运筹学原理与实验教程 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:197

译者:

出版时间:2008-12

价格:23.50元

装帧:

isbn号码:9787562237976

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 算法
• 实验
• 教程
• 高等教育
• 管理科学
• 工业工程
• 决策分析

《运筹学原理与实验教程》：开启智慧决策的钥匙 在这个瞬息万变的时代，高效的资源配置、优化的决策方案，已成为组织生存与发展的核心竞争力。无论是企业生产的精细化管理，物流网络的智慧化构建，还是金融投资的风险规避与收益最大化，都离不开科学的方法和严谨的分析。《运筹学原理与实验教程》正是这样一本旨在为读者揭示智慧决策奥秘、掌握科学决策工具的入门读物。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式和理论模型，而是力求将抽象的运筹学概念，通过生动鲜活的案例和直观易懂的实验，深入浅出地呈现在读者面前。我们相信，理解一个理论的最佳方式，莫过于亲手去实践它、应用它。因此，本书在系统阐述运筹学核心原理的同时，还配套了详实的实验指导，引导读者利用现有的工具和软件，动手解决实际问题，从而加深理解、熟练掌握。 本书的特色与亮点： 原理与实践的完美融合： 我们深知理论的空洞与实践的脱节，是许多学习者在接触一门新学科时遇到的最大障碍。《运筹学原理与实验教程》致力于打通这一壁垒，每一个核心理论的讲解，都会紧随其后的实验案例所佐证和强化。读者将有机会亲眼见证，那些看似复杂的数学模型，如何在现实世界中发挥出强大的指导作用。 循序渐进的学习路径： 本书从运筹学的基本概念出发，逐步深入到各个分支领域。我们将从最基础的线性规划讲起，探讨如何通过数学模型来优化资源的分配，例如如何最大化利润或最小化成本。随后，我们将进一步介绍整数规划、网络流、动态规划、排队论、决策分析、仿真等多个重要分支。对于每一个主题，我们都力求用最清晰的逻辑、最贴切的比喻来阐释其核心思想，确保不同背景的读者都能轻松入门。 丰富的案例分析： 理论的学习离不开鲜活的实践。本书精心挑选了来自生产制造、物流运输、市场营销、金融投资、医疗卫生、交通管理等多个领域的典型案例。这些案例不仅贴近实际工作和生活，而且能够清晰地展示运筹学在解决实际问题中的巨大潜力。通过对这些案例的深入剖析，读者将能更好地理解运筹学方法的适用范围和价值。 详实的实验指导： “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”为了让读者真正掌握运筹学的精髓，本书提供了详细的实验指导。我们将引导读者使用常见的运筹学软件（如Lingo, Excel Solver, MATLAB等）来求解问题，并对实验结果进行分析和解释。通过这些实践操作，读者不仅能够巩固所学知识，更能培养独立解决问题的能力。 面向未来的视野： 运筹学是一门不断发展的学科，尤其是在大数据、人工智能飞速发展的今天。本书在介绍经典模型的同时，也着眼于运筹学在现代科技中的应用，例如如何利用运筹学思想与机器学习、人工智能技术相结合，解决更复杂、更具挑战性的问题。 本书的内容概要： 本书的结构紧凑而全面，涵盖了运筹学最核心、最实用的内容。 第一部分：基础理论与方法 绪论： 介绍运筹学的概念、发展历程、应用领域及其在现代管理中的重要地位。 线性规划： 深入剖析线性规划模型，包括目标函数、约束条件、可行域、最优解等概念。详细讲解图解法、单纯形法等求解方法，并配套演示如何使用Excel Solver或Lingo等软件求解。 线性规划的对偶理论与灵敏性分析： 介绍对偶问题的概念、对偶定理，以及如何通过灵敏性分析来评估模型参数变化对最优解的影响，这对于决策者制定更 robust 的方案至关重要。 整数规划： 探讨当决策变量必须取整数时的优化问题，介绍割平面法、分支定界法等求解技术，并结合实际案例展示其在资源分配、生产计划等方面的应用。 网络分析： 覆盖最短路径问题、最大流问题、最小成本流问题等经典网络模型，并探讨它们在交通、通信、物流等领域的应用。 第二部分：高级模型与应用 动态规划： 介绍动态规划的基本思想和适用条件，通过一系列经典问题（如背包问题、最长公共子序列问题）讲解其递推关系和求解步骤，并应用于多阶段决策问题。 排队论： 讲解排队系统的基本组成要素，包括到达过程、服务过程、排队规则等，介绍M/M/1、M/M/c等基本模型，并分析其在服务效率优化、资源配置等方面的应用。 决策分析： 探讨在不确定环境下如何进行决策，介绍决策树、效用理论等工具，帮助读者在风险与收益之间做出理性选择。 仿真技术： 介绍离散事件仿真等方法，用于分析复杂系统的行为，尤其是在系统难以用精确数学模型描述的情况下。 第三部分：实践操作与拓展 案例研究与项目实践： 提供多个综合性案例，引导读者将所学知识融会贯通，独立完成一个运筹学问题的建模、求解与分析过程。 