运筹学习题与解答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:上海财经大学出版社

作者:罗万钧 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-6

价格:18.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810499354

丛书系列:

图书标签:

• *
• 运筹学
• 优化
• 数学规划
• 线性规划
• 整数规划
• 动态规划
• 图论
• 算法
• 建模
• 学习

运筹学方法在现代管理中的应用与展望 本书深入探讨了运筹学（Operations Research, OR）作为一门跨学科决策科学的核心理论、模型和实用技术，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何利用数学工具优化复杂系统的运行。本书的重点在于展示运筹学如何从理论走向实践，指导实际问题的解决，而非仅仅停留在概念的介绍。 第一部分：运筹学基础与数学建模 本部分构建了读者理解后续高级主题所需的坚实数学基础和建模思维。 第一章：运筹学概述与决策科学的演进 本章首先界定了运筹学的学科范畴，阐述其在军事决策、工业生产、资源分配等历史背景下的起源与发展。随后，详细分析了现代管理决策过程中所面临的不确定性、复杂性和多目标性。重点讨论了运筹学在系统科学、信息科学和管理科学交叉领域中的核心地位。本章强调了建立清晰问题定义和确定有效评估指标（如成本、时间、效率、风险）的重要性，这是成功建模的第一步。 第二章：线性规划（Linear Programming, LP）的原理与求解 线性规划是运筹学的基石。本章从最基本的资源分配问题入手，构建标准的LP模型，详细解释了目标函数、决策变量、约束条件的数学表述。理论部分深入剖析了单纯形法（Simplex Method）的迭代过程、代数基础及其几何意义。我们详细推导了最优性判定准则，并着重讨论了人工变量、大M法及两阶段法在处理等式约束和大于等于约束时的具体操作流程。此外，对对偶理论进行了详尽的阐述，解释了影子价格（Shadow Price）和最优解范围（Range of Optimality）在经济解释和敏感性分析中的关键作用。本章通过多个工业生产和物流调度的实例，展示LP在实际优化中的强大能力。 第三章：整数规划与混合整数规划（IP/MIP） 现实世界中许多决策变量必须取离散值（如是否修建工厂、安排班次）。本章专门处理这类问题。首先介绍了0-1变量在线性规划中的应用。接着，系统讲解了截平面法（Cutting Plane Methods）和分支定界法（Branch and Bound）的完整算法框架及其在求解TSP（旅行商问题）和指派问题中的应用。混合整数规划（MIP）的建模技巧，如使用二进制变量进行逻辑约束（“如果A发生，则B必须发生”的逻辑表达）的转化，是本章的重点内容，这些技巧对于解决复杂的调度和设施选址问题至关重要。 第四章：网络流理论及其应用 网络结构是描述相互连接系统的有效工具。本章从图论基础（有向图、无向图、流、容量、最小割）出发，系统介绍了最大流/最小割定理。重点讲解了求解最大流问题的福特-富尔克森算法（Ford-Fulkerson）及其改进版本（如使用增广路径的Edmonds-Karp算法）。此外，本章还深入探讨了最小成本流问题（Minimum Cost Flow, MCF），它结合了流量限制和成本优化，是解决大规模物流分配问题的核心模型。应用案例涵盖了交通网络规划、通信容量分配和项目调度中的关键路径分析。 第二部分：高级优化模型与求解技术 本部分拓展到处理非线性、多目标和动态环境下的优化问题。 第五章：非线性规划（Nonlinear Programming, NLP） 当目标函数或约束条件包含非线性项时，传统的LP方法不再适用。本章首先分类讨论了凸规划与非凸规划。对于凸规划，详细阐述了KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件作为一阶最优性条件的推导和应用。针对无约束优化问题，介绍了牛顿法和拟牛顿法（如BFGS算法）的收敛性与效率。对于约束优化，则侧重于拉格朗日乘子法和序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）的实际操作流程。本章也探讨了在工程设计和投资组合优化中NLP的应用挑战。 第六章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的序列决策问题的强大工具。本章的核心在于“贝尔曼方程”的建立和“最优性原理”的应用。我们通过投资、资源分配、路径搜索等经典问题，演示了如何自底向上或自顶向下地构建DP模型。本章特别强调了状态变量的定义、阶段的划分以及如何避免重复计算，从而显著提高求解效率。 第七章：排队论（Queuing Theory）的分析与设计 排队系统是服务管理中的核心难题。本章详细介绍了排队系统的基本组成要素（到达过程、服务过程、系统容量、服务规则）。基于马尔可夫链理论，系统分析了M/M/1、M/M/c、M/G/1等经典排队模型的稳态性能指标，如系统平均长度、顾客平均等待时间和服务台利用率。重点在于如何利用这些模型来指导服务设施的合理配置、优化人员调度，并平衡服务质量（等待时间）与运营成本之间的矛盾。 第八章：库存管理模型 库存控制是供应链管理的关键环节。本章从确定性需求模型（如经典的EOQ经济订货批量模型及其扩展）入手，阐述了批量订购策略的成本结构。随后，转向更具挑战性的随机需求环境，介绍了基于服务水平的再订货点（ROP）模型和（Q, R）连续审查模型。对于多个地点的库存网络，本章还引入了随机动态规划的思想来处理集中化与分散化库存策略的权衡。 第三部分：应用与前沿技术 本部分聚焦于运筹学在现代复杂决策环境中的实际部署和未来发展趋势。 第九章：项目管理中的优化技术 项目调度是运筹学最早期的应用领域之一。本章重点介绍关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）。