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出版者:

作者:施泉生

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2009-2

价格:36.80元

装帧:

isbn号码:9787508383125

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 仿真

《运筹学》 本书是一本深入探讨决策科学与优化方法论的学术专著，旨在为读者提供一套系统性的分析工具和解决问题的框架，以应对复杂系统中的各种挑战。本书的研究范围涵盖了从理论基础到实际应用的广泛领域，强调如何通过严谨的数学模型和高效的计算算法，在资源有限的情况下做出最优或近优的决策。 核心内容概览： 线性规划： 本书详细阐述了线性规划的基本原理、模型构建方法以及求解算法，包括图解法、单纯形法及其改进算法。读者将学习如何识别和转化实际问题中的约束条件和目标函数，并利用线性规划来解决生产调度、资源分配、运输等问题。此外，本书还会触及对偶理论及其在经济解释和敏感性分析中的应用。 整数规划： 针对决策变量必须取整数值的场景，本书介绍了整数规划的独特之处。内容包括二元整数规划、混合整数规划等模型的构建，以及分支定界法、割平面法等求解技术。重点将放在如何将现实世界的离散性决策（如开关选择、项目批准）转化为数学模型，并找到满足约束的最优整数解。 非线性规划： 当问题中的目标函数或约束条件包含非线性关系时，本书将引导读者进入非线性规划的领域。内容将涵盖无约束和有约束非线性规划的求解方法，如梯度下降法、牛顿法、序列二次规划法等。本书将重点分析非线性规划在工程设计、投资组合优化、参数估计等领域的应用。 动态规划： 本书强调动态规划在解决具有重叠子问题和最优子结构的问题中的强大能力。通过一系列经典示例，如背包问题、最短路径问题、生产计划问题，读者将学习如何将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，最终找到全局最优解。 排队论： 面对服务系统中的随机性和等待现象，本书引入了排队论的分析工具。内容包括不同排队模型（如M/M/1, M/M/c, M/G/1）的数学描述、性能指标（如平均等待时间、系统饱位数）的计算方法，以及如何利用排队论优化服务资源配置、减少客户等待时间。 网络分析： 本书深入探讨了图论在解决网络优化问题中的应用。内容将包括最短路径算法（如Dijkstra, Floyd-Warshall）、最小生成树算法（如Prim, Kruskal）、最大流问题（如Ford-Fulkerson）以及最小费用最大流问题。这些工具在物流配送、通信网络设计、项目管理等领域具有广泛的应用。 决策分析： 面对不确定性环境下的决策，本书提供了决策树、效用理论等分析工具。读者将学习如何量化风险，评估不同行动方案的期望值，并在信息不完整的情况下做出理性的选择。 仿真技术： 当分析模型过于复杂难以解析求解时，本书将介绍仿真技术。读者将了解如何构建和运行离散事件仿真模型，通过模拟实验来评估系统性能，并为决策提供依据。 本书的特点： 理论与实践并重： 本书在系统阐述理论知识的同时，提供了大量的实际案例分析，帮助读者理解抽象概念在现实世界中的应用。 数学建模导向： 强调如何将实际问题转化为数学模型，这是运用运筹学解决问题的关键第一步。 算法求解深入： 对各种优化算法进行了详细的介绍和分析，并讨论了其效率和适用性。 多领域应用广泛： 所涵盖的技术和方法适用于管理学、经济学、工程学、计算机科学、操作管理、金融学等众多学科和行业。 本书适合作为高等院校本科生、研究生运筹学课程的教材，也适合相关领域的专业人士，如工程师、项目经理、数据科学家、管理顾问等，用于提升其解决复杂问题的能力和决策水平。通过本书的学习，读者将能够掌握一套强大的分析工具，以更科学、更有效的方式来理解和优化各种系统。

