Introduction to Operations Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Hillier, Frederick S./ Lieberman, Gerald J.

出品人:

页数:1088

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 246.06

装帧:HRD

isbn号码:9780073211145

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 优化
• 线性规划
• 整数规划
• 排队论
• 模拟
• 决策分析
• 数学建模
• 运筹学导论

运筹学基础：决策的科学与艺术 本书导言 在当今这个信息爆炸、资源有限的复杂世界中，高效的决策制定能力已成为组织生存与发展的核心竞争力。无论是企业优化生产流程、物流公司规划最佳配送路线，还是政府部门进行资源分配，其背后都离不开一套严谨、量化的分析框架——运筹学。 《运筹学基础：决策的科学与艺术》旨在为读者提供一个全面而深入的运筹学入门指南。本书不仅仅是一本理论的汇编，更是一部关于如何将数学模型应用于现实世界复杂问题的实践手册。我们将引导读者从最基础的数学建模思维出发，逐步掌握优化理论的核心工具，最终实现对系统性能的精确分析和有效改进。 第一部分：建模思维与线性规划的基石 本书开篇即着重培养读者的“模型化”思维。现实世界的问题往往是模糊且不规则的，而运筹学的力量在于将其抽象为可以求解的数学模型。 第一章：运筹学的本质与应用领域 本章首先界定了运筹学的概念，将其定位为利用跨学科方法（数学、统计学、计算机科学）来改进决策制定的科学。我们将探讨运筹学在军事、工业、金融、医疗健康等多个领域的经典应用案例，例如战场资源调配、工厂排产计划、投资组合优化等，以激发读者的兴趣。 第二章：线性规划（LP）的建立与解析 线性规划是运筹学的核心支柱。本章将深入讲解如何识别问题中的决策变量、建立目标函数（最大化或最小化）以及界定约束条件。我们详细阐述了线性规划模型的标准形式与松弛形式。 第三章：图解法与单纯形法 对于只有两个决策变量的问题，图解法提供了一种直观的几何解释，帮助读者理解可行域、最优解的几何意义。随后，我们将转入更具通用性的代数方法——单纯形法。本章详细剖析单纯形法的每一步操作，包括建立初始基可行解、计算检验数、确定轴线和主元，直至达到最优解。同时，我们将讨论退化、无界解和多重最优解等特殊情况的处理。 第四章：对偶理论与灵敏度分析 对偶理论是理解线性规划深层结构的钥匙。本章将介绍如何从原问题（Primal Problem）构造其对偶问题（Dual Problem），并阐述经济学上的解释，例如影子价格（Shadow Price）如何反映稀缺资源的边际价值。灵敏度分析则教授读者如何评估当模型参数（如资源限制或单位贡献）发生微小变化时，最优解将如何相应地变化，这对于风险管理和动态规划至关重要。 第二部分：网络流与整数规划 一旦问题涉及连接性、路径或离散决策，标准的线性规划模型便需要扩展。 第五章：网络流模型 本章专注于网络结构问题。我们将介绍基础的网络概念，如节点、弧、流量。重点讲解最大流/最小割定理，通过福特-富尔克森算法（Ford-Fulkerson Algorithm）及其变体，解决资源在网络中最大化传输的问题。随后，我们将探讨最小成本流问题，这在物流配送和供应链管理中具有极其重要的实际意义。 第六章：整数规划（IP） 许多现实决策（如“建不建工厂”、“是否购买某设备”）本质上是离散的。本章介绍整数规划，包括纯整数规划、混合整数规划和二进制（0-1）规划。我们将重点介绍分支定界法（Branch and Bound），这是一种系统地搜索整数解空间的有效方法，对比割平面法（Cutting Plane Method）的原理。 第三部分：动态规划与不确定性下的决策 决策往往是多阶段的，且未来信息常常是不确定的。 第七章：动态规划（DP） 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构特性的多阶段决策问题的强大工具。本章将清晰界定“状态”、“决策”和“策略”的概念。我们将通过经典的背包问题、最短路径问题（如使用贝尔曼-福特算法或Floyd-Warshall算法的DP视角）来展示如何利用贝尔曼方程（Bellman Equation）自底向上或自顶向下地求解复杂序列决策问题。 第八章：排队论基础 在服务系统（如银行柜台、呼叫中心、交通路口）中，等待是不可避免的。本章引入排队论，分析服务系统中顾客到达、排队和服务的随机过程。我们将介绍马尔可夫链基础，并详细分析最经典的M/M/1排队模型，包括到达率、服务率、系统忙率和平均等待时间的计算，帮助管理者平衡服务成本与顾客满意度。 第九章：决策分析与博弈论 本章处理信息不完全或存在对手的情况。在风险和不确定性下，我们将引入决策树模型，使用期望效用准则来指导决策。随后，我们会简要介绍合作与非合作博弈论的基本概念，如纳什均衡（Nash Equilibrium），这对于理解市场竞争和谈判策略至关重要。 结语：模型实施与未来展望 本书最后部分强调了从理论到实践的转化。我们将讨论如何利用商业求解器（如CPLEX, Gurobi或开源工具）来处理大规模模型，以及模型验证和结果解释的重要性。运筹学并非终点，而是一个持续改进的循环：从建模、求解、分析到实施和再优化。 通过对以上九个核心主题的系统学习，读者将不仅掌握运筹学所需的数学工具，更能培养出一种结构化、量化、面向最优解的决策思维模式，从而在任何需要优化资源的领域中游刃有余。本书的结构设计力求严谨性与可读性的平衡，确保即便是初学者也能扎实地迈入决策科学的大门。

