中国科学院规划教材：运筹学导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李荣钧 著

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 规划教材
• 高等教育
• 理工科
• 科学出版社
• 中国科学院
• 教材
• 导论

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030236524

版次：1

商品编码：10318724

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-03-01

用纸：胶版纸

页数：361

正文语种：中文

编辑推荐

《中国科学院规划教材：运筹学导论》特点：
区别于一般运筹学教材，专门针对管理类专业学生编写；
注重基本原理，更强调分析方法和应用；
配备规划求解Excel上机手册和教学计算软件等教学支持，方便教学。

内容简介

《中国科学院规划教材：运筹学导论》专门针对工商管理类专业本科生和MBA学生编写，在内容和表述方式上都做了较大的改进，略去了对工商管理类学生过难且不够实用的非线性规划、动态规划和排队论等内容，而对线性规划、整数线性规划、图论与网络分析、对策论和决策论等基本内容做了适当的扩充，如线性规划的常规一对偶算法、整数规划的混合型整数切割方程、网络分析的Floyd算法、对策论的二人非零和对策及多人对策、决策论的现代效用理论、预测论的时间序列分析等。同时，《中国科学院规划教材：运筹学导论》增加了20世纪80年代以后迅速发展起来的多准则决策分析，包括多属性决策、多属性群决策、多目标决策、DeNovo系统设计和系统模拟技术等内容。《中国科学院规划教材：运筹学导论》在光盘中给出了规划求解Excel上机手册，同时专门设计并开发了运筹学教学计算软件，相信会给使用《中国科学院规划教材：运筹学导论》的老师和学生带来诸多方便。《中国科学院规划教材：运筹学导论》配备多媒体课件和操作软件，方便教学。论述深入浅出，在注重基本原理的同时，更强调分析方法和应用，既可作为工商管理学院各专业和MBA研究生的运筹学教材，也可作为其他相关专业高年级本科生和研究生的参考教材，还可作为从事管理科学或系统科学理论研究及应用实践的专业人员的工具书和重要的参考资料。

目录

前言
第一章 绪言
1.1 运筹学的产生与发展
1.2 运筹学的科学性与艺术性
1.3 运筹学的方法论
1.4 数学模型与定量分析
第二章 线性规划
2.1 线性规划的数学模型
2.2 双变量线性规划的图解方法
2.3 线性规划的标准形式
2.4 常规单纯形
2.5 对偶单纯形
2.6 常规-对偶算法（广义单纯形）
2.7 改进单纯形
2.8 线性规划的对偶理论
2.9 灵敏度分析
2.10 参数线性规划
第三章 运输模型与分配问题
3.1 运输问题的数学模型
3.2 运输问题表上作业法
3.3 附加条件的不平衡运输问题
3.4 分配问题
第四章 整数线性规划
4.1 整数线性规划问题及模型
4.2 分枝定界法
4.3 割平面法
4.4 0-1型整数线性规划
第五章 图论与网络分析
5.1 图论基础
5.2 最小树问题
5.3 最短路问题
5.4 最大流问题
第六章 网络计划技术
6.1 工程网络图
6.2 关键路线（CPM）
6.3 网络优化
6.4 PERT网络时间估计
第七章 存储论
7.1 存储论基本知识
7.2 确定性存储模型
7.3 随机性存储模型
第八章 对策论
8.1 引言
8.2 矩阵对策
8.3 二人非零和对策
8.4 多人对策
8.5 微分对策
第九章 决策论
9.1 决策的基本概念
9.2 现代效用理论
9.3 不定型决策分析
9.4 风险型决策分析
9.5 序贯型决策分析
9.6 贝叶斯决策分析
第十章 多属性决策分析
10.1 多属性决策基本概念与数据整理技术
10.2 基数型多属性决策方法
10.3 序数型多属性决策方法
10.4 层次分析法
10.5 小结
第十一章 多属性群决策分析
11.1 选举函数和福利函数
11.2 群效用函数
11.3 多属性群决策方法
第十二章 多目标决策分析
12.1 多目标线性规划
12.2 目标规划法
12.3 多目标折中规划
第十三章 从系统优化到优化系统
13.1 系统优化与优化系统
13.2 De Novo规划
第十四章 系统模拟技术
14.1 系统模拟概论
14.2 随机数和蒙特卡罗模拟
14.3 模拟中的统计分析
14.4 计算机通用模拟系统（GPSS）
第十五章 预测：时间序列分析
15.1 线性变动序列分析
15.2 非线性变动序列分析
15.3 周期变动序列分析
15.4 随机变动序列分析
主要参考文献

