Mathematical Programming in Use (Mathematical programming study) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

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页数:0

译者:

出版时间:1978-09

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780444851956

丛书系列:

图书标签:

• 数学规划
• 运筹学
• 优化算法
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 建模
• 应用
• 算法
• 优化

好的，这是一份关于一本假定名为《Operational Research and Decision Analysis: Foundations and Applications》的图书简介，其内容完全独立于您提到的《Mathematical Programming in Use (Mathematical programming study)》。 --- 图书简介：《运筹学与决策分析：基础与应用》 作者： 知名应用数学家与工业工程专家团队 出版社： 高等教育与专业出版机构 出版日期： 待定 概述 《运筹学与决策分析：基础与应用》是一本旨在为读者提供现代决策科学核心理论、方法论与实际操作技能的综合性教材与参考手册。本书严格遵循从基础概念到复杂应用的全景式构建原则，专注于在不确定性、多目标和动态环境下，如何系统地构建数学模型，有效评估风险，并制定出最优或近最优的决策策略。 本书的深度和广度使其不仅适用于运筹学、工业工程、管理科学、经济学以及计算机科学等领域的本科高年级学生与研究生，同样也是面向工程、金融、物流、公共政策等行业中需要运用定量方法解决实际问题的专业人士的理想读物。 核心内容结构 本书的结构被精心设计，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够扎实掌握决策分析的全过程。 第一部分：决策科学的基石——基础理论与建模范式 本部分首先为读者建立起决策科学的宏观视野，阐述运筹学（OR）在现代管理与工程中的战略地位。 1. 引言：决策的本质与科学方法： 探讨从直觉决策到定量决策的演变，定义了运筹学的核心思想——将复杂问题转化为可解的数学框架。 2. 系统思维与模型构建： 详细介绍模型化过程中的关键步骤，包括界定问题、选择合适的抽象层次、定义决策变量、目标函数和约束条件。重点分析描述性模型、预测性模型与规范性模型之间的区别与联系。 3. 概率论在决策中的回归： 尽管不深入纯粹的概率论推导，但本章会系统回顾支撑随机决策分析的基础概率概念，包括随机变量、联合分布、条件概率以及大数定律和中心极限定理在风险评估中的应用。 4. 线性代数与优化基础： 为后续的优化分析奠定代数基础，回顾向量空间、矩阵运算、特征值等，并引入凸集理论的初步概念，这是理解所有连续优化方法的前提。 第二部分：确定性优化方法与经典模型 本部分聚焦于在信息完全确定的前提下，如何寻找全局最优解。这是运筹学的核心，但本书的侧重点在于模型的应用场景和求解器的实际操作。 1. 线性规划（LP）的深度剖析： 不仅涵盖单纯形法（Simplex Method）的原理，更侧重于对偶理论、敏感性分析（Shadow Prices和Reduced Costs的实际意义）及其在资源分配和生产计划中的应用。 2. 网络流模型： 详细介绍最短路径、最小成本流、最大流问题及其在交通网络、通信和供应链中的建模技巧。引入循环流与多商品流的概念。 3. 整数与混合整数规划（IP/MIP）： 重点讨论何时必须使用整数变量，讲解割平面法（Cutting Plane）和分支定界法（Branch and Bound）的基本逻辑，并深入探讨Knapsack问题、指派问题（Assignment Problem）和设施选址问题（Facility Location）。 4. 非线性规划（NLP）入门： 介绍KKT条件、拉格朗日乘数法在约束优化中的作用，并讨论求解凸二次规划（QP）和一般非凸问题的数值迭代方法，例如内点法（Interior Point Methods）的概述。 第三部分：处理不确定性——随机决策与仿真分析 此部分是本书区别于纯粹优化教材的关键，它系统地介绍了如何在信息不完全或结果具有随机性的情况下做出稳健决策。 1. 决策树与动态规划： 教授如何构建包含连续和离散事件的决策树，用于解决多阶段决策问题。深入讲解动态规划原理，特别是在最短路径问题（如贝尔曼方程的初步应用）和库存控制中的应用。 2. 马尔可夫决策过程（MDPs）： 详细介绍MDPs的结构，如何利用价值迭代和策略迭代来求解具有无限或有限时间范围的随机控制问题。本章将结合清洁能源调度和动态定价策略的案例。 3. 排队论模型（Queuing Theory）： 涵盖M/M/1, M/G/c等基本模型，重点在于分析服务系统的性能指标（等待时间、系统容量、吞吐量），并指导如何利用这些模型优化服务流程和资源配置。 4. 蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）： 讲解随机抽样技术、输出数据分析（Output Analysis）和方差缩减技术。强调如何利用仿真来评估那些无法用封闭形式解析解的复杂系统（如金融衍生品定价或复杂的物流网络）。 第四部分：高级主题与现实世界的集成 本部分将读者带入更贴近现代工业实践的前沿领域，强调多目标冲突的解决和实时决策的支持。 1. 多目标优化（Multi-Objective Optimization）： 介绍帕累托最优概念，以及常用的求解方法，如加权和法、ε-约束法和目标规划（Goal Programming）。重点分析不同目标之间的权衡艺术。 2. 鲁棒优化（Robust Optimization）： 区别于随机优化，鲁棒优化关注在最坏情况下的表现。详细讲解不确定性集（Uncertainty Sets）的定义和求解鲁棒规划问题的常见技术，适用于对风险极度敏感的工程设计和金融组合。 3. 启发式与元启发式方法： 鉴于许多大规模组合优化问题的NP-hard特性，本章介绍解决实际难题的实用算法，包括遗传算法（GA）、模拟退火（SA）和禁忌搜索（Tabu Search）。强调其在超大规模调度和旅行商问题变体中的应用。 4. 决策分析的软件工具与实践： 本章不侧重于某一特定软件的教学，而是指导读者如何评估和选择合适的求解器（如商业求解器和开源库），以及如何有效地将模型结果转化为可执行的业务智能报告。讨论模型验证、后验分析与实施挑战。 本书的特色 平衡性： 理论的严谨性与应用的实用性得到完美结合。每介绍一个新模型，都会立即跟进至少两个来自不同行业的实际案例分析。 工具中立性： 重点教授思维框架而非特定软件的语法，使读者具备将知识迁移到任何优化平台的能力。 侧重“为什么”而非“如何”的推导： 对于复杂的数值算法，本书侧重于解释其背后的决策逻辑和收敛性思想，而非冗长的数学证明，使读者能更快地掌握其应用场景。 案例驱动： 丰富的案例贯穿始终，涵盖供应链优化、生产排程、风险投资组合管理、交通流量控制和医疗资源分配等多个维度。 《运筹学与决策分析：基础与应用》致力于培养新一代的“问题解决者”，使他们不仅能理解复杂的数学语言，更能自信地运用这些工具，在信息爆炸和快速变化的环境中，为组织和社会找到最佳的行动路径。