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这本书的结构设计让我印象深刻。我比较喜欢它的章节划分方式，每一章都聚焦于一个特定的操作研究主题，从基础概念到进阶应用，层层递进，让人感觉知识的学习是一个连贯的、有机的过程。它在讲解每个主题时，会先从其在现实世界中的应用场景入手，比如在物流配送中的路径规划问题，或者在生产制造中的排产调度问题，这种引入方式能够迅速抓住读者的兴趣，让人感受到学习内容的实用价值。更重要的是，这本书在提供理论知识的同时，也非常注重实践操作的指导。它会介绍一些常用的算法和模型，并且还会提及如何使用相关的软件工具来进行求解，这对于希望将理论应用于实际的读者来说，是非常宝贵的资源，能够帮助我们更好地将所学知识转化为解决实际问题的能力。

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这本书的装帧倒是挺别致的，封面用了那种哑光的纸，摸起来有种沉甸甸的质感，翻开来，纸张的厚度也刚刚好，不会太薄以至于墨水渗透，也不会太厚显得笨重。字体清晰，排版也很舒服，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。章节之间的过渡很自然，内容编排逻辑性很强，我喜欢这种循序渐进的学习方式，感觉像是踏实地一步步在吸收知识，而不是被大量信息轰炸。书中的插图和图表也恰到好处，比如那些流程图，画得非常清晰，一下子就能抓住核心要点，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。有时候，一本好书不仅仅在于内容，还在于它带给读者的整体体验，从拿到手到翻开，再到阅读过程中的每一个细节，这本书都做得相当出色，让人忍不住想一直捧在手里，细细品味。

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说实话，我之前对这类“科学”的书籍总是有些敬而远之，总觉得里面充斥着晦涩难懂的公式和枯燥的定义，读起来会非常吃力。但这本书完全颠覆了我的看法。它在介绍每一个概念时，都尽力用最直观、最生动的方式来阐述，比如用简单的比喻或者贴近生活的例子来解释抽象的数学原理。即使遇到一些稍微复杂的部分，作者也并没有直接扔出公式，而是先讲清楚背后的逻辑和思想，然后再逐步引出公式，并对公式中的每一个符号都进行清晰的解释。我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在和作者一起探索，一起发现问题的本质。读完一章，我会感觉自己对某个领域有了更深刻的理解，而不是仅仅记住了一些名词术语，这对于建立扎实的知识体系非常重要。

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坦白讲，我是一个对数字和公式有点“恐惧症”的人，所以一开始拿到这本书的时候，心里还是有些忐忑的。然而，这本书的写作风格却大大出乎我的意料。作者似乎非常善于将复杂的数学概念“翻译”成普通人也能理解的语言。那些看似庞大复杂的模型，在书里被拆解成了一个个小小的、可以理解的逻辑步骤。他会用很多生动形象的比喻来解释每一个公式和定理，让我觉得这些数学工具就像是解决问题的“钥匙”，而不是高高在上的学术摆设。即便有些地方我初次阅读可能没完全吃透，但书中的例子和图示总是能提供一个直观的切入点，帮助我慢慢消化吸收。总的来说，这本书就像一位耐心的老师，引导我一步步走出对数学的迷茫，让我看到了操作研究领域解决问题的智慧和魅力。

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我一直对如何优化生产流程和资源分配非常感兴趣，总觉得里面蕴含着很多有趣的数学模型和解决问题的方法。这本书的标题虽然看起来有些学术化，但当我翻阅的时候，却发现它用一种非常贴近实际应用的方式来讲解复杂的概念。它不是那种空洞的理论堆砌，而是通过大量的案例分析，比如供应链管理、库存优化、项目调度等等，来展示这些理论是如何在现实世界中发挥作用的。我尤其喜欢它在解释某个模型时，会先从实际问题出发，引导读者思考，然后再引入相应的数学工具，这种方式让我更容易理解为什么需要这些模型，以及它们如何解决实际挑战。书中的例题也很有代表性，并且都有详细的解题步骤，让我可以跟着一步步去练习，感觉自己也能像书中的专家一样，分析和解决类似的问题，非常有成就感。

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