普通高等學校研究生教材：運籌學與最優化方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳祈宗 等 著

圖書標籤:

• 運籌學
• 最優化方法
• 研究生教材
• 高等教育
• 數學建模
• 優化算法
• 綫性規劃
• 非綫性規劃
• 凸優化
• 運籌學方法

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111409465

版次：2

商品編碼：11189307

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等學校研究生教材

開本：16開

齣版時間：2013-03-01

內容簡介

　　《普通高等學校研究生教材：運籌學與最優化方法（第2版）》主要包括綫性規劃、非綫性規劃、目標規劃、整數規劃、層次分析法、網絡計劃及智能優化計算簡介等內容。這些內容是管理類、經濟類研究生應具備的必要知識。作為教材，本書內容著重闡述基本思想、理論和方法，力求做到深入淺齣，通俗易懂，適於教學和自學。每一章末配置瞭適當的習題，便於讀者理解、消化書中的內容。為瞭便於教師的教學，編者把多年教學中積纍的教學課件做成光盤，隨書奉獻給讀者，特彆是教師，僅供參考。
　　《普通高等學校研究生教材：運籌學與最優化方法（第2版）》可作為管理類、經濟類專業及大多數工科類碩士研究生的教材，也可作為應用數學、計算數學及管理科學與工程專業本科高年級學生的教材或教學參考書。對於希望瞭解、認識及應用運籌學的各類人員也有一定的參考價值。

目錄

前言
第1章 運籌學思想與運籌學建模
1.1 運籌學的特點及其應用
1.2 運籌學建模
1.3 基本概念和符號
習題

第2章 基本概念和基本理論
2.1 數學規劃模型的一般形式
2.2 凸集、凸函數和凸規劃
2.3 多麵體、極點和極方嚮
習題

第3章 綫性規劃
3.1 綫性規劃模型
3.2 綫性規劃的單純形法
3.3 綫性規劃的對偶問題
3.4 靈敏度分析
習題

第4章 最優化搜索算法的結構與一維搜索
4.1 常用的搜索算法結構
4.2 一維搜索
習題

第5章 無約束最優化方法
5.1 最優性條件
5.2 最速下降法
5.3 牛頓法及其修正
5.4 共軛梯度法
5.5 變尺度法
5.6 直接搜索算法
習題

第6章 約束最優化方法
6.1 Kuhn Tucker條件
6.2 既約梯度法及凸單純形法
6.3 罰函數法及乘子法
習題

第7章 目標規劃
7.1 目標規劃模型
7.2 目標規劃的幾何意義及圖解法
7.3 求解目標規劃的單純形法
習題

第8章 整數規劃
8.1 整數規劃問題的提齣
8.2 整數規劃解法概述
8.3 分枝定界法
8.4 割平麵法
8.5 0-1規劃的隱枚舉法
8.6 分派問題及解法
習題

第9章 網絡計劃
9.1 網絡圖
9.2 關鍵路綫與時間參數
9.3 網絡的優化
習題

第10章 層次分析法
10.1 層次分析法的基本過程
10.2 層次分析法應用中若乾問題的處理
10.3 應用舉例
習題

第11章 智能優化計算簡介
11.1 人工神經網絡與神經網絡優化算法
11.2 遺傳算法
11.3 模擬退火算法
11.4 神經網絡權值的混閤優化學習策略
11.5 應用舉例
參考文獻

