KF 9787111194095普通高等教育规划教材：运筹学孔造杰机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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孔造杰著

图书标签:

运筹学
高等教育
规划教材
孔造杰
机械工业出版社
数学
优化
工程
管理科学
工业工程

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店铺：京文联发专营店

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111194095

商品编码：22388175493

包装：平装

出版时间：2006-08-01

具体描述

基本信息

书名:普通高等教育规划教材：运筹学

定价：25.00元

售价：19.5元,便宜5.5元,折扣78

作者:孔造杰

出版社：机械工业出版社

出版日期：2006-08-01

ISBN：9787111194095

字数：

页码：307

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《普通高等教育规划教材：运筹学》是基于高等院校管理类、经济类与工程技术类专业的教学需要编写的，编写的逻辑与方式符合教学的要求，编写的内容兼顾理论基础和实际应用。《普通高等教育规划教材：运筹学》主要内容包括线性规划、整数规划、运输问题、目标规划、动态规划、图与网络优化、网络计划技术、存储论、排队论、决策论等，每章后面都配有与教学内容对应的习题，书末有习题参考答案及提示。在相关章节详细介绍了Excel在优化中的应用。
《普通高等教育规划教材：运筹学》主要适用于高等院校管理类、经济类和工程技术类等相关专业的本科生、研究生以及工程硕士的教学用书，也可供实际管理工作者和技术人员参考。

前言
绪论
章线性规划基础
节线性规划的提出与模型
第二节线性规划的图解
第三节线性规划标准型与解的概念
第四节线性规划的基本理论
习题

第二章线性规划原理与解法
节线性规划求解原理
第二节单纯形方法
第三节人工变量及其处理
第四节改进单纯形法简介
第五节用Excel求解线性规划
习题

第三章线性规划对偶理论与方法
节对偶问题的提出
第二节写对偶问题
第三节对偶问题的性质
第四节对偶单纯形法
习题

第四章线性规划灵敏度分析
节目标函数系数的变化
第二节约束右端常数项的变化
第三节系数矩阵A的变化
第四节用Excel进行灵敏度分析
习题

第五章运输规划
节运输规划模型
第二节运输模型的求解
第三节运输模型的扩展
第四节用Excel求解运输模型
习题

第六章整数规划
节整数规划问题的提出
第二节分枝定界法
第三节割平面法
第四节 0-1型整数规划
第五节指派问题与匈牙利法
第六节用Excel解整数规划
习题

第七章目标规划
节多目标问题与目标规划模型
第二节目标规划模型的图解法
第三节用单纯形法解目标规划
第四节用Excel求解目标规划
习题

第八章动态规划
节多阶段决策过程的优化
第二节动态规划的基本概念和基本原理
第三节动态规划的应用分析
习题”

第九章图与网络优化
节图与树
第二节短路问题
第三节大流问题
第四节用Excel进行网络优化
习题

第十章网络计划技术
节网络图的基本概念
第二节绘制网络计划图
第三节网络计划图参数及其计算
第四节工序时间
第五节网络图的优化
习题

第十一章存储论
节存储论概述
第二节确定型存储模型
第三节型存储模型
习题

第十二章排队论
节服务系统与过程
第二节单服务台负指数分布排队系统分析
第三节多服务台负指数分布排队系统分析
第四节一般服务时间排队模型
第五节排队系统的优化
习题

