运筹学简明教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:白淑敏

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:2009-1

价格:19.80元

装帧:

isbn号码:9787811381467

丛书系列:

图书标签:

• 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
• 决策分析
• 仿真

《运筹学简明教程》 本书旨在为读者提供一个全面且易于理解的运筹学入门。运筹学，作为一门运用数学方法解决实际问题的科学，在现代管理、工程、经济等众多领域发挥着至关重要的作用。本书从基础概念出发，循序渐进地介绍运筹学的核心模型与求解技术，帮助读者掌握分析和优化复杂决策问题的能力。 本书内容涵盖： 线性规划 (Linear Programming, LP): 这是运筹学中最基础也最重要的一类问题。本书将详细阐述线性规划模型的构建，包括目标函数和约束条件的数学表达。我们将深入讲解单纯形法 (Simplex Method)，这是求解线性规划的标准算法，并通过清晰的图示和实例，帮助读者理解算法的每一步迭代过程。此外，还将介绍对偶理论 (Duality Theory)，它揭示了原始问题与对偶问题之间的深刻联系，对理解最优解的经济意义和进行敏感性分析具有重要意义。本书还将讨论一些特殊的线性规划问题，如运输问题 (Transportation Problem) 和指派问题 (Assignment Problem)，并介绍它们的高效求解方法。 整数规划 (Integer Programming, IP): 当决策变量必须取整数值时，问题就变成了整数规划。本书将介绍整数规划模型的特点，并讲解几种重要的求解技术，如割平面法 (Cutting Plane Method) 和分支定界法 (Branch and Bound Method)。通过实例，读者将理解如何将实际问题转化为整数规划模型，并运用这些算法找到最优整数解。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP): 在许多实际问题中，目标函数或约束条件可能包含非线性关系。本书将引入非线性规划的基本概念，包括凸函数、凸集以及KKT条件 (Karush-Kuhn-Tucker conditions)，这是求解非线性规划问题的必要条件。我们将介绍一些求解非线性规划的迭代算法，如梯度下降法 (Gradient Descent) 和牛顿法 (Newton's Method)，并讨论它们在不同问题场景下的适用性。 动态规划 (Dynamic Programming, DP): 动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的复杂问题的方法。本书将清晰地解释动态规划的“分而治之”思想，通过“填表法”或“递归法”，系统地阐述如何构建和求解动态规划模型。经典的案例，如最短路径问题 (Shortest Path Problem) 和背包问题 (Knapsack Problem)，将作为主要示例，帮助读者掌握动态规划的解题思路。 网络分析 (Network Analysis): 网络模型在交通、通信、物流等领域有着广泛应用。本书将介绍图论 (Graph Theory) 的基本概念，如节点、边、路径等。我们将重点讲解最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）以及最大流算法（如Ford-Fulkerson算法）。通过这些算法，读者可以有效地解决网络中的优化问题。 排队论 (Queueing Theory): 现实生活中，许多服务系统都面临着排队问题，如银行柜台、呼叫中心等。本书将介绍排队论的基本模型，包括泊松过程 (Poisson Process) 和指数分布 (Exponential Distribution)，并分析不同排队系统（如M/M/1, M/M/c）的性能指标，如平均等待时间、平均队长等。读者将学习如何运用排队论分析和改进服务系统的效率。 决策分析 (Decision Analysis): 在不确定或风险环境下做出决策是常见的挑战。本书将介绍如何构建决策树 (Decision Trees)，并运用期望值法 (Expected Value Method) 和效用理论 (Utility Theory) 来分析不同决策方案的优劣。此外，还将探讨风险分析的相关概念。 模拟 (Simulation): 对于一些难以用解析方法解决的复杂系统，模拟是一种强大的分析工具。本书将介绍离散事件模拟 (Discrete-Event Simulation) 的基本原理，包括随机数生成、事件列表管理以及系统状态更新。通过实例，读者将了解如何构建和运行模拟模型，以评估系统性能和探索不同设计方案。 本书特点： 概念清晰，逻辑严谨： 各章节内容围绕核心概念展开，数学推导清晰，逻辑性强，便于读者理解。 实例丰富，贴近实际： 大量选取实际应用案例，帮助读者将理论知识与实际问题相结合，提高解决实际问题的能力。 循序渐进，易于掌握： 从基础模型到高级技术，难度逐步提升，适合初学者系统学习。 图文并茂，直观易懂： 采用图示和流程图等多种形式，形象地展示算法过程和模型结构，加深读者理解。 强调建模思维： 不仅关注求解算法，更注重培养读者将实际问题抽象为数学模型的思维能力。 无论您是管理学、经济学、工学、计算机科学等相关专业的学生，还是希望提升自身决策和优化能力的从业人员，本书都将是您学习运筹学的理想之选。通过本书的学习，您将能够运用科学的分析方法，做出更明智、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度在同类教材中算是非常难得的。它不像某些入门书籍那样只停留在理论的表面，而是实实在在地探讨了多种经典算法的内在机制。我印象最深的是关于网络流和动态规划的部分，作者没有满足于仅仅介绍福特-富尔克森算法的流程，而是深入剖析了残余网络、增广路径的构造逻辑，甚至提到了处理大规模问题的启发式方法。阅读这些章节时，我感觉自己不是在“看”书，而是在“做”研究。每当感觉快要迷失在复杂的计算步骤时，总能找到一两句精辟的总结性文字，将我拉回主线。对于那些有一定数学基础，想要在运筹学领域深挖下去的读者来说，这本书绝对是不可多得的“工具书+启发录”。它提供的不仅仅是知识点，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常克制而严谨，几乎没有多余的华丽辞藻，每一个句子都承载着明确的信息量。这对于需要精确理解概念的理工科学习者来说，无疑是一种福音。它在数学符号的使用上也极为规范，无论是矩阵表示还是向量操作，都处理得一丝不苟。我个人对它的“敏感性分析”章节印象深刻，作者通过改变输入参数（如成本、需求量）来观察最优解的变化趋势，这种对模型稳定性的探讨，体现了作者深厚的工程背景。这种严谨性保证了我们在学习过程中不会因为模糊的表述而产生误解，是构建扎实知识体系的基石。