精彩书摘

第一章 绪言
1.1 运筹学的产生与发展
运筹学在商业活动与行政事务中的早期应用可追溯到几个世纪以前，但是系统的运筹学理沦起源于第二次世界大战期间。最初是英国军方为了最大限度地利用已经十分短缺的战争资源，召集了一批科学家与工程技术人员共同筹划作战物资的分配问题。英国军方的这一举动很快引起了美国军方的重视，类似的研究小组在美国三军机构中相继成立，并开发出一套相对完整的新技术，用以指导协约国方面在战略上和战术上的各种军事行动。许多诺贝尔奖金获得者都为运筹学的建立与发展做出过重要的贡献。其中，最早投人运筹学研究的诺贝尔奖金获得者是美国物理学家Blackett。他领导了第一个以运筹学命名的研究小组。由于该小组的成员来自各个方面，既有物理学家，也有经济学家、数学家、社会学家和心理学家，因而该小组被人们戏称为Blackett马戏团。由此可以看出，运筹学是一门应用性极强的交叉科学。
由于运筹学技术在第二次世界大战中的成功运用，它与许许多多受战争推动而产生的其他科学技术一样，在战争结束后立即引起了民间组织和商业机构的浓厚兴趣。因为随着社会工业化程度的逐步提高，各种生产组织和商业机构变得越来越庞大，与之相关的管理决策问题也变得越来越复杂，过去那种凭直观、感觉、经验决策的方式已几乎不再可能。企业家们迫切需要一种定量分析的技术来帮助他们正确处理日益复杂的经济决策问题。于是，运筹学技术很快被运用到民间组织和商业机构的管理决策中，且由于其影响之大、应用之广，以至于在民间应用的特定环境中，运筹学这一带有军事色彩的专业术语被代之以管理科学这一颇具现代气息的新名词。
……

前言/序言

　　运筹学是用定量分析技术为管理决策提供科学依据的一门新兴学科，是管理类专业本科生、研究生和MBA研究生的学位课程。我国多数理工科院校将其列为经济管理或系统工程专业学生的必修课程。
　　国内目前流行的运筹学教材很多，但内容和表述方式都大同小异，且存在以下两方面的基本问题。一是由于我国早期的运筹学工作者大多来自数学专业，故编写的运筹学教材侧重于数学原理和方法的论述，不太适合工科院校学生尤其是工商管理学院学生和MBA研究生的特点与要求。二是教材的内容比较陈旧，虽然部分教材已经做了修订，但知识更新的速度较慢，跟不上新兴学科的发展步伐。为此，我们在参考美国多种最新版运筹学教材的基础上编著了本书。本书在内容和表述方式上都做了较大程度的改进。
　　与目前流行的运筹学教材不同，本书略去了一般运筹学教材中常见的非线性规划、动态规划和排队论等内容。这些内容相对较难，且自成体系，已经超出了工商管理学院学生的正常学习范畴。如果需要的话，应作为选修课程单独讲授，不宜混编在运筹学基础教材中。此外，动态规划因“无后效性”和“维数障碍”而在实际应用中有较大的局限性，未列人本书。本书根据需要对线性规划、整数规划、图论与网络分析、对策论和决策论等运筹学基本内容做了适当的扩充，如线性规划的常规一对偶算法、整数规划的混合型整数切割方程、网络分析的Floyd算法、对策论的二人非零和对策及多人对策、决策论的现代效用理论、预测论的时间序列分析等。同时，鉴于现行运筹学教材对作为运筹学核心内容的现代决策理论与方法介绍甚少，一般只涉及单一准则的决策分析，我们增加了20世纪80年代以后迅速发展起来的多准则决策分析，包括多属性决策、多属性群决策、多目标决策、DeNovo系统设计和系统模拟技术等内容。这些内容难度不大，反映了国际学术界在运筹学理论与方法上的新观念和新观点，对开拓工商管理学院学生和MBA研究生的思维与视野大有裨益。
　　考虑到运筹学方法的计算比较繁琐，在实际应用中离不开计算机的辅助与支持。虽然这方面的专业软件在国际上早已商品化，但目前在国内能够见到的运筹学应用软件仍为数不多。鉴于Excel是视窗系统中最常用的数据处理程序，本书在光盘中给出了规划求解Excel上机手册。同时，为了有效配合本书的讲解与学习，我们还专门设计并开发了相应的教学计算软件和多媒体课件，相信会给使用本书的老师和学生带来诸多方便。

