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出版者:陕西人民出版社

作者:徐渝

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2001-8

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787224058420

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 仿真

运筹学 一部深入探索现代决策科学与复杂系统优化的经典著作 本书《运筹学》并非关于传统书籍的介绍，而是对一门深刻影响了现代管理、工程、经济乃至社会科学的学科——运筹学（Operations Research, OR）——的全面、系统而深入的阐述。它旨在为读者提供一套严谨的数学工具和分析框架，用以解决现实世界中那些涉及资源配置、流程设计、风险评估和优化决策的复杂问题。 第一部分：运筹学的基石与建模思想 本篇聚焦于建立理解和应用运筹学的理论基础和核心思维模式。 第一章：运筹学导论与历史沿革 本章首先界定了运筹学的概念，阐明其作为一门交叉学科的本质——它融合了数学、统计学、计算机科学和特定领域的专业知识。我们将回顾运筹学从二战期间军事应用中诞生，到战后迅速扩展到工业、政府和商业领域的关键里程碑。重点讨论运筹学与其他决策科学（如系统分析、决策理论）的区别与联系。同时，深入剖析运筹学解决问题的典型流程：问题识别、模型构建、求解、验证与实施。 第二章：数学模型基础 本章是构建运筹学模型的起点。我们将详细介绍构建数学模型所需的要素：决策变量、目标函数（最大化或最小化）和约束条件。内容涵盖了如何将模糊的实际问题转化为精确的数学表达式。重点探讨了模型选择的原则，包括模型的精确性、复杂性和可解性之间的权衡。此外，引入了不确定性分析的初步概念，为后续的概率模型做铺垫。 第三章：线性规划（Linear Programming, LP）I：基础理论与代数解法 线性规划是运筹学的核心基石。本章将详尽介绍标准形式、松弛变量、人工变量的概念。重点讲解代数解法——单纯形法（Simplex Method）的详细步骤，包括如何进行迭代、识别最优解、无界解和退化情况。我们不仅关注算法的机械操作，更深入探讨单纯形法背后的代数几何意义，理解基可行解和顶点遍历的过程。 第四章：线性规划（LP）II：对偶理论与敏感性分析 对偶理论是理解线性规划深度结构的关键。本章首先构建原问题与对偶问题的对应关系，解释经济学中“影子价格”的含义。接着，深入分析对偶定理，阐明最优解集的存在性与最优性准则。至关重要的是，本章详细阐述了敏感性分析（或称后最优分析），即当模型参数（如资源供给或单位利润）发生微小变化时，最优解如何随之变化，这对于实际的资源调度和定价策略制定至关重要。 第二部分：高级优化技术与求解算法 本部分将拓展到非线性、整数、动态规划等更贴合复杂现实问题的优化技术。 第五章：网络流模型 网络流是处理连接、传输和分配问题的强大工具。本章系统介绍图论基础，包括最短路径问题（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、最小生成树（Prim和Kruskal算法）。随后，重点研究最大流-最小割定理，并详细阐述如何运用流模型解决指派问题、平衡运输问题（Transportation Problem）和最小成本流问题，这些是供应链管理和物流调度的核心。 第六章：整数规划（Integer Programming, IP） 许多决策变量必须取整数值（例如，是否修建一个工厂、购买多少台设备），这要求使用整数规划。本章区分了纯整数规划、混合整数规划和二进制（0-1）规划。