运筹学习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:胡运权 编

出品人:

页数:342

译者:

出版时间:2010-8

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787302230700

丛书系列:

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《精益求解：运筹学优化模型与算法精析》 内容梗概 《精益求解》是一本深入剖析运筹学核心模型与算法的专业学术著作，旨在为读者提供一套系统、严谨的学习工具，以应对复杂决策问题。本书并非单纯的习题集，而是侧重于理论与实践的结合，通过详细的模型构建、算法推导与案例分析，帮助读者深刻理解运筹学在不同领域的应用价值。本书的定位是为运筹学、管理科学、工业工程、数据科学等相关专业的本科生、研究生，以及在实际工作中需要运用运筹学解决问题的专业人士提供高屋建瓴的指导。 本书特色与内容亮点 1. 理论严谨，逻辑清晰： 本书在介绍每一个运筹学模型时，都力求做到理论的严谨性与逻辑的清晰性。从基本概念的定义，到模型假设的阐述，再到数学形式的推导，环环相扣，步步为营。读者可以通过本书建立起坚实的理论基础，理解模型背后的数学原理，而非仅仅停留在公式的应用层面。 2. 模型多样，覆盖广泛： 书中涵盖了运筹学中最具代表性、应用最广泛的各类优化模型。 线性规划（LP）： 从基础的单目标线性规划，到多目标线性规划、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP），本书都进行了详尽的阐述。读者将学习如何将实际的资源分配、生产计划、调度安排等问题转化为LP/IP模型，并理解单纯形法、内点法等经典求解算法的原理。 网络优化模型： 包括最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题、最小费用最大流问题、旅行商问题（TSP）等。这些模型在交通运输、物流配送、通信网络等领域有着广泛应用。本书会深入分析这些问题的结构特性，并介绍相应的图论算法。 动态规划（DP）： 针对具有最优子结构和重叠子问题特性的决策过程，本书将详细介绍动态规划的设计思想与实现方法，并以库存管理、生产调度、资源分配等经典问题为例进行讲解。 排队论模型： 探讨服务系统中的顾客等待时间、系统容量等问题，介绍M/M/1, M/M/c, M/G/1等多种排队模型，帮助读者理解服务系统的性能评估与优化。 仿真优化： 在一些解析模型难以处理的复杂系统或随机系统中，本书将介绍离散事件仿真技术，并结合优化算法（如遗传算法、模拟退火等）进行仿真优化，以寻找近似最优解。 决策分析模型： 涉及决策树、马尔可夫决策过程（MDP）等，用于处理不确定性下的决策问题，尤其在风险管理、战略规划等方面有重要应用。 库存模型： 经典EOQ模型、定量订货模型、定期订货模型、以及考虑提前期、缺货成本等因素的复杂库存模型，本书将逐一解析，并提供实际应用指导。 项目管理模型： 如关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），用于项目进度控制和资源优化。 3. 算法深度解析，原理剖析： 对于每一种模型，本书不仅仅给出公式，更重要的是对其背后的求解算法进行深入的原理性剖析。例如，在介绍线性规划时，会详细讲解单纯形法的迭代过程、人工变量法、大M法、两阶段法等；在介绍网络流时，会讲解Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法等。对于NP-hard问题，会探讨近似算法、启发式算法以及精确算法的适用范围与局限性。 4. 案例分析，联系实际： 理论与实践的脱节是许多学习者面临的难题。本书通过精心设计的、贴近实际的案例分析，将抽象的模型与现实世界的应用场景紧密结合。每一个案例都经过细致的建模过程，从问题描述、数据提取、模型构建、参数设定，到结果解释与策略建议，力求为读者提供一个完整的实践范例。案例涵盖了制造业生产优化、供应链管理、金融投资组合优化、交通流量控制、医疗资源分配、信息技术系统设计等多个领域，展现了运筹学强大的问题解决能力。 5. 计算工具介绍与应用： 运筹学模型的求解往往需要借助计算工具。本书将适时地介绍主流的运筹学求解器，如Gurobi, CPLEX, COIN-OR, SCIP等，并讲解如何在这些工具中实现模型构建与求解。此外，也会提及一些在数据科学领域常用的实现库，如Python中的SciPy.optimize, PuLP, OR-Tools等，帮助读者将所学知识转化为实际的编程实践。 6. 挑战性与前沿性： 在介绍完基础模型与算法后，本书还会触及一些更具挑战性或前沿性的内容，例如： 大规模优化问题： 讨论处理规模庞大、数据量巨大的优化问题的策略，如列生成、Benders分解等分解技术。 鲁棒优化与随机规划： 面对数据不确定性，介绍如何构建能够抵御不确定性影响的优化模型。 机器学习与运筹学的结合： 探讨如何利用机器学习技术来辅助运筹学模型的参数估计、预测或模型选择。 目标读者 高校学生： 运筹学、管理科学、工业工程、应用数学、计算机科学、经济学等专业的本科生和研究生，作为课程学习的辅助教材或深入研究的参考。 科研人员： 运筹学及相关领域的研究者，用于查阅模型细节、算法原理和最新进展。 行业从业者： 工程师、数据科学家、运营经理、供应链专家、金融分析师等，希望运用运筹学方法解决实际业务问题，提升决策效率和运营效益。 自学者： 对运筹学有浓厚兴趣，希望系统学习并掌握运筹学核心知识体系的个人。 阅读建议 本书的内容安排从基础模型到高级模型，从经典算法到现代方法，循序渐进。建议读者在阅读过程中，注重理解模型背后的逻辑和假设，掌握算法的推导过程，并积极动手尝试案例中的建模与求解。对于初学者，可以先从线性规划、网络优化等基础内容入手，逐步深入。对于有一定基础的读者，可以直接跳至感兴趣的章节进行学习。 结语 《精益求解》致力于成为读者在运筹学领域的可靠伙伴，通过深度的理论阐述、丰富的案例分析和严谨的算法推导，赋能读者掌握解决复杂决策问题的强大工具。本书旨在激发读者对运筹学内在美学的探索，培养其严谨的逻辑思维和创新性的问题解决能力，最终在实践中实现“精益求解”，获得卓越的决策成效。

