具体描述
内 容 简 介
本书内容包括线性规划、目标规划、整数规划、图与网络分析、动态规划、存储论、排队
论、决策论（含多目标决策和层次分析法）、对策论和模拟论。着重介绍了运筹学主要分支的
基本原理和方法。本书注重实用性，注重结合经济管理类各专业实际，具有一定的深广度。每
章末有小结，并展示了各分支的发展趋势。每章后配备一定数量的习题（附答案），便于自
学。
本书可作为高等学校管理工程类各专业和其它专业的教材或参考书，亦可供广大工程
技术人员、管理人员自学参考。
作者简介
目录信息
序
前言
绪论
1运筹学的产生和发展
2运筹学的研究对象与特征
3运筹学的模型及其应用
4运筹学的未来展望
第一章 线性规划与单纯形法
1线性规划问题的数学模型
2线性规划问题的标准型
3线性规划问题的解
3.1解的几何意义
3.2解的基本概念
3.3解的性质
4单纯形法
4.1单纯形法的基本思路
4.2确定初始基本可行解
4.3最优性检验及解的判别准则
4.4换基迭代
4.5单纯形法的计算步骤
5初始可行基的求法
5.1大M法
5.2两阶段法
6应用举例
7本章小结
习题一
第二章 线性规划问题的进一步研究
1对偶问题
1.1一个经济管理问题的例子
1.2对偶问题的定义
1.3对偶问题的性质
2对偶理论
3对偶问题的经济意义
4对偶单纯形法
4.1对偶单纯形法的基本思想
4.2对偶单纯形法
5灵敏度分析
5.1目标函数中价值系数cj的变化分析
5.2约束条件中资源数量bk的变化分析
5.3技术系数aij的变化分析
6本章小结
习题二
第三章 运输问题
1运输问题的数学模型
2表上作业法
3产销不平衡的运输问题
4本章小结
习题三
第四章 目标规划
1多目标线性规划问题
1.1目标偏差变量的引入
1.2多目标线性规划演变为目标规划
2目标规划模型及其求解方法
2.1加权法
2.2优先级法
2.3目标规划的图解法
2.4目标规划的基本概念
2.5目标规划的序贯式算法
2.6目标规划的多阶段算法
3目标规划的灵敏度分析
3.1对偶目标规划
3.2目标规划的对偶单纯形法
3.3目标规划的灵敏度分析
4应用举例
5本章小结
习题四
第五章 整数规划
1整数规划问题
1.1整数规划问题的一般形式
1.2整数规划的例子
1.3解的特点
2全整数规划的割平面法
3分枝定界法
40－1型整数规划
4.10－1变量及其应用
4.20－1型整数规划的解法
5指派问题
5.1指派问题及其标准形式
5.2匈牙利解法
5.3一般的指派问题
6本章小结
习题五
第六章 图与网络分析
1图的基本概念
1.1图
1.2有向图
1.3树
2最小生成树
3最短路问题
3.1Dijkstra算法
3.2Ford算法
4最大流问题
4.1网络和可行流
4.2增广链
4.3最大流和最小截集
4.4最大流算法
5最小费用最大流问题
6应用举例
7本章小结
习题六
第七章 动态规划
1多阶段决策问题
2动态规划的基本概念和最优性原理
2.1动态规划的基本概念
2.2最优性原理
3动态规划模型及求解方法
3.1动态规划的数学模型
3.2动态规划的求解方法
4动态规划的应用
4.1生产计划问题
4.2可靠性问题
4.3二维分配问题
4.4设备更新问题
5本章小结
习题七
第八章 存储论
1存储问题的提出
2存储论的基本概念
3确定型存储模型
3.1模型一：瞬时进货，不许缺货
3.2模型二：逐渐补充库存，不允许缺货
3.3模型三：应立即补足库存，允许缺货
3.4模型四：逐渐补足库存，允许缺货
3.5模型五：价格与订货批量有关的存储模型
3.6模型六：多阶段订货问题
4随机型存储模型
4.1模型七：一次性进货模型（报童问题）
4.2模型八：需求量是随机离散的（s，S）型存储策略模型
4.3模型九：存储水平通过定期盘点才能得知的情况
5本章小结
习题八
第九章 排队论
1排队论的基本概念及研究的问题
1.1基本概念
1.2排队系统的组成
1.3排队系统的符号表示
1.4排队论研究的问题
2排队论中常见的几种概率分布
