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出版者:陝西科學技術齣版社

作者:楊文鵬

出品人:

頁數:306

译者:

出版時間:2005-7

價格:29.5

裝幀:平裝

isbn號碼:9787536939189

叢書系列:

圖書標籤:

• 運籌學
• 優化
• 數學建模
• 算法
• 綫性規劃
• 整數規劃
• 非綫性規劃
• 圖論
• 排隊論
• 決策分析

好的，以下是一份針對《新編運籌學教程》之外的，詳細且內容的圖書簡介，側重於其他相關領域的知識： --- 書名：《現代係統工程與決策科學前沿探索》 簡介 本書並非對運籌學基礎理論的重復闡述，而是將視角投嚮運籌學在當代復雜係統中所麵臨的新挑戰、新興方法論以及跨學科的應用前沿。我們緻力於構建一個麵嚮未來決策科學的知識框架，深入剖析大數據、人工智能、復雜網絡以及可持續發展等領域對傳統優化方法提齣的深刻變革要求。 第一部分：復雜係統建模與動態優化 第一章：復雜係統理論基礎與特徵 本章首先界定現代復雜係統的核心特徵，包括非綫性、湧現性、自組織以及大規模交互。不同於傳統運籌學中對係統平衡態的偏好，本章強調係統在非平衡態下的演化規律。我們將介紹復雜係統建模的幾種主流範式，如基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM）與網絡科學方法論的融閤。重點探討如何利用隨機過程、馬爾可夫過程的延伸理論來描述和預測係統狀態的突變與相變，為動態決策提供理論支撐。 第二章：多尺度、多目標優化理論的深化 傳統的優化方法往往在單一尺度或單一目標下運行。本章聚焦於多尺度、多目標集成優化框架的構建。我們將深入講解多目標優化中的帕纍托前沿分析在現實世界中的局限性，並引入基於偏好演化的決策支持係統（Preference Elicitation Systems）。在尺度問題上，本書將詳細探討如何將微觀層麵的隨機性（如原子級、細胞級活動）與宏觀層麵的確定性（如供應鏈、城市交通流）有效銜接，避免“尺度鴻溝”導緻的模型失真。內容涉及多尺度馬爾可夫鏈、多層網絡優化模型及其求解算法。 第三章：魯棒優化與不確定性下的決策 在信息不完全或存在對抗性乾擾的環境中，最優解往往是脆弱的。本章係統闡述瞭魯棒優化（Robust Optimization）理論的最新進展，包括可畏集（Adversarial Set）的構建、二次收斂魯棒優化（SOCR）的應用，以及如何將模糊集理論融入決策過程。我們不僅僅關注於“最小化最壞情況”，更側重於構建在特定置信區間內具有高可靠性的解決方案集。特彆地，本章將介紹基於場景生成和樣本平均近似（Sample Average Approximation, SAA）在金融風險管理和能源係統規劃中的實證應用。 第二部分：人工智能與運籌學的交叉前沿 第四章：深度學習在組閤優化中的應用 隨著深度學習的飛速發展，如何利用神經網絡的強大特徵提取能力來輔助求解NP-hard問題成為研究熱點。本章探討瞭將強化學習（Reinforcement Learning, RL）應用於調度、路徑規劃和設施布局中的前沿方法。重點分析瞭Graph Neural Networks (GNNs) 如何有效地捕捉離散結構數據中的依賴關係，並將其嵌入到求解器（如求解商業求解器或元啓發式算法）的決策過程中。我們將詳細介紹“學習啓發式”和“學習鬆弛變量”的技術路徑。 第五章：大規模優化問題的求解算法創新 麵對百億級變量和約束的現實問題，傳統的精確求解器（如分支定界法）麵臨瓶頸。本章聚焦於高維、大規模優化問題的求解算法創新。內容涵蓋：次梯度方法（Subgradient Methods）在高並發場景下的收斂性分析、隨機對偶分解（Stochastic Dual Decomposition）在高維隨機規劃中的應用，以及近場/遠場共軛梯度法在大型綫性規劃中的效率提升。此外，還引入瞭基於信息幾何的優化算法，以加速求解過程。 第六章：隨機優化與大數據的集成方法 大數據帶來瞭海量的隨機樣本，但同時也引入瞭數據質量和數據維度的問題。本章探討瞭大數據驅動下的隨機優化框架。內容包括：利用降維技術（如主成分分析、流形學習）預處理數據，以降低隨機規劃模型的維度；以及如何設計自適應采樣策略，以最小化求解過程中的樣本誤差。特彆介紹瞭在綫學習（Online Learning）與動態規劃的結閤，用於實時調整生産計劃和庫存策略。 第三部分：運籌學在關鍵領域的深度部署 第七章：供應鏈韌性與可持續性優化 在“黑天鵝”事件頻發的背景下，供應鏈韌性（Resilience）已成為核心競爭力。本章超越瞭傳統的成本最小化目標，引入瞭中斷恢復時間、冗餘度等指標。我們將構建多層級、多區域供應鏈的混閤整數規劃模型，並利用博弈論分析供應商、製造商和物流商之間的協作與競爭關係，以實現全局韌性最優。同時，結閤循環經濟模型，探討資源迴收與再製造的優化調度問題。 第八章：智能交通與城市流動性優化 本章關注城市尺度的動態資源分配與流動性管理。內容包括：基於實時需求預測的自動駕駛車隊調度模型、信號配時優化中的實時反饋控製機製，以及大規模城市網格化物流的“最後一公裏”配送路徑優化。我們將運用排隊論、網絡流模型的擴展（如時變網絡流）來分析擁堵的形成機理，並提齣基於預測控製的交通乾預策略。 第九章：能源係統與智慧電網的優化調度 本書的最後一部分聚焦於能源轉型的決策科學。內容涵蓋可再生能源（風能、太陽能）並網帶來的隨機性對電網穩定性的影響。我們將詳細介紹短期（日前、實時）電力市場齣清模型、長期（機組組閤）規劃模型，以及如何利用儲能技術（電池、抽水蓄能）進行優化配置以平抑波動。重點分析瞭基於彈性需求響應（Demand Response）的優化策略，旨在平衡經濟性、可靠性與碳排放約束。 結論 本書旨在為讀者提供一個超越基礎教程的、麵嚮前沿應用的視角。我們強調跨學科的知識融閤，鼓勵讀者將嚴謹的數學優化工具與新興的數據科學、人工智能技術相結閤，以應對未來世界日益增長的復雜決策挑戰。 ---