核心内容将集中于求解方法，特别是割平面法（Cutting Plane Method）的基本思想，以及分支定界法（Branch and Bound）和分支切割法（Branch and Cut）的构建与应用，展示如何系统地搜索整数解空间。 第七章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的多阶段决策问题的技术。本章基于贝尔曼方程（Bellman Equation）构建递归关系。通过详尽的案例分析，如最短路径、背包问题（Knapsack Problem）和库存控制问题，读者将掌握如何自下而上地分解复杂问题，并利用表格法或记忆化搜索实现高效求解。 第八章：非线性规划（Nonlinear Programming, NLP） 当目标函数或约束条件中包含非线性项时，问题进入非线性规划范畴。本章首先讨论凸优化（Convex Optimization）的基础概念，因为凸问题相对容易求解。接着，介绍求解NLP的关键工具——卡鲁什-库恩-塔克（KKT）条件，这是判断一个点是否为局部最优解的必要和充分条件。对于无约束问题，则会介绍梯度下降法和牛顿法等迭代优化技术。 第三部分：面向不确定性的决策模型 本部分处理现实世界中普遍存在的随机性和不确定性对决策过程的影响。 第九章：排队论（Queuing Theory） 排队论是分析服务系统效率和等待时间的核心。本章介绍排队系统的基本组成要素（到达过程、服务过程、系统容量、服务台数量）。我们将深入研究马尔可夫链基础，并重点分析M/M/1、M/M/c等经典排队模型的稳态性能指标，如平均等待时间、系统平均长度和系统利用率，这对于呼叫中心、医院急诊室和生产线的调度设计至关重要。 第十集：随机规划与决策树 当决策必须在信息不完全或未来结果具有随机性时，需要采用随机规划。本章介绍两阶段随机规划模型，区分“先决决策”和“后果调整决策”。此外，本章还会利用决策树（Decision Trees）来结构化地分析一系列顺序决策，通过计算期望收益来选择最优路径，特别是在投资、市场进入或产品开发等情境中的应用。 第十一集：仿真技术（Simulation） 当数学模型过于复杂或无法解析求解时，计算机仿真成为强大的替代工具。本章介绍离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）的原理，包括系统状态的跟踪、随机数生成及其在不同概率分布下的应用（如拟合实际数据）。重点讲解如何构建和运行仿真模型来评估不同策略下的系统性能，以及仿真结果的统计分析方法。 第四部分：前沿应用与现代方法 本部分探讨运筹学在现代工业和新兴领域的具体应用，并介绍更先进的优化范式。 第十二章：组合优化与启发式方法 对于NP难问题（如旅行商问题TSP、大规模调度问题），精确求解在合理时间内变得不可能。本章介绍如何使用启发式（Heuristics）和元启发式（Metaheuristics）方法来寻找高质量的近似解。深入探讨模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）和遗传算法（Genetic Algorithms）等基于自然灵感的搜索策略，及其在复杂调度、路径规划中的效能。 第十三章：应用案例：供应链与生产计划 本章将前述所有工具整合应用于实际的供应链管理。内容涵盖：面向预测的库存控制模型（如EOQ、MRP/DRP）、设施选址优化、生产线的柔性调度问题（Job Shop Scheduling），以及如何利用多目标优化方法在成本、交货时间和风险之间进行权衡。 结语：运筹学的未来展望 最后，本章将讨论运筹学在“大数据”和“人工智能”时代的新角色，包括如何将优化算法嵌入到机器学习的训练过程中（如结构化预测），以及大规模优化求解器的发展趋势。 本书结构严谨，逻辑清晰，理论推导详实，配有大量的工程与管理学案例分析，旨在培养读者将数学语言转化为商业洞察力的能力，成为能够独立构建和求解复杂优化问题的专家。

