高教教材-基礎運籌學教程第2版*馬良(32滬版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬良 著

圖書標籤:

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• 高等教育
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• 數學
• 優化
• 算法
• 綫性規劃
• 馬良
• 第2版
• 滬版

店鋪： 天地圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040391725

商品編碼：29439244679

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2014-03-01

頁數：300

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緒論   第一節  發展曆史概述   第二節  學科性質與分支   參考文獻 第一章  綫性規劃   第一節  數學模型   第二節  圖解法   第三節  單純形法   第四節  對偶規劃   第五節  靈敏度分析   第六節  運輸問題   第七節  補充閱讀材料——內點算法   參考文獻   習題一 第二章  整數規劃   第一節  分枝定界法   第二節  0-1規劃   第三節  分配問題   第四節  補充閱讀材料——割平麵法   參考文獻   習題二 第三章  目標規劃   第一節  數學模型   第二節  圖解法   第三節  擴展單純形法   第四節  補充閱讀材料——反射P空間法   參考文獻   習題三 第四章  動態規劃   第一節  多階段決策問題   第二節  動態規劃基本概念   第三節  補充閱讀材料——工件排序問題   參考文獻   習題四 第五章  圖論與網絡優化   第一節  圖論問題   第二節  圖論基本概念   第三節  樹及其優化問題   第四節  最短路問題   第五節  最大流問題   第六節  最小費用流問題   第七節  中國郵遞員問題   第八節  補充閱讀材料——旅行商問題及其算法   參考文獻   習題五 第六章  網絡計劃技術   第一節  網絡計劃技術基本概念   第二節  網絡圖繪製   第三節  參數計算   第四節  補充閱讀材料——網絡計劃成本優化   參考文獻   習題六 第七章  決策論   第一節  決策論基本概念   第二節  不確定型決策   第三節  風險型決策   第四節  靈敏度分析   第五節  多目標決策   第六節  補充閱讀材料——模糊綜閤評判與層次分析法   參考文獻   習題七 第八章  對策論   第一節  對策論基本概念   第二節  純策略對策   第三節  混閤策略對策   第四節  矩陣對策求解方法   第五節  非零和對策   第六節  補充閱讀材料——博弈論與當代經濟學   參考文獻   習題八 第九章  排隊論   第一節  排隊論基本概念   第二節  Poisson排隊係統   第三節  非Poisson排隊係統   第四節  補充閱讀材料——排隊係統成本分析   參考文獻   習題九 第十章  庫存論   第一節  庫存論基本概念   第二節  確定性定量訂貨庫存模型   第三節  補充閱讀材料——隨機性需求庫存模型   參考文獻   習題十 第十一章  運籌學中的智能優化方法   第一節  遺傳算法   第二節  模擬退火法   第三節  禁忌搜索法   第四節  螞蟻算法   第五節  補充閱讀材料——其他現代優化思想與方法   參考文獻 第十二章  案例   第一節  住房分配問題   第二節  玻璃下料問題   第三節  麯綫擬閤問題   第四節  投資決策問題(A)   第五節  投資決策問題(B)   第六節  年度配礦計劃問題   第七節  環保投資比重問題   第八節  人員雇用問題 附錄一  LINDO係列軟件及其使用 附錄二  MATLAB軟件及其使用 附錄三  其他運籌學軟件 附錄四  中英文專業名詞對照錶 部分習題答案 教學資源索取單

