普通高等学校研究生教材：运筹学与最优化方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴祈宗 等 著

图书标签:

• 运筹学
• 最优化方法
• 研究生教材
• 高等教育
• 数学建模
• 优化算法
• 线性规划
• 非线性规划
• 凸优化
• 运筹学方法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111409465

版次：2

商品编码：11189307

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等学校研究生教材

开本：16开

出版时间：2013-03-01

内容简介

　　《普通高等学校研究生教材：运筹学与最优化方法（第2版）》主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、网络计划及智能优化计算简介等内容。这些内容是管理类、经济类研究生应具备的必要知识。作为教材，本书内容着重阐述基本思想、理论和方法，力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。每一章末配置了适当的习题，便于读者理解、消化书中的内容。为了便于教师的教学，编者把多年教学中积累的教学课件做成光盘，随书奉献给读者，特别是教师，仅供参考。
　　《普通高等学校研究生教材：运筹学与最优化方法（第2版）》可作为管理类、经济类专业及大多数工科类硕士研究生的教材，也可作为应用数学、计算数学及管理科学与工程专业本科高年级学生的教材或教学参考书。对于希望了解、认识及应用运筹学的各类人员也有一定的参考价值。

目录

前言
第1章 运筹学思想与运筹学建模
1.1 运筹学的特点及其应用
1.2 运筹学建模
1.3 基本概念和符号
习题

第2章 基本概念和基本理论
2.1 数学规划模型的一般形式
2.2 凸集、凸函数和凸规划
2.3 多面体、极点和极方向
习题

第3章 线性规划
3.1 线性规划模型
3.2 线性规划的单纯形法
3.3 线性规划的对偶问题
3.4 灵敏度分析
习题

第4章 最优化搜索算法的结构与一维搜索
4.1 常用的搜索算法结构
4.2 一维搜索
习题

第5章 无约束最优化方法
5.1 最优性条件
5.2 最速下降法
5.3 牛顿法及其修正
5.4 共轭梯度法
5.5 变尺度法
5.6 直接搜索算法
习题

第6章 约束最优化方法
6.1 Kuhn Tucker条件
6.2 既约梯度法及凸单纯形法
6.3 罚函数法及乘子法
习题

第7章 目标规划
7.1 目标规划模型
7.2 目标规划的几何意义及图解法
7.3 求解目标规划的单纯形法
习题

第8章 整数规划
8.1 整数规划问题的提出
8.2 整数规划解法概述
8.3 分枝定界法
8.4 割平面法
8.5 0-1规划的隐枚举法
8.6 分派问题及解法
习题

第9章 网络计划
9.1 网络图
9.2 关键路线与时间参数
9.3 网络的优化
习题

第10章 层次分析法
10.1 层次分析法的基本过程
10.2 层次分析法应用中若干问题的处理
10.3 应用举例
习题

第11章 智能优化计算简介
11.1 人工神经网络与神经网络优化算法
11.2 遗传算法
11.3 模拟退火算法
11.4 神经网络权值的混合优化学习策略
11.5 应用举例
参考文献

