运筹学实验教程

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出版者:
作者:李牧南
出品人:
页数:126
译者:
出版时间:2008-6
价格:17.00元
装帧:
isbn号码:9787562329329
丛书系列:
图书标签:
  • 运筹学
  • 实验
  • 教程
  • 高等教育
  • 工科
  • 数学建模
  • 优化
  • 算法
  • 仿真
  • 案例分析
  • 教学参考书
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具体描述

《运筹学实验教程——典型的建模计算方法及软件使用》把目前运筹学领域最典型的工具软件Lindo、Lingo、WinQSB、MatLab等全面引入实验实践教学,进行了一系列运筹学问题的建模与计算实验。本教材的实验内容覆盖了线性规划、整数规划、非线性规划、目标规划、动态规划和网络规划等。通过在实验内容中引入不同计算工具之间的计算对比分析,加深对运筹学问题建模和求解过程,以及计算方法的感知和理解,从而掌握基本的运筹学计算方法、理论和工具。全书共分为11个系列实验,其中包含25个子实验和2个课程设计。每个实验和课程设计都包括背景知识、实验目的、准备工作、实验内容与步骤和实验总结,以帮助本教材的使用者逐步掌握运筹学通用的建模方法和计算工具。本教材既可以作为普通高等院校本科生、研究生运筹学课程的辅助教材,也可以作为独立的实验课程教材以及运筹学工具软件使用的参考手册。

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读后感

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用户评价

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如果说有什么地方可以让我感到“意外的惊喜”,那一定是书中对那些经典算法的“实现细节”描述得格外到位。很多教材在介绍完算法流程后,往往就戛然而止,留下读者自行去摸索代码实现中的各种“陷阱”。然而,这本书不同,它似乎预料到了读者在编程实践中可能会遇到的所有难题。在讲解诸如单纯形法或者动态规划这类需要大量迭代和状态转移的算法时,作者不仅给出了清晰的步骤分解,还特别标注了边界条件的设定、迭代终止的判断依据,甚至是数据结构的选择对效率的影响。这对于那些希望真正将理论应用于实践,动手编写求解器的读者来说,简直是无价之宝。它不仅仅是一本告诉你“是什么”的书,更是一本手把手的教你“怎么做”的实操指南。这种深入到工程实现层面的讲解,体现了作者深厚的实践功底和对教学难度的精准把控。

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这本书的案例选择,展现了一种非常注重“现代性”和“行业相关性”的取向。翻开目录,我发现所选取的应用场景并非停留在陈旧的生产调度或简单的交通网络问题上,而是涵盖了供应链优化、医疗资源调度、甚至是互联网服务质量保障等贴近当前商业脉搏的领域。这种前沿性的案例引入,极大地增强了理论学习的现实意义和紧迫感。每次解决完一个案例,我都能清晰地感受到自己掌握的知识是如何转化为解决实际商业决策能力的。更棒的是,每个案例的设定都非常完整,从初始数据的建立到最终结果的敏感性分析,都给出了详尽的剖析路径。这不仅仅是完成一个习题,更像是在参与一次完整的商业咨询项目。这种深度和广度兼备的案例驱动学习方式,让我对运筹学这门学科的价值有了更深刻的体会和更积极的认同。

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这本书在对数学基础的运用处理上,采取了一种恰到好处的平衡艺术。它既没有为了追求“纯数学”的美感而过度简化应用场景,也没有因为迎合初学者而过度弱化背后的数学原理。作者似乎深谙“工欲善其事,必先利其器”的道理,在引入新的模型或算法时,总会先给出必要的数学前提,这些铺垫既足够支撑后续的推导,又不会让读者感到压力过大。比如,在涉及到凸优化概念时,作者的阐述既保留了严谨性,又巧妙地通过几何直观来辅助理解,使得那些原本被认为是高深莫测的数学工具,变得可以被工程人员和决策者所理解和运用。这种对“理论深度”与“应用广度”之间张力的拿捏,使得这本书不仅适合作为入门教材,对于有一定基础想查漏补缺或深化理解的专业人士来说,也具有相当的参考价值。它成功地搭建了一座连接纯数学理论与复杂工程实践的坚实桥梁。

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这本书的排版和印刷质量真的让人眼前一亮。封面设计简约而不失专业感,纸张的触感也非常舒适,长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。内页的字体选择恰到好处,大小适中,间距合理,使得复杂的公式和图表都能清晰地呈现出来。尤其值得称赞的是,书中大量的图示和案例分析部分,设计得非常直观和生动。作者在视觉呈现上下了很大的功夫,这对于理解那些抽象的数学模型和算法逻辑来说,无疑是一个巨大的帮助。比如,在讲解网络流问题时,配上的流程图清晰地展示了从输入到输出的每一步操作,甚至连一些关键节点的处理逻辑都能一目了然。这种注重细节的排版,极大地提升了阅读体验,让原本可能有些枯燥的专业内容变得更容易亲近和吸收。不得不说,一本好的教材,除了内容扎实,良好的物理形态也是让读者愿意捧起来学习的重要因素之一。整体来看,这本书在装帧设计和版式布局上,完全达到了专业教材的水准,甚至超越了不少同类书籍。

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这本书的行文风格非常平实、谦逊,像是经验丰富的前辈在耐心地引导初学者入门。它没有一开始就抛出大量的复杂理论,而是循序渐进地构建知识体系。作者似乎非常理解初学者的困惑点,总能在关键的概念引入时,先用生活中的简单例子进行类比,让人瞬间抓住问题的核心。例如,在阐述线性规划的松弛变量和人工变量时,作者并没有直接引用复杂的数学定义,而是通过一个资源分配的实际场景,将这些变量的功能和作用娓娓道来,让人感觉这些概念并非遥不可及的“天书”,而是解决实际问题的有力工具。这种“润物细无声”的教学方式,极大地降低了学习曲线的陡峭感。读起来完全没有那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调,更像是在进行一场高质量的一对一辅导,让人感到温暖和受鼓舞,激发了继续深究下去的动力。

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