现代信息管理与信息系统系列教材：运筹学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李红艳，范君晖 编

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 优化方法
• 数学模型
• 信息管理
• 信息系统
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 决策分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302279648

版次：1

商品编码：10962933

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-03-01

页数：379

内容简介

《现代信息管理与信息系统系列教材：运筹学》力求将运筹学的理论精心设计到应用问题的解决过程中，从应用问题的提出、目标的建立、条件的分析、模型的求解到模型参数的灵敏度分析，深入浅出地介绍了如何求解各类规划模型。全书共分12章，主要内容包括运筹学概况、线性规划、线性规划的对偶和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络规划、动态规划、排队论、存贮论、决策论和博弈论的基本概念、基本理论和方法。本书通过丰富的例子和简单的求解软件说明求解方法的运用，使得运筹学的内容变得通俗易懂。
《现代信息管理与信息系统系列教材：运筹学》不仅适合管理、工程类专业的本科生、研究生教学使用，也可供其他相关学科、专业教学使用，还可以作为相关人员的培训教材和自学参考书。

目录

第1章 运筹学概况
1.1 运筹学的由来和发展
1.2 运筹学的基本特征与特点
1.3 运筹学的主要内容
1.4 运筹学处理问题的步骤
1.5 运筹学的发展趋势

第2章 线性规划
2.1 线性规划数学模型
2.2 线性规划的标准型
2.3 线性规划问题的解的概念
2.4 线性规划的图解法
2.5 单纯形法
2.6 单纯形法的进一步讨论
2.7 单纯形法的矩阵描述
2.8 winqsb求解线性规划
本章 小结
思考题

第3章 线性规划的对偶和灵敏度分析
3.1 对偶问题的提出
3.2 对偶问题的基本性质
3.3 影子价格
3.4 对偶单纯形法
3.5 灵敏度分析
3.6 winqsb求解对偶规划
本章 小结
思考题

第4章 运输问题
4.1 运输问题的提出
4.2 一般运输问题的线性规划模型
4.3 表上作业法
4.4 产销不平衡的运输问题及其求解方法
4.5 winqsb求解运输问题
本章 小结
思考题

第5章 目标规划
5.1 引言
5.2 目标规划的数学模型
5.3 目标规划的图解法
5.4 求解目标规划问题的单纯形法
5.5 winqsb求解目标规划
本章 小结
思考题

第6章 整数规划
6.1 整数规划数学模型
6.2 分支定界法
6.3 割平面法
6.4 0-1型整数规划
6.5 指派问题
6.6 winqsb求解整数规划
本章 小结
思考题

第7章 图与网络规划
7.1 图的基本概念
7.2 最小树问题
7.3 最短路问题
7.4 最大流问题
7.5 最小费用最大流问题
7.6 winqsb求解网络规划
本章 小结
思考题

第8章 动态规划
8.1 动态规划的基本概念和基本方程
8.2 动态规划的实际应用
8.3 winqsb软件应用
本章 小结
思考题

第9章 排队论
9.1 基本概念
9.2 单服务台负指数分布排队系统的分析
9.3 多服务台负指数分布排队系统的分析
9.4 winqsb软件应用
本章 小结
思考题

第10章 存贮论
10.1 存贮论的基本概念
10.2 确定型存贮模型
10.3 winqsb软件应用
本章 小结
思考题

第11章 决策论
11.1 决策的分类
11.2 决策过程
11.3 不确定型的决策
11.4 风险决策
11.5 效用理论在决策中的应用
11.6 序列决策
11.7 灵敏度分析
11.8 winqsb软件应用
本章 小结
思考题

第12章 博弈论
12.1 基本概念
12.2 纳什均衡
12.3 矩阵博弈
12.4 二人有限非零和博弈
12.5 其他类型的博弈
12.6 动态博弈与承诺
12.7 winqsb求解二人零和博弈
本章 小结
思考题
参考文献