前言/序言

运筹学与最优化方法（第2版） 教材名称： 普通高等学校研究生教材：运筹学与最优化方法（第2版） 简介： 本书是一部面向普通高等学校研究生层次的经典教材，旨在系统、深入地介绍运筹学领域的核心理论、基本模型以及前沿的优化方法。在第一版成功的基础上，第二版进行了全面的修订与扩充，力求在保持理论严谨性的同时，紧密结合现代工业、管理、工程及信息科学等领域的实际需求，体现出运筹学学科的最新发展动态。 本书的编写遵循由浅入深、循序渐进的原则，结构清晰，逻辑严密，内容翔实，力求使读者不仅掌握扎实的理论基础，更能熟练运用这些工具解决复杂的实际问题。 第一部分：基础理论与经典模型 本部分奠定了运筹学分析的数学基础，是理解后续高级主题的关键。 第一章：运筹学导论与数学预备 本章首先阐述了运筹学的定义、发展历程及其在现代决策科学中的地位。重点回顾了研究生阶段必须掌握的数学基础，包括线性代数中关于矩阵、向量空间、特征值分解的复习，以及实分析中关于凸集、凸函数的基本性质。这些预备知识为后续优化问题的表述和求解提供了必要的数学语言。本章强调了从实际问题抽象出数学模型的重要性，通过若干案例展示了运筹学思维的全局观。 第二章：线性规划（Linear Programming, LP） 线性规划是运筹学的基石。本章深入探讨了线性规划的数学模型构建、标准形式与图解法（针对二元情况）。核心内容聚焦于单纯形法（Simplex Method）的详细推导与几何意义解释，包括大M法、两阶段法等求解初始可行解的策略。此外，本章详尽讨论了对偶理论及其在敏感性分析（参数规划）中的应用，分析了影子价格的经济学含义，以及最优解的非唯一性、无界性、无可行解等特殊情况的处理方法。 第三章：网络流模型 网络流是运筹学在图论领域的重要应用。本章介绍了网络流问题的基本概念，包括流的保守性、容量约束等。核心内容涵盖最大流最小割定理的证明与应用，以及最小费用最大流问题（MCMF）的求解算法，例如基于增广路径和势能的改进算法。本章还涉及最短路径问题（如Dijkstra、Bellman-Ford算法的深入分析）、最小生成树以及更复杂的网络结构问题，如多商品流问题引言。 第二部分：整数规划与组合优化 当决策变量必须取整数值时，问题进入整数规划（Integer Programming, IP）的范畴，这通常比线性规划更具挑战性。 第四章：整数规划（Integer Programming, IP） 本章系统介绍了各种整数规划的类型，包括纯整数规划、混合整数规划和二元/逻辑整数规划。重点讲解了求解整数规划的经典方法——割平面法（Cutting Plane Method）的原理，特别是Gomory割的构建。随后，详细阐述了分支定界法（Branch and Bound）的实现流程、节点选择策略和剪枝技术。本章还引入了分支切割（Branch and Cut）等现代混合整数规划求解器的核心思想。 第五章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是一种解决具有重叠子问题和最优子结构特性的多阶段决策问题的强大技术。本章清晰地阐述了DP法的基本思想——贝尔曼方程（Bellman Equation）。通过一系列经典案例（如背包问题、最短路径的重新审视、资源分配问题），演示如何定义状态变量、确定转移方程，并自底向上或自顶向下地求解问题。本章区分了正向DP和逆向DP的适用场景。 第三部分：非线性优化与现代求解技术 随着模型复杂度的增加，非线性因素不可避免，本部分聚焦于没有线性约束或目标函数的优化问题。 第六章：非线性规划基础 本章引入非线性规划（NLP）的基本概念，包括目标函数和约束函数的性质。重点讲解了KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions），作为无约束和约束优化问题最优性的必要（有时是充分）条件。本章对凸优化问题（Convex Optimization）进行了深入探讨，强调了凸性在保证全局最优性上的核心作用。 第七章：无约束优化算法 针对目标函数不含约束项的情况，本章详细介绍了迭代求解方法。首先讲解了一阶方法——梯度下降法及其收敛性分析。随后，深入探讨了二阶方法，如牛顿法和拟牛顿法（Quasi-Newton Methods），特别是BFGS和DFP算法的矩阵更新公式和实际应用。本章还讨论了线搜索（Line Search）技术，如Armijo准则和Wolfe条件。 第八章：约束优化算法 对于包含约束的非线性问题，本章介绍了主流的求解范式。重点分析了序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）方法，它通过在每一步迭代中求解一个二次规划子问题来逼近原问题。此外，也涵盖了内点法（Interior-Point Methods）的基本原理，特别是将约束转化为障碍函数或罚函数的方法，展示了这些方法在处理大规模复杂问题时的效率。 第四部分：随机性与高级主题 本部分涵盖了运筹学的前沿和交叉领域，以应对现实世界中的不确定性。 第九章：随机过程与排队论 本章将运筹学与概率论结合，分析具有时间依赖性和随机性的系统。首先回顾了马尔可夫链（Markov Chains）和平稳分布。核心内容集中在排队论（Queuing Theory），详细分析了M/M/1, M/G/1等经典排队模型，计算系统的稳态性能指标（如平均等待时间、系统长度）。本章为研究服务系统、通信网络和生产调度提供了理论框架。 第十章：启发式与元启发式算法简介 在面对NP-hard问题且对最优解精度要求不极高时，启发式方法成为首选。本章简要介绍了用于求解复杂组合优化问题的常用元启发式策略，包括模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search），并对遗传算法（Genetic Algorithms）的基本操作（交叉、变异）和应用场景进行了概述。 全书配备了大量的习题和案例分析，帮助研究生巩固理论知识，并将理论转化为实际操作能力。本书力求成为研究生在运筹学与优化领域深入研究和未来职业发展的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常吸引我，它不像一些教材那样枯燥乏味，反而充满了启发性。我尤其喜欢作者在解释一些复杂概念时，会使用一些形象的比喻和生动的例子，这大大降低了学习的难度，也让整个阅读过程变得更加轻松有趣。例如，在讲解图论中的最短路径问题时，作者就用大家熟悉的“导航软件”来类比，生动地阐述了Dijkstra算法和Floyd算法的应用场景和原理，让我瞬间就理解了这些抽象的算法背后所蕴含的直观意义。而且，书中还特别强调了运筹学在解决实际问题中的应用价值，比如在项目管理中的关键路径分析，在组合优化中的背包问题等等，这些内容让我意识到，运筹学不仅仅是数学模型和算法，更是一种解决问题的思维方式和方法论。我感觉在阅读这本书的过程中，我的思维方式也在悄然发生改变，我开始习惯于用更系统、更优化的角度去分析和解决问题。这种潜移默化的影响，是我在阅读其他任何一本专业教材时都未曾有过的体验。