優化決策的藝術與科學：現代管理中的運籌學應用解析 本書深入探討瞭運籌學（Operations Research, OR）在解決復雜係統優化問題中的核心理論、經典模型及其在實際管理決策中的應用。運籌學作為一門新興的交叉學科，融閤瞭數學、統計學、計算機科學和管理學的精髓，緻力於為資源配置、流程設計和戰略規劃提供科學、量化的決策支持。 本書結構清晰，內容全麵，旨在幫助讀者建立堅實的理論基礎，並掌握將抽象數學模型轉化為可操作的決策工具的能力。全書涵蓋瞭從基礎綫性規劃到前沿隨機過程分析的廣泛主題，確保讀者能夠應對當代商業環境中的各種優化挑戰。 第一部分：運籌學基礎與綫性規劃 本部分奠定瞭整個課程的理論基石，重點介紹瞭如何將現實世界的約束條件和目標函數轉化為標準的數學模型——綫性規劃（Linear Programming, LP）。 第一章：運籌學的概念與發展曆程 詳細闡述瞭運籌學的定義、學科範疇及其在軍事、工業、服務業中的發展軌跡。討論瞭運籌學思維方式的建立，即如何係統性地分析問題、界定決策變量、建立約束集和目標函數。引入瞭對模型建立的批判性思考，強調模型的簡化與有效性之間的平衡。 第二章：綫性規劃模型與圖解法 係統講解瞭綫性規劃模型的基本構成要素：目標函數（最大化或最小化）、決策變量、非負約束和綫性約束。通過二維案例的圖解法，直觀展示瞭可行域、最優解的存在性（有界、無界、無可行解）以及極點理論的基礎概念。這部分內容著重於培養讀者對可行域幾何形態的直觀理解。 第三章：單純形法（Simplex Method） 這是求解綫性規劃問題的核心代數方法。本書詳盡剖析瞭單純形法的每一步操作：選擇初始基變量、計算檢驗數、確定進基變量和齣基變量、構建新的基可行解。特彆關注瞭對退化、人工變量引入（大M法和兩階段法）的處理，確保讀者能夠熟練地進行人工計算和理解計算機求解的內在邏輯。對對偶理論的初步介紹也穿插於此，為後續章節做鋪墊。 第四章：對偶理論與靈敏度分析 對偶理論是運籌學的核心理論之一。本書深入闡釋瞭原問題與對偶問題的構造關係，並從經濟學角度解釋瞭對偶變量（影子價格）的含義——它們代錶瞭單位資源限製放鬆時，目標函數值的變化率。 靈敏度分析（Sensitivity Analysis）是決策者最關心的內容之一。詳細分析瞭技術係數、右端項（資源量）和目標函數係數變化對最優解及其目標函數值的影響範圍。通過對最優解錶格（Final Simplex Tableau）的解讀，演示如何快速評估決策方案的魯棒性。 第二部分：網絡流、運輸問題與資源分配 本部分將綫性規劃的思想應用於特定的、具有網絡結構的問題，展示瞭運籌學在物流、供應鏈和項目管理中的強大能力。 第五章：運輸問題、指派問題與最小成本流 詳細介紹瞭運輸問題的數學模型，以及求解的專門方法——如西北角法、最小單元成本法和伏格爾近似法（VAM）進行初始解的構建，以及利用位移法（Stepping-Stone Method）或MODI法（Modified Distribution Method）求最優解。 指派問題（Assignment Problem）作為運輸問題的特殊情況，重點介紹瞭使用匈牙利算法（Hungarian Algorithm）高效求解，強調其在人力資源分配、任務匹配等領域的應用。 第六章：最短路、最大流與最小割 係統講解瞭圖論在運籌學中的基礎應用。介紹瞭Dijkstra算法和Bellman-Ford算法解決最短路問題。對於最大流問題，詳細闡述瞭福特-富爾剋森（Ford-Fulkerson）算法的原理和應用，並結閤最大流-最小割定理，展示瞭如何在網絡中識彆瓶頸。 第七章：庫存控製模型 本章聚焦於不確定性下的管理決策。引入瞭基礎的確定性庫存模型，包括經濟訂貨批量（EOQ）模型，考慮瞭訂貨成本、持有成本和缺貨成本。隨後擴展到隨機需求下的庫存模型，如固定訂貨量（Q）係統和固定訂貨周期（P）係統，並分析瞭安全庫存的設置與服務水平的關係。 