新编运筹学教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:陕西科学技术出版社

作者:杨文鹏

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2005-7

价格:29.5

装帧:平装

isbn号码:9787536939189

丛书系列:

图书标签:

• 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
• 排队论
• 决策分析

好的，以下是一份针对《新编运筹学教程》之外的，详细且内容的图书简介，侧重于其他相关领域的知识： --- 书名：《现代系统工程与决策科学前沿探索》 简介 本书并非对运筹学基础理论的重复阐述，而是将视角投向运筹学在当代复杂系统中所面临的新挑战、新兴方法论以及跨学科的应用前沿。我们致力于构建一个面向未来决策科学的知识框架，深入剖析大数据、人工智能、复杂网络以及可持续发展等领域对传统优化方法提出的深刻变革要求。 第一部分：复杂系统建模与动态优化 第一章：复杂系统理论基础与特征 本章首先界定现代复杂系统的核心特征，包括非线性、涌现性、自组织以及大规模交互。不同于传统运筹学中对系统平衡态的偏好，本章强调系统在非平衡态下的演化规律。我们将介绍复杂系统建模的几种主流范式，如基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）与网络科学方法论的融合。重点探讨如何利用随机过程、马尔可夫过程的延伸理论来描述和预测系统状态的突变与相变，为动态决策提供理论支撑。 第二章：多尺度、多目标优化理论的深化 传统的优化方法往往在单一尺度或单一目标下运行。本章聚焦于多尺度、多目标集成优化框架的构建。我们将深入讲解多目标优化中的帕累托前沿分析在现实世界中的局限性，并引入基于偏好演化的决策支持系统（Preference Elicitation Systems）。在尺度问题上，本书将详细探讨如何将微观层面的随机性（如原子级、细胞级活动）与宏观层面的确定性（如供应链、城市交通流）有效衔接，避免“尺度鸿沟”导致的模型失真。内容涉及多尺度马尔可夫链、多层网络优化模型及其求解算法。 第三章：鲁棒优化与不确定性下的决策 在信息不完全或存在对抗性干扰的环境中，最优解往往是脆弱的。本章系统阐述了鲁棒优化（Robust Optimization）理论的最新进展，包括可畏集（Adversarial Set）的构建、二次收敛鲁棒优化（SOCR）的应用，以及如何将模糊集理论融入决策过程。我们不仅仅关注于“最小化最坏情况”，更侧重于构建在特定置信区间内具有高可靠性的解决方案集。特别地，本章将介绍基于场景生成和样本平均近似（Sample Average Approximation, SAA）在金融风险管理和能源系统规划中的实证应用。 第二部分：人工智能与运筹学的交叉前沿 第四章：深度学习在组合优化中的应用 随着深度学习的飞速发展，如何利用神经网络的强大特征提取能力来辅助求解NP-hard问题成为研究热点。本章探讨了将强化学习（Reinforcement Learning, RL）应用于调度、路径规划和设施布局中的前沿方法。重点分析了Graph Neural Networks (GNNs) 如何有效地捕捉离散结构数据中的依赖关系，并将其嵌入到求解器（如求解商业求解器或元启发式算法）的决策过程中。我们将详细介绍“学习启发式”和“学习松弛变量”的技术路径。 第五章：大规模优化问题的求解算法创新 面对百亿级变量和约束的现实问题，传统的精确求解器（如分支定界法）面临瓶颈。本章聚焦于高维、大规模优化问题的求解算法创新。内容涵盖：次梯度方法（Subgradient Methods）在高并发场景下的收敛性分析、随机对偶分解（Stochastic Dual Decomposition）在高维随机规划中的应用，以及近场/远场共轭梯度法在大型线性规划中的效率提升。此外，还引入了基于信息几何的优化算法，以加速求解过程。 第六章：随机优化与大数据的集成方法 大数据带来了海量的随机样本，但同时也引入了数据质量和数据维度的问题。本章探讨了大数据驱动下的随机优化框架。内容包括：利用降维技术（如主成分分析、流形学习）预处理数据，以降低随机规划模型的维度；以及如何设计自适应采样策略，以最小化求解过程中的样本误差。特别介绍了在线学习（Online Learning）与动态规划的结合，用于实时调整生产计划和库存策略。 第三部分：运筹学在关键领域的深度部署 第七章：供应链韧性与可持续性优化 在“黑天鹅”事件频发的背景下，供应链韧性（Resilience）已成为核心竞争力。本章超越了传统的成本最小化目标，引入了中断恢复时间、冗余度等指标。我们将构建多层级、多区域供应链的混合整数规划模型，并利用博弈论分析供应商、制造商和物流商之间的协作与竞争关系，以实现全局韧性最优。同时，结合循环经济模型，探讨资源回收与再制造的优化调度问题。 第八章：智能交通与城市流动性优化 本章关注城市尺度的动态资源分配与流动性管理。内容包括：基于实时需求预测的自动驾驶车队调度模型、信号配时优化中的实时反馈控制机制，以及大规模城市网格化物流的“最后一公里”配送路径优化。我们将运用排队论、网络流模型的扩展（如时变网络流）来分析拥堵的形成机理，并提出基于预测控制的交通干预策略。 