运筹学高级教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2008-8

价格:31.70元

装帧:

isbn号码:9787040245646

丛书系列:

图书标签:

• 研究生教材
• 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

《运筹学高级教程》一书，致力于为运筹学领域的研究者、实践者和高年级本科生、研究生提供一个深入、系统且前沿的学习平台。本书并非对运筹学基础概念的简单罗列，而是着眼于当下运筹学发展的前沿动态，深入剖析其核心理论、方法及其在复杂决策问题中的应用。 全书围绕着“模型构建、算法设计、理论分析与实际应用”这一主线展开，力求在理论深度和应用广度上均有所突破。 第一部分：建模理论的升华与拓展 本部分将从基础建模的视角出发，带领读者超越经典的线性规划、整数规划等框架，进入更具挑战性和现实意义的建模范畴。 非线性规划的深度探索： 不仅会介绍经典的拉格朗日乘子法、KKT条件等，还会深入探讨凸优化理论，包括凸集、凸函数、对偶理论以及高效的求解算法，如内点法、序列二次规划法等。重点阐述如何识别和处理实际问题中的非线性特征，例如成本函数、收益函数随变量变化的非线性关系，以及在投资组合优化、生产调度、资源分配等领域中的应用实例。此外，还会涉及非凸优化问题的相关概念和求解策略，尽管其求解难度极大，但理解其基本特性和近似求解方法是至关重要的。 随机规划与不确定性建模： 现实世界充满了不确定性，本书将详细介绍如何将随机因素纳入决策模型。从两阶段随机规划、多阶段随机规划到动态规划在随机环境下的应用，我们将层层递进。内容将涵盖如何对不确定性进行建模（如概率分布、区间不确定性），如何定义和求解随机规划问题，以及 Monte Carlo 模拟等采样技术在随机优化中的作用。例如，在供应链管理中，需求波动、交货时间延迟等不确定性因素如何通过随机规划得到有效处理。 模糊优化与模糊决策： 面对信息不完全或模糊的概念，模糊优化提供了一种有效的建模语言。本书将介绍模糊集合理论、模糊数、模糊关系，并在此基础上构建模糊线性规划、模糊整数规划等模型。重点讲解如何处理模糊目标、模糊约束，以及常用的求解方法，如中心化方法、区间化方法等。在实际应用方面，将探讨模糊优化在质量管理、风险评估、专家系统中的潜在价值。 网络流理论的深化与广化： 在经典的最大流、最小割、最小费用最大流等模型之上，本书将进一步拓展网络流的应用边界。我们将深入研究多商品流、动态网络流、具有时间窗的网络流等问题，并介绍相应的复杂算法。例如，在物流配送、交通管理、通信网络设计等场景中，如何利用这些高级网络流模型来优化资源配置和效率。 博弈论在运筹学中的融合： 面对多个决策主体之间相互影响的复杂局面，博弈论提供了一套强大的分析工具。本书将介绍合作博弈与非合作博弈的基本概念，包括纳什均衡、夏普利值、核等。重点分析博弈论如何在资源分配、市场竞争、拍卖设计、谈判策略等运筹学问题中发挥作用，并通过具体案例展示如何构建和求解博弈模型。 第二部分：算法设计与计算优化 本部分将聚焦于求解复杂运筹学问题的算法设计与优化。 现代优化算法概览： 除了经典的单纯形法、内点法等，本书还将介绍一些更具前沿性的算法。包括针对大规模优化问题的分解算法（如 Dantzig-Wolfe 分解、Benders 分解），如何将大问题分解为若干小问题分别求解，再迭代收敛。同时，也将探讨启发式算法和元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。这些算法不保证找到全局最优解，但在许多NP-hard问题上能快速获得高质量的近似解。本书将深入剖析这些算法的设计思想、参数调优以及在复杂组合优化问题中的应用。 整数规划的高级求解技术： 针对整数规划的NP-hard特性，本书将重点介绍割平面法的最新进展，包括不同类型的割（如 Gomory 割、Chvatal 割、强割等）及其生成技术。同时，还将深入讲解分支定价（Branch-and-Price）和分支界定（Branch-and-Bound）等框架下更高效的剪枝和搜索策略。对于特定结构的整数规划问题，如背包问题、旅行商问题、车辆路径问题等，本书将介绍专门设计的算法和近似算法。 分布式与并行计算在运筹学中的应用： 随着计算能力的提升，分布式和并行计算已成为求解大规模运筹学问题的关键。本书将介绍如何利用多核处理器、集群甚至云计算平台来加速优化算法的执行。