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尽管我一直在抱怨这本书的难度和晦涩，但不可否认的是，它的理论深度是令人敬佩的。当我终于攻克了其中几个关键的证明——比如关于最小生成树的某些变种算法的正确性论证——那种成就感是其他任何读物都无法比拟的。这本书的价值在于，它提供了一个极高标准的基础，迫使你必须真正深入到数学的本质层面去理解这些优化工具的构建原理。它绝不是那种囫囵吞枣就能读完的书，它要求你拿出学术研究的态度去对待每一个章节。我发现，那些我最初觉得难以理解的概念，一旦被我用自己的方式重新推导和解释出来后，它们就真正成为了我知识体系的一部分，而不是浮在表面的记忆。所以，这本书更适合那些已经有一定数学基础，并且明确知道自己需要深入研究某个细分领域（比如整数规划的复杂性理论）的进阶学习者。对于他们来说，这本书无疑是一座金矿，提供了其他教材望尘莫及的详尽和严谨，只是对于普通爱好者或者初次接触者来说，它可能更像是一座需要专业攀岩工具才能征服的险峰。

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在语言风格上，这本书给我的感觉是极其冰冷和疏离的。作者的文字几乎完全被公式、符号和严苛的数学术语所占据，完全感受不到任何与读者互动的意愿。没有幽默的插科打诨，没有历史背景的生动叙述，甚至连一些重要的概念，比如“对偶性”的直观解释，也只是用教科书式的语言生硬地翻译过来。我期待的是那种能将枯燥的优化问题与现实世界的决策场景巧妙结合起来的叙事方式，让我在阅读时能产生“啊，原来如此！”的顿悟感。这本书提供的却是“请你相信，根据公理A和定理B，结论C成立”的单向灌输。我甚至开玩笑地想，作者写这本书的时候，是不是把所有精力都花在了证明的严密性上，而完全忽略了“如何有效地传达知识”这个基本目标。这种缺乏人情味的写作风格，使得长时间阅读变得异常枯燥乏味，我常常需要在阅读中途停下来，起身走动，试图让大脑从这种高度抽象的思维模式中抽离出来，否则很容易陷入一种机械性的符号处理状态。

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这本书的习题设置简直是一场噩梦，它们与其说是用来巩固学习的，不如说是用来考验读者的耐心和毅力的。大部分题目都要求精确到小数点后多位的计算，而且往往涉及多变量的迭代过程。我通常会先尝试自己解几道基础题热热身，结果发现，即便是最简单的约束优化问题，也需要花费我数个小时的时间去演算，稍有不慎就可能因为一个符号的错误而推倒重来。更令人沮丧的是，书后提供的答案通常只给出了最终结果，完全没有中间步骤的展示。这对于自学的人来说是致命的缺陷。我无法判断我的思维过程是否正确，也不知道自己是在哪个环节出了偏差。我甚至怀疑有些题目的设计者是不是故意想让读者崩溃，它们似乎更侧重于考察读者对计算的耐受度，而不是对运筹学核心思想的理解。如果这本书能够提供一些关键步骤的提示，或者至少给出几个详尽的解题示范，我想读者的学习体验会大大改善。目前来看，这些习题更像是给那些已经掌握了所有技巧的专家们设置的挑战，而不是帮助我们这些新手成长的阶梯。

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我对这本书的结构和逻辑性是持保留态度的。它似乎过于追求内容的广度和深度，导致在知识点的组织上显得有些跳跃和零散。举个例子，在介绍网络流理论时，作者似乎一下子将几种不同的算法——福特-富尔克森、埃德蒙兹-卡普——并列展示，却没有花足够的时间去铺垫它们之间的内在联系和适用场景的细微差别。这种“大杂烩”式的呈现方式，让我在试图构建一个完整的知识体系时感到非常吃力。我更倾向于那种循序渐进、层层递进的讲解方式，先用一个直观的例子把核心思想讲透，然后再逐步引入数学的严谨性。这本书恰恰相反，它开宗明义就用最抽象的数学语言描述了问题，然后才勉强地在脚注或附录里塞进去一些“趣味”的应用案例。这些案例往往点到为止，缺乏足够的细节支撑，让我无法真正体会到“运筹”的实际效用。读完一章，我常常有一种“知道了很多名词，但依然不知道该怎么用”的困惑感，这无疑极大地削弱了阅读的成就感和动力。

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这本书的封面设计实在太吸引人了，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，透露出一种严谨而专业的味道。我拿到手的时候，首先就被它的装帧质量所折服，纸张的触感非常细腻，拿在手里沉甸甸的，一看就是精心制作的。然而，当我翻开目录时，心里不禁咯噔了一下，内容似乎比我想象的要晦涩得多。我本来是希望这本书能像一本导览手册，带我轻松领略这门学科的迷人之处，比如如何用数学模型解决实际生活中的排队问题，或者优化物流路线的小技巧。结果，开篇就抛出了一大堆抽象的概念和复杂的符号，这让我这个初学者感到压力山大。我感觉自己像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都需要我拿出十二分的专注力去理解脚下的每块石头——那些定义、定理和证明。特别是关于线性规划的那几章，感觉作者似乎默认读者已经对矩阵代数了如指掌，导致我在理解单纯形法收敛性的那段论述时，不得不反复查阅好几本辅助教材。虽然我承认，如果能跨过这道门槛，后面的内容想必会豁然开朗，但对于非专业背景的读者来说，这本书的前期劝退指数可以说是相当高了。它更像是一份给专业研究者准备的严谨教材，而非面向大众的科普读物。

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