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出版者:高教分社

作者:宁宣熙

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2007-4

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787030186409

丛书系列:

图书标签:

• G4教育
• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 算法
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 决策分析
• 仿真

《高效决策与优化方法：现代管理与工程应用》 本书深入探讨了一系列旨在提升决策效率、优化资源配置以及解决复杂系统问题的实用方法与理论。读者将在这里找到系统性的知识框架，涵盖从理论基础到实际应用的完整链条。 第一部分：基础理论与模型构建 本部分将引领读者走进决策科学的核心领域。首先，我们将从基本概念入手，阐述理性决策的内涵、决策环境的分类（如确定性、不确定性、风险性决策），以及影响决策的各种因素。在此基础上，我们会详细介绍各种数学模型在决策中的应用，包括但不限于： 线性规划模型： 学习如何将现实中的资源分配、生产计划、运输安排等问题转化为线性规划模型，并掌握其基本求解方法，如单纯形法。我们将通过大量实例，展示线性规划在生产调度、利润最大化、成本最小化等方面的强大威力。 整数规划模型： 针对那些需要将变量限制为整数的问题，例如固定资产投资、选址问题、人员调度等，本书将介绍整数规划的特点、求解难点以及常用的分支定界法、割平面法等技术。 非线性规划模型： 当目标函数或约束条件包含非线性关系时，非线性规划模型便成为解决问题的关键。我们将介绍其基本理论，并重点阐述一阶条件（如KKT条件）以及几种常用的非线性规划算法。 多目标决策模型： 现实世界中的决策往往涉及多个相互冲突的目标。本书将介绍如何识别和处理多目标决策问题，包括目标函数归一化、权重法、帕累托最优解的概念，以及一些常用的多目标决策方法，如TOPSIS、AHP（层次分析法）等。 第二部分：网络分析与优化 网络模型在描述和分析各种系统（如交通网络、通信网络、物流网络、项目管理等）时具有极其重要的作用。本部分将聚焦于网络分析与优化的相关理论与方法： 最短路径问题： 学习如何使用Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等求解网络中任意两点或单源点到所有点的最短路径，并将其应用于导航系统、通信路由等场景。 最小生成树问题： 掌握Kruskal算法和Prim算法，理解如何构建连接所有顶点的成本最低的生成树，这在网络设计、电网布线等领域有广泛应用。 最大流最小割问题： 深入理解最大流定理和最小割定理，学习Ford-Fulkerson算法等求解网络最大流量的方法，并将其应用于资源分配、通信带宽调度等问题。 项目管理中的网络技术： 重点介绍关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），学习如何构建项目网络图，确定项目周期，识别关键路径，并进行资源优化和风险评估。 第三部分：排队论与库存控制 本部分将重点关注服务系统中的效率问题和物资管理中的成本优化问题： 排队论基础： 介绍排队论的基本概念，如到达过程、服务过程、排队规则等。我们将详细分析各种经典排队模型（如M/M/1, M/M/c, M/G/1等），并学习如何计算关键指标，如平均队长、平均等待时间、系统利用率等。本书将通过银行柜台、呼叫中心、生产线瓶颈等案例，展示排队论在提高服务效率、减少顾客等待时间方面的应用。 库存控制模型： 探讨如何在满足需求的同时最小化库存成本。我们将介绍经济订货批量（EOQ）模型、安全库存的确定、再订货点策略等经典库存模型，并分析其在零售、制造、仓储等行业中的应用。 第四部分：仿真技术与决策支持 当分析对象过于复杂，无法用解析模型精确描述时，仿真技术便成为强大的工具。 离散事件仿真： 学习离散事件仿真建模的基本原理，包括状态变量、事件列表、随机数生成等。我们将演示如何利用仿真软件构建复杂的系统模型，如生产流水线、交通枢纽、物流配送系统等，并对不同策略进行对比分析，找出最优方案。 决策支持系统（DSS）的概念与构建： 介绍决策支持系统的基本构成要素、功能和设计原则，以及如何将前面介绍的各种分析方法集成到决策支持系统中，为管理者提供科学的决策依据。 第五部分：高级主题与应用拓展 本书还将在最后一部分触及一些更高级的议题，并拓展其实际应用： 动态规划： 介绍动态规划的基本思想和算法，解决具有最优子结构和重叠子问题的决策过程，如最短路径、背包问题、资源分配等。 博弈论基础： 简要介绍合作博弈与非合作博弈，以及纳什均衡等概念，初步了解在竞争环境下如何进行理性决策。 智能优化算法简介： 对遗传算法、模拟退火等智能优化算法进行概览，介绍其在求解复杂优化问题中的优势。 实际案例分析： 通过分析不同行业（如金融、医疗、交通、能源、制造等）中的实际问题，展示本书所介绍的各种方法如何综合应用，解决真实世界的挑战。 本书力求理论与实践相结合，每章都配有丰富的例题和练习题，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握将这些科学方法应用于实际问题中的能力。通过阅读本书，读者将能够更有效地分析问题，更明智地做出决策，更高效地管理资源，从而在日益复杂的现代环境中取得成功。