第九章：能源系统与智慧电网的优化调度 本书的最后一部分聚焦于能源转型的决策科学。内容涵盖可再生能源（风能、太阳能）并网带来的随机性对电网稳定性的影响。我们将详细介绍短期（日前、实时）电力市场出清模型、长期（机组组合）规划模型，以及如何利用储能技术（电池、抽水蓄能）进行优化配置以平抑波动。重点分析了基于弹性需求响应（Demand Response）的优化策略，旨在平衡经济性、可靠性与碳排放约束。 结论 本书旨在为读者提供一个超越基础教程的、面向前沿应用的视角。我们强调跨学科的知识融合，鼓励读者将严谨的数学优化工具与新兴的数据科学、人工智能技术相结合，以应对未来世界日益增长的复杂决策挑战。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从一个过来人的角度来看，这本书在配套资源的整合上也做得非常出色，虽然我没有亲身使用所有的电子资源，但光是书后附带的参考文献和推荐阅读列表就极其详尽且具有前瞻性。它清晰地勾勒出了一条从经典理论到现代研究热点的学习路径图。相比于市面上很多只介绍经典模型的教材，本书的视野明显更开阔，它在最后一章对启发式算法、元启发式算法以及现代优化理论的简要综述，让我看到了这个学科的蓬勃发展态势。这使得这本书不仅能用于课堂学习，更是一本极佳的案头参考书和研究入门指南。它能帮你建立起一个坚实的知识基石，让你在面对未来更深层次的学术问题或行业挑战时，拥有一个可以信赖的知识锚点，指导你去探索更广阔的运筹学世界。这本书的编写体现了一种对学科的敬畏心和对读者负责的态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的蓝灰色调，配上清晰明了的书名字体，让人一看就知道这是一本非常专业的学术著作。我刚拿到手的时候，就忍不住翻阅了一下，首先吸引我的是它的排版。页边距的处理非常得当，字体大小和行间距也拿捏得恰到好处，阅读起来丝毫没有压迫感，即使长时间沉浸其中也不会感到眼睛疲劳。作者在内容组织上也展现出了极高的专业素养，逻辑结构清晰严谨，章节之间的衔接过渡自然流畅，仿佛在进行一场精心设计的知识漫步。尤其是那些图示和案例分析，不仅仅是简单的插图，更是对复杂概念的形象化解读，让抽象的理论变得具体可感。这本书显然是经过了精心的打磨和校对，几乎找不到任何排印上的瑕疵，这在专业教材中是难能可贵的。光是阅读这本书的外在呈现和初步的结构感受，就已经让我对即将展开的深入学习充满了期待和信心。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这套教材时，我最深刻的印象是它对于基础理论阐述的深度与广度。许多同类书籍往往在关键的数学推导上含糊其辞，或者只是简单罗列公式，但这本书却非常耐心地从最基本的公理出发，逐步构建起整个理论框架。作者似乎深知初学者在面对优化问题时的困惑，因此在介绍线性规划的单纯形法时，不仅仅展示了如何操作表格，更深入剖析了每一步变换背后的几何意义和代数原理。特别是对于对偶理论的讲解，它没有止步于表面的互补松弛条件，而是巧妙地引入了经济学中的边际价值概念进行类比，使得原本枯燥的数学概念立刻鲜活了起来，让人豁然开朗。我感觉这不仅仅是在学习一门技术，更像是在进行一场严谨的思维训练，它教会了我如何像一个真正的运筹学家那样去思考问题的本质，而不是仅仅记住解题的步骤。这种对‘为什么’的深入挖掘，是这本书价值的核心所在。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我发现本书最大的亮点在于其对实际应用场景的关注度远超预期。许多教材在“应用”部分常常沦为生硬的习题堆砌，但《新编运筹学教程》明显采取了不同的策略。它精选了多个跨学科的经典案例，涵盖了生产调度、资源分配、网络流分析乃至决策科学等多个领域。令我印象深刻的是，书中对“整数规划”的讨论，它并没有直接跳到复杂的割平面法或分支定界法，而是先用一个经典的“指派问题”作为切入点，展示了如何将一个看似无解的现实困境，通过巧妙的建模转化为可解的数学形式。更妙的是，每当介绍完一种新的算法，作者总会紧接着讨论其在实际计算中的效率瓶颈和可能的启发式改进方案。这种理论与实践的紧密结合，使得书中的内容不仅具有学术上的严谨性，更具备了工程上的指导意义，让人感觉学到的知识是“活的”，随时可以投入到实际工作中去解决问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度是毋庸置疑的，它绝非一本可以轻松翻阅的“入门读物”。在处理非线性规划和随机过程部分时，内容的跳跃性和对读者预备知识的要求达到了一个相当高的水准。这要求读者必须具备扎实的微积分和概率论基础，否则很容易在中途迷失方向。我记得在学习动态规划的“最优子结构”定义时，我足足花了两个下午才完全消化。然而，正是这种挑战性，带来了巨大的成就感。作者在引入难度较高的内容时，总会搭配非常精巧的助记符号或类比，比如用“路径选择”来解释马尔可夫决策过程，尽管概念复杂，但讲解的节奏感很强，逐步引导你适应这种高强度的思维模式。这本书的价值正在于它敢于触及前沿和难点，迫使读者走出舒适区，从而真正提升自己的数理分析能力，它更像一位严厉但充满耐心的导师，而不是一个简单的知识搬运工。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