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出版者:McGraw-Hill

作者:Bronson, Richard/ Naadimuthu, Govindasami

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:1997-9

价格:135.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780070080201

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 数学
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• 模型

《运筹学：理论与实践》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的运筹学知识体系，涵盖了该领域的核心概念、模型和方法。从基础的优化理论到复杂的决策分析，本书将引导读者逐步掌握运用数学工具解决实际问题的能力。 核心内容概述： 第一部分：优化理论基础 线性规划 (Linear Programming, LP): 基本概念与模型构建: 介绍线性规划问题的标准形式、一般形式，以及如何将实际问题转化为线性规划模型。重点讲解目标函数、决策变量和约束条件的定义与意义。 图解法: 对于只有两个决策变量的线性规划问题，通过图形法直观展示可行域、最优解的寻找过程。 单纯形法 (Simplex Method): 详细阐述单纯形法的基本原理，包括基可行解、检验数、转轴操作等，以及如何处理退化、无界和无可行解的情况。 对偶理论 (Duality Theory): 引入对偶问题的概念，讲解强对偶定理，并阐述对偶变量的经济解释，以及对偶单纯形法。 灵敏度分析 (Sensitivity Analysis): 分析当目标函数系数、约束右侧常数或约束系数发生变化时，对最优解的影响，帮助理解模型对参数变化的鲁棒性。 整数规划 (Integer Programming, IP): 介绍在决策变量必须取整数值情况下的规划问题，包括纯整数规划、混合整数规划。讲解割平面法和分支定界法等求解算法。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP): 基本概念与条件: 介绍目标函数或约束条件中包含非线性项的规划问题。讲解KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker conditions）作为非线性规划最优性的必要条件，以及凸优化理论。 求解方法: 介绍一些基本的非线性规划求解方法，如梯度下降法、牛顿法等。 第二部分：网络优化模型 网络流理论 (Network Flow Theory): 最大流问题 (Maximum Flow Problem): 介绍在网络中从源点到汇点能够传输的最大流量，讲解Ford-Fulkerson算法及Edmonds-Karp算法。 最小割问题 (Minimum Cut Problem): 阐述最大流最小割定理，理解割的含义与求解。 最小成本流问题 (Minimum Cost Flow Problem): 在满足流量需求的同时，最小化总成本的流量分配问题，介绍相应的算法。 最短路径问题 (Shortest Path Problem): Dijkstra算法: 求解非负权重的单源最短路径问题。 Bellman-Ford算法: 求解存在负权重但无负权回路的单源最短路径问题。 Floyd-Warshall算法: 求解所有顶点对之间的最短路径问题。 最小生成树问题 (Minimum Spanning Tree Problem): Prim算法和Kruskal算法: 求解在连通图中找到一棵包含所有顶点的连通子图，使得所有边的权重之和最小。 旅行商问题 (Traveling Salesperson Problem, TSP): 问题描述与NP-hard性: 介绍巡回旅行商如何在访问所有城市一次且仅一次后返回起点的最短路线问题，以及其计算复杂性。 近似算法与启发式方法: 讲解针对TSP问题的近似算法和启发式方法，以在合理时间内找到接近最优的解。 第三部分：动态规划与决策分析 动态规划 (Dynamic Programming, DP): 基本原理与适用条件: 介绍动态规划的核心思想，即将复杂问题分解为相互关联的子问题，通过求解子问题来构建整体问题的最优解。强调最优子结构和重叠子问题的性质。 经典应用: 讲解动态规划在背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等典型问题中的应用。 多阶段决策过程: 将动态规划应用于多阶段决策过程的建模与求解。 决策理论 (Decision Theory): 决策树 (Decision Trees): 构建用于分析一系列相互关联的决策及其可能后果的树状图。 马尔可夫决策过程 (Markov Decision Processes, MDPs): 描述在存在不确定性的状态转换和奖励的序贯决策问题。 效用理论 (Utility Theory): 引入效用函数的概念，用于量化风险偏好和决策的价值。 第四部分：排队论与仿真 排队论 (Queueing Theory): 基本概念与模型: 介绍排队系统的组成要素（到达过程、服务过程、队列规则、系统容量），以及 Kendall's notation (A/S/c/K/N/D) 描述排队模型。 M/M/1模型: 详细分析最基本的单通道泊松到达指数服务排队模型，推导关键性能指标（平均队长、平均等待时间等）。 其他模型: 简要介绍多通道、有限容量等排队模型。 应用: 讲解排队论在呼叫中心、交通流量、生产线设计等领域的应用。 仿真技术 (Simulation): 离散事件仿真 (Discrete-Event Simulation): 介绍通过模拟事件序列来分析复杂系统的动态行为。 仿真模型构建: 讲解如何建立仿真模型，包括随机数生成、事件调度、状态更新等。 仿真分析: 讨论仿真结果的统计分析、模型验证与确认。 应用: 讲解仿真在项目管理、库存控制、系统设计等领域的应用。 第五部分：项目管理与库存控制 项目管理 (Project Management): 关键路径法 (Critical Path Method, CPM): 识别项目中最重要的活动，以确定项目最短完成时间。 计划评审技术 (Program Evaluation and Review Technique, PERT): 考虑活动持续时间的不确定性，对项目进行时间估算和风险分析。 资源优化: 讨论如何在有限的资源条件下进行项目调度和资源分配。 库存控制 (Inventory Control): 基本模型: 介绍 EOQ (Economic Order Quantity) 模型，求解在需求相对稳定的情况下，每次订购多少数量可以使总库存成本最小。 安全库存与再订货点: 讲解如何确定安全库存量以及何时进行补货。 周期盘点与连续盘点: 介绍不同的库存管理策略。 批量折扣与缺货成本: 考虑更复杂的库存决策场景。 第六部分：博弈论与不确定性决策 博弈论 (Game Theory): 基本概念: 介绍参与者、策略、收益等博弈论的基本要素。 两人零和博弈: 讲解占优策略、鞍点、混合策略以及如何求解二人零和博弈。 纳什均衡 (Nash Equilibrium): 介绍在非合作博弈中，每个参与者都选择自己最佳策略，且该策略不依赖于其他参与者改变策略的状态。 应用: 讲解博弈论在经济学、军事战略、商业竞争等领域的应用。 不确定性决策: 决策在风险下的选择: 介绍在结果概率已知情况下的决策准则，如最大最小准则、最小最大后悔准则。 决策在无知下的选择: 介绍在结果概率未知情况下的决策准则。 本书强调理论与实践的结合，通过丰富的实例和练习，帮助读者将抽象的数学模型转化为解决实际问题的有效工具，从而在商业、工程、管理等多个领域做出更明智、更优化的决策。

