第1章 綫性規劃進階 1
1.1 單純形法的基本原理 1
1.2 修正單純形法 9
1.3 有界變量算法 16
1.4 對偶 21
1.5 參數綫性規劃 25
1.6 綫性規劃的其他專題 30
第2章 啓發式規劃 32
2.1 引言 32
2.2 貪婪（局部搜索）啓發式算法 33
2.3 現代啓發式算法 39
2.4 現代啓發式算法在整數綫性規劃中的應用 59
2.5 約束規劃 71
第3章 旅行商問題 74
3.1 旅行商問題應用實例 74
3.2 從旅行商問題數學模型 76
3.3 精確旅行商問題算法 85
3.4 局部搜索啓發式算法 90
3.5 現代啓發式算法 94
第4章 概率論基礎復習 107
4.1 概率原理 107
4.2 隨機變量與概率分布 111
4.3 隨機變量的期望 113
4.4 四種常用概率分布 118
4.5 經驗分布 124
第5章 決策分析與博弈 130
5.1 確定型決策——層次分析法 130
5.2 風險型決策 140
5.3 不確定行型決策 152
5.4 博弈論 156
第6章 隨機庫存模型 166
6.1 連續盤點模型 167
6.2 單個周期模型 172
6.3 多周期模型 178
第7章 馬爾可夫鏈 181
7.1 馬爾可夫鏈的定義 181
7.2 絕對轉移概率和n步轉移概率 184
7.3 馬爾可夫鏈中狀態的分類 186
7.4 遍曆鏈的穩定狀態概率和平均返迴時間 188
7.5 首次通過時間 193
7.6 對吸收狀態的分析 197
第8章 排隊係統 203
8.1 為什麼要研究排隊係統 203
8.2 排隊模型的要素 205
8.3 指數分布的作用 207
8.4 純生模型和純滅模型（指數分布和泊鬆分布的關係） 210
8.5 廣義泊鬆排隊模型 215
8.6 特殊泊鬆隊列 220
8.7 (M/G/1)：(GD/∞/∞)——Pollaczek-Khintchine(P-K)公式 242
8.8 其他排隊模型 245
8.9 排隊決策模型 245
第9章 仿真模型 252
9.1 濛特卡羅仿真 252
9.2 仿真的類型 256
9.3 離散事件仿真的要素 257
9.4 隨機數的生成 264
9.5 離散仿真的結構 266
9.6 收集統計觀測數據的方法 272
9.7 仿真語言 276
第10章 經典最優化理論 279
10.1 無約束問題 279
10.2 約束問題 284
第11章 非綫性規劃算 297
11.1 無約束算法 297
11.2 約束算法 303
附錄A 部分習題答案 322
附錄B 統計錶 339
· · · · · · (收起)