Solutions manual for introduction to operations research, second edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Holden-Day

作者:Frederick S Hillier

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1974

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780816238668

丛书系列:

图书标签:

• Operations Research
• Solutions Manual
• Introduction
• Second Edition
• Textbook
• Engineering
• Mathematics
• Optimization
• Management Science
• Higher Education

《运筹学导论：方法与应用》 （此为一本假想的、不包含“Solutions manual for introduction to operations research, second edition”内容的运筹学教材简介） --- 内容简介：驾驭复杂决策的艺术与科学 《运筹学导论：方法与应用》是一本专为渴望掌握现代决策科学核心工具的学生、工程师、管理人员和分析师量身打造的权威性教材。本书旨在提供一个全面且深入的框架，用以理解、建立和解决现实世界中广泛存在的优化问题。我们坚信，在当今数据驱动和资源稀缺的环境下，运筹学（Operations Research, OR）已不再是可选的专业技能，而是所有严肃决策制定者必须具备的核心能力。 本书结构严谨，内容涵盖了运筹学的经典理论基石以及与时俱进的前沿应用，重点在于培养读者从模糊的业务问题中提炼出可计算的数学模型，并熟练运用求解算法的能力。我们避开了过度依赖特定软件工具的局限性，转而强调数学建模的逻辑、算法的内在机制以及结果的批判性解释。 第一部分：运筹学基础与线性规划的构建 本书的开篇部分奠定了坚实的理论基础，为后续复杂模型的建立做足准备。 第一章：运筹学的视野与思维 本章首先界定了运筹学的历史脉络、基本范式以及在工程、经济、管理、物流等多个领域中的战略地位。我们探讨了系统思维、量化分析在决策过程中的作用，并介绍了数学建模的完整生命周期——从问题定义、模型公式化、求解、验证到实施的完整流程。 第二章：线性规划（LP）的原理与标准形式 本部分深入探讨了运筹学的核心——线性规划。我们详细阐述了决策变量、目标函数和约束条件的精确定义。内容涵盖了LP模型的标准形式、松弛变量、剩余变量和人工变量的引入，以及模型建立的常见陷阱和处理方法。本章强调了如何将日常的资源分配、混合配料、生产计划等问题转化为标准的数学表达式。 第三章：单纯形法：代数求解的基石 本章是求解LP的理论核心。我们对单纯形法（Simplex Method）进行了详尽的、基于代数推导的讲解，而非停留在机械的步骤罗列。内容包括初始基本可行解的确定（大M法与两阶段法）、转轴操作（Pivot Operation）的几何和代数意义、以及如何识别最优解、无界解和退化现象。我们通过大量的图解和具体的数值例子，帮助读者建立对单纯形法迭代过程的直观理解。 第四章：对偶理论与敏感性分析 对偶理论是理解LP模型深层经济含义的关键。本章详细介绍了如何构造一个线性规划问题的对偶问题，并深入探讨了强对偶性定理、弱对偶性定理。