第三部分：整數規劃與非綫性規劃 現實世界的許多決策變量必須取整數值（如：是否建設某工廠、招聘多少員工），這要求使用更強大的數學工具——整數規劃（Integer Programming, IP）。 第八章：整數規劃（IP）與分支定界法 闡釋瞭整數規劃的必要性，並區分瞭純整數規劃、混閤整數規劃和二元整數規劃。重點講解瞭求解IP問題的分支定界法（Branch and Bound），包括節點選擇策略、上下界的計算、割平麵（Cutting Plane）方法的基本思想，以及如何利用LP鬆弛來指導搜索過程。 第九章：非綫性規劃（NLP）基礎 介紹瞭當目標函數或約束條件包含非綫性項時，問題的復雜性增加。分析瞭凸性（Convexity）對求解的重要性。介紹瞭KKT條件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作為非綫性最優解的必要條件，並討論瞭牛頓法在求解無約束非綫性優化問題中的應用。 第四部分：動態規劃與決策分析 本部分關注具有時間序列依賴性的優化問題，以及在風險和不確定性下的決策製定。 第十章：動態規劃（Dynamic Programming, DP） 動態規劃通過最優子結構和重疊子問題的特性，將復雜問題分解為一係列相互關聯的小問題。詳細介紹瞭DP的正嚮與逆嚮迭代法，並以背包問題、最短路問題（如Floyd-Warshall算法的DP視角）和生産調度問題為例，展示其應用。強調瞭DP中的“狀態變量”和“決策變量”的定義。 第十一章：決策論與馬爾可夫決策過程 本章處理決策在不確定環境下的選擇問題。引入瞭決策樹（Decision Trees）工具，用於分析一係列相互依賴的決策點，並引入瞭風險態度（如最大化期望收益、最小化遺憾值）。 馬爾可夫決策過程（MDPs）：用於建模具有狀態轉移概率的序列決策問題。討論瞭如何使用價值迭代法和策略迭代法來求解長期最優策略，這為強化學習（Reinforcement Learning）的理論基礎埋下瞭伏筆。 附錄：運籌學求解軟件簡介 簡要介紹瞭常用的商業和開源求解器，如CPLEX、Gurobi、LINGO及Python中的SciPy/PuLP庫，指導讀者如何將學到的模型實際輸入計算機進行求解，連接理論與實踐的橋梁。 本書力求以嚴謹的數學推導和豐富的實際案例相結閤的方式，構建一個完整的運籌學知識體係，為讀者在工程管理、經濟分析、金融工程等領域進行科學決策提供堅實的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計真的非常討喜，讓我在閱讀過程中感到一種視覺上的愉悅。每章的開頭都有一個引人入勝的“本章導學”，簡要概括瞭本章的學習目標和重點，這對於我這種喜歡提前規劃學習路徑的讀者來說，簡直是福音。而每章的末尾則是一個“本章小結”，將本章的核心內容提煉齣來，方便我進行迴顧和復習。更值得稱贊的是，書中大量的圖錶和流程圖的使用。這些可視化元素有效地幫助我理解那些復雜的數學模型和算法。例如，在講解綫性規劃問題時，書中用一個清晰的二維圖形展示瞭可行域和目標函數的最優解，這比單純看公式要直觀得多。書中還引入瞭一些實際應用場景，比如生産計劃、庫存管理、項目調度等，並用這些場景來講解運籌學方法的應用。這些例子來源於現實生活，讓我覺得運籌學並非高高在上的學術理論，而是實實在在能夠解決實際問題的工具。書中的語言也相當精煉，用詞準確，不會有太多冗餘的修飾，這使得信息傳遞更加高效。盡管內容本身有一定深度，但得益於這種良好的設計和錶達方式，整體的學習體驗仍然非常流暢。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《基礎運籌學教程》，說實話，一開始我抱著一種試試看的心態，畢竟“基礎”這個詞有時候會讓人覺得有些枯燥或者過於理論化。但翻開第一頁，就被作者流暢的文筆和清晰的邏輯所吸引。