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这本书的排版和视觉呈现，绝对是同类书籍中的一股清流。在内容扎实的基础上，作者显然也注重了阅读体验的优化。很多运筹学书籍动辄几百页，密密麻麻的文字和公式挤在一起，让人望而却步。而《运筹学实用教程》采用了大量的留白和清晰的字体区分，关键的公式和结论都被加粗或用方框标出，使得在复习和查找特定模型时，效率大大提高。我经常在需要快速回顾某个步骤时，直接翻到相应的章节，那些被精心设计的图示，比如描述单纯形法的迭代过程，或者解释最大流最小割定理的几何意义，都能让我迅速抓到核心。它没有过多地去纠缠于历史渊源或复杂的数学定理的严格证明，而是将精力集中在如何用最直观的方式，将这些强大的优化工具武装到读者的头脑中。这种“少即是多”的设计哲学，让这本书读起来毫不费力，像是在与一位经验丰富的老工程师进行面对面的交流。

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这本《运筹学实用教程》的阅读体验简直是为我这种理论基础薄弱，但又急需将运筹学应用于实际生产管理中的人量身定做的。我以前对运筹学那种堆砌着复杂数学公式和抽象概念的教材深感头疼，每次翻开都像是在啃一块硬骨头，不得其法。然而，这本书的叙述方式极其亲切自然，它没有一上来就抛出复杂的线性规划模型，而是先用大量贴近日常工作场景的案例来引导你理解“优化”这个核心思想的价值。比如，书中关于资源分配的章节，它不是直接给出标准形式，而是通过一个小型制造企业的排产困境来展开，让你亲身体会到决策的痛点。接着，作者才循序渐进地引入松弛变量、对偶理论，而且每引入一个新概念，都会马上提供一个清晰的图解或表格辅助理解，而不是让读者在文字中迷失。最让我惊喜的是，它对LINGO软件的使用讲解，简直细致入微，从数据输入到结果解读，每一步都配有屏幕截图，完全消除了初学者对软件操作的恐惧感。读完之后，我感觉自己不再是站在数学殿堂外仰望的门外汉，而是真正掌握了一套解决实际问题的工具箱，那种信心是其他纯理论书籍无法给予的。

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我必须指出，这本书在涉及启发式算法和元启发式算法（比如遗传算法、模拟退火）的介绍上，具有超越普通入门教材的前瞻性。在许多传统教材还在将重点完全放在精确解法（如分支定界法）时，这本书清晰地认识到，对于大规模、NP难问题，近似解法的实用价值更大。它不仅介绍了这些算法的基本框架，更重要的是，它深入探讨了这些算法在实际应用中如何进行参数调优和收敛性判断。作者提供的代码示例（虽然是伪代码或特定的编程语言实现，但逻辑清晰），帮助我们理解如何将理论算法转化为可执行的程序。例如，在讨论旅行商问题（TSP）时，它对比了精确算法的局限性和启发式算法的快速求得可行解的能力，这种辩证的分析视角，让我对运筹学的适用范围有了更成熟的认识。这本书真正做到了连接理论的严谨性与工程实践的灵活性，为我后续进行复杂组合优化问题的研究打下了坚实的基础。

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坦白说，我是在一个项目紧迫，必须快速掌握排队论和库存管理优化方法的压力下接触到这本教材的。之前看过的几本同类书籍，要么过于侧重于理论证明，要么就是简单罗列公式，缺乏将理论与工程实践有效结合的桥梁。这本书最出彩的地方，恰恰在于它对“实用”二字的精准把握。作者似乎深谙我们这些工程技术人员的思维习惯，即我们更关注“怎么用”而非“为什么是这样”。它在讲解动态规划时，没有陷入无穷无尽的递推关系式推导，而是聚焦于“最优子结构”和“重叠子问题”的识别，然后立刻跳转到设施选址和路径规划的实际应用中去。书中的案例讨论深度适中，既能展示复杂决策环境下的模型构建过程，又不会让读者被过多无关紧要的数学细节拖垮。例如，在讨论整数规划时，作者清晰地区分了0-1变量和一般整数变量的应用场景，这对于处理调度和指派问题至关重要。总而言之，这本书的结构逻辑是高度服务于应用目的的，它成功地将原本高冷的运筹学变成了一种可以直接拿来解决生产调度、物流配送等问题的利器，是我目前工作中最常参考的工具书之一。

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作为一名自学爱好者，我对于教材的编排结构有着近乎苛刻的要求，因为缺乏老师的即时反馈和引导，内容的连贯性和自洽性就显得尤为重要。这本书在这方面做得非常出色，它构建了一个非常稳固的知识阶梯。初学者可以扎扎实实地从基础的图论和网络流模型开始，逐步过渡到更复杂的非线性规划和决策分析。我尤其欣赏作者在处理敏感性分析时的手法。很多教材仅仅把敏感性分析当作一个章节的附录草草带过，但在这本书里，它被提升到了一个核心的地位，作者通过对偶变量的经济学含义的深入剖析，让读者明白“影子价格”究竟代表着什么，这对于理解约束条件的价值至关重要。这种对概念背后逻辑的深度挖掘，避免了读者陷入“公式套用”的僵化思维。此外，书中的习题设计也体现了匠心，不同于那种纯粹计算型的练习，它包含了大量的“建模与求解”开放性题目，要求读者自己定义目标函数和约束条件，这极大地锻炼了我们的系统思维能力。

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