随机规划与模糊规划 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:刘宝碇/赵瑞清

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:1998-6

价格:12.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302030072

丛书系列:

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《运筹学原理与应用》 这是一本系统性介绍运筹学核心理论和方法的专著。全书旨在为读者构建坚实的运筹学理论基础，并展示其在解决实际问题中的广泛应用。 第一部分：基础理论与模型 本书的开篇聚焦于运筹学的基本概念和模型构建。我们将深入探讨如何将现实世界中的复杂问题抽象为数学模型，这是运筹学解决问题的起点。 第一章：运筹学导论 介绍运筹学的起源、发展历程及其在现代管理和决策中的重要地位。 阐述运筹学的基本研究范式：模型化、求解与分析。 概述运筹学的主要分支，为后续章节打下基础。 第二章：线性规划 详细讲解线性规划模型的基本结构：目标函数、决策变量和约束条件。 深入剖析可行域、最优解、基可行解等核心概念。 介绍图解法、单纯形法及其在求解标准型和非标准型线性规划问题中的应用。 探讨对偶理论，揭示原始问题与对偶问题之间的内在联系及其在经济解释和算法改进中的作用。 介绍灵敏度分析，研究模型参数变化对最优解的影响。 第三章：整数规划 区分整数规划与线性规划，阐述整数约束带来的复杂性。 介绍割平面法、分支定界法等求解整数规划的经典算法。 讨论0-1整数规划及其在组合优化问题中的应用，如背包问题、旅行商问题（TSP）的简化模型。 第四章：非线性规划 引入非线性规划模型，分析目标函数或约束条件中包含非线性项的情况。 讲解凸函数和凸集的概念，这是保证非线性规划问题存在全局最优解的关键。 介绍KKT条件，作为非线性规划问题的最优性条件。 讨论梯度下降法、牛顿法等求解非线性规划的迭代算法。 第二部分：网络优化与动态规划 本部分将视角从静态模型转向动态过程和网络结构，介绍更为精细化的优化技术。 第五章：网络分析 深入研究图论基础，包括图的表示、通路、回路、连通性等。 详细讲解最短路径问题，介绍Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等。 分析最大流问题，重点阐述Ford-Fulkerson算法及其改进算法。 介绍最小割问题，并阐述其与最大流问题的对偶关系。 探讨最小生成树问题，介绍Prim算法和Kruskal算法。 第六章：动态规划 阐述动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。 介绍动态规划的构建步骤：确定状态、设计状态转移方程、确定初始状态和终止条件。 通过经典案例，如最短路径、背包问题、背包问题、生产计划问题等，展示动态规划的应用。 讨论动态规划在解决序列决策问题中的优势。 第三部分：决策分析与仿真 此部分关注在不确定性环境下的决策制定，以及利用仿真技术来评估和优化系统。 第七章：决策分析 介绍决策树模型，用于分析在不同状态和行动下的期望收益。 探讨风险决策，介绍风险态度（厌恶、偏好、中性）的概念。 引入效用理论，解释如何量化和衡量决策者的风险偏好。 介绍贝叶斯决策理论，以及如何利用先验知识和观测数据更新概率。 第八章：排队论 建立排队系统的数学模型，包括到达过程、服务过程、服务台数量和队列规则。 介绍泊松过程和指数分布在排队论中的应用。 讲解M/M/1、M/M/c等经典排队模型的分析方法，计算平均队长、平均等待时间等性能指标。 讨论实际排队系统中的复杂性，如有限队列、有限顾客源等。 第九章：仿真方法 介绍仿真在运筹学中的作用：当解析方法难以应用时，通过模拟系统运行来观察和分析系统特性。 讲解离散事件仿真模型，包括事件列表、状态变量和仿真时钟。 介绍随机数生成和随机变量抽样的技术。 讨论仿真实验的设计、数据收集与分析。 展示仿真在系统优化、性能评估和风险分析中的应用案例。 第四部分：应用领域与前沿 本部分将理论与实践相结合，展示运筹学在不同领域的应用，并展望其发展趋势。 第十章：项目管理 介绍关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），用于项目的时间和资源规划。 分析项目进度风险，并讨论如何进行项目进度控制。 探讨资源优化和冲突解决。 第十一章：库存管理 讲解经济订货批量（EOQ）模型，用于确定最优订货量和订货周期。 讨论安全库存和再订货点，以及在需求不确定情况下的库存策略。 介绍先进的库存管理模型，如MRP（物料需求计划）和JIT（准时制生产）。 第十二章：生产与服务系统优化 将运筹学方法应用于生产调度、流水线设计、设施布局等问题。 分析服务系统的效率，如医疗、交通、电信等领域的排队和资源分配问题。 第十三章：运筹学前沿与发展趋势 简要介绍机器学习、大数据分析与运筹学的交叉融合。 讨论全局优化、多目标优化等更具挑战性的研究方向。 展望运筹学在人工智能、供应链管理、可持续发展等领域的新机遇。 全书逻辑清晰，理论与实践并重，通过大量的例题和习题，帮助读者掌握运筹学的精髓，并能独立解决实际问题。本书适合运筹学、管理科学、工程学、经济学等专业的学生，以及需要在工作中运用数学工具进行决策和优化的专业人士阅读。