运筹学导论：决策科学的基石与前沿探索 本书并非《中国科学院规划教材：运筹学导论》的任何版本或续篇，而是一部独立、全面、深入探讨现代运筹学原理、方法与应用的学术专著。 旨在为不同背景的学习者，无论是在工程、管理、经济、计算机科学还是应用数学领域，构建一个坚实而系统的运筹学知识体系，并引导他们洞察该学科的最新发展趋势。 运筹学，作为一门运用数学模型和优化技术来辅助复杂系统决策的科学，在信息爆炸和资源日益稀缺的当代社会中，其重要性无与伦比。本书从最基本的数学工具入手，逐步构建起一个从理论到实践的完整框架。 第一部分：运筹学基础与数学建模 本部分着重于奠定坚实的理论基础，强调“建模思维”的培养。 第一章：运筹学的视野与学科定位 本章首先界定运筹学的核心概念——即在给定约束条件下，如何实现目标函数的最大化或最小化。我们将历史追溯至二战时期的军事应用，探讨其如何演变为现代企业管理、物流优化和人工智能决策的核心驱动力。内容将涵盖运筹学与其他学科（如系统工程、决策科学、数据科学）的交叉与区别，强调其作为“决策科学”的本质属性。同时，将引入对不确定性、复杂性和动态性的初步认识，为后续章节中更高级模型的引入做铺垫。 第二章：线性代数与凸分析回顾 运筹学的大部分经典模型建立在线性规划的基础上，因此，对线性代数知识的熟练掌握至关重要。本章将精炼性地回顾必要的数学背景，包括向量空间、矩阵运算、特征值分解等。更关键的是，我们将深入讲解凸集、凸函数以及超平面等概念，这些是理解线性规划可行域几何意义以及非线性规划收敛性的关键。我们将避免冗长的纯数学证明，而是侧重于这些概念在模型结构解释上的实用价值。 第三章：线性规划的构建与求解 线性规划（LP）是运筹学的核心基石。本章将从实际问题的提炼开始，例如资源分配、产品混合等，引导读者进行规范化的数学建模。我们将详细介绍标准形式、松弛变量、剩余变量的含义。在求解方法上，本书将详尽阐述单纯形法的代数和几何解释，包括如何进行基变量的变换、如何识别最优解、退化问题以及大M法和两阶段法在处理不可行起始点的应用。此外，还将引入对偶理论——解释对偶变量（影子价格）在经济决策中的意义，这是从数学模型到商业洞察力的重要桥梁。 第四章：网络流模型与应用 网络流是解决许多连接性、流通过程问题的强大工具。本章将涵盖基础的网络流模型，包括最大流最小割定理、最短路径问题（如Dijkstra算法与Bellman-Ford算法的比较和适用场景）、最小费用最大流等。本书将重点分析这些模型在交通网络设计、通信路由、项目管理（如PERT/CPM）中的具体应用案例，强调网络拓扑结构如何影响优化目标。 第二部分：进阶优化理论与算法 在掌握了线性规划之后，本部分将拓宽视野至处理更复杂的约束条件和目标函数形式。 第五章：整数规划与组合优化 现实世界中的许多决策变量必须取整数（如“是否建造工厂”或“派送多少辆卡车”）。本章将探讨整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）的挑战性，并介绍求解技术。重点将放在分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane）的原理和实践，解释为何整数规划的求解难度远高于线性规划。我们将分析背包问题、指派问题和旅行商问题（TSP）的数学表述，并介绍启发式算法（如贪婪算法和局部搜索）在处理大规模组合优化问题时的有效性。 第六章：非线性规划概述 当约束条件或目标函数包含非线性项时，问题进入非线性规划（NLP）的范畴。本章将区分凸性与非凸性NLP。