更重要的是，我们着重讲解了敏感性分析（Sensitivity Analysis）——如何评估资源价格（双重价格）的变化和资源保有量变动对最优目标函数值的影响，这对于商业战略规划至关重要。 第二部分：网络流模型与整数规划 在掌握了基础的连续优化后，本书转向需要离散决策的领域，这些问题在物流、供应链和排程中尤为突出。 第五章：网络流理论基础 网络模型是运筹学中应用最广泛的模型之一。本章系统地介绍了图论的基本概念（节点、弧、路径、割），并聚焦于几种关键的网络流问题：最大流问题（Maximum Flow Problem）及其与最小割理论的联系（Max-Flow Min-Cut Theorem）。 第六章：最短路、最小生成树与网络优化 本章讲解了解决特定网络问题的有效算法。内容包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及求解最小生成树的Prim和Kruskal算法。此外，我们还引入了最小成本流（Minimum Cost Flow）问题的概念，为更复杂的物流分配奠定基础。 第七章：整数规划（IP）与混合整数规划（MIP） 当决策必须是非连续的（如“是否建造工厂”、“运输多少批次”）时，整数规划成为必需。本章详细区分了纯整数规划、二元变量规划（Binary Integer Programming）和混合整数规划。我们侧重于如何将现实中的逻辑约束（如“要么A要么B”、“固定成本”）转化为恰当的整数或二元约束。 第八章：整数规划的求解方法 本章聚焦于求解IP/MIP的实际算法。我们将重点剖析分支定界法（Branch and Bound Method）的原理，阐述如何利用LP的松弛解来指导搜索过程。此外，我们也会介绍割平面法（Cutting Plane Method）的基本思想，展示如何通过添加有效的切割不等式来收紧松弛多面体，从而提高求解效率。 第三部分：动态规划、非线性与随机优化简介 为了提供一个全面的视野，本书的最后一部分涵盖了超越标准线性模型的领域。 第九章：动态规划（DP） 动态规划作为一种强大的建模技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的多阶段决策问题。本章通过经典的背包问题、最短路问题（多阶段视角）和库存管理问题，详细讲解了贝尔曼方程（Bellman Equation）的构建、正向和逆向迭代法的应用，以及“最优性原理”的实践。 第十章：非线性规划（NLP）基础 本章简要介绍了当目标函数或约束条件中包含非线性项时出现的问题。我们阐述了凸优化与非凸优化的区别，并介绍了寻找局部最优解的基础方法，例如梯度下降法和牛顿法的一阶和二阶条件。 第十一章：排队论与仿真初步 在许多实际系统中，不确定性是核心挑战。本章导论性地介绍了排队论（Queuing Theory）的基本模型（如M/M/1系统），帮助读者分析服务台的效率和等待时间的分布。同时，我们也介绍了系统仿真的概念，作为处理无法解析求解的复杂系统的有效补充工具。 --- 本书特色： 建模优先：每一章的核心都在于引导读者将现实世界的复杂性转化为精确的数学模型。 算法深度：对核心算法（如单纯形法、分支定界法）提供清晰的数学推导，确保读者理解“为什么”而不是仅仅“如何”操作。 丰富的案例研究：穿插了来自供应链、金融、生产调度、设施选址等领域的深入案例，展示理论如何直接驱动实际改进。 批判性分析：强调对模型假设的审视、求解结果的解释和对模型局限性的认识，培养分析师的成熟度。 《运筹学导论：方法与应用》将是任何寻求精通优化技术、提升决策质量的专业人士不可或缺的参考书。通过系统的学习，读者将能够自信地应对任何复杂的资源配置与优化挑战。