第十三章决策分析
节不确定型决策方法
第二节风险型决策方法
第三节贝叶斯（Baves）决策分析
习题
习题参考答案及提示
参考文献

作者介绍

文摘

序言

好的，这是一本关于运筹学教材的简介，内容不涉及您提供的具体书目信息，字数在1500字左右： --- 《现代决策科学导论：优化方法与应用》图书简介在信息爆炸与资源有限的时代背景下，如何做出科学、高效的决策，已成为企业管理、工程设计乃至社会治理中的核心挑战。本书旨在系统地阐述运筹学（Operations Research）的基本原理、核心模型与前沿应用，为读者提供一套严谨的量化分析工具箱，以应对复杂的现实问题。本书并非仅仅停留在理论的阐述，更侧重于将抽象的数学模型转化为可操作的决策指导。第一部分：基础构建——运筹学的思维框架本书的开篇部分致力于为读者构建坚实的运筹学思维基础。我们将从决策科学的演变历程入手，探讨运筹学如何从二战时期的军事战略优化，逐步发展成为现代管理科学的基石。 1.1 优化问题的本质与建模语言：详细剖析优化问题的基本要素——目标函数、决策变量和约束条件。通过大量的实例，如资源分配、进度安排等，引导读者掌握如何将日常或工程中的模糊需求转化为精确的数学语言。我们将特别关注模型的准确性与适用性之间的权衡艺术。 1.2 线性规划（LP）的深度解析：线性规划是运筹学的核心。本章将从几何直观入手，解释可行域、最优解的几何意义，随后深入讲解求解的核心算法——单纯形法（Simplex Method）。我们会详尽展示单纯形法的每一步操作细节，包括如何选择主元、执行转轴操作，以及如何识别无界解和退化情况。更重要的是，本书将引入对偶理论（Duality Theory）的精妙之处，阐述影子价格（Shadow Price）在边际效益分析中的强大作用，这对于理解资源稀缺性具有不可替代的价值。 1.3 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）：现实世界中许多决策变量必须取整数（如只能购买整台设备或安排整数批次的生产），这使得问题复杂度陡增。本书将介绍分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）等核心分支算法。通过具体的工厂选址、人员排班等案例，展示如何有效处理离散变量带来的非凸性问题。第二部分：网络流模型与应用网络结构是描述相互连接系统（如交通网络、供应链、通信链路）的理想工具。本部分专注于各类网络流模型的构建与高效求解。 2.1 经典网络流问题：详细介绍最大流/最小割定理及其在通信容量规划中的应用。随后，深入探讨最小费用流（Minimum Cost Flow）问题，该模型广泛应用于物流配送路径优化和成本控制。 2.2 经典组合优化问题：重点讲解旅行商问题（TSP）和装箱问题（Knapsack Problem）。对于NP-难问题，本书将着重介绍精确求解方法（如分支定界）的框架，并引入启发式算法（Heuristics）和近似算法（Approximation Algorithms）的概念，以在有限时间内获得高质量的近似解。 2.3 设施选址与网络设计：结合实际工业案例，探讨如何利用网络模型解决供应链中的关键战略问题，如确定最佳仓库和配送中心的位置，平衡固定成本与运输成本。第三部分：动态决策与随机性处理现实决策往往涉及时间序列的演变和环境的不确定性。本部分将扩展运筹学模型以应对动态和随机因素。 3.1 动态规划（Dynamic Programming）：聚焦于贝尔曼方程（Bellman Equation）的思想，演示如何将复杂的多阶段决策问题分解为一系列可解的子问题。从最经典的最短路径问题到库存控制策略，动态规划展示了在时间维度上进行全局最优化的强大能力。 3.2 随机过程与排队论（Queuing Theory）：面对顾客到达率、服务时间等随机变量，排队论提供了量化分析等待时间和系统容量的工具。本书将介绍M/M/1、M/G/c等基础排队模型，并应用于呼叫中心设计、交通信号配时等场景，帮助管理者理解服务水平与运营成本之间的微妙平衡。 3.3 决策分析与博弈论基础：引入决策树模型，用于处理信息不完全下的风险决策。此外，对博弈论的基础概念进行介绍，使读者能够理解在存在多个理性决策者相互影响的环境中，如何预测或引导均衡结果。第四部分：高级主题与求解技术为了满足高阶学习和实际应用的需求，本书的最后部分将探讨前沿的求解技术和特定领域的应用。 4.1 非线性规划（NLP）：讨论目标函数或约束条件为非线性函数的情况。重点介绍凸优化（Convex Optimization）的性质及其在工程优化中的关键地位，并介绍梯度下降法、牛顿法等迭代求解器的基本原理。 4.2 仿真技术（Simulation）：认识到并非所有复杂系统都能被解析建模时，离散事件仿真（Discrete Event Simulation）成为不可或缺的工具。我们将介绍如何构建仿真模型来评估系统性能，尤其是在处理高度复杂的随机流程时。 4.3 求解工具与实践：书中将穿插介绍如何使用主流的商业求解器（如CPLEX, Gurobi）或开源工具包（如SciPy Optimization）来实现书中介绍的各类模型。重点在于模型接口的构建和结果的工程化解读，确保理论知识能顺利转化为实际的决策支持系统。本书特色：理论与实践紧密结合：每个模型讲解后紧跟至少一个详尽的工程或管理案例分析。算法可视化教学：对单纯形法、分支定界法等核心算法，采用流程图和实例推演相结合的方式，增强直观理解。面向应用导向：强调如何根据实际业务场景选择最合适的运筹学模型，而非局限于模型本身。《现代决策科学导论：优化方法与应用》适合于数学、管理科学、工业工程、计算机科学以及经济学等专业的高年级本科生和研究生作为教材，同时也是希望系统提升自身决策分析能力的工程师、项目经理和企业高管的理想参考读物。通过对本书的学习，读者将掌握一套严谨的量化分析工具，从而在复杂多变的环境中，做出最优的、可验证的决策。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，给我一种非常“沉稳”和“权威”的感觉。它不像有些教材那样试图用过于活泼或口语化的语言来拉近距离，而是采取了一种非常正式、精确的学术叙事方式。这种风格的好处在于，它极大地减少了因语言歧义而产生的误解。每一个定义、每一个定理的表述都极其审慎，仿佛经过了反复的推敲和打磨。在我学习线性规划的对偶理论时，这一点体现得尤为明显。作者对“弱对偶性”到“强对偶性”的过渡，以及对影子价格经济含义的阐释，逻辑跳跃极小，层次分明。这种严谨性，对于需要扎实基础的学科来说，是至关重要的品质。它要求读者也必须保持高度的专注和思考的深度，否则很容易跟不上作者的思路。虽然初读时可能会觉得稍微有点“硬核”，但一旦掌握了它的节奏，你会发现这种清晰的结构能帮你建立起非常牢固的知识框架，不容易产生“学了后面忘了前面”的情况。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书时，我最关心的其实是它对前沿理论的覆盖程度。毕竟运筹学发展得很快，很多旧教材对最新的算法和应用场景更新不及时。但翻阅下来，我发现它在“随机过程”和“仿真技术”这些通常被简化的章节上，投入了相当大的篇幅进行细致讲解。比如在描述马尔可夫决策过程（MDP）时，它没有仅仅停留在Bellman方程的表述上，而是深入探讨了几种求解策略的优缺点，以及它们在计算资源受限下的实际权衡。这对于我们进行实际项目规划时，是非常宝贵的指导。我特别喜欢作者在处理图论优化问题时展现出的那种“工程思维”，他总是能将抽象的数学模型快速地与现实中的资源分配、路径规划等问题挂钩，让抽象的知识瞬间鲜活起来。这种将理论与实践紧密结合的撰写风格，使得这本书不仅适合课堂教学，也完全可以作为工程师们手边常备的参考手册。它没有故作高深，而是力求用最严谨的数学语言，去解决最现实的管理难题，这才是理工科教材的精髓所在。