对于凸优化问题，我们将介绍拉格朗日乘子法、KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件作为最优性判据，并讨论梯度下降法、牛顿法等无约束优化算法在实际中的应用。对于非凸问题，我们将探讨其局部最优解的陷阱以及全局优化方法的局限性。 第七章：动态规划与序列决策 动态规划（DP）关注的是一系列相互依赖的决策问题，强调“最优子结构”和“重叠子问题”。本章将通过经典的例子，如多阶段资源分配、最短路径的动态规划解法等，阐述DP的核心思想——自底向上的迭代求解过程。我们将对比DP与贪婪算法在处理序列决策时的差异，并简要介绍其在控制理论中的应用基础。 第三部分：运筹学在不确定性环境下的应用 现实世界很少是完全确定的，本部分将聚焦于如何利用概率和统计工具来处理模型中的随机性。 第八章：排队论基础与服务系统分析 排队论是研究等待现象的数学工具。本章将介绍排队系统的基本要素（到达过程、服务过程、系统容量），并深入分析马尔可夫链在排队模型（如M/M/1, M/G/c）中的应用。我们将重点讲解系统性能指标的计算（如平均等待时间、系统繁忙度），并讨论如何利用这些指标来优化服务资源配置，平衡顾客满意度和运营成本。 第九章：随机规划与决策树 随机规划用于处理模型参数服从已知概率分布的情况。本章将区分两阶段随机规划（Two-Stage Stochastic Programming）和多阶段随机规划的概念，重点讲解如何建立合适的“应急决策”来应对未来可能发生的不确定性事件。同时，我们将引入决策树模型，作为一种直观地分析具有风险和不确定性的多阶段决策路径的有效工具。 第十章：仿真优化方法 当分析模型过于复杂、难以解析求解（如复杂的供应链系统或金融模型）时，计算机仿真成为必要的手段。本章将介绍离散事件仿真（DES）的基本原理，包括系统的状态定义、事件调度机制和随机数生成。更进一步，我们将探讨基于仿真的优化（Simulation Optimization）方法，例如利用强化学习的原理或随机搜索算法，在仿真环境中寻找最优的系统参数配置。 总结与展望 本书的最后部分将回归到运筹学的宏观视角，探讨其在现代工业和科技中的前沿应用，例如大规模机器学习的优化算法、智慧城市规划中的交通流控制，以及复杂供应链网络的韧性设计。本书旨在培养读者将任何实际问题转化为数学模型，并运用恰当的运筹学工具求解的能力，使之成为未来决策者不可或缺的利器。 本书的结构设计力求逻辑清晰，由浅入深，理论阐述与实际案例紧密结合，强调读者动手建模和求解的实践能力。它提供了一个独立于任何特定规划系列的、全面且深入的运筹学学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计简直太用心了，封面采用了一种低调又不失专业感的深蓝色，文字排版非常清晰、专业。拿到手里就能感受到它作为“中国科学院规划教材”的份量感，纸张质量也很好，翻阅起来手感非常舒适，不会有廉价感。作为一名初学者，我尤其看重教材的易读性。这本书的叙事方式非常流畅，作者似乎很懂得如何引导没有基础的读者进入复杂的运筹学世界。它没有一开始就抛出晦涩难懂的数学公式，而是通过一系列生动贴近实际生活的例子来阐述基本概念，比如资源分配、生产调度这类问题，让抽象的理论变得具体可见。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了我的畏难情绪，让我在学习过程中能保持较高的积极性。尤其是一些复杂的优化模型，它会用图文结合的方式进行拆解，即便是初次接触，也能大致把握其核心逻辑。这种对读者体验的关注，使得这本书在众多教材中脱颖而出，绝对是为教学和自学量身打造的精品。