评分☆☆☆☆☆

适合研究生阅读的专业书籍,应用数学专业或最优化理论或控制专业人士可以参考.作者后来又出了一本<不确定规划及应用>远没这本书好,当然他写了很多英文的著作以及在清华大学内部使用的英文教材也是不错的.

评分☆☆☆☆☆

适合研究生阅读的专业书籍,应用数学专业或最优化理论或控制专业人士可以参考.作者后来又出了一本<不确定规划及应用>远没这本书好,当然他写了很多英文的著作以及在清华大学内部使用的英文教材也是不错的.

评分☆☆☆☆☆

适合研究生阅读的专业书籍,应用数学专业或最优化理论或控制专业人士可以参考.作者后来又出了一本<不确定规划及应用>远没这本书好,当然他写了很多英文的著作以及在清华大学内部使用的英文教材也是不错的.

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适合研究生阅读的专业书籍,应用数学专业或最优化理论或控制专业人士可以参考.作者后来又出了一本<不确定规划及应用>远没这本书好,当然他写了很多英文的著作以及在清华大学内部使用的英文教材也是不错的.

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适合研究生阅读的专业书籍,应用数学专业或最优化理论或控制专业人士可以参考.作者后来又出了一本<不确定规划及应用>远没这本书好,当然他写了很多英文的著作以及在清华大学内部使用的英文教材也是不错的.

评分☆☆☆☆☆

这本《随机规划与模糊规划》的封面设计着实让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，透着一股严谨又不失深邃的学术气息。我最开始是被它书名里的“随机”和“模糊”这两个词吸引的，毕竟在现实世界的复杂系统中，确定性的模型往往显得过于理想化，而处理不确定性恰恰是工程和决策科学中一个永恒的痛点。我原以为这会是一本纯理论的数学著作，堆砌着复杂的概率论和测度论的公式，读起来会像啃一块又干又硬的石头。然而，当我翻开第一章，却发现作者的笔触相当平易近人，他们似乎深知初学者在面对随机过程和模糊集合论时的困境。书中并没有一上来就抛出那些让人望而生畏的定义，而是用一系列贴近生活的例子，比如库存管理中的需求波动、电力系统的负荷预测等，将抽象的数学工具“场景化”。这种叙事方式极大地降低了阅读的门槛，让我这个背景不算特别扎实的读者也能迅速抓住核心思想——如何用数学语言来刻画那些我们无法精确知道，只能靠经验或概率来估计的量。尤其是关于模糊集理论的部分，作者没有止步于经典的隶属度函数，还探讨了如何将其应用于决策树的构建，这一点非常实用，让人感觉这本书不仅仅是知识的陈列，更像是一套实操指南，指引我们如何在迷雾中找到方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，可以说体现了作者对教学逻辑的深刻理解。它采取了一种由浅入深，层层递进的编排方式，保证了知识的连贯性和系统性。首先从经典的线性规划和非线性规划基础讲起，为后续的随机性引入打下了坚实的代数基础，这部分虽然是基础，但作者对约束条件的松弛和敏感性分析的讨论却非常到位，为理解随机变量对最优解的影响埋下了伏笔。接着，重点转向了随机规划的主体，特别是两阶段随机规划和样本平均近似法（Sample Average Approximation, SAA），这些都是当前学术界和业界都在大力推广的研究热点。令人称赞的是，书中并没有将这些高级方法束之高阁，而是配有大量的伪代码和算例分析，让我可以清晰地看到，一个理论模型是如何一步步转化为可执行的算法。而随后转入的“模糊规划”部分，更是令人耳目一新。它巧妙地将集合论的严谨性与决策的模糊性相结合，特别是在多目标模糊决策那一章，作者引入了Pareto最优概念与模糊隶属度的结合，为处理那些目标之间相互冲突又难以量化的实际问题提供了强有力的工具。读完后，我感觉自己对“不确定性”这个概念的理解，已经从单纯的概率分布，扩展到了一个更广阔的、包含语言和经验判断的范畴。

