运筹学基础（第10版·全球版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:哈姆迪·塔哈

出品人:

页数:572

译者:刘德刚

出版时间:2018-7-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300258966

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 经济学
• 数学
• 运筹学
• 优化
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 决策分析
• 模拟
• 建模

运筹学：决策的智慧与科学 在当今信息爆炸、竞争激烈的时代，如何做出最优决策，将有限的资源投入到最能产生价值的地方，是每个组织和个人都面临的严峻挑战。从企业生产调度、库存管理，到物流配送、金融投资，再到城市交通规划、公共卫生资源分配，乃至军事战略部署，几乎所有领域都离不开科学决策的支持。而运筹学，正是这样一门致力于用科学方法解决实际问题，寻求最佳解决方案的学科。它不只是抽象的数学模型，更是通往高效、精准、盈利的决策之路。 运筹学的核心魅力：化繁为简，洞悉全局 运筹学并非凭空产生的理论，它的根源在于人类解决复杂问题的智慧。其核心在于，将一个庞大、复杂、相互关联的系统，抽象成数学模型，然后运用严谨的数学工具和计算方法，来分析、预测并最终优化系统的性能。这种“化繁为简”的能力，使得我们能够从纷繁复杂的数据和变量中，提炼出关键的要素，理解系统运作的内在逻辑，从而做出有理有据、放之四海而皆新的决策。 试想一下，一个大型制造企业，每天需要生产成千上万种产品，涉及原材料采购、生产线排班、工人调配、库存管理、成品运输等诸多环节。如果仅仅依靠经验和直觉来管理，很容易出现供过于求或供不应求的局面，导致成本飙升或错失商机。而运筹学，则可以通过建立数学模型，精确计算每种产品的生产优先级、最佳生产批量、最优的库存水平，以及最高效的运输路线，从而最大限度地降低成本，提高生产效率，并提升客户满意度。 同样，在交通领域，城市拥堵是日益突出的问题。如何规划道路网络，设置红绿灯时序，引导车流，减少通勤时间，提高交通系统的整体效率？运筹学提供了强大的分析工具。通过对交通流量、道路容量、车辆出行规律等数据的建模与分析，可以设计出最优的交通管理策略，让城市交通更加顺畅，减少能源消耗和环境污染。 运筹学的基石：数学模型与算法 运筹学的强大力量，源于其深厚的数学根基。它将现实世界的问题转化为数学语言，构建出各种各样的数学模型，这些模型是理解和分析问题的核心。其中，线性规划、整数规划、非线性规划等优化模型，是运筹学中最基础也最重要的工具。通过对这些模型的求解，我们可以找到目标函数（如利润最大化、成本最小化）的最优值，以及对应的决策变量。 例如，在资源分配问题中，我们可能拥有一系列的有限资源（如资金、人力、设备），需要将它们分配给不同的项目或任务，以达到最佳的收益。线性规划模型可以帮助我们确定每项任务应该分配多少资源，才能使总收益达到最大。 除了优化模型，概率论和数理统计也是运筹学不可或缺的组成部分。在许多现实场景中，我们无法完全掌握所有信息，存在着不确定性和随机性。概率论和数理统计的工具，如马尔可夫链、排队论、蒙特卡洛模拟等，能够帮助我们理解和量化这些不确定性，从而在风险可控的前提下做出最优决策。例如，在金融投资领域，分析股票价格的波动性、评估投资组合的风险，以及预测市场走势，都离不开概率统计的理论。 当然，模型和理论的建立只是第一步，更关键的是如何求解这些模型。运筹学发展出了大量高效的算法，如单纯形法、内点法、分支定界法等，用于求解各种类型的数学模型。这些算法的进步，极大地推动了运筹学在实际中的应用。 运筹学的应用领域：无处不在的决策智慧 运筹学的应用范围之广，几乎涵盖了人类活动的各个方面，并不断拓展新的领域。 生产与运营管理： 生产计划与调度、库存控制、质量管理、设备维护、供应链管理、设施选址等。例如，航空公司利用运筹学来优化航班时刻表，最大化座位利用率，降低运营成本；零售商则通过运筹学来预测商品需求，优化库存水平，减少缺货和积压。 物流与交通运输： 路线优化、车辆调度、仓储布局、运输模式选择、交通流量控制、城市规划等。亚马逊的物流网络，正是运筹学思想的生动体现，通过精密的算法，实现了高效的订单处理、仓储管理和配送服务。 金融与投资： 投资组合优化、风险管理、衍生品定价、欺诈检测、算法交易等。金融机构利用运筹学来构建最优的投资组合，平衡风险与收益；保险公司则利用运筹学来评估风险，确定保费。 市场营销与销售： 客户细分、定价策略、广告投放优化、促销活动设计、销售预测等。企业可以通过运筹学来分析客户数据，制定个性化的营销策略，提高销售转化率。 医疗保健： 医院床位分配、手术室调度、药物研发、疾病传播模型、公共卫生资源配置等。运筹学在应对疫情、优化医疗资源分配方面发挥了重要作用。 能源与环境： 能源生产调度、可再生能源整合、碳排放管理、环境污染控制等。 航空航天与国防： 飞行器设计、任务规划、资源分配、战略决策等。 运筹学的价值：效率、效益与可持续发展 运筹学的根本价值在于，它为我们提供了一种系统性的、科学的方法来解决问题，从而实现： 效率的提升： 通过优化资源配置和流程设计，消除瓶颈，减少浪费，提高整体运作效率。 效益的增长： 降低成本、增加收入、提升利润，实现经济效益的最大化。 风险的降低： 通过对不确定性的量化和管理，更好地应对潜在风险，提高决策的稳健性。 可持续发展： 在追求经济效益的同时，也能够兼顾社会效益和环境效益，实现更长远、更健康的发展。 在瞬息万变的商业世界和日益复杂的社会环境中，运筹学作为一门“决策的智慧与科学”，其重要性日益凸显。它不仅是理论知识，更是解决实际问题的强大工具，是驱动创新、提升竞争力的关键力量。掌握运筹学的思想和方法，意味着掌握了在不确定中寻找最优解，在复杂中洞悉全局的能力，这对于每一个追求卓越的个人和组织而言，都是一笔宝贵的财富。