前言/序言

運籌學與最優化方法（第2版） 教材名稱： 普通高等學校研究生教材：運籌學與最優化方法（第2版） 簡介： 本書是一部麵嚮普通高等學校研究生層次的經典教材，旨在係統、深入地介紹運籌學領域的核心理論、基本模型以及前沿的優化方法。在第一版成功的基礎上，第二版進行瞭全麵的修訂與擴充，力求在保持理論嚴謹性的同時，緊密結閤現代工業、管理、工程及信息科學等領域的實際需求，體現齣運籌學學科的最新發展動態。 本書的編寫遵循由淺入深、循序漸進的原則，結構清晰，邏輯嚴密，內容翔實，力求使讀者不僅掌握紮實的理論基礎，更能熟練運用這些工具解決復雜的實際問題。 第一部分：基礎理論與經典模型 本部分奠定瞭運籌學分析的數學基礎，是理解後續高級主題的關鍵。 第一章：運籌學導論與數學預備 本章首先闡述瞭運籌學的定義、發展曆程及其在現代決策科學中的地位。重點迴顧瞭研究生階段必須掌握的數學基礎，包括綫性代數中關於矩陣、嚮量空間、特徵值分解的復習，以及實分析中關於凸集、凸函數的基本性質。這些預備知識為後續優化問題的錶述和求解提供瞭必要的數學語言。本章強調瞭從實際問題抽象齣數學模型的重要性，通過若乾案例展示瞭運籌學思維的全局觀。 第二章：綫性規劃（Linear Programming, LP） 綫性規劃是運籌學的基石。本章深入探討瞭綫性規劃的數學模型構建、標準形式與圖解法（針對二元情況）。核心內容聚焦於單純形法（Simplex Method）的詳細推導與幾何意義解釋，包括大M法、兩階段法等求解初始可行解的策略。此外，本章詳盡討論瞭對偶理論及其在敏感性分析（參數規劃）中的應用，分析瞭影子價格的經濟學含義，以及最優解的非唯一性、無界性、無可行解等特殊情況的處理方法。 第三章：網絡流模型 網絡流是運籌學在圖論領域的重要應用。本章介紹瞭網絡流問題的基本概念，包括流的保守性、容量約束等。核心內容涵蓋最大流最小割定理的證明與應用，以及最小費用最大流問題（MCMF）的求解算法，例如基於增廣路徑和勢能的改進算法。本章還涉及最短路徑問題（如Dijkstra、Bellman-Ford算法的深入分析）、最小生成樹以及更復雜的網絡結構問題，如多商品流問題引言。 第二部分：整數規劃與組閤優化 當決策變量必須取整數值時，問題進入整數規劃（Integer Programming, IP）的範疇，這通常比綫性規劃更具挑戰性。 第四章：整數規劃（Integer Programming, IP） 本章係統介紹瞭各種整數規劃的類型，包括純整數規劃、混閤整數規劃和二元/邏輯整數規劃。重點講解瞭求解整數規劃的經典方法——割平麵法（Cutting Plane Method）的原理，特彆是Gomory割的構建。隨後，詳細闡述瞭分支定界法（Branch and Bound）的實現流程、節點選擇策略和剪枝技術。本章還引入瞭分支切割（Branch and Cut）等現代混閤整數規劃求解器的核心思想。 第五章：動態規劃（Dynamic Programming, DP） 動態規劃是一種解決具有重疊子問題和最優子結構特性的多階段決策問題的強大技術。本章清晰地闡述瞭DP法的基本思想——貝爾曼方程（Bellman Equation）。通過一係列經典案例（如背包問題、最短路徑的重新審視、資源分配問題），演示如何定義狀態變量、確定轉移方程，並自底嚮上或自頂嚮下地求解問題。本章區分瞭正嚮DP和逆嚮DP的適用場景。 第三部分：非綫性優化與現代求解技術 隨著模型復雜度的增加，非綫性因素不可避免，本部分聚焦於沒有綫性約束或目標函數的優化問題。 第六章：非綫性規劃基礎 本章引入非綫性規劃（NLP）的基本概念，包括目標函數和約束函數的性質。重點講解瞭KKT條件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions），作為無約束和約束優化問題最優性的必要（有時是充分）條件。本章對凸優化問題（Convex Optimization）進行瞭深入探討，強調瞭凸性在保證全局最優性上的核心作用。 第七章：無約束優化算法 針對目標函數不含約束項的情況，本章詳細介紹瞭迭代求解方法。首先講解瞭一階方法——梯度下降法及其收斂性分析。隨後，深入探討瞭二階方法，如牛頓法和擬牛頓法（Quasi-Newton Methods），特彆是BFGS和DFP算法的矩陣更新公式和實際應用。本章還討論瞭綫搜索（Line Search）技術，如Armijo準則和Wolfe條件。 第八章：約束優化算法 對於包含約束的非綫性問題，本章介紹瞭主流的求解範式。重點分析瞭序列二次規劃（Sequential Quadratic Programming, SQP）方法，它通過在每一步迭代中求解一個二次規劃子問題來逼近原問題。此外，也涵蓋瞭內點法（Interior-Point Methods）的基本原理，特彆是將約束轉化為障礙函數或罰函數的方法，展示瞭這些方法在處理大規模復雜問題時的效率。 第四部分：隨機性與高級主題 本部分涵蓋瞭運籌學的前沿和交叉領域，以應對現實世界中的不確定性。 第九章：隨機過程與排隊論 本章將運籌學與概率論結閤，分析具有時間依賴性和隨機性的係統。首先迴顧瞭馬爾可夫鏈（Markov Chains）和平穩分布。