内容将涵盖并行化策略、通信开销的最小化、以及分布式优化算法的设计原则。 第三部分：前沿模型与交叉学科应用 本部分将引导读者探索运筹学在新兴领域和与其他学科的交叉融合。 机器学习与运筹学的结合： 机器学习在数据驱动的决策制定中扮演着越来越重要的角色。本书将探讨如何将机器学习技术与运筹学模型相结合。例如，如何利用机器学习预测模型来生成更准确的输入参数（如需求预测），以及如何利用运筹学优化算法来指导机器学习模型的训练（如超参数优化）。本书还将介绍一些特定的融合方法，如强化学习在序列决策问题中的应用，以及如何将机器学习的预测能力与传统的优化模型进行整合。 数据驱动的运筹学： 强调从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为决策。内容将涵盖从数据预处理、特征工程到利用统计模型和机器学习模型进行预测、分类、聚类，并最终将这些分析结果输入到运筹学模型中进行优化决策。例如，在个性化推荐、精准营销、疾病诊断等领域。 组合优化在新兴领域的应用： 除了传统的物流、生产调度，本书还将聚焦组合优化在人工智能（如规划、搜索）、生物信息学（如基因序列比对、蛋白质折叠）、金融工程（如量化交易、风险管理）、能源系统（如智能电网优化）、医疗健康（如医疗资源配置、手术排程）等前沿领域的创新应用。 第四部分：模型验证、鲁棒性与敏感性分析 模型本身固然重要，但其在实际中的适用性和可靠性同样关键。 模型验证与校准： 如何确保所构建的运筹学模型能够准确反映现实问题？本书将介绍模型验证的原则和方法，包括与历史数据的对比、专家评估、以及各种统计检验技术。同时，还将讲解模型校准的过程，以提高模型的预测精度和决策的有效性。 鲁棒优化与机会约束规划： 针对不确定性，本书将深入介绍如何构建能够应对不确定性波动而表现良好的鲁棒优化模型，以及机会约束规划，即在一定概率意义下满足约束的模型。这两种方法能够有效提高决策的稳健性，减少因参数波动带来的风险。 敏感性分析与参数估计： 决策对模型参数的依赖程度如何？本书将详细介绍敏感性分析的方法，帮助读者理解模型输出对输入参数变化的敏感性，从而识别关键参数，并指导数据收集和参数估计的重点。 本书的语言力求严谨、清晰，同时注重理论与实践的结合，配以丰富的案例分析和精选的习题，旨在培养读者独立思考、解决复杂决策问题的能力。阅读本书，您将能深刻理解运筹学在现代科学技术和经济管理中的核心地位，并掌握解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触优化领域的初学者，我对那种上来就堆砌复杂数学公式的书籍感到非常头疼，往往读完一章还是一头雾水，不知道这些理论究竟能解决什么实际问题。我更偏爱那种循序渐进、善于用直观的比喻来解释抽象概念的教材。我期待这本书能用清晰的语言，从最基础的线性规划原理讲起，比如单纯形法是如何一步步找到最优解的几何意义，而不是仅仅罗列转换矩阵的运算。如果它能提供足够的练习题，特别是那些需要动手编程实现的案例，那就太棒了。我希望能用Python或者MATLAB去实现书中的算法，亲身体验从模型建立到求解的全过程。听说有些经典的运筹学书籍在算法的收敛性和效率分析上做得比较深入，我希望这本教程在介绍完基本算法后，能进一步探讨它们的计算复杂度和在面对海量数据时的可扩展性问题。毕竟，在当前的计算环境下，一个理论上最优但实际运行缓慢的算法，其价值也会大打折扣。所以，我对这本书中对计算效率和工程实现层面的关注度非常高，期待它不仅仅停留在“教你如何算”，更能“教你如何高效地算”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量看起来非常适合长期研读和反复翻阅。我是一个习惯在书页边缘做大量批注和画图的人，所以一本耐用的书对我来说非常重要。我希望这本书的排版设计能够大气简洁，图表清晰易懂，尤其是在展示复杂的数学模型和推导过程时，格式的规范性至关重要，这直接影响到阅读时的心流体验。此外，一本优秀的“高级教程”理应包含对学科发展历史的简要回顾以及对未来研究方向的展望。例如，它是否会提及运筹学与人工智能、大数据分析交叉领域的前沿课题，比如如何利用深度学习来改进求解器的性能，或者在强化学习中如何应用最优控制理论？如果能提供一个结构化的参考书目，引导读者去探索更专业的单点突破文献，那就更显其作为“教程”的引导作用。我希望它不仅仅是一本知识的罗列者，更是一个思维的构建者，能激发我对该领域更深层次的探索欲。

