高教教材-基础运筹学教程第2版*马良(32沪版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马良 著

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• 运筹学
• 高等教育
• 教材
• 数学
• 优化
• 算法
• 线性规划
• 马良
• 第2版
• 沪版

店铺： 天地图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040391725

商品编码：29439244679

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-03-01

页数：300

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绪论   第一节  发展历史概述   第二节  学科性质与分支   参考文献 第一章  线性规划   第一节  数学模型   第二节  图解法   第三节  单纯形法   第四节  对偶规划   第五节  灵敏度分析   第六节  运输问题   第七节  补充阅读材料——内点算法   参考文献   习题一 第二章  整数规划   第一节  分枝定界法   第二节  0-1规划   第三节  分配问题   第四节  补充阅读材料——割平面法   参考文献   习题二 第三章  目标规划   第一节  数学模型   第二节  图解法   第三节  扩展单纯形法   第四节  补充阅读材料——反射P空间法   参考文献   习题三 第四章  动态规划   第一节  多阶段决策问题   第二节  动态规划基本概念   第三节  补充阅读材料——工件排序问题   参考文献   习题四 第五章  图论与网络优化   第一节  图论问题   第二节  图论基本概念   第三节  树及其优化问题   第四节  最短路问题   第五节  最大流问题   第六节  最小费用流问题   第七节  中国邮递员问题   第八节  补充阅读材料——旅行商问题及其算法   参考文献   习题五 第六章  网络计划技术   第一节  网络计划技术基本概念   第二节  网络图绘制   第三节  参数计算   第四节  补充阅读材料——网络计划成本优化   参考文献   习题六 第七章  决策论   第一节  决策论基本概念   第二节  不确定型决策   第三节  风险型决策   第四节  灵敏度分析   第五节  多目标决策   第六节  补充阅读材料——模糊综合评判与层次分析法   参考文献   习题七 第八章  对策论   第一节  对策论基本概念   第二节  纯策略对策   第三节  混合策略对策   第四节  矩阵对策求解方法   第五节  非零和对策   第六节  补充阅读材料——博弈论与当代经济学   参考文献   习题八 第九章  排队论   第一节  排队论基本概念   第二节  Poisson排队系统   第三节  非Poisson排队系统   第四节  补充阅读材料——排队系统成本分析   参考文献   习题九 第十章  库存论   第一节  库存论基本概念   第二节  确定性定量订货库存模型   第三节  补充阅读材料——随机性需求库存模型   参考文献   习题十 第十一章  运筹学中的智能优化方法   第一节  遗传算法   第二节  模拟退火法   第三节  禁忌搜索法   第四节  蚂蚁算法   第五节  补充阅读材料——其他现代优化思想与方法   参考文献 第十二章  案例   第一节  住房分配问题   第二节  玻璃下料问题   第三节  曲线拟合问题   第四节  投资决策问题(A)   第五节  投资决策问题(B)   第六节  年度配矿计划问题   第七节  环保投资比重问题   第八节  人员雇用问题 附录一  LINDO系列软件及其使用 附录二  MATLAB软件及其使用 附录三  其他运筹学软件 附录四  中英文专业名词对照表 部分习题答案 教学资源索取单