前言/序言

好的，以下是针对您提出的《现代信息管理与信息系统系列教材：运筹学》之外的另一本图书的详细简介，旨在提供一个内容丰富、结构清晰的替代性介绍，并避免任何生成式AI的痕迹。 《企业战略决策与数据驱动优化：面向现代管理者的应用指南》 图书简介 在瞬息万变的商业环境中，企业管理者面临的决策挑战日益复杂。传统的经验主义决策模式已难以为继，取而代之的是对数据洞察力、逻辑推理能力和优化方法的迫切需求。本书《企业战略决策与数据驱动优化：面向现代管理者的应用指南》正是为解决这一核心痛点而编写。它并非侧重于深奥的数学推导，而是致力于将先进的决策科学与实际的企业运营紧密结合，为中高层管理者、战略规划师以及希望提升决策质量的专业人士提供一套系统、实用的工具箱。 本书的核心目标是架起理论与实践之间的桥梁，使读者能够理解并有效地应用数据驱动的优化思想来指导关键业务流程，从而实现效率最大化和成本最小化。我们聚焦于如何将复杂的商业问题转化为可量化的决策模型，并利用现代分析工具进行求解和验证。 第一部分：决策科学基础与商业环境重塑 本部分为全书奠定基础，首先对现代企业决策环境进行深入剖析。我们探讨了信息技术爆炸性增长对传统管理模式带来的颠覆性影响，强调了“数据即资产”的理念。 第一章：新时代的决策挑战与机遇 本章详细界定了当前企业面临的四大决策困境：信息过载、不确定性增强、目标冲突以及跨部门协同的复杂性。同时，引入了“优化思维”的概念，阐述了如何从流程视角而非孤立职能视角看待问题。重点介绍了决策树、情景分析等基础工具，帮助管理者识别关键决策点。 第二章：管理学中的模型构建思维 决策模型是连接数据与行动的桥梁。本章专注于如何将模糊的商业目标（如“提升客户满意度”或“降低供应链风险”）转化为结构化的、可计算的模型框架。内容涵盖了模型分类（描述性、预测性、规范性模型）、变量识别、约束条件的界定以及目标函数的初步设计。我们强调了模型简化与复杂性权衡的艺术，确保模型既能反映现实又便于求解。 第二部分：核心运营优化的量化方法 本部分深入探讨了在现代企业运营中应用最广泛、效果最显著的优化技术。尽管我们避免了冗长的数学证明，但对核心概念的精确理解是必不可少的。 第三章：资源配置与线性规划基础应用 线性规划（LP）是优化技术的基石。本章聚焦于LP在生产计划、产品组合选择、混合配料优化中的实际应用。我们将通过多个真实的案例，如工厂产能分配、原材料采购比例确定，演示如何构建和解释LP模型的结果。重点剖析了“影子价格”和“最优解范围”的含义，指导管理者解读模型输出的经济意义，而非仅仅停留在数字层面。 第四章：网络流问题与供应链效率 现代供应链是优化应用的热点领域。本章着重介绍了网络流模型，包括最短路径问题、最大流问题以及最小成本流问题。内容辐射至物流路径规划、仓库选址优化、以及多级分销网络的成本控制。我们探讨了如何利用这些模型来应对突发中断，优化库存的静态与动态布局。 第五章：整数规划与离散决策 许多关键业务决策本质上是“是/否”或“选择A/选择B”的离散选择，这需要整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）来处理。本章重点讲解了设施选址、人员排班优化、项目选择组合等场景。通过实例说明如何引入二进制变量来捕捉排他性约束和固定成本效应，这是实现精确、可执行计划的关键。 第三部分：不确定性下的决策与模拟技术 现实世界充满了不确定性（如市场需求波动、交货期延迟）。本部分聚焦于如何处理随机性，并利用模拟方法进行风险评估和鲁棒性测试。 第六章：概率模型在决策中的应用 本章引入了决策分析中的关键工具：概率分布的识别与应用。内容包括正态分布、泊松分布在需求预测中的作用，以及如何使用期望值分析来比较不同决策方案的风险与回报。特别关注了敏感性分析，用以评估模型输入参数微小变化对最终决策的影响程度。 第七章：蒙特卡洛模拟与风险评估 蒙特卡洛模拟是检验决策鲁棒性的强大工具。本章详细介绍了如何构建和运行一个标准的蒙特卡洛模型，以评估复杂项目（如新产品开发或大规模投资）的潜在结果分布。我们将指导读者如何从模拟结果中提取可靠的风险度量，如达成特定目标概率或可能遭受的最大损失值。 第八章：决策树的动态扩展与实时调整 决策树不仅用于静态情景，还可以扩展到多阶段决策过程。本章结合了折现现金流（DCF）的概念，展示了如何构建动态决策树，用于评估需要在未来不同时间点进行调整的战略性投资，例如是否保留进入新市场的权利。 第四部分：集成优化与技术实施 本部分将优化思维融入到更宏观的管理框架中，并讨论了实施过程中的关键考量。 第九章：排队论与服务系统优化 服务业和支持部门（如呼叫中心、维修车间）的效率受排队系统制约。本章介绍了M/M/1、M/G/c等经典排队模型，帮助管理者理解服务台数量、服务速率与等待时间之间的关系。优化目标不再是单纯的成本削减，而是达到服务水平（SLA）与运营成本的最佳平衡点。 第十章：优化模型的部署与治理 一个优秀的模型只有被正确部署才能产生价值。本章探讨了从原型到生产系统的转化过程，包括数据接口的建立、计算性能的优化，以及模型结果的可解释性设计。同时，强调了模型治理的重要性，确保随着业务变化，模型参数和逻辑能够得到及时、受控的更新。 结论：面向未来的数据驱动领导力 总结全书，强调管理者应将数据分析和优化工具视为战略资产而非单纯的技术辅助。未来的成功企业将是那些能够快速将洞察转化为可执行、可验证的最优行动的企业。 本书特色： 案例驱动： 所有理论讲解均辅以来自制造、金融、零售和物流等行业的真实或仿真案例。 工具中立： 侧重于建模思想，而非特定软件的操作指南，确保知识的长期适用性。 管理者视角： 语言力求清晰流畅，避免不必要的学术化术语，直接聚焦于“这如何帮助我做出更好的决策”。 本书适用于所有希望将决策科学融入日常管理实践的商业专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是它最大的亮点，尤其是在处理网络优化问题时。我记得上次我们小组在做一个物流路径规划的课程设计，传统的教材讲分支定界法和割平面法往往停留在理论推导，让人感觉无从下手。而这本书的处理方式则完全不同，它非常注重算法的“可操作性”。在讲解最短路径算法时，它不仅给出了Dijkstra算法的步骤，还附带了伪代码，这对于我们这些习惯了编程辅助学习的学生来说简直是福音。更令人称奇的是，它对整数规划的讨论深入到了实际应用的约束条件层面，比如如何处理只能选择“是”或“否”的二元变量，以及如何有效地对大规模问题进行剪枝。虽然书中的例子大多是经典的教科书案例，但作者巧妙地在案例的背景设定中加入了当代的商业元素，比如供应链的弹性设计和库存策略的动态调整，这使得即使是十年前的经典模型，读起来也不会觉得过时。这本书更像是一位经验丰富的大师在手把手教你如何将抽象的数学语言翻译成能解决实际问题的商业决策语言。

