对《大型线性目标规划及其应用》这本书的兴趣源于我所在行业所面临的日益增长的优化挑战。我是一名航空公司的运力规划师，我们每天都要处理数以千计的航班、复杂的飞机分配、机组人员调度、以及燃油消耗等一系列相互关联的决策。将所有这些因素纳入一个统一的优化模型，其规模之庞大可想而知，传统的方法在处理此类问题时往往力不从心。我期望这本书能够提供一套系统性的方法来应对“大型”线性规划问题，这包括如何有效地构建这些复杂模型，例如如何表示离散的航班分配、时间窗口约束、以及多重成本函数的组合。更重要的是，我希望能够学习到一些能够高效处理大规模线性规划问题的算法和技术，例如列生成算法，通过迭代地加入新的可行决策来逐步优化解决方案；或者分布式计算技术，将大型问题分解到多个服务器上并行求解，从而缩短求解时间。我也非常关注如何在实际应用中评估模型的有效性和鲁棒性，尤其是在面对市场需求波动、飞机故障等不确定因素时，如何确保优化结果的可靠性。书中对线性规划基础理论的阐述是详尽的，但对于如何将这些理论应用于处理“大型”问题所带来的具体挑战，我感觉还有提升空间。例如，在介绍内点法时，书中更多的是对其数学推导和收敛性证明的讲解，而对于如何选择合适的预条件子、如何优化稀疏矩阵的存储和计算，以及如何处理大规模求解器中的内存限制等实践性问题，则涉及不多。我期待能够看到更多关于如何针对航空业这类具体应用场景进行模型改进和求解策略优化的案例分析，这将有助于我将书中的理论知识更有效地应用于实际工作中，从而提升公司的运营效率和盈利能力。

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