它不像我之前讀過的一些教材那樣，上來就拋齣一堆公式和定義，而是循序漸進地引導讀者進入運籌學的世界。我尤其喜歡書中對一些經典案例的深入剖析，比如如何在有限的資源下最大化産齣，或者如何優化物流配送路綫。這些案例不僅生動有趣，而且能夠幫助我將抽象的理論概念具象化，更容易理解。書中在講解每一種模型或方法時，都會先給齣其産生的背景和解決的問題，然後層層剝繭地揭示其數學原理，最後再通過實際應用來鞏固理解。這種“由錶及裏、由淺入深”的教學方式，讓我覺得學習過程並不像想象中那麼艱難。而且，書中還穿插瞭一些小練習和小思考題，這極大地激發瞭我主動思考的積極性。我發現，隻有自己動手去算一算，去想一想，纔能真正掌握這些知識。總的來說，這本書為我打開瞭運籌學這扇大門，讓我對這個學科産生瞭濃厚的興趣，也為我日後的深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它在內容的深度和廣度上都做得恰到好處，尤其適閤作為入門讀物。作者在介紹基礎概念時，並沒有迴避數學上的嚴謹性，但同時也巧妙地避免瞭過於晦澀的推導，而是側重於解釋概念的直觀含義和實際意義。我印象特彆深刻的是，書中在講解一些算法時，都會附帶僞代碼，這對於我這種有一定編程基礎的學習者來說，是極大的便利。我甚至嘗試著將一些簡單的算法用Python實現瞭一下，雖然過程有些磕磕絆絆，但也讓我對算法的執行過程有瞭更深刻的理解。書中在討論不同模型的優缺點以及適用範圍時，也相當到位。它並沒有簡單地羅列各種模型，而是會比較它們之間的異同，並給齣選擇的建議。這讓我能夠更批判性地看待這些工具，而不是盲目地套用。此外，書中還涉及瞭一些運籌學的發展曆史和前沿動態，這讓我意識到這個學科並非停滯不前，而是在不斷發展和演進中。這激發瞭我進一步探索和學習的動力，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的優點在於其高度的實踐導嚮性。作者似乎非常清楚，對於大多數讀者來說，學習運籌學不僅僅是為瞭掌握理論，更是為瞭將其應用於實際問題。因此，書中穿插瞭大量源自工業、商業、服務業等不同領域的案例研究。這些案例不僅豐富瞭書的內容，更重要的是，它們展示瞭運籌學方法是如何被用來解決現實世界中的復雜挑戰的。例如，在講解整數規劃時，書中以一個實際的排班問題為例，詳細說明瞭如何構建整數規劃模型，以及如何解釋求解結果。這種“理論+實踐”的模式，讓我能夠清晰地看到運籌學知識的價值所在。書中的習題也很有代錶性，既有概念性的題目，也有需要實際建模和計算的題目，能夠很好地檢驗我對知識的掌握程度。而且，一些較難的題目還提供瞭提示，幫助我剋服睏難。讀完這本書，我感覺自己不再是停留在概念層麵，而是真正掌握瞭一些解決實際問題的工具和方法。它讓我看到瞭運籌學在提升效率、降低成本、優化決策等方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我認為這本書最大的貢獻在於它成功地將運籌學的“精髓”提煉瞭齣來，並以一種易於理解和接受的方式呈現給讀者。作者在文字錶達上，力求清晰、準確、生動，避免瞭機械的公式堆砌。我特彆欣賞書中對每一個重要概念的解釋都非常到位，並且會用通俗易懂的語言來類比，讓我能夠迅速把握其核心思想。在學習過程中，我遇到瞭一些疑惑，但往往在讀完後續的內容，或者翻閱作者提供的參考資料後，就豁然開朗瞭。這種“引人入勝”式的講解方式，讓我感覺像是在和一個經驗豐富的老師對話，而不是在獨自啃一本枯燥的教科書。書中還強調瞭模型建立在實際問題中的重要性，以及如何根據問題的特點選擇閤適的運籌學方法。這培養瞭我分析問題、解決問題的能力，而不僅僅是記憶和應用公式。總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一本“運籌學入門指南”，它為我提供瞭一個堅實而清晰的學習路徑，讓我對如何將運籌學知識應用於實際工作産生瞭信心。