评分☆☆☆☆☆

从整体的教学设计角度来看，这本书的难度梯度控制得相当出色，这一点尤其值得称赞。它似乎完全理解了不同学习阶段读者的需求。在开始阶段，对基本概念的引入非常基础和详尽，甚至对一些初级概念也进行了必要的复习和铺垫，确保了零基础的学生也能顺利入门。但随着章节的深入，比如在讨论非线性规划的KKT条件时，它直接引入了必要的凸分析知识，并没有回避难度，而是将必要的预备知识点以“附录”或“补充阅读”的形式巧妙地嵌入其中。这体现了一种高明的教学策略：既要保证主线的流畅性，又要为有更高追求的读者提供深度挖掘的路径。我个人在做课后习题时就深有体会，前半部分的练习重在巩固理解，后半部分则开始挑战综合应用能力，这种从浅入深的螺旋上升结构，真正做到了“循序渐进”而非“一蹴而就”。这样的编排，极大地提高了学习的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在图示和案例的选择上，展现出了一种鲜明的时代感和实用导向。很多老教材中的案例往往停留在简单的工厂生产计划或者运输问题，虽然经典，但与当前复杂的供应链管理和信息技术优化场景有所脱节。然而，在这本书里，我看到了关于网络流在数据中心负载均衡中的应用讨论，以及对排队论在呼叫中心资源配置上的详细建模过程。这些案例的引入，让我清晰地意识到运筹学是如何渗透到现代商业和技术决策中的。再来看图表，那些流程图、网络图和决策树的绘制质量非常高，线条清晰，标注明确，极大地降低了理解复杂系统的认知负荷。它成功地将一门偏理论的学科，转化成了一套切实可行的、解决当代复杂管理难题的工具箱。阅读过程就像是跟随一位经验丰富的项目经理在学习如何用数学语言构建和解决实际问题，收获远超预期。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的排版和装帧着实让人眼前一亮，那种扎实的质感，翻开扉页就能感受到出版社的用心。内页的纸张选择上，既没有过度反光的烦恼，又能很好地承载密集的公式和图表，阅读体验非常舒适。而且，我注意到它在章节布局上的匠心独运，逻辑链条构建得非常清晰，从基础概念的引入，到模型建立的每一步推导，都像是循序渐进的引导，不至于让初学者望而却步。特别是那些复杂的优化问题，作者似乎总能找到一个恰当的比喻或者一个形象化的例子来解释其背后的数学思想，这比单纯罗列公式要有效得多。我尤其欣赏它在章节末尾设置的“思考与拓展”部分，那些问题往往不是简单的知识点回顾，而是鼓励读者去尝试将理论应用于稍微复杂一点的实际场景，这对于培养应用型人才来说至关重要。整体来看，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心地为你铺设通往运筹学世界的阶梯。它让我想起早些年看过的那些经典教材，那种对知识体系的尊重和对读者学习路径的体贴，在当下的快餐式阅读风潮中实属难得。