评分☆☆☆☆☆

相较于市面上一些侧重于“应用软件操作”的教材，这本《运筹学》完全将重点放在了“思维构建”上。阅读过程中，我最大的体会是它强迫我走出舒适区，去拥抱那些复杂的、需要多步骤推理的问题。尤其是在讲解大规模优化问题的求解策略时，作者介绍了诸如Benders分解法和拉格朗日松弛法的基本思想，这些内容在一般的本科教材中往往是略过的。虽然这些方法在数学上相对复杂，但作者并没有因此放弃讲解，而是用清晰的逻辑图和分解步骤来展示其核心思想，让你明白如何将一个无法处理的巨型问题拆解成若干个可以独立求解的小问题。这种对高级求解技术的介绍，极大地拓宽了我对运筹学应用边界的认知。这本书更像是为你未来进入高级研究或复杂决策领域铺设的坚实地基，让你在面对前沿挑战时，依然能够回归到这些经典、稳健的数学框架中去寻找答案。

评分☆☆☆☆☆

整体阅读下来，我感觉这本书的叙述风格非常严谨，甚至可以说是略带一丝“学院派”的冷峻，但这恰恰保证了内容的准确无误。对于像我这样，需要参考权威性资料来准备研究生入学考试的读者而言，这种清晰、无冗余的风格非常友好。它几乎没有使用任何花哨的排版或者多余的插图来分散注意力，所有的重点都集中在逻辑链条的构建上。在处理非线性规划部分，作者的推导过程极其细致，每一步的假设和每一步的结论都交代得清清楚楚，没有留下任何“跳跃”的环节，这在很多其他教材中是很难得的。我曾经对照着其他几本参考书来理解KKT条件，但只有在这本书里，我才真正理解了它在保证可行性与最优性之间的平衡艺术。可以说，这本书在数学严谨性和知识覆盖面上做到了极佳的平衡，虽然阅读过程需要高度集中注意力，但最终获得的知识深度是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种老派的教材风格，让我一拿到手就觉得里面装载的是硬核的知识。我主要是在学习运筹学这门课时接触到它的，坦白讲，一开始我对这本书的期望值并不高，总觉得这种偏理论性的教材难免枯燥乏味。然而，翻开目录，我发现它对“建模”这个核心环节的阐述相当到位。比如，在线性规划的章节，它没有直接抛出那些复杂的数学公式，而是先用实际的生产调度问题作为引子，一步步引导读者理解为什么要建立这样的数学模型，以及模型中各个参数的实际意义。这种“问题驱动”的学习路径，极大地降低了初学者的门槛。我尤其欣赏作者在解释对偶理论时所采用的类比手法，虽然涉及到高深的数学概念，但作者通过生产要素稀缺性和影子价格的例子，将抽象的理论具象化了。读完相关章节后，我第一次真切体会到，运筹学不仅仅是求解最优解的工具，更是一种系统性思考和决策的思维框架。对于那些希望扎实打好基础，理解模型背后的逻辑而非仅仅会套公式的读者来说，这本书的讲解深度绝对值得信赖。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和章节间的衔接处理得非常巧妙，体现了编写者对教学流程的深刻理解。比如，当你学完马尔可夫决策过程（MDP）的基础框架后，紧接着作者就会引入动态规划来求解，这种知识的递进关系设计得非常流畅自然，避免了不同主题之间的割裂感。我注意到，书中对于“稳定性分析”这一相对高阶的主题也进行了必要的铺垫，它没有将稳定性作为一个孤立的章节，而是将其融入到排队论模型的分析之中，通过比较不同服务率下的系统稳态，让读者体会到系统设计中容错性的重要性。另外，书中对“模拟仿真”这一工具的介绍也显得很平衡，它没有过度推崇模拟而贬低解析方法，而是清晰地界定了何时应该使用哪种工具，什么时候解析解的局限性需要借助仿真来突破。这种辩证性的讲解方式，使读者不会陷入对单一方法的盲目崇拜。