评分☆☆☆☆☆

从学术严谨性的角度来看，这本书无疑是一部高质量的教材。我特别欣赏书中在理论推导上的深度和广度，对于每一个重要定理和公式，作者都给出了清晰的数学证明，并且解释了其背后的逻辑。即使是对于一些比较复杂的算法，书中也给出了详细的分析，包括其时间复杂度和空间复杂度，这对于我深入理解算法的性能非常有帮助。同时，我注意到书中在参考文献方面也做得非常充分，引用了许多经典的学术文献，这表明了作者在学术上的扎实功底和对前沿研究的关注。我感觉这本书不仅仅是停留在基础概念的讲解，更是为我打开了进一步深入研究运筹学和最优化方法的大门。通过阅读这本书，我不仅掌握了核心的理论知识和方法，更重要的是，我学习到了一种严谨的学术思维方式，这对于我未来继续深造或者从事相关研究是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排方式确实挺有研究的。我是一个喜欢刨根问底的人，所以在阅读这本书的时候，我特别关注它在各个知识点之间的衔接和逻辑递进。这本书在介绍每个新的优化方法时，都会巧妙地回顾前面学过的相关内容，然后指出新方法在解决某些特定问题上的优势和局限性。这种“承上启下”的处理方式，让我在学习过程中不会感到突兀，反而能形成一个完整的知识体系。我印象特别深刻的是，在讲解非线性规划的部分，作者并没有直接给出复杂的算法，而是先分析了为什么线性规划无法解决这类问题，然后再引入了梯度下降、牛顿法等，并详细阐述了它们的基本原理和迭代过程。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，让我这个非数学专业背景的学生也能逐步理解这些高级概念。而且，书中关于算法的描述，不仅有理论上的阐释，还有相应的伪代码示例，这为我尝试自己实现算法打下了基础。我能感受到作者在编写这本书时，是站在读者的角度，充分考虑到了学习的难点和可能遇到的困惑，并努力去化解它们，这种细致入微的用心，让我觉得这本书的价值远超其本身的价格。

评分☆☆☆☆☆

这本《运筹学与最优化方法（第2版）》真是让我大开眼界，尤其是对于初次接触运筹学领域的我来说，简直是一本指路明灯。我一直对如何更高效地分配资源、做出最优决策感到好奇，但又觉得数学模型听起来就很吓人。这本书的内容设计，从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地揭开了运筹学的神秘面纱。我特别喜欢书中那些理论推导的严谨性，同时又不失趣味性。举个例子，在讲到线性规划的时候，它不仅仅是给出了公式，还详细解释了每一个变量的含义，以及约束条件是如何形成的，让我这个理工科背景不那么强的学生也能深刻理解。而且，书中穿插的许多实际案例分析，比如生产调度、库存管理、物流配送等等，都非常贴近我们日常生活和工作中可能遇到的问题，这让我觉得运筹学不再是高高在上的理论，而是切实可行、能够解决实际问题的强大工具。尤其是书中的图示和表格，清晰明了，有效地帮助我消化了那些抽象的概念。我感觉自己在这本书的引导下，对如何运用数学方法来解决复杂问题有了全新的认识，不再感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一个喜欢动手实践的学习者，这本书提供的习题和案例分析给我留下了深刻的印象。每章后面都配有大量的练习题，涵盖了从基础概念到复杂应用的不同难度，而且很多题目都贴合实际应用场景，这让我有机会将学到的理论知识运用到实践中去。我尤其喜欢其中一些需要结合编程来实现的题目，虽然对我来说有些挑战，但每一次成功解决问题都带来了巨大的成就感。而且，书中提供的案例分析也非常详细，从问题的提出、模型的建立、求解到结果的解释，都进行了详尽的阐述，这让我能够清晰地看到运筹学在实际工作中的应用流程和效果。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在培养我的解决实际问题的能力。通过这些练习和案例，我不仅巩固了理论知识，还学会了如何将抽象的数学模型转化为解决具体问题的工具，这对于我未来在学术研究或职业生涯中都将是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

印刷不错，值得购买。。。。。

评分☆☆☆☆☆

运筹学与最优化方法（第2版）

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

论物流速度我就服京东一个，大写的赞！自营的东西放心买

评分☆☆☆☆☆

比较不错的研究生教材选择。

评分☆☆☆☆☆

物流太慢了，外地调货的原因，等了很多天

评分☆☆☆☆☆

不错，挺好的

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，信赖京东。

评分☆☆☆☆☆

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