核心內容集中在排隊論（Queuing Theory），詳細分析瞭M/M/1, M/G/1等經典排隊模型，計算係統的穩態性能指標（如平均等待時間、係統長度）。本章為研究服務係統、通信網絡和生産調度提供瞭理論框架。 第十章：啓發式與元啓發式算法簡介 在麵對NP-hard問題且對最優解精度要求不極高時，啓發式方法成為首選。本章簡要介紹瞭用於求解復雜組閤優化問題的常用元啓發式策略，包括模擬退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search），並對遺傳算法（Genetic Algorithms）的基本操作（交叉、變異）和應用場景進行瞭概述。 全書配備瞭大量的習題和案例分析，幫助研究生鞏固理論知識，並將理論轉化為實際操作能力。本書力求成為研究生在運籌學與優化領域深入研究和未來職業發展的堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編排方式確實挺有研究的。我是一個喜歡刨根問底的人，所以在閱讀這本書的時候，我特彆關注它在各個知識點之間的銜接和邏輯遞進。這本書在介紹每個新的優化方法時，都會巧妙地迴顧前麵學過的相關內容，然後指齣新方法在解決某些特定問題上的優勢和局限性。這種“承上啓下”的處理方式，讓我在學習過程中不會感到突兀，反而能形成一個完整的知識體係。我印象特彆深刻的是，在講解非綫性規劃的部分，作者並沒有直接給齣復雜的算法，而是先分析瞭為什麼綫性規劃無法解決這類問題，然後再引入瞭梯度下降、牛頓法等，並詳細闡述瞭它們的基本原理和迭代過程。這種由淺入深、循序漸進的講解方式，讓我這個非數學專業背景的學生也能逐步理解這些高級概念。而且，書中關於算法的描述，不僅有理論上的闡釋，還有相應的僞代碼示例，這為我嘗試自己實現算法打下瞭基礎。我能感受到作者在編寫這本書時，是站在讀者的角度，充分考慮到瞭學習的難點和可能遇到的睏惑，並努力去化解它們，這種細緻入微的用心，讓我覺得這本書的價值遠超其本身的價格。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常吸引我，它不像一些教材那樣枯燥乏味，反而充滿瞭啓發性。我尤其喜歡作者在解釋一些復雜概念時，會使用一些形象的比喻和生動的例子，這大大降低瞭學習的難度，也讓整個閱讀過程變得更加輕鬆有趣。例如，在講解圖論中的最短路徑問題時，作者就用大傢熟悉的“導航軟件”來類比，生動地闡述瞭Dijkstra算法和Floyd算法的應用場景和原理，讓我瞬間就理解瞭這些抽象的算法背後所蘊含的直觀意義。而且，書中還特彆強調瞭運籌學在解決實際問題中的應用價值，比如在項目管理中的關鍵路徑分析，在組閤優化中的背包問題等等，這些內容讓我意識到，運籌學不僅僅是數學模型和算法，更是一種解決問題的思維方式和方法論。我感覺在閱讀這本書的過程中，我的思維方式也在悄然發生改變，我開始習慣於用更係統、更優化的角度去分析和解決問題。這種潛移默化的影響，是我在閱讀其他任何一本專業教材時都未曾有過的體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一個喜歡動手實踐的學習者，這本書提供的習題和案例分析給我留下瞭深刻的印象。每章後麵都配有大量的練習題，涵蓋瞭從基礎概念到復雜應用的不同難度，而且很多題目都貼閤實際應用場景，這讓我有機會將學到的理論知識運用到實踐中去。我尤其喜歡其中一些需要結閤編程來實現的題目，雖然對我來說有些挑戰，但每一次成功解決問題都帶來瞭巨大的成就感。而且，書中提供的案例分析也非常詳細，從問題的提齣、模型的建立、求解到結果的解釋，都進行瞭詳盡的闡述，這讓我能夠清晰地看到運籌學在實際工作中的應用流程和效果。我感覺這本書不僅僅是傳授知識，更是在培養我的解決實際問題的能力。通過這些練習和案例，我不僅鞏固瞭理論知識，還學會瞭如何將抽象的數學模型轉化為解決具體問題的工具，這對於我未來在學術研究或職業生涯中都將是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《運籌學與最優化方法（第2版）》真是讓我大開眼界，尤其是對於初次接觸運籌學領域的我來說，簡直是一本指路明燈。我一直對如何更高效地分配資源、做齣最優決策感到好奇，但又覺得數學模型聽起來就很嚇人。這本書的內容設計，從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地揭開瞭運籌學的神秘麵紗。我特彆喜歡書中那些理論推導的嚴謹性，同時又不失趣味性。舉個例子，在講到綫性規劃的時候，它不僅僅是給齣瞭公式，還詳細解釋瞭每一個變量的含義，以及約束條件是如何形成的，讓我這個理工科背景不那麼強的學生也能深刻理解。而且，書中穿插的許多實際案例分析，比如生産調度、庫存管理、物流配送等等，都非常貼近我們日常生活和工作中可能遇到的問題，這讓我覺得運籌學不再是高高在上的理論，而是切實可行、能夠解決實際問題的強大工具。尤其是書中的圖示和錶格，清晰明瞭，有效地幫助我消化瞭那些抽象的概念。我感覺自己在這本書的引導下，對如何運用數學方法來解決復雜問題有瞭全新的認識，不再感到畏懼，反而充滿瞭探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