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏这本书的结构设计，它将内容组织得如同一个精心规划的路线图。章节之间的过渡非常自然，前置知识的铺垫做得极其到位，以至于在进入到更高级的主题（比如整数规划的割平面法）时，读者已经有了足够的“肌肉记忆”来理解新算法的必要性。它不是简单地将各种算法罗列在一起，而是构建了一个逻辑递进的学习路径：从描述性模型到优化模型，从静态决策到动态规划，再到不确定性下的决策。这种体系化的编排，使得学习者在合上书本时，能够清晰地看到自己从一个“完全不懂”到“可以独立建模和求解”的完整飞跃，这份成就感远超阅读其他零散资料所能带来的满足。

评分☆☆☆☆☆

我过去尝试过几本号称“实战”的运筹学教材，结果大多是理论陈旧，例子老套得像是上个世纪的案例。但这本书的案例选择非常贴合现代商业和工业场景。从供应链的库存管理优化，到交通信号灯的调度策略，再到机器学习中的特征选择，它巧妙地将运筹学的原理植入到这些前沿领域。更棒的是，它在讲解完模型构建后，常常会附带一段关于如何使用常见软件工具（比如Excel的求解器或者Python的优化库）来实现这些模型的简短指导。这让理论和实践之间的鸿沟被有效地填平了。读完后，我立刻就能尝试将学到的知识应用到我自己的一个项目规划上，这种即时反馈的学习体验是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为初学者量身定做的，它没有上来就堆砌复杂的数学公式和晦涩难懂的理论。相反，作者用非常生动、贴近生活的例子把那些看似高深的优化问题讲得明明白白。比如，在讲解线性规划时，它不是直接抛出标准形式，而是先描绘一个工厂如何安排生产才能利润最大化，这种叙事方式让我很快就能抓住问题的核心。我特别喜欢它在引入新概念时，总会先给出一个直观的几何解释，然后再过渡到代数表达，使得整个学习过程非常顺畅。那些图示做得特别清晰，不同的约束条件边界线是如何围合出可行域的，一目了然。即便是对运筹学一窍不通的纯小白，也能凭借这本书建立起坚实的初步认知框架。它真的做到了“简明”，但绝不是肤浅，而是直指本质的简洁。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