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这本书的封面设计简直是工业美学的典范，那种深邃的蓝色调配上清晰有力的字体，一眼就能感受到它蕴含的严谨与深度。我拿到手的时候，光是翻阅前几页的排版，那种舒适的阅读体验就已经让人心情舒畅。纸张的质感也非常好，厚实而不失韧性，即便是频繁翻阅也不会轻易磨损。而且，全书的章节结构划分得极其清晰，每一部分都有明确的逻辑主线，使得复杂的概念得以层层递进地阐述。初学者可能需要一些时间适应其深度，但对于有一定基础的读者来说，这本书就像一位经验丰富的导师，总能在关键时刻提供精准的指引。我尤其欣赏它在案例选择上的独到眼光，那些真实的商业场景与抽象的数学模型完美结合，让人不再觉得运筹学是高冷的理论，而是触手可及的解决工具。全书的符号系统也做了标准化处理，避免了不同版本或教材之间的混淆，这一点对于需要参考多方资料的研究者来说，简直是福音。

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坦率地说，这本书的厚度让人有点望而生畏，但一旦翻开，你就会发现每一页的内容都物有所值，绝无注水之嫌。它给人的感觉是内容密度极高，信息量庞大，需要细嚼慢咽才能完全吸收。我尤其喜欢它在方法论上的全面性，它没有偏爱任何一种特定的优化软件或编程语言，而是专注于传授底层思想和模型构建能力，这使得读者在面对未来工具的更迭时，依然能保持核心竞争力。书中的图表绘制精美且信息量大，很多复杂的空间关系和迭代过程都通过简洁的图形直观地表达了出来。对于那些追求学术深度，不满足于“会用”而希望“理解原理”的工程师或管理人员而言，这本书无疑是一笔宝贵的投资。它不是一本快速通关的指南，而是一部可以伴随职业生涯长期参考的工具典籍。

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阅读这本书的过程，对我来说更像是一场思维的探险，而不是简单的知识输入。作者在构建理论框架时，那种步步为营的论证方式，让人不得不佩服其逻辑的严密性。特别是关于线性规划的对偶理论部分，它不是简单地抛出公式，而是深入剖析了其背后的经济学意义，让我对资源的稀缺性和最优配置有了更深层次的理解。书中对各种算法的介绍，比如单纯形法和内点法，不仅提供了详尽的步骤说明，还穿插了大量的图示辅助理解，即使是初次接触这些复杂计算的读者，也能较快地跟上节奏。另外，作者似乎很擅长“预判”读者的疑问，总能在关键的转折点设置小结或者“深入思考”的环节，引导读者主动去构建知识网络。这种互动式的教学设计，极大地提高了阅读的参与感和知识的留存率，让我感觉自己是在和书本进行一场高质量的对话。

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我尝试过好几本同类的教材，坦白说，很多都像是一份冰冷的公式手册，让人望而却步。但这本却完全不同，它成功地在学术的严谨性和教学的友好性之间找到了一个绝佳的平衡点。最让我感到惊喜的是，它对随机过程和非线性规划这些高阶内容的介绍，处理得极其得当。它没有急于展示最复杂的定理，而是先从实际应用场景入手，比如库存管理中的随机需求预测，或者投资组合优化中的风险度量，然后再引出对应的数学模型。这种“需求驱动”的教学法，极大地激发了我的学习动力，因为我清楚地知道这些工具能帮我解决什么实际问题。书后的习题设计也颇具匠心，从基础的计算练习到开放式的项目挑战都有覆盖，完全可以作为一门完整课程的指定教材使用，其深度和广度都毋庸置疑。

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这本书的国际化视野是其最突出的特点之一。它不仅仅局限于传统的运筹学应用领域，还融入了许多现代管理科学的前沿热点，比如大数据环境下的决策优化和机器学习中的优化基础。章节中引用的参考文献和案例研究，明显具有全球性的代表性，这对于希望将所学知识应用于跨国项目或理解国际供应链的读者来说，价值无可估量。翻译质量也值得称赞，行文流畅自然，专业术语的对应准确无误，完全没有一般译著那种生硬的“翻译腔”。我特别关注了关于网络流理论的那一章，作者对最大流最小割定理的阐述，不仅逻辑清晰，还巧妙地引入了网络可靠性分析的视角，让我对网络建模有了全新的认识。总体来说，它提供了一个既扎实又面向未来的知识体系。

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