优化决策的艺术与科学：现代管理中的运筹学应用解析 本书深入探讨了运筹学（Operations Research, OR）在解决复杂系统优化问题中的核心理论、经典模型及其在实际管理决策中的应用。运筹学作为一门新兴的交叉学科，融合了数学、统计学、计算机科学和管理学的精髓，致力于为资源配置、流程设计和战略规划提供科学、量化的决策支持。 本书结构清晰，内容全面，旨在帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握将抽象数学模型转化为可操作的决策工具的能力。全书涵盖了从基础线性规划到前沿随机过程分析的广泛主题，确保读者能够应对当代商业环境中的各种优化挑战。 第一部分：运筹学基础与线性规划 本部分奠定了整个课程的理论基石，重点介绍了如何将现实世界的约束条件和目标函数转化为标准的数学模型——线性规划（Linear Programming, LP）。 第一章：运筹学的概念与发展历程 详细阐述了运筹学的定义、学科范畴及其在军事、工业、服务业中的发展轨迹。讨论了运筹学思维方式的建立，即如何系统性地分析问题、界定决策变量、建立约束集和目标函数。引入了对模型建立的批判性思考，强调模型的简化与有效性之间的平衡。 第二章：线性规划模型与图解法 系统讲解了线性规划模型的基本构成要素：目标函数（最大化或最小化）、决策变量、非负约束和线性约束。通过二维案例的图解法，直观展示了可行域、最优解的存在性（有界、无界、无可行解）以及极点理论的基础概念。这部分内容着重于培养读者对可行域几何形态的直观理解。 第三章：单纯形法（Simplex Method） 这是求解线性规划问题的核心代数方法。本书详尽剖析了单纯形法的每一步操作：选择初始基变量、计算检验数、确定进基变量和出基变量、构建新的基可行解。特别关注了对退化、人工变量引入（大M法和两阶段法）的处理，确保读者能够熟练地进行人工计算和理解计算机求解的内在逻辑。对对偶理论的初步介绍也穿插于此，为后续章节做铺垫。 第四章：对偶理论与灵敏度分析 对偶理论是运筹学的核心理论之一。本书深入阐释了原问题与对偶问题的构造关系，并从经济学角度解释了对偶变量（影子价格）的含义——它们代表了单位资源限制放松时，目标函数值的变化率。 灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是决策者最关心的内容之一。详细分析了技术系数、右端项（资源量）和目标函数系数变化对最优解及其目标函数值的影响范围。通过对最优解表格（Final Simplex Tableau）的解读，演示如何快速评估决策方案的鲁棒性。 第二部分：网络流、运输问题与资源分配 本部分将线性规划的思想应用于特定的、具有网络结构的问题，展示了运筹学在物流、供应链和项目管理中的强大能力。 第五章：运输问题、指派问题与最小成本流 详细介绍了运输问题的数学模型，以及求解的专门方法——如西北角法、最小单元成本法和伏格尔近似法（VAM）进行初始解的构建，以及利用位移法（Stepping-Stone Method）或MODI法（Modified Distribution Method）求最优解。 指派问题（Assignment Problem）作为运输问题的特殊情况，重点介绍了使用匈牙利算法（Hungarian Algorithm）高效求解，强调其在人力资源分配、任务匹配等领域的应用。 第六章：最短路、最大流与最小割 系统讲解了图论在运筹学中的基础应用。介绍了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法解决最短路问题。对于最大流问题，详细阐述了福特-富尔克森（Ford-Fulkerson）算法的原理和应用，并结合最大流-最小割定理，展示了如何在网络中识别瓶颈。 第七章：库存控制模型 本章聚焦于不确定性下的管理决策。引入了基础的确定性库存模型，包括经济订货批量（EOQ）模型，考虑了订货成本、持有成本和缺货成本。随后扩展到随机需求下的库存模型，如固定订货量（Q）系统和固定订货周期（P）系统，并分析了安全库存的设置与服务水平的关系。 第三部分：整数规划与非线性规划 现实世界的许多决策变量必须取整数值（如：是否建设某工厂、招聘多少员工），这要求使用更强大的数学工具——整数规划（Integer Programming, IP）。 第八章：整数规划（IP）与分支定界法 阐释了整数规划的必要性，并区分了纯整数规划、混合整数规划和二元整数规划。重点讲解了求解IP问题的分支定界法（Branch and Bound），包括节点选择策略、上下界的计算、割平面（Cutting Plane）方法的基本思想，以及如何利用LP松弛来指导搜索过程。 第九章：非线性规划（NLP）基础 介绍了当目标函数或约束条件包含非线性项时，问题的复杂性增加。分析了凸性（Convexity）对求解的重要性。介绍了KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作为非线性最优解的必要条件，并讨论了牛顿法在求解无约束非线性优化问题中的应用。 第四部分：动态规划与决策分析 本部分关注具有时间序列依赖性的优化问题，以及在风险和不确定性下的决策制定。 第十章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划通过最优子结构和重叠子问题的特性，将复杂问题分解为一系列相互关联的小问题。详细介绍了DP的正向与逆向迭代法，并以背包问题、最短路问题（如Floyd-Warshall算法的DP视角）和生产调度问题为例，展示其应用。强调了DP中的“状态变量”和“决策变量”的定义。 第十一章：决策论与马尔可夫决策过程 本章处理决策在不确定环境下的选择问题。引入了决策树（Decision Trees）工具，用于分析一系列相互依赖的决策点，并引入了风险态度（如最大化期望收益、最小化遗憾值）。 