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天哪，我最近淘到的这本书简直是数学爱好者的福音！《运筹学习题集》，光是这个名字就让人充满了对精妙逻辑和高效解决问题的期待。这本书的排版设计非常考究，每一章的理论介绍都像是精心打磨的艺术品，严谨而不失流畅。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的循序渐进的方式，就像一位耐心且知识渊博的导师，手把手地引导读者穿越复杂的数学迷宫。那些抽象的优化问题，在作者的阐述下，仿佛变得触手可及。它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是充满了对实际应用场景的洞察力。随便翻开一页，就能看到那些经典的约束条件和目标函数被巧妙地构建起来，读起来酣畅淋漓，让人忍不住想立刻拿起笔，去演算一番。这本书对于那些想要深入理解运筹学精髓的人来说，绝对是案头必备的珍藏品。

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我最近为了准备一个跨学科的项目而恶补运筹学的知识，市面上的资料很多，但大多要么过于侧重建模而缺乏求解技巧，要么就是专注于算法实现而忽略了理论基础。直到我遇到了这本《运筹学习题集》，才感觉找到了平衡点。它在章节布局上做了非常人性化的处理，难度递增的设计使得我可以根据自己的学习进度灵活安排。更让我印象深刻的是，书中某些高阶习题附带的提示信息，非常精炼，既没有直接给出答案，又恰到好处地指明了关键的突破口，这种“点到为止”的引导方式，最大程度地保留了学习者的探索乐趣和成就感。这本书的编撰者显然对学习者的心路历程有着深刻的理解。

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这本书的语言风格是那种带着点老派学者的沉稳和精准，但又不乏与当代读者沟通的温度。每一次例题的讲解，都像是经历了一次精心组织的学术研讨会。我尤其欣赏作者在解答过程中对“为什么”的执着追问。很多参考书只告诉你“怎么做”，但这本书却深入挖掘了“为什么用这个方法最好”、“其他方法有哪些局限性”。这种对方法论本身的探讨，极大地提升了我的批判性思维能力。我不再满足于套用公式，而是开始思考每种算法背后的数学哲学。对于那些渴望从“会做题”提升到“精通理论”的进阶学习者而言，这本书的内在深度简直是无与伦比的财富。

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说实话，我对很多教材都抱有一种敬而远之的态度，总觉得它们要么过于理论化以至于脱离实际，要么就是练习题简单得像幼儿园算术。但《运筹学习题集》完全打破了我的刻板印象。它在保持数学严谨性的同时，对每个例题的背景描述都非常贴近现实世界的复杂性。比如，它对供应链管理中的成本最小化问题，考虑到了时间延迟和动态变化等多个变量，这对于正在从事项目管理的朋友们来说，简直是如虎添翼的宝典。我发现，光是研究这些题目的解法，就已经让我对商业决策的底层逻辑有了更深层次的理解。这本书的价值，已经远远超出了“习题集”这个简单的标签，它更像是一部关于“如何用数学思维解决复杂世界难题”的实践手册。

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拿到这本厚厚的《运筹学习题集》时，我首先被它的内容广度所震撼。它涵盖的范围之全，几乎可以作为一本微缩版的运筹学百科全书来使用。从基础的线性规划到后期的非线性规划，再到网络流、排队论等前沿领域，作者似乎都没有放过任何一个关键知识点。但最让我感到惊喜的是，它在每部分习题的选择上，兼顾了理论深度和实际趣味性。有些题目设计得极其巧妙，需要你跳出固有的思维定式，用一种全新的角度去看待问题，这极大地锻炼了我的分析能力。我记得有道关于资源分配的题目，初看之下毫无头绪，但当我尝试用对偶理论去重新审视后，豁然开朗，那种“啊哈！”的顿悟感，是其他教材难以给予的。这本书无疑是培养实战型优化人才的绝佳工具。

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没看就卖了后来又买一本 … 总是迷之自信 自信错地方

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