运筹学(一) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:钱渝

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-06-01

价格:20.0

装帧:

isbn号码:9787030069467

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 线性规划
• 整数规划
• 网络优化
• 动态规划
• 排队论
• 决策分析
• 算法

《现代优化决策方法》 本书旨在系统性地介绍运筹学领域内一系列行之有效的数学模型和决策方法，帮助读者掌握如何运用科学的工具来分析复杂问题，并做出最优化的决策。全书内容涵盖了从基础的线性规划到更高级的整数规划、网络优化、动态规划以及一些经典的排队论和模拟方法。 第一部分：线性规划与网络流 我们从运筹学的基石——线性规划（Linear Programming, LP）入手。详细阐述了线性规划问题的标准形式、图解法求解（适用于低维问题）以及更为通用的单纯形法（Simplex Method）的原理与步骤。通过大量的实例，我们将引导读者理解如何将实际生产、资源分配、运输调度等问题转化为线性规划模型，并学习如何利用软件工具（如LINGO, CPLEX等）求解大规模问题。在此基础上，我们将深入探讨线性规划的对偶理论，揭示原问题与对偶问题之间的深刻联系，以及对偶单纯形法在解决某些特殊问题时的优势。 接着，本书将目光投向网络优化问题。我们将介绍最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题以及最小费用最大流问题。这些问题在通信网络、交通运输、物流配送等领域有着广泛的应用。我们将讲解Dijkstra算法、Prim算法、Ford-Fulkerson算法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），并展示如何将这些算法应用于实际场景，例如求解公路网的最优路线、电力网络的最小传输损耗等。 第二部分：整数规划与非线性规划 在许多实际问题中，决策变量的取值并非连续的，而是必须取整数，例如生产多少件产品、安排多少工人等。这就引出了整数规划（Integer Programming, IP）的概念。本书将介绍纯整数规划、混合整数规划以及0-1整数规划，并详细讲解割平面法（Cutting Plane Method）、分支定界法（Branch and Bound Method）等求解整数规划问题的经典算法。我们将通过生产计划、指派问题、旅行商问题等具体案例，展示如何构建整数规划模型并运用算法求解。 此外，本书还将触及非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）。虽然线性规划应用广泛，但许多现实世界的模型天然带有非线性关系，例如成本随产量变化的非线性函数、收益与风险的权衡等。我们将介绍非线性规划的基本概念、Kuhn-Tucker（KT）条件，并简要介绍梯度下降法、牛顿法等求解非线性规划问题的迭代算法。 第三部分：动态规划与决策论 动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种强大的问题求解技术，尤其适用于具有最优子结构和重叠子问题的决策过程。本书将详细剖析动态规划的原理，包括状态定义、状态转移方程的建立以及边界条件的设定。我们将通过经典的背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题（可应用于有向无环图）以及生产与库存管理等例子，演示如何运用动态规划的思想来分解复杂问题，并逐步构建最优解。 决策论（Decision Theory）是本书的另一重要组成部分。我们将介绍在不确定环境下的决策方法，包括风险决策和不确定性决策。我们将讲解效用函数、概率分布、期望效用准则、最小最大遗憾准则等概念，并介绍决策树（Decision Tree）的构建与分析，帮助读者在信息不完全的情况下做出理性选择。 第四部分：排队论与模拟方法 排队论（Queueing Theory）是研究服务系统中顾客等待和服务过程的数学理论。本书将介绍基本的排队模型，如M/M/1, M/M/c, M/G/1等，并讲解其关键指标，如平均等待时间、平均队长、系统利用率等。我们将展示排队论在电话中心、银行柜台、交通信号灯优化等场景中的应用。 为了处理那些难以用解析方法精确建模的复杂系统，本书还将介绍模拟方法（Simulation）。我们将讲解离散事件模拟的基本思想，包括事件列表、状态变量、随机数生成等。通过简单的模拟实例，读者将了解如何构建和运行模拟模型，从而评估不同策略的性能，例如模拟不同调度策略对生产线效率的影响，或不同客户服务流程对客户满意度的影响。 本书特色 理论与实践相结合： 本书不仅深入阐述各类优化方法的数学原理，更注重理论在实际问题中的应用，通过丰富的案例分析加深理解。 结构清晰，循序渐进： 内容从基础到进阶，逻辑严谨，适合不同背景的读者学习。 强调建模思想： 引导读者培养将实际问题转化为数学模型的能力，这是运用运筹学解决问题的关键。 案例丰富，贴近现实： 涵盖了生产管理、物流运输、金融投资、通信网络等多个领域的实际应用案例，使读者能够快速掌握知识的实用性。 通过学习本书，读者将能够有效地运用数学工具来分析复杂的决策问题，提高决策的科学性和效率，从而在日益竞争的环境中获得优势。本书是从事工程、管理、经济、计算机科学等领域的研究人员、工程师、分析师以及相关专业学生的理想读物。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的书名，拿在手里感觉分量十足，很有学术著作的风范。内页的纸张质感也相当不错，印刷清晰锐利，长时间阅读眼睛也不会感到明显的疲劳。不过，我得说，对于初次接触这个领域的读者来说，开篇的导论部分略显冗长和晦涩，它似乎默认读者已经具备了一定的数学基础和逻辑思维能力。我花了比预期多一倍的时间才勉强理清作者试图构建的理论框架，感觉更像是在啃一本高阶的数学教材，而不是一本旨在普及应用知识的入门读物。虽然它力求严谨，但那种略显冷峻的学术语言风格，使得阅读过程缺乏一些必要的趣味性和引导性，初学者很容易在那些密集的公式和抽象的概念中迷失方向，导致对后续章节的学习产生畏难情绪。如果能在初始章节增加一些生动、贴近实际生产或管理中的案例引入，哪怕只是简短的引子，相信对提升读者的阅读体验和兴趣点会大有裨s益。