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我对这本书的习题部分印象最为深刻，这部分内容才是真正检验读者理解深度的试金石。那些理论推导和定义仿佛是为这些习题服务的“预热”，只有真正动手去解题，才能体会到作者构建知识体系的良苦用心。坦白说，很多基础题的目的，是让你把公式烂熟于心，而那些中后部的难题，则开始考察你跨章节整合概念的能力。我记得其中有几道关于随机模型和动态规划的综合题，它们的设计巧妙地将好几个章节的知识点串联起来，逼迫读者不能仅仅停留在对单个理论的记忆上，而是要去理解它们之间的内在联系和相互转化。这种对应用潜力的深度挖掘，体现了作者对这门学科的深刻洞察。我常常在做完一套复杂的习题后，会有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己推开了一扇通往更深层次理解的大门。这绝对不是那种“答案就在书后，套公式即可”的习题集，它要求你真正地去“思考”问题，去构建模型，去论证你的每一步选择，这对于培养解决实际问题的能力至关重要。

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从修订版的角度来看，这本书的更新迭代做得非常到位，它似乎并未固步自封于经典的运筹学理论，而是谨慎地将一些新兴的研究方向和计算方法的进步融入了其中，尽管这种融入处理得非常低调和克制。你不会看到大篇幅地去介绍那些尚处于炒作阶段的新技术，而是以一种更加扎实、更具历史沉淀感的方式，去触及那些已经成熟并被广泛接受的优化工具的最新发展。例如，在描述启发式算法的部分，作者没有一味追求新奇的算法名称，而是着重于探讨那些被时间检验过的算法的局限性以及改进方向。这种对“基础的坚守”和“对前沿的审慎观察”的平衡，使得这本书的生命力得以延续。它不是一本追逐热点的教材，而是一份致力于提供长期价值的知识资产。对于一个希望建立稳固知识地基的研究者而言，这种不随波逐流的编撰态度，反而更让人心安。它让你确信，你所学习的知识，是经过了学界长期检验的可靠方法论。

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这本书的语言风格，可以说是“学术的冷峻美学”的完美体现。它几乎完全摒弃了任何形式的主观色彩或个人评论，所有的论述都建立在无可辩驳的数学逻辑之上。阅读时，你感觉自己不是在和一个“人”对话，而是在与一个高度智能化的知识系统进行交互。这种极度的客观性，虽然在某些轻松的场景下可能会显得有些刻板，但在运筹学这种高度依赖精确性的领域，却是其最大的优点。每一个定理的引入，每一种方法的阐述，都带着一种不容置疑的权威感。我发现，当我把注意力完全集中于理解这些严谨的文字背后的数学结构时，反而能更快地进入心流状态。这种体验非常奇特，它要求读者付出极大的心智努力去适应这种“非人情化”的表达方式，但一旦适应了，你就会发现，这种纯粹的逻辑交流效率是最高的。它迫使你的思维变得更加清晰、更加结构化，这本身就是一种非常宝贵的思维训练。

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这本书的装帧设计，初看之下，确实挺朴实无华的，没有那种花里胡哨的封面，内页的纸张质量也只能说是中规中矩，勉强能满足日常阅读和笔记的需求。我买它主要是冲着内容去的，毕竟这套“操作研究导论”在圈子里还是有点名气的，希望能借此补强一下自己的数学建模和决策分析能力。说实话，初翻目录时，那种扑面而来的理论深度还是让我有些紧张，清晰地预感到这不会是一本轻松的读物。从排版上看，公式的密度相当高，很多地方都需要反复研读才能勉强跟上作者的思路，这对于非专业背景的读者来说，无疑是一个不小的挑战。我记得有一次，为了弄懂一个线性规划的对偶性证明，我足足花了两个下午的时间，查阅了数篇相关的学术论文才算勉强理清头绪。可见，这本书的学术严谨性是毋庸置疑的，它更像是一份为专业人士准备的详尽参考手册，而非为初学者设计的入门向导。它很少使用那些过于口语化的解释来拉近与读者的距离，而是直接将核心概念和严谨的数学推导摆在了我们面前，这使得学习过程充满了“硬核”的搏斗感，但也正因如此，一旦掌握了其中的精髓，那种成就感是其他轻松读物无法比拟的。

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这本书的叙事节奏把握得极其精妙，或者说，它根本就没有什么“叙事”可言，完全是一种冷静、近乎冰冷的逻辑推进。每一章都像是一个精心构造的迷宫，每一步的推导都必须步步为营，稍有不慎就会迷失在复杂的变量和约束条件之中。我特别欣赏作者在处理像网络流或整数规划这类复杂算法时的那种条分缕析，他没有试图用生动的比喻来“软化”这些概念，而是坚持用最原始、最纯粹的数学语言去构建知识体系。这种处理方式，对于那些习惯了通过情境故事来理解知识的人来说，可能会感到枯燥甚至有些挫败。然而，对于我这种偏爱逻辑自洽、结构严密论证的读者而言，这简直是福音。它就像一座用纯粹理性铸成的宏伟建筑，每一个承重结构都清晰可见，虽然过程略显艰涩，但其最终展现出的知识体系的完整性和美感，是令人叹服的。我甚至觉得，阅读这本书的过程，更像是在进行一场智力上的长跑训练，需要持续的专注力和极强的自我驱动力，才能完成这场对思维极限的探索。

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