评分☆☆☆☆☆

从一个将要踏入决策科学领域的新手的角度来看，这本书的价值在于其提供的“思维框架”而非仅仅是“公式手册”。它教会我的不是如何套用某一个特定的模型，而是如何面对一个充满不确定性的现实问题时，能够系统性地拆解它：首先判断不确定性是来自可量化的概率分布（适用随机规划），还是来自难以言明的专家经验（适用模糊规划），抑或是两者兼有。书的后半部分对“混合不确定性模型”的探讨，可以说是全书的点睛之笔，它展示了如何将概率方法和模糊方法进行巧妙融合，以应对现实世界中更为复杂的混合场景。这种跨学科的整合能力，是当前许多单一方法论书籍所缺乏的。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是拥有了一套主动构建和分析复杂决策系统的工具箱。它成功地架设了一条从基础数学到尖端应用研究的坚实桥梁，为我未来的学习和研究指明了清晰的进阶路径，无疑是一部极具启发性和指导意义的著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，虽然是技术层面的要求，却极大地影响了阅读体验。在这方面，《随机规划与模糊规划》的表现可以说是令人满意的，几乎找不到明显的印刷错误或模糊不清的图表。尤其值得称道的是，书中大量的数学公式和矩阵运算，都采用了清晰的排版格式，变量的上下标、希腊字母以及各种积分符号都界限分明，这在阅读复杂的优化模型时，可以有效避免因符号混淆而导致的理解偏差。更让我感到贴心的是，作者在引入一个新的概念或定理后，通常会紧跟着一个“应用实例小结”，用粗体字标出该方法在哪个领域（例如供应链、金融衍生品定价）最有效，这种及时性的反馈机制，帮助读者在大脑中快速建立起理论与应用之间的桥梁。相比于一些老旧的学术书籍，这本书的行文风格也更加现代，没有过多冗余的学术套话，语言精炼，直奔主题，使得整体阅读过程非常高效流畅，让人愿意沉浸其中，而不是时常因为排版晦涩而被迫停下来“解码”。

评分☆☆☆☆☆

作为一本专业书籍，其参考价值和深度自然是衡量其优秀与否的关键标准。在我看来，《随机规划与模糊规划》在深度挖掘上做得非常出色，它绝非一本“面面俱到”的教科书，而是将重点放在了几个核心的、前沿的交叉领域。我尤其欣赏作者对“鲁棒优化”与“随机规划”进行对比分析的章节。他们清晰地阐述了两种方法论的哲学差异：鲁棒优化侧重于“最坏情况下的表现”，而随机规划则基于“期望表现”。这种概念上的辨析，对于正在进行研究或复杂项目选型的人来说至关重要，因为它直接影响到模型的构建方向和最终的风险偏好。书中对随机变量在约束条件和目标函数中出现时的处理技巧，比如使用条件期望或条件值风险（CVaR）的引入，都提供了非常精确的数学推导和收敛性证明，这些内容对于希望从事理论深化和算法改进的研究生而言，无疑是极佳的参考资料。这些深入的讨论，使得这本书的厚度不仅仅体现在页数上，更体现在其知识的密度和前瞻性上。

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