2.1泊松分布
2.2负指数分布
2.3受尔朗（Erlang）分布
3单服务台排队系统
3.1〔M/M/1〕：〔∞/∞/FCFS〕排队模型
3.2〔M/M/1〕：〔N/∞/FCFS〕排队模型
3.3〔M/M/1〕：〔N/N/FCFS 〕排队模型
4多服务台的排队模型 〔M/M/C〕：〔∞/∞/G〕
4.1稳态概率的计算
4.2系统的运行指标
4.3单队多服务台和多个单队单服务台系统的比较
5排队系统的费用优化模型
5.1〔M/M/1〕：〔∞/∞/FCFS〕模型最优的μ值
5.2〔M/M/1〕：〔N/∞/FCFS〕模型最优的μ值
5.3〔M/M/1〕：〔N/N/FCFS〕模型最优的μ值
5.4〔M/M/C〕：〔∞/∞/G〕模型中最优C值的确定
6本章小结
习题九
第十章 决策论
1决策的问题和类型
1.1决策问题的提出
1.2决策问题的构成
1.3决策的分类
1.4决策准则
2确定型决策
3非确定型决策
3.1最大最小决策准则
3.2最大最大决策准则
3.3乐观系数准则
3.4最小机会损失准则
3.5等可能性准则
4风险型决策
4.1最大可能性法
4.2最大收益期望准则（EMV准则）
4.3决策树法
4.4情报的价值与贝叶斯决策
4.5马尔可夫决策
5效用理论
5.1效用的概念
5.2效用曲线
5.3效用曲线的应用
6.多目标决策
6.1多目标最优化问题的基本概念
6.2层次分析法及其应用
7本章小结
习题十
第十一章 对策论
1对策论概述
2矩阵对策的基本定理
2.1最优纯策略和鞍点
2.2混合策略与混合扩充
2.3矩阵对策基本定理
3矩阵对策的解法
3.1等式试算法
3.22×n和m×2矩阵对策的解法
3.3优超
3.4线性规划解法
4本章小结
习题十一
第十二章 模拟论
1模拟概述
1.1模拟是一种实验技术
1.2模拟具有广泛应用
1.3模拟的分类
2系统模拟的一般方法
2.1几个例子
2.2系统模拟的一般步骤
2.3蒙特卡洛法
3均匀随机数发生器
3.1随机数的产生
3.2均匀分布及伪随机数
3.3乘同余法和混合同余法
3.4准随机数
4〔0，1〕上均匀随机数发生器的检验
4.1两类常用统计量
4.2参数检验
4.3均匀性检验
4.4独立性检验
5一般随机变量的抽样
5.1直接抽样法
5.2变换抽样法
5.3舍选抽样法
5.4近似抽样法
6加速收敛的方法
6.1加速收敛原理
6.2方差缩减技术的应用例子
7统计模拟应用举例
8计算机模拟语言
8.1模拟语言概况
8.2GPSS语言介绍
9本章小结
习题十二
附录
表一 正态分布表
表二 x2分布的上侧分位数（xa）表
表三 柯尔莫哥洛夫检验的临界值（Dna）
表四 随机数表
主要参考文献
各章习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书在理论深度上的挖掘力度是毋庸置疑的，它绝非那种浅尝辄止的入门读物。对于线性规划、整数规划这些核心内容，作者展现了极其严谨和深入的数学论证，每一个定理的提出和证明都逻辑严密，层层递进，绝不含糊。我特别留意了关于对偶理论的部分，作者不仅详细阐述了原问题与对偶问题之间的内在联系，还结合灵敏度分析，揭示了企业管理者在市场波动时如何通过对偶变量（影子价格）快速评估资源价值变化的重要性。对于那些非线性优化和动态规划的高级章节，尽管内容难度陡增，但作者依然保持着一种循序渐进的引导，他没有直接跳到复杂的拉格朗日乘数法，而是先用几何直觉和直观的例子来铺垫，确保读者在进入纯代数证明之前，已经对问题的本质有了深刻的理解。这种由浅入深、步步为营的讲解节奏，让我在攻克难关时，感受到的更多是攻克的喜悦，而不是无助的挫败感，真正体现了一流学术著作的大家风范。