马尔可夫决策过程（MDPs）：用于建模具有状态转移概率的序列决策问题。讨论了如何使用价值迭代法和策略迭代法来求解长期最优策略，这为强化学习（Reinforcement Learning）的理论基础埋下了伏笔。 附录：运筹学求解软件简介 简要介绍了常用的商业和开源求解器，如CPLEX、Gurobi、LINGO及Python中的SciPy/PuLP库，指导读者如何将学到的模型实际输入计算机进行求解，连接理论与实践的桥梁。 本书力求以严谨的数学推导和丰富的实际案例相结合的方式，构建一个完整的运筹学知识体系，为读者在工程管理、经济分析、金融工程等领域进行科学决策提供坚实的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计真的非常讨喜，让我在阅读过程中感到一种视觉上的愉悦。每章的开头都有一个引人入胜的“本章导学”，简要概括了本章的学习目标和重点，这对于我这种喜欢提前规划学习路径的读者来说，简直是福音。而每章的末尾则是一个“本章小结”，将本章的核心内容提炼出来，方便我进行回顾和复习。更值得称赞的是，书中大量的图表和流程图的使用。这些可视化元素有效地帮助我理解那些复杂的数学模型和算法。例如，在讲解线性规划问题时，书中用一个清晰的二维图形展示了可行域和目标函数的最优解，这比单纯看公式要直观得多。书中还引入了一些实际应用场景，比如生产计划、库存管理、项目调度等，并用这些场景来讲解运筹学方法的应用。这些例子来源于现实生活，让我觉得运筹学并非高高在上的学术理论，而是实实在在能够解决实际问题的工具。书中的语言也相当精炼，用词准确，不会有太多冗余的修饰，这使得信息传递更加高效。尽管内容本身有一定深度，但得益于这种良好的设计和表达方式，整体的学习体验仍然非常流畅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其高度的实践导向性。作者似乎非常清楚，对于大多数读者来说，学习运筹学不仅仅是为了掌握理论，更是为了将其应用于实际问题。因此，书中穿插了大量源自工业、商业、服务业等不同领域的案例研究。这些案例不仅丰富了书的内容，更重要的是，它们展示了运筹学方法是如何被用来解决现实世界中的复杂挑战的。例如，在讲解整数规划时，书中以一个实际的排班问题为例，详细说明了如何构建整数规划模型，以及如何解释求解结果。这种“理论+实践”的模式，让我能够清晰地看到运筹学知识的价值所在。书中的习题也很有代表性，既有概念性的题目，也有需要实际建模和计算的题目，能够很好地检验我对知识的掌握程度。而且，一些较难的题目还提供了提示，帮助我克服困难。读完这本书，我感觉自己不再是停留在概念层面，而是真正掌握了一些解决实际问题的工具和方法。它让我看到了运筹学在提升效率、降低成本、优化决策等方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我认为这本书最大的贡献在于它成功地将运筹学的“精髓”提炼了出来，并以一种易于理解和接受的方式呈现给读者。作者在文字表达上，力求清晰、准确、生动，避免了机械的公式堆砌。我特别欣赏书中对每一个重要概念的解释都非常到位，并且会用通俗易懂的语言来类比，让我能够迅速把握其核心思想。在学习过程中，我遇到了一些疑惑，但往往在读完后续的内容，或者翻阅作者提供的参考资料后，就豁然开朗了。这种“引人入胜”式的讲解方式，让我感觉像是在和一个经验丰富的老师对话，而不是在独自啃一本枯燥的教科书。书中还强调了模型建立在实际问题中的重要性，以及如何根据问题的特点选择合适的运筹学方法。这培养了我分析问题、解决问题的能力，而不仅仅是记忆和应用公式。总而言之，这本书不仅是一本教材，更像是一本“运筹学入门指南”，它为我提供了一个坚实而清晰的学习路径，让我对如何将运筹学知识应用于实际工作产生了信心。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《基础运筹学教程》，说实话，一开始我抱着一种试试看的心态，毕竟“基础”这个词有时候会让人觉得有些枯燥或者过于理论化。但翻开第一页，就被作者流畅的文笔和清晰的逻辑所吸引。它不像我之前读过的一些教材那样，上来就抛出一堆公式和定义，而是循序渐进地引导读者进入运筹学的世界。我尤其喜欢书中对一些经典案例的深入剖析，比如如何在有限的资源下最大化产出，或者如何优化物流配送路线。这些案例不仅生动有趣，而且能够帮助我将抽象的理论概念具象化，更容易理解。书中在讲解每一种模型或方法时，都会先给出其产生的背景和解决的问题，然后层层剥茧地揭示其数学原理，最后再通过实际应用来巩固理解。这种“由表及里、由浅入深”的教学方式，让我觉得学习过程并不像想象中那么艰难。而且，书中还穿插了一些小练习和小思考题，这极大地激发了我主动思考的积极性。我发现，只有自己动手去算一算，去想一想，才能真正掌握这些知识。总的来说，这本书为我打开了运筹学这扇大门，让我对这个学科产生了浓厚的兴趣，也为我日后的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它在内容的深度和广度上都做得恰到好处，尤其适合作为入门读物。作者在介绍基础概念时，并没有回避数学上的严谨性，但同时也巧妙地避免了过于晦涩的推导，而是侧重于解释概念的直观含义和实际意义。我印象特别深刻的是，书中在讲解一些算法时，都会附带伪代码，这对于我这种有一定编程基础的学习者来说，是极大的便利。我甚至尝试着将一些简单的算法用Python实现了一下，虽然过程有些磕磕绊绊，但也让我对算法的执行过程有了更深刻的理解。书中在讨论不同模型的优缺点以及适用范围时，也相当到位。它并没有简单地罗列各种模型，而是会比较它们之间的异同，并给出选择的建议。这让我能够更批判性地看待这些工具，而不是盲目地套用。此外，书中还涉及了一些运筹学的发展历史和前沿动态，这让我意识到这个学科并非停滞不前，而是在不断发展和演进中。这激发了我进一步探索和学习的动力，让我对接下来的学习充满了期待。