從學術嚴謹性的角度來看，這本書無疑是一部高質量的教材。我特彆欣賞書中在理論推導上的深度和廣度，對於每一個重要定理和公式，作者都給齣瞭清晰的數學證明，並且解釋瞭其背後的邏輯。即使是對於一些比較復雜的算法，書中也給齣瞭詳細的分析，包括其時間復雜度和空間復雜度，這對於我深入理解算法的性能非常有幫助。同時，我注意到書中在參考文獻方麵也做得非常充分，引用瞭許多經典的學術文獻，這錶明瞭作者在學術上的紮實功底和對前沿研究的關注。我感覺這本書不僅僅是停留在基礎概念的講解，更是為我打開瞭進一步深入研究運籌學和最優化方法的大門。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭核心的理論知識和方法，更重要的是，我學習到瞭一種嚴謹的學術思維方式，這對於我未來繼續深造或者從事相關研究是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，和圖片一樣。專業必備，性價比高~~~

評分☆☆☆☆☆

還好吧

評分☆☆☆☆☆

運籌學與最優化方法（第2版）

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，是新的，應該是正版的吧

評分☆☆☆☆☆

自己學校老師齣的書，比較有深度，不適閤零基礎人使用

評分☆☆☆☆☆

感覺還不錯吧，還沒用

評分☆☆☆☆☆

論物流速度我就服京東一個，大寫的贊！自營的東西放心買

評分☆☆☆☆☆

一本很不錯的教材，適閤高校工作者。

評分☆☆☆☆☆

專業、經典的教材。。不備一本都不行