评分☆☆☆☆☆

我对运筹学中关于离散优化和组合优化那部分内容格外关注，因为我在解决调度和资源分配问题时，经常会遇到NP难问题。市面上的很多教材在处理这类问题时，要么只是简单介绍一下分支定界法或剪枝策略，对启发式和元启发式算法（如遗传算法、模拟退火）的讨论又显得过于肤浅。我希望这本教程能在离散优化这一块有突破性的阐述，比如，它是否深入探讨了如何有效地构建松弛问题，如何设计有效的切割平面或分支规则？更进一步，如果它能结合最新的图论算法研究成果，比如在网络流问题上的新进展，那就更符合我对“高级教程”的期待了。对于那些需要处理大规模组合爆炸的实际场景，我特别期待书中能提供一些实用的建模技巧和近似算法的设计范式。毕竟，在很多现实世界中，找到绝对最优解是不现实的，找到一个“足够好”的、能在可接受时间内得出的解才是王道。因此，本书对求解策略的广度和深度，将决定它在我心中的地位。

评分☆☆☆☆☆

从内容结构上看，我更倾向于那些能将不同优化分支有效串联起来的书籍。例如，如何将随机过程的结果无缝地接入到动态规划模型中？或者如何利用多目标优化技术来处理具有冲突性约束的决策问题？我非常好奇这本书是如何组织和衔接这些不同模块的。如果它能提供一套连贯的理论框架，使得读者能够从一个视角理解全局最优性的判定标准，那将极大地提升我的认知效率。我尤其关注它在**鲁棒优化**或者**不确定性下的优化**这方面的内容是否有足够的篇幅和深度。在当今世界，不确定性是常态，一个真正能应对现实挑战的运筹学教程，必须提供处理“不确定性”的强大工具箱。如果这本书能深入讨论如何量化和处理参数的模糊性或随机性，并给出实际的建模流程，那么它无疑将成为我案头必备的工具书，而不仅仅是一本暂时应付考试的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调和烫金的字体，透露出一种严谨又不失深度的学术气息。我最近在寻找一本能够系统梳理经典优化理论，同时又包含前沿研究动态的教材或参考书，希望能对我在处理实际工程问题时遇到的复杂决策场景有更深入的理解。目前市面上很多教材要么过于偏重理论推导而忽略了实际应用中的模型构建，要么就是只停留在应用层面，缺乏对底层数学原理的深刻剖析。我希望这本书能在两方面取得完美的平衡，尤其期待它在非线性规划、随机优化以及大规模优化算法的现代进展上有扎实的阐述。翻阅目录时，我注意到其中涉及了诸如内点法、对偶理论的最新发展，这让我对它能否提供一个全面且与时俱进的知识体系充满了期待。如果它能辅以丰富的案例分析，特别是那些来自供应链管理、金融工程或智能制造领域的真实问题，那将是极大的加分项。我个人非常看重教材的逻辑组织，一套好的教程应该能够像剥洋葱一样，层层递进，让学习者在理解基础概念后，能自然而然地迈向更复杂的议题。我希望这本书能做到这一点，不让读者在浩瀚的理论海洋中迷失方向，而是提供清晰的航标。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