我必须承认，这本书的叙述方式实在是太接地气了，完全没有传统教材那种高高在上的说教感。作者似乎深谙教学的精髓，他没有急于抛出复杂的理论模型，而是从我们日常生活中随处可见的调度问题、资源分配难题切入，比如如何规划最佳的快递派送路线，或是工厂如何安排最优的生产顺序。这种“小切口、深挖掘”的策略，一下子就拉近了理论与实践的距离。书中穿插了大量的真实世界案例分析，每一个案例都附带了详细的背景介绍、数据来源以及求解过程的逐步剖析。读到那些经典的“旅行商问题”的解析时，我仿佛置身于那个需要做出抉择的决策者位置，深刻体会到在有限条件下寻求最优解的紧迫感和成就感。更妙的是，作者在讲解过程中，还穿插了一些历史轶事，比如某些经典算法的诞生背景和背后的故事，这让原本枯燥的数学推导变得富有传奇色彩，极大地激发了我的好奇心和求知欲，让我忍不住想去探究“为什么”和“如何实现”。
我发现这本书的一个显著特点是其对计算方法和软件应用的重视程度。在每一个主要算法讲解完毕后，作者都会紧接着安排一个章节，详细介绍如何将这些数学模型转化为可计算的程序框架。书中提供的伪代码清晰明了，格式规范，即便是只有基础编程经验的读者，也能很快地理解其背后的运算逻辑。更难能可贵的是，书中提及了当前主流优化求解器（如CPLEX或Gurobi）的一些基本接口和模型构建思路，这对于我们这些希望将理论知识应用于实际工程项目的人来说，无疑是提供了宝贵的桥梁。它没有停留在纸面上的“最优解”，而是着眼于“可解的方案”。例如，在讨论大规模混合整数规划时，作者不仅解释了分支定界法的原理，还探讨了在大数据集下如何选择合适的割平面策略来提高求解效率，这种对计算复杂性和实际部署问题的关注，使得这本书的实用价值大大提升，远超一般的纯理论教材。
这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种哑光质感的深蓝色纸张，触感细腻，仿佛捧着一本沉甸甸的知识宝库。书脊上的烫金字体“运筹学”在灯光下熠熠生辉，显得既古典又现代。内页的纸张质量也十分考究，微微泛黄的米白色调，有效地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。排版上，作者的处理非常人性化，无论是公式的推导还是案例的展示，都留有足够的页边距，使得读者可以方便地进行批注和勾画重点。尤其值得称赞的是，书中大量复杂数学模型的图示部分，清晰度和精确度都达到了专业水准，那些复杂的约束条件和目标函数不再是晦涩难懂的符号堆砌，而是通过精美的流程图和网络图直观地呈现出来，即便是初次接触这些概念的人，也能迅速抓住问题的核心脉络。这种对细节的极致追求，无疑极大地提升了阅读体验，让人在知识的海洋中遨游时，感到无比的舒适与愉悦。这不仅仅是一本教科书，更像是一件精心打磨的艺术品，让人爱不释手，也更愿意沉下心来，探索其中深奥的奥秘。
从整体的阅读感受来看，这本书带给我一种强烈的系统性和结构感。它并非零散知识点的堆砌，而是一张精心编织的知识网络，各个章节之间相互勾连，形成了一个完整的理论体系。无论是开篇的数学基础回顾，中段的经典模型构建，还是后半段的启发式算法和随机优化拓展，都体现出一种内在的逻辑统一性。当我合上最后一页时，脑海中浮现的不是一堆孤立的公式，而是一个清晰的决策分析框架——从识别问题、建模抽象、选择算法到最终求解和敏感性验证，整个流程如同教科书般完整地在脑中重构。这种全面的视角培养，是阅读体验中最宝贵的收获。它教会我的不仅是如何解决一个具体的优化问题，更重要的是，如何在面对任何复杂的现实挑战时，都能迅速地调用起运筹学的思维模式去解构和重组信息，这是一种受用终身的思维工具。
当时我们用的是财大的教材。还记得那些个因为粗心一道题就让我算上六个小时的周末么？但是沙丹超级man，说期末考试只要方法对，计算错误只扣很少的分数。
当时我们用的是财大的教材。还记得那些个因为粗心一道题就让我算上六个小时的周末么？但是沙丹超级man，说期末考试只要方法对，计算错误只扣很少的分数。
很好的运筹学教程，（竟是学得最差而得分最高的课程），对此课程当时可说心里相当崇敬。当然，吴先生更是值得尊敬的。[2001秋]
很好的运筹学教程，（竟是学得最差而得分最高的课程），对此课程当时可说心里相当崇敬。当然，吴先生更是值得尊敬的。[2001秋]
上课用的这本教材，要被难哭了。。