评分☆☆☆☆☆

从编辑排版的角度来看，这本书的维护和更新似乎做得非常到位。尽管内容是高度理论化的，但排版上却做了大量优化以适应现代阅读习惯。图表的质量非常高，无论是流程图、网络图还是矩阵表示，都清晰锐利，没有出现任何模糊或错位的现象，这在很多专业教材中是难以保证的。此外，书中对某些历史背景和关键人物的介绍虽然简短，却恰到好处地点明了知识点的来龙去脉，让学习过程不再枯燥，增添了一丝人文色彩。整体来看，这本书的价值远超其作为一本教科书的范畴，它更像是一本系统性的、经过精心打磨的工具书，无论是在课堂上作为主教材，还是在工作后作为案头参考，都能提供稳定而可靠的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上的把握简直恰到好处，对于入门者来说，它提供了坚实的理论基础，但又避免了过度陷入高深的数学推导而让人望而却步。我特别欣赏它在章节布局上的匠心独运，理论知识的介绍总是紧跟着实际应用的案例分析。比如，在讲解线性规划时，它不仅仅停留在单纯的单纯形法，而是会拓展到如何利用软件工具（虽然没有具体软件名，但提到了建模思路）来求解大型问题，这对于我们未来进入实际工作环境至关重要。作者在处理经典算法时，对每一步的逻辑推演都交代得十分清楚，即使是像分支定界法这类相对复杂的算法，也能通过清晰的流程图和具体的数值演示被彻底消化。这种实用主义的教学导向，确保了学习者不仅知道“是什么”，更明白“为什么”以及“怎么用”，真正做到了理论与实践的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，体现了老一辈科学家的那种求真务实的态度。用词精确、逻辑性极强，几乎找不到任何模棱两可的表述，这对于学习科学严谨的学科来说是至关重要的品质。每一个定义、每一个定理的阐述都力求完美无瑕。我个人感觉，这本书的难度设置是偏向高标准的，它期望读者能投入足够的时间和精力去啃读，而不是期望通过快速翻阅就能掌握。比如，在涉及灵敏度分析和对偶理论的部分，它要求读者必须具备扎实的代数基础才能完全领悟其精髓。对于希望未来继续深造或从事相关研究工作的读者而言，这种高标准的严谨性反而是最大的财富，因为它为你构建了一个牢不可破的知识框架，后续学习其他进阶课程时会感到异常轻松。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书在数学建模的思维训练方面投入了大量篇幅。它不仅仅是知识的搬运工，更像是一位经验丰富的导师在手把手地教导我们如何“思考”一个实际问题。很多教材只关注如何套用公式求解，而这本书却花费了大量篇幅引导读者如何从一个复杂的现实场景中抽象出数学模型，如何设定目标函数和约束条件，这才是运筹学的核心魅力所在。它在案例选择上也很有眼光，涵盖了物流、金融、生产制造等多个领域，拓宽了我们对运筹学应用边界的认知。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“挑战性思考题”，这些题目往往需要综合运用前几章的知识点，迫使我们跳出书本的框架去独立构思解决方案，极大地锻炼了我的分析和解决问题的能力。