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我是一个对理论细节非常挑剔的人，尤其在面对需要大量数学工具支持的学科时，总担心作者会为了追求篇幅而草草带过关键的证明过程。但这本书的处理方式完全颠覆了我的这种担忧。它在提供清晰直观解释的同时，对关键定理的证明部分，无论是篇幅还是严谨性都拿捏得恰到好处。它不会把所有的证明细节都堆砌在正文中，那样会打断阅读的流畅性。相反，它巧妙地将大部分基础性的证明放在了附录或专门的“深入探讨”栏目中，主干部分则保持了高屋建瓴的概览和核心思想的提炼。这种结构让初学者可以先建立起整体框架，而有经验的读者则可以随时钻入细节深处进行打磨。我特别喜欢它在案例分析中引入的“反例探讨”环节，通过分析那些看起来可行但实际上最优性被破坏的错误决策，反向验证了理论的普适性和局限性。这种亦正亦反的教学法，让知识点在我脑海中留下了深刻且难以磨灭的印象，远胜于简单的“记住结论”的死记硬背。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的金色字体，一下子就抓住了我的注意力。翻开第一页，那种纸张的质感就很舒服，带着微微的暖意，翻页的时候几乎没有噪音，能让人完全沉浸在阅读的氛围里。我本以为这类题材的书籍内容会比较枯燥晦涩，但作者的叙事方式非常巧妙，他仿佛是一位经验丰富的向导，带着我们穿梭在各种复杂的情境之中，用生动的故事和恰到好处的类比，将那些抽象的概念逐步具象化。比如，在探讨资源分配的章节，他没有直接抛出复杂的数学模型，而是从一个小型企业面临的生产计划难题入手，让我们真切地感受到决策的难度和重要性。读完这部分，我不仅理解了理论的脉络，更重要的是，我体会到了那种在信息不完全的情况下做出最优选择的艺术。这本书的排版也很考究，关键的公式和图表都用粗体或者不同的颜色标记出来，使得重点突出，即便是需要反复研读的部分，也不会感到疲惫。整体来看，这是一本集学术深度与阅读趣味于一身的佳作，完全超出了我对一本专业书籍的预期。

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这本书的装帧和印刷质量堪称一流，拿到手上就有一种沉甸甸的实在感，这在现在这个快速消费的时代里，已经不多见了。我尤其注意到，书中的插图和图表设计非常用心。它们不是那种敷衍了事的示意图，而是经过精心美化的信息可视化作品。色彩搭配既专业又不失活泼，坐标轴的标注清晰明了，即便是最复杂的网络流图示，也能在第一时间被大脑捕捉到关键结构。阅读过程中，我发现作者在引入新的概念时，总会习惯性地回顾前文的关键结论，这种结构上的呼应，让知识点之间的联系变得无比紧密，极大地降低了知识遗忘率。此外，书中还穿插了一些历史上重要学者对该领域做出贡献的小故事，这些“花边”信息虽然不是核心内容，却极大地增加了阅读的趣味性和人性化色彩，让我感觉不是在啃一块坚硬的学术“石头”，而是在与一位智者对话。这本书让我深刻体会到，好的内容，配合上极致的呈现方式，才能真正激发读者的求知欲，使其保持长久的阅读热情。

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说实话，拿到这书的时候，我内心是带着一丝忐忑的，毕竟我对这方面的知识储备并不算扎实，担心会陷入术语的迷宫无法自拔。然而，这本书的逻辑构建简直是教科书级别的典范。作者没有急于展示他高深的理论体系，而是非常耐心地从最基础的优化思想讲起，循序渐进，每一步的推导都像是精密的齿轮咬合，环环相扣，让人无法质疑其严谨性。最让我欣赏的是，他对不同方法的适用边界界定得极其清晰。他不会鼓吹某一种模型是万能的，而是会明确指出在何种约束条件下，该方法能发挥最大效用，而在另一种情况下，我们应该转向哪种思路。这种辩证的分析角度，极大地拓宽了我的视野。我记得有一段关于动态规划的阐述，作者用了一个老式火车站的列车调度案例，将“最优子结构”和“重叠子问题”这两个看似高冷的词汇，描绘成了一幅幅动态的画面。读完后，我仿佛真的站在了那个控制中心，亲手解决了那个棘手的调度难题，这种沉浸式的学习体验，是单纯背诵定义所无法比拟的。这本书的深度和广度，绝对配得上案头必备的地位。

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这本书的内容组织，体现出一种深思熟虑的宏观视野。它不仅仅局限于介绍现有的模型和算法，更重要的是，它引导读者去思考“为什么是这些模型？”和“未来可能会出现什么？”。在讨论经典算法的局限性时，作者会自然而然地引申到当前热门的研究方向，比如大数据环境下的实时优化问题，或者多目标冲突下的决策理论。这种前瞻性的视角，让我意识到我阅读的不是一本静态的知识集合，而是一门充满生命力和发展潜力的学科。书中对复杂问题的分解步骤清晰可见，仿佛作者在手把手教你如何像一个专业的运筹学家那样去“建模”——从现实场景中提炼出决策变量、目标函数和约束条件。这个建模过程的阐述，细腻而富有条理，让原本令人生畏的抽象化过程变得可以操作和学习。读完之后，我感觉自己的思维方式都发生了一点微妙的转变，看待日常中的资源配置和效率提升问题时，总会不自觉地套用那种结构化的分析框架。这本书真正做到了授人以渔，培养了独立的分析能力，而非仅仅是知识的传递者。

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