最优化理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:袁亚湘

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:1997-1

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030054135

丛书系列:计算方法丛书

图书标签:

• 最优化
• 数学
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《运筹帷幄：现代决策的数学基石》 在瞬息万变的商业环境和日新月异的科技浪潮中，如何做出最明智、最高效的决策，已成为个体、组织乃至国家层面共同面临的挑战。本书《运筹帷幄：现代决策的数学基石》正是为了系统性地阐释这一核心问题，深入浅出地剖析支撑现代决策制定的数学原理、模型与算法，旨在为读者构建一个强大而灵活的决策分析框架。 我们身处一个信息爆炸的时代，海量数据如同潮水般涌来。如何从中提取有价值的洞见，如何将模糊的需求转化为清晰的目标，如何评估不同方案的优劣并最终找到最佳路径，这些都需要一套严谨的逻辑和科学的方法。本书将带您走进一个由数学工具构筑的决策殿堂，在这里，您将学会如何将复杂的问题分解，如何用量化的语言描述现实，以及如何通过计算找到最优解。 本书首先从决策制定的基本流程入手，强调了问题识别、目标设定、约束条件分析、可行方案生成与评估等关键环节。在此基础上，我们将深入探讨一系列经典且实用的数学模型。例如，在线性规划部分，我们将详细讲解如何构建线性模型来解决资源分配、生产计划、运输调度等问题，通过单纯形法、内点法等算法，揭示找到最优解的数学机制。您将理解，看似简单的目标函数和约束条件，是如何在几何空间中映射出最优决策的。 对于那些目标函数或约束条件包含非线性关系的复杂场景，《运筹帷幄》将为您展开非线性规划的画卷。我们将探讨凸优化与非凸优化的区别，介绍梯度下降、牛顿法等迭代优化算法，以及如何处理多变量、多约束下的非线性优化难题。这部分内容将帮助您理解，在现实世界中，许多最优决策并非简单的线性组合，而是需要更精妙的数学工具来捕捉其内在的复杂性。 此外，本书还将目光投向离散的决策问题。在整数规划和混合整数规划章节，我们将讨论如何处理变量必须取整数的情况，这在生产排程、项目选择、网络设计等领域至关重要。您将学习如何通过割平面法、分支定界法等技术，将原本难以求解的离散问题转化为可管理的模型。 网络分析与图论是本书另一个重要组成部分。通过图的节点和边，我们可以清晰地描绘出系统中的联系与流动。本书将介绍最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题等经典图论算法，并展示它们在交通网络优化、通信系统设计、物流配送等领域的强大应用。理解网络结构，就如同掌握了事物运行的骨架，能够有效地优化信息、物料或服务的流通。 动态规划作为一种强大的问题求解策略，也将是本书的重点。我们将展示如何通过将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并利用“最优性原理”来求解。从背包问题到最短路径问题，再到复杂的生产调度，动态规划的应用场景几乎无处不在，它教会我们如何面向未来，做出最优决策。 在不确定性环境下进行决策，是现实世界中普遍存在的挑战。《运筹帷幄》将带您进入概率模型与随机过程的世界。我们将探讨如何利用概率论的工具来量化风险，如何构建马尔可夫链、排队论模型等来分析系统在随机扰动下的行为，并介绍蒙特卡洛模拟等方法来探索不同策略在不确定性下的表现。这部分内容将帮助您从“已知”走向“未知”，在风险中寻找最优解。 游戏理论作为研究理性决策者之间互动行为的学科，也将被纳入本书的探讨范围。我们将介绍纳什均衡、零和博弈、合作博弈等概念，并通过生动的案例分析，展示游戏理论在经济学、政治学、军事策略等领域的应用，帮助读者理解在竞争与合作并存的环境中，如何制定最优的博弈策略。 除了理论的阐述，本书还将强调这些数学工具在实际问题中的应用。我们将通过大量的实例，将抽象的数学模型与具体的场景相结合，例如：如何优化一个供应链，降低物流成本；如何制定一个有效的营销策略，最大化客户转化率；如何安排一个复杂的生产计划，最小化延误；如何设计一个具有竞争力的拍卖机制，实现公平与效率。这些案例将帮助读者理解，理论知识如何转化为解决实际问题的强大武器。 本书的设计初衷，是希望为读者提供一套系统、严谨且实用的决策分析工具箱。无论您是商业决策者、技术工程师、科研人员，还是对量化分析充满兴趣的学习者，《运筹帷幄：现代决策的数学基石》都将是您踏上理性决策之路的理想指南。通过本书的学习，您将不再局限于直觉和经验，而是能够运用数学的力量，将不确定性转化为可控因素，将复杂问题化繁为简，最终在纷繁的世界中，做出最精准、最有效的判断，实现“运筹帷幄之中，决胜千里之外”的宏图。

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书籍说明 传说中少有的几本超过英文同类书籍的中文书 作者是国外大牛的弟子 十足的做学问的人 如果学习最优化理论的话，这本书是第一选择 阅读建议 如果学习最优化方法，就看这本书 可惜已经绝版了。。。