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这本书的排版质量堪称一流，这对于一本涉及大量数学符号和矩阵运算的书籍来说，简直是救命稻草。很多同类书籍在处理复杂的约束条件或目标函数时，经常因为字体、间距处理不当，导致阅读体验极差，甚至需要对照好几遍才能确定哪个下标或上标代表的含义。然而，这本在图表和公式的呈现上做到了极致的清晰。更让我印象深刻的是，它在介绍完一个算法的理论基础后，紧接着就会配有一段简短的“实践考量”的批注，讨论这个算法在计算复杂度和收敛性方面可能遇到的实际问题。这种前瞻性的设计极大地提升了这本书的实用价值，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是在暗示你“在实际操作中需要注意什么”。我特别喜欢作者在某些关键的定理证明后，留下的那种“留白”，让人有时间自己消化吸收，而不是被密密麻麻的文字推着走。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝与简洁的白色字体搭配，给人一种既专业又现代的感觉。我刚翻开目录时，就被它那种清晰的逻辑结构所吸引。它似乎没有急于一头扎进那些让人望而生畏的公式堆砌里，而是用一种非常循序渐进的方式引导读者进入这个复杂的世界。前几章的叙述口吻非常友好，像是经验丰富的导师在私下为你讲解入门的要领，避免了教科书那种生硬的术语轰炸。作者在概念的引入上花了不少心思，用很多贴近实际的例子来阐述抽象的数学模型是如何构建起来的。特别是对于线性规划基础的讲解，那种深入浅出的铺陈，即便是对优化领域接触不深的新手，也能迅速抓住问题的核心。而且，这本书在理论推导的严谨性与实际应用的直观性之间找到了一个绝佳的平衡点，让人感觉不是在啃一本冰冷的理论著作，而是在学习一套解决实际问题的“工具箱”。阅读体验非常流畅，完全没有那种读到一半就想合上的挫败感。

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从整体的阅读感受来看，这本书的叙事节奏把握得非常到位，它成功地避开了那种故作高深的学术腔调，使得严肃的数学优化主题变得触手可及。作者的笔触中流露出一种对该领域的深厚热爱，这种热情通过文字感染了读者，让你在学习过程中始终保持着探索的动力。它并非一本适合快速浏览的消遣读物，而是一部需要沉下心来细细品味的工具书兼入门指南。对于任何想要从理论层面真正掌握数学规划精髓的人来说，这本书提供了一个结构稳固、内容充实的知识殿堂。它更像是一本“内功心法”的传授，教会你如何看待和分解优化问题，而不是仅仅罗列招式。毫无疑问，它在我的专业参考书架上，占据了一个非常重要的位置。

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读完这本书，我最大的感受是它对“建模思维”的培养作用是无可替代的。它不像有些教材只是罗列了现成的模型框架，而是深入挖掘了如何将现实世界中那种混乱、多变的商业或工程问题，提炼、抽象成可以被计算机求解的数学语言。书中对变量的选取、约束的设定、目标函数的构建等关键步骤的论述，展现出作者深厚的行业洞察力。尤其是一些关于非线性优化和整数规划的章节，处理得既深入又不失弹性，给出了多种可能的建模思路，鼓励读者去尝试不同的视角。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是在主动地参与到一种“发现问题、解决问题”的智力构建过程中。这种思维上的提升，远比记住几个公式来得宝贵得多，它为我后续处理更复杂的、跨学科的问题打下了坚实的基础。

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这本书在配例和习题设置上的用心程度，简直令人称道。很多学术著作的习题要么过于简单，流于形式，要么就是难度陡增，与前文的讲解脱节。但这里的练习题似乎是经过精心挑选的，它们不是简单地重复前文的例子，而是巧妙地引入了新的变量、增加了新的限制条件，或是要求读者对现有模型进行敏感性分析。更值得称赞的是，对于一些偏难的习题，书后提供的解答思路是极其详尽和富有启发性的，它不会直接给出最终答案，而是引导你回顾哪个理论点可以用于解决当前的困境。这种“助推式”的辅导方式，极大地增强了学习的主动性和成就感。我通常习惯性地跳过习题，但这本书的习题我却愿意花时间去攻克，因为我知道每一次挑战都将带来扎实的进步。

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