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这本书的排版和图示清晰度，说实话，在电子阅读器上体验并不理想。虽然物理书的印刷质量尚可，但在渲染复杂的数学矩阵和流程图时，特别是涉及多层嵌套和箭头指向的图表，其细节在缩放后会变得模糊不清，这极大地影响了对算法执行路径的跟踪。我发现自己不得不经常对照纸质书来看那些电子版上模糊不清的步骤图。另外，书中引用的参考文献列表相对陈旧，很多在近十年内涌现出的新型元启发式算法（如更先进的群优化算法或深度学习在组合优化中的初步应用）并未被纳入探讨范围，这使得这本书虽然是“运筹学”的经典教材，但在展现其应用的前沿活力上略显不足。对于一个追求知识时效性的读者而言，一本优秀的教科书应当是连接过去经典与现在研究热点的桥梁，而非仅仅是历史的记录者。

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从内容深度上来看，这本书无疑是下了大功夫的，它对经典模型的覆盖面非常广，从基础的资源分配问题到复杂的网络流理论，都有涉猎。特别是关于整数规划那一部分的处理，作者并未满足于标准的割平面法介绍，还引入了几种现代求解器的常用分支定界策略的概貌，这显示出作者对前沿研究动态的关注。然而，这种广度在某些方面也牺牲了对某一特定难点问题的细致剖析。比如，对于随机性优化模型，书中只是泛泛地提到了几种常见的概率分布假设下的处理思路，缺乏一个深入的案例研究，来展示如何将随机变量的波动性真正融入到决策过程中，并评估这种不确定性对最终方案鲁棒性的影响。我期待能在这样的学术著作中看到更多关于模型选择的讨论，比如在面对现实世界中数据不完全精确的情况时，我们究竟应该倾向于精确的确定性模型还是更具适应性的随机模型，以及如何权衡计算复杂度和模型精度。

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我对这本书的习题部分的评价是：非常有挑战性，但配套资源严重缺失。那些课后练习题的设计非常精妙，它们往往不是简单的公式套用，而是需要读者跳出书本的框架，进行灵活的组合与变通，真正考验了对底层原理的掌握程度。然而，随书的答案解析极其稀少，只有少数几道选择题给出了最终答案，大部分需要计算和证明的题目，连最终结果都没有提供。这使得我——一个自学中的爱好者——在尝试解决难题后，无法有效检验自己的思路是否正确，也无法从标准解答中学习到更优的解题技巧。这种“放羊式”的练习设置，对于缺乏导师指导的自学者来说，无疑是一道难以逾越的障碍。如果配套能有一个详尽的教师用书或者至少是一个包含详细步骤解析的习题集，这本书的价值将得到数倍的提升，从一本优秀的参考书跃升为一套完整的学习系统。

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这本书的章节逻辑编排，坦率地说，有些地方显得不够平滑自然，更像是知识点的堆砌而非流畅的知识体系构建。例如，在讲授线性规划的单纯形法时，作者直接跳跃到了大M法和两阶段法，中间缺少了一个更为详尽、由浅入深地解析单纯形法内在迭代机制的过渡步骤，这使得我对最优解的收敛路径理解得不够透彻，总有一种“知其然不知其所以然”的感觉。我不得不翻阅一些外部的辅助资料，去弥补这种在书中未能充分阐述的内在联系。更让我感到困惑的是，某些关键算法的证明过程被压缩得过于精简，虽然这体现了作者对自身专业深度的自信，但对于需要通过理解证明来加深记忆的读者来说，无疑增加了理解的难度。我更欣赏那种循序渐进的引导，哪怕是通过略微冗余的文字，也能确保读者扎实地掌握每一个理论基石，而不是仅仅停留在公式的表面应用层面。

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