软件应用进阶： 进一步指导读者掌握更多高级的运筹学软件功能，以及如何处理更大规模、更复杂的数据。 运筹学与其他学科的交叉： 简要介绍运筹学在人工智能、大数据分析、机器学习等前沿领域的应用，启发读者未来的学习方向。 适用读者群体： 本书适合以下读者： 高等院校学生： 尤其是在校的数学、统计学、计算机科学、经济学、管理学、工程学等专业的学生，作为课程教材或参考书。 企业管理者与决策者： 希望通过科学的方法提升管理效率、优化资源配置、做出更明智决策的管理者。 咨询顾问与分析师： 从事数据分析、流程优化、策略咨询等工作的专业人士。 对运筹学感兴趣的自学者： 想要系统学习运筹学理论并掌握实践技能的个人。 《运筹学原理与实验教程》不仅仅是一本书，它更是您开启智慧决策之旅的指南。通过本书，您将掌握一把能够量化问题、分析现状、预测未来，并最终指导您做出最优决策的利器。我们诚挚地邀请您翻开这本书，一同探索运筹学的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在理论阐述之外，对于方法论的细致刻画。它不仅仅是罗列公式和算法，更像是手把手地在教你如何“思考”一个运筹学问题。书中对不同方法的适用条件、优缺点对比分析得非常到位，这比市面上很多只提供“标准解法”的书籍要高明得多。尤其是在处理模型选择和求解策略时，作者没有给出唯一的答案，而是引导读者去权衡各种因素，培养一种决策思维。我发现，这促使我不再满足于简单地套用公式，而是开始思考“为什么是这个模型”以及“在什么情况下它会失效”。这种启发式的教学，对于培养未来的分析师或者研究人员是至关重要的，它让知识活了起来，而不是仅仅停留在纸面上。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我注意到本书在结构安排上似乎更偏重于经典理论的完整覆盖，这无疑保证了其作为“原理”教程的地位。从线性规划到整数规划，再到网络流和动态规划，覆盖面非常广博，体系庞大而完整。这种大而全的特点，使得它非常适合作为一本工具书长期收藏，可以随时查阅特定领域的深入探讨。不过，也正因为如此，我感觉在最新研究热点，比如随机优化或者大数据环境下的决策支持系统等前沿内容上，篇幅略显保守，稍显不足。对于渴望了解行业最新动态的读者来说，可能需要结合更近期的会议论文或专业期刊来补充这部分内容。总体来说，它奠定了坚实的基础，但似乎对快速迭代的技术发展保持了一定的审慎距离。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量达到了专业出版物的上乘水准，这让学习过程变得更为愉悦。例如，那些流程图和模型示意图，线条清晰，逻辑箭头指向明确，有效降低了理解复杂算法流程的难度。尤其是一些关键的迭代过程图示，比起纯文本描述，直观性强了何止十倍。但说到实用性，我倒是希望能在习题设计上看到更多元化的尝试。目前的练习题大多集中在对所学理论的直接应用和验证上，虽然有助于巩固基础运算能力，但较少涉及需要综合运用多个章节知识点来解决的综合性大题，或者需要学生自己构建和求解真实世界问题的开放式挑战。如果能在每章末尾增加几道“案例分析与讨论”环节，鼓励读者跳出书本的框架去设计模型，那这本书的实践指导意义将更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实挺吸引人的，封面色彩搭配沉稳又不失活力，一看就知道是那种下了功夫打磨过的教材。拿到手里分量十足，纸张的质感也很不错，印刷清晰度高，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这一点对于需要反复翻阅查阅的读者来说简直是福音。内页的排版布局也十分考究，图表和公式的穿插处理得当，逻辑层次感很强。不过，作为一本偏向理论和实践结合的读物，我个人期望在引入新概念时，能有更多直观的、生活化的案例来辅助理解。例如，在讲解某些复杂的优化模型时，如果能穿插一些现实世界中供应链管理或者资源分配的场景模拟，想必能让初学者更快地建立起感性的认识。当然，整体来看，从物理感受上讲，它绝对称得上是一本制作精良的学术著作，看得出出版社对内容的重视程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格相当严谨，用词精准，学术气息非常浓厚。它在构建理论框架时，遵循了一种非常清晰的、由浅入深的递进逻辑，每一个定理的推导都力求无懈可击，展现了作者深厚的数理功底。对于已经有一定数学基础的读者来说，阅读起来会感到非常顺畅，每一个步骤的跳跃都在可接受的范围内。然而，对于完全的门外汉或者自学入门者，这种略显“高冷”的叙述方式可能会造成一定的阅读门槛。我感觉作者似乎假设读者已经掌握了线性代数和微积分的基础知识，导致在某些关键的预备知识点上，回顾和铺垫略显不足。如果能在关键章节前增加一小段“背景知识回顾”，或者在证明过程的旁边用注释的形式解释一下某个数学工具的直观意义，那这本书的普适性将会大大提高。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