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这本书在我手中的感觉，更像是一套经过严格筛选的、纯粹的学术工具，而不是一本供人消遣或轻松学习的读物。它的价值在于其内容的权威性和完整性，而非其易读性或趣味性。我注意到书的索引部分做得非常详尽，这再次印证了它作为一本工具书的定位——当你需要查找某个特定公式或定理时，它能迅速定位，而不需要你费力地去回想整个章节的叙述脉络。书中的例题设置也同样体现了这种“实战”导向，它们往往是非常抽象的数学模型，缺少现实世界背景的润饰。比如，一个关于资源分配的例题，可能仅仅用一组参数和约束条件来描述，读者需要自己去想象这背后可能代表的是工厂的生产线、航空公司的航线规划，还是医院的床位分配。这种高度抽象化的处理方式，极大地锻炼了读者的建模能力，但也同时筛选掉了那些依赖于具体情境理解的学习者。总而言之，这是一部严肃的、不妥协的学术著作，它要求读者拿出与之匹配的投入和严谨性。它的重量和内容一样沉甸，是那种你会珍藏在书架上，只有在面对真正棘手的专业问题时才会拿出来翻阅的“压舱石”。

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拿到这本学术性著作时，我立刻感觉到一股强烈的“老派学院风”扑面而来。这本书的排版风格，怎么说呢，就像是直接从上世纪八十年代的工程系资料室里“复印”出来的，没有任何迎合当代读者的设计巧思。字体的选择保守得近乎古板，行间距和页边距的设置，完全是为了最大化信息的承载量，而不是为了提升阅读的舒适度。我尝试着在深夜带着一杯红茶，试图快速浏览一下关于库存管理模型的章节，结果不到半小时，我的眼睛就开始发出抗议的信号。它没有使用任何彩色的插图来解释复杂的网络流问题，一切都依赖于黑白线条和逻辑严密的文字叙述。这种表达方式，无疑要求读者必须具备相当的数学基础和极高的专注力。我记得其中一个关于马尔可夫决策过程的章节，作者用极其简洁但又无比严谨的语言定义了状态空间和转移概率，那种纯粹的数学美感，如果不是对这个领域有深入理解的人，大概只会感到一头雾水。这本书的价值，我认为，恰恰在于它拒绝做任何“简化”或“通俗化”的妥协。它假定读者已经掌握了微积分和线性代数的基础，然后便一头扎进了运筹学那片广袤而复杂的理论海洋。它更像是一本给研究生和专业工程师准备的参考手册，而不是给好奇的商业分析师的“快速入门指南”。读完几页后，我深刻体会到，要真正驾驭书中的内容，需要的不只是阅读技巧，更是一种对逻辑推演的耐力和欣赏力。