详细分析了如何利用这些工具来确定项目的最短完成时间，识别关键活动，并进行资源平滑和时间/成本权衡分析（Trade-off Analysis）。对于资源受限的项目调度问题，引入了整数规划模型来处理更实际的约束条件。 第十章：仿真（Simulation）在运筹学中的角色 当解析模型过于复杂或涉及高度随机性时，仿真成为不可或缺的工具。本章介绍了离散事件仿真（DES）的基本原理。详细讨论了随机数生成技术（如线性同余法）和随机变量的生成方法（如逆变换法）。重点放在如何构建准确的仿真模型，进行稳态分析和初始观测期的处理，并通过仿真实验来验证和比较不同优化策略的绩效。 第十一章：多目标优化与决策分析 现实决策很少是单目标最优的。本章介绍了如何处理目标冲突问题。重点讲解了帕累托最优（Pareto Optimality）的概念，并系统介绍了目标规划法（Goal Programming）和加权求和法。在涉及不确定性的情况下，本章还探讨了基于风险度量（如方差、期望损失）的决策制定方法，为领导者在复杂权衡中提供量化支持。 第十二章：运筹学的前沿与交叉领域 本章展望了运筹学在当前技术浪潮中的新发展。包括机器学习与优化（如使用强化学习求解动态调度问题）、大规模优化问题的求解器技术进展（如内点法和高效的启发式算法），以及在智慧城市、能源系统优化和精准医疗决策中的新兴应用方向。强调了运筹学作为连接数据科学与实际操作的桥梁作用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不像某些教材那样只局限于经典的线性规划模型，而是将视野拓展到了更广阔的运筹学天地。在涉及到组合优化和随机过程的章节，处理得尤为精彩。作者成功地在保证数学严谨性的前提下，用通俗易懂的语言阐述了诸如动态规划的原理以及蒙特卡洛模拟的应用场景。我特别喜欢它在处理随机性问题时所展现的平衡感，没有过度简化现实世界的复杂性，也没有让概率论的知识成为阻碍理解优化的壁垒。它提供的习题覆盖了从经典的库存管理到现代的排队论应用，让我清晰地认识到运筹学这门工具如何跨越学科的界限，成为解决实际决策问题的利器。这本书真正做到了连接理论与实践的桥梁作用，是工具书中的典范。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我本来对这类偏理论性的书籍抱着将信将疑的态度，总觉得市面上的“习题与解答”要么是题太简单，解答敷衍了事，要么就是题深奥，解答又过于简略，根本起不到辅助学习的作用。但这本让我彻底改变了看法。它的价值核心在于那些“解答”部分，简直是教科书级别的示范。很多时候，我尝试自己解题，虽然思路大体方向没错，但在细节处理上总会丢失一些关键的约束条件或者优化了错误的变量。对照书中的解答，我才发现自己遗漏了多么重要的边界条件。特别是那些涉及到复杂约束条件的非线性问题，作者的解题路径如同手术刀般精准，每一步的转化都有明确的理论依据支撑，绝无半点含糊不清的地方。这种细致入微的解析，对于正在准备专业考试的我来说，简直是无价之宝，它教会我的不只是如何得到正确答案，更是如何构建一个无懈可击的解题逻辑链条。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，当我翻开它的时候，那种久违的解渴感油然而生。我一直觉得运筹学这门学科，理论上听起来很吸引人，但一旦涉及到实际的公式推导和模型构建，就感觉像是在迷宫里打转。这本书的编排方式非常巧妙，它没有一开始就堆砌晦涩难懂的数学符号，而是通过一系列精心设计的案例，将复杂的概念逐步引入。比如，在讲解线性规划的对偶性时，作者不仅仅是给出了定理，而是用了好几页篇幅来阐述这个对偶关系在实际资源分配问题中的经济学含义，读起来丝毫没有枯燥感。更让我惊喜的是，书中的习题部分，难度梯度设置得极其合理。基础题让你夯实概念，中等难度的题目开始考验你对模型选择的判断力，而最后的几道综合大题，简直就是对思维极限的挑战，逼着你去思考如何将多个知识点融会贯通。解答部分的逻辑清晰，步骤详尽，很多我卡住很久的难点，在对照答案的推导过程后，豁然开朗。这种从“知其然”到“知其所以然”的跨越，是自学过程中最宝贵的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编者显然对学习者在不同阶段会遇到的困惑有着深刻的洞察力。我发现在学习网络的优化模型，比如最短路问题或最大流最小割问题时，初期总会混淆各种变体。这本书的聪明之处在于，它没有将所有模型并列呈现，而是采用了“递进式”的讲解策略。先从最基础的图论概念入手，然后逐步引入权重、容量等复杂因素，每一次引入新概念都伴随着一道专门针对这个新概念的变体习题。这种“打地基—添砖加瓦—检验成果”的学习流程，让知识点的吸收变得非常扎实且有序。读完一个章节，我感觉自己对该领域的所有基本模型和常见变体的掌握程度，都达到了一个可以自信应对考试或实际应用的水平，这是一种非常踏实的成就感，而非那种囫囵吞枣后的虚假满足。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是沉稳而厚重，它不像市面上某些追求花哨包装和时髦术语的教材那样浮夸，它实实在在地沉下心来做学问。我尤其欣赏它在方法论上的严谨态度。在介绍整数规划和非线性规划这些“硬骨头”章节时，作者并没有急于抛出结论，而是花了不少篇幅去追溯这些方法的历史渊源和适用边界。这使得我不仅仅是学会了“套用公式”，而是对不同优化算法的内在逻辑有了深刻的理解。例如，在讲解分支定界法时，书中配有大量的图示来描绘分支过程和定界过程的几何意义，这比单纯看文字描述要直观得多。而且，书中的排版也体现了一种匠心，页边距和字体字号的选择都非常舒适，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。对于需要深度钻研的读者来说，这本书提供的不仅仅是知识点，更是一种严谨的学术氛围和治学态度，让人心甘情愿地沉浸其中，去探索每一个细节。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