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《最优化理论与方法》不仅仅是关于“如何找到最优解”，它更是一门关于“如何思考”的课程。这本书给我最大的启示在于，它让我认识到，面对一个优化问题，首先要做的不是急于套用某个算法，而是要深入理解问题的本质。作者在开篇就强调了“问题理解”的重要性，这包括清晰地定义目标函数，准确地描述约束条件，以及充分地认识问题的规模和复杂度。书中的很多章节都在围绕着如何系统地分析和解决问题展开，比如如何判断一个问题是否是凸问题，如何处理不可微函数，如何应对大规模数据等。我发现，书中提供的很多思路和方法，不仅限于数学计算，更是一种解决问题的思维框架。它教会我如何将复杂的系统分解成可管理的部分，如何利用数学工具来量化和评估不同的决策方案，以及如何在一个不确定或信息不完整的情况下做出“最优”的决策。这种思维方式的提升，对我日常的工作和学习都产生了深远的影响。

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这本书在我看来，是一部非常扎实的学术专著，但又不失其学术之外的指导意义。它的理论部分非常严谨，对各个优化算法的收敛性、稳定性和效率都进行了深入的分析，很多证明过程我都反复研读了好几遍，从中领略到数学的严密与精妙。比如，书中对于拉格朗日乘子法和KKT条件的讲解，我之前在其他资料里看过，但总觉得不够透彻，而这本书通过清晰的几何解释和完备的推导，让我对这些概念有了全新的认识，也理解了它们在约束优化问题中的核心地位。此外，这本书还涵盖了非常广泛的优化方法，从经典的梯度类方法，到一些更高级的内点法、序列二次规划法等，都有详细的介绍。对于各种算法的优缺点、适用范围，书里都给出了清晰的对比分析，这对于读者选择合适的算法来解决具体问题非常有帮助。我个人尤其喜欢书中对于“对偶理论”的阐述，它提供了一种全新的视角来审视问题，并且在许多情况下能够带来更优的解决方案。

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老实说，在阅读《最优化理论与方法》之前，我对“最优化”的理解是非常片面的，总觉得是那种数学竞赛或者算法工程师才需要掌握的技能。但这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其友好的方式，将最优化理论的普适性展现在我面前。我惊喜地发现，书中所讲解的原理和方法，在很多看似不相关的领域都有着广泛的应用。比如，在科学研究中，如何设计最优的实验方案？在经济学中，如何分析市场均衡？在人工智能领域，如何训练复杂的模型？这些问题，追根溯源，都离不开最优化理论的支撑。书中的很多案例分析都非常精彩，让我看到了理论是如何落地生根，解决实际问题的。更重要的是，这本书提供了一种“工具箱”，让我能够灵活地运用各种工具去解决自己遇到的各种“最优化”问题。它不仅教授了理论，更重要的是培养了运用理论解决问题的能力。即使你不是数学专业背景，只要你愿意花时间去钻研，这本书绝对能够让你受益匪浅。

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这本《最优化理论与方法》绝对是我近期最惊喜的读物之一。打开它之前，我对“最优化”这个概念的理解还停留在高中数学里解不等式求极值，或者大学里一些基础的线性规划问题。但这本书却将我带入了一个全新的世界。它首先从清晰易懂的例子入手，比如如何规划生产线才能最大化利润，或者如何设计最短的物流路线。这些贴近实际的场景让我立刻感受到了最优化理论的强大生命力。然后，作者开始深入讲解各种理论基础，从凸集、凸函数这些听起来有些高深的数学概念，到梯度下降、牛顿法等迭代算法。我发现，书中对这些概念的阐述并非枯燥的公式堆砌，而是通过直观的几何解释和一步步的推导，让我这个数学功底不算特别深厚的读者也能逐渐领会精髓。尤其值得称赞的是，书中穿插了大量的伪代码和算法流程图，这对于我这种喜欢动手实践的人来说简直是福音。我尝试着将其中一些简单的算法在 Python 里实现，看着程序按照理论一步步找到最优解，那种成就感无与伦比。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本能让你“学会”最优化方法的实用指南。

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阅读《最优化理论与方法》的过程，与其说是学习，不如说是一次思维的洗礼。这本书最让我印象深刻的一点是它对于“问题建模”的重视。在很多其他书籍里，大家上来就讲算法，但这本书却花了不少篇幅讨论如何将现实世界中的复杂问题抽象成数学模型，这是最优化真正落地的关键一步。作者用了很多篇幅讲解不同类型问题的特点，比如线性问题、二次规划、非线性规划等等，以及每种问题对应的典型建模思路。我之前遇到的很多问题，总感觉无从下手，不知道该用什么工具去解决。读了这本书，我才意识到，很多时候是我的问题描述不够清晰，或者我没有找到合适的视角去“翻译”成数学语言。书中举例的那些工程优化、金融投资组合优化、机器学习中的参数训练等案例，都展示了如何通过严谨的建模，将模糊的需求转化为可以求解的最优化问题。这就像是给了我一把钥匙，能够打开通往解决问题的大门。而且，书中还讨论了模型建立中的一些陷阱和注意事项，比如目标函数的选择、约束条件的设定等等，这些细节的讲解非常有价值。

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没法看，全是定理证明，没有一个栗子

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没有例子啊

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最优化方面的经典

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要哭了，中文数学相关书里我读过的最好的一本了。要是也能用【字字珠玑】来形容数学教材，这本肯定当之无愧啊。比 Jorge 那本内容多很多，而且条理也非常清晰。

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先要补下分析的知识,适合喜欢看公式和严格证明的同学看,严重推荐.