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这本书的语言风格极其冷静、客观，甚至可以说是冷酷。它几乎没有使用任何修饰性的词汇，所有的论述都像是严密的逻辑链条，一个论点紧接着下一个论点，中间没有任何情感的起伏或叙事上的调剂。我尤其注意到它在处理算法描述时的精确度，每一个步骤都被编号、加粗，以确保读者不会遗漏任何关键的迭代或判断条件。这使得它在作为一本“查阅手册”时表现出色，如果你需要快速回忆起某个特定算法（比如A*搜索或分支定界法）的精确流程，这本书绝对能给你最标准的答案。然而，这种纯粹的理论灌输，也带来了阅读上的挑战。例如，在介绍排队论模型时，作者似乎更专注于推导公式的严密性，而非提供一个生动的实际应用场景来帮助理解λ和μ参数的物理意义。我不得不经常停下来，拿起我的笔记本，自己动手画一些简陋的示意图，试图将那些抽象的数学符号“翻译”成现实世界中卡车调度或生产线平衡的画面。这反映出这本书的作者群的思维定式：他们是数学家或理论工程师，他们相信一旦公式被正确建立，应用自然水到渠成。因此，读者需要自己完成从理论到实践的那最后一步，这既是对读者的考验，也可能是对某些应用型学习者的一种疏忽。

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从结构上看，这本书的组织脉络是典型的“从一般到特殊，从基础到高级”的层层递进模式，但其密度分布极不均匀。开篇的基础部分，如线性规划的基础知识，虽然详尽，但推进速度缓慢，似乎生怕读者漏掉任何一个基础概念。然而，一旦进入到更尖端的主题，比如随机过程或非线性优化的高级分支时，内容突然变得极其紧凑，仿佛作者在有限的篇幅内，试图塞入尽可能多的理论成果。这种不均衡感，让我在阅读过程中时常需要进行“战术性后退”——不得不翻回前几章，重新巩固某个被匆匆带过的定义，才能继续理解当前正在攻克的难题。我个人在阅读关于网络分析和流模型的章节时感受最为明显，它直接跳跃到了复杂图论的证明，缺乏中间层的“桥梁”概念。这本书的设计似乎是为了最大化知识的广度和深度，而不是优化读者的学习曲线。它更像是一个知识的“矿藏”，而不是一个循序渐进的“向导”。对于那些希望通过阅读这本书来系统性地、舒适地学习运筹学的人来说，他们可能需要配合大量的补充阅读材料，特别是那些提供更多直观解释和实际案例分析的资料。这本书本身，更像是一部高精度的技术规范，而非一本教学辅导书。

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这本书的封面设计简直是教科书式的沉闷，那种老派的、带着点灰黄的米白色，配上粗体的、毫无新意的蓝色和黑色字体，让人一眼就能断定，这绝对不是一本用来放松阅读的书籍。然而，正是这种朴实到近乎刻板的视觉呈现，反而透露出一种历经时间考验的可靠感。我拿起它的时候，首先关注的是它的厚度，嗯，手感扎实，这重量，预示着里面塞满了不容小觑的知识密度。我本来期望看到一些现代化的图表或者更鲜活的案例，但翻开目录，那一行行整齐划比喻的章节标题——“线性规划的单纯形法”、“多目标优化”、“动态规划基础”——瞬间把我拉回了那个严谨、公式至上的学术殿堂。我记得上次翻阅如此“硬核”的教材，还是在为我的硕士毕业论文啃那些艰深的统计学著作的时候。这本书显然没有打算取悦读者，它更像一位不苟言笑的导师，直截了当地告诉你：“如果你想掌握运筹学的精髓，那就别想轻松。” 随便翻到一页，密密麻麻的数学符号和推理步骤占据了整个版面，没有任何多余的装饰性文字或轻松的脚注来缓解阅读的疲劳。这种风格，对于初学者来说无疑是灾难性的，光是理解第一个定理的证明过程，就足以让人在咖啡因的作用下进行两小时的冥想。但对于那些真正想深入钻研模型构建和算法细节的人来说，这种不加修饰的直给，反倒成了一种高效的工具。它不是一本“入门读物”，更像是技术人员工具箱里那把沉甸甸的扳手，专门用来对付那些结构复杂、需要精准发力的硬骨头问题。

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