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初次接觸這套教材時，我最深刻的印象是它對於基礎理論闡述的深度與廣度。許多同類書籍往往在關鍵的數學推導上含糊其辭，或者隻是簡單羅列公式，但這本書卻非常耐心地從最基本的公理齣發，逐步構建起整個理論框架。作者似乎深知初學者在麵對優化問題時的睏惑，因此在介紹綫性規劃的單純形法時，不僅僅展示瞭如何操作錶格，更深入剖析瞭每一步變換背後的幾何意義和代數原理。特彆是對於對偶理論的講解，它沒有止步於錶麵的互補鬆弛條件，而是巧妙地引入瞭經濟學中的邊際價值概念進行類比，使得原本枯燥的數學概念立刻鮮活瞭起來，讓人豁然開朗。我感覺這不僅僅是在學習一門技術，更像是在進行一場嚴謹的思維訓練，它教會瞭我如何像一個真正的運籌學傢那樣去思考問題的本質，而不是僅僅記住解題的步驟。這種對‘為什麼’的深入挖掘，是這本書價值的核心所在。

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坦白說，這本書的難度是毋庸置疑的，它絕非一本可以輕鬆翻閱的“入門讀物”。在處理非綫性規劃和隨機過程部分時，內容的跳躍性和對讀者預備知識的要求達到瞭一個相當高的水準。這要求讀者必須具備紮實的微積分和概率論基礎，否則很容易在中途迷失方嚮。我記得在學習動態規劃的“最優子結構”定義時，我足足花瞭兩個下午纔完全消化。然而，正是這種挑戰性，帶來瞭巨大的成就感。作者在引入難度較高的內容時，總會搭配非常精巧的助記符號或類比，比如用“路徑選擇”來解釋馬爾可夫決策過程，盡管概念復雜，但講解的節奏感很強，逐步引導你適應這種高強度的思維模式。這本書的價值正在於它敢於觸及前沿和難點，迫使讀者走齣舒適區，從而真正提升自己的數理分析能力，它更像一位嚴厲但充滿耐心的導師，而不是一個簡單的知識搬運工。

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這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的藍灰色調，配上清晰明瞭的書名字體，讓人一看就知道這是一本非常專業的學術著作。我剛拿到手的時候，就忍不住翻閱瞭一下，首先吸引我的是它的排版。頁邊距的處理非常得當，字體大小和行間距也拿捏得恰到好處，閱讀起來絲毫沒有壓迫感，即使長時間沉浸其中也不會感到眼睛疲勞。作者在內容組織上也展現齣瞭極高的專業素養，邏輯結構清晰嚴謹，章節之間的銜接過渡自然流暢，仿佛在進行一場精心設計的知識漫步。尤其是那些圖示和案例分析，不僅僅是簡單的插圖，更是對復雜概念的形象化解讀，讓抽象的理論變得具體可感。這本書顯然是經過瞭精心的打磨和校對，幾乎找不到任何排印上的瑕疵，這在專業教材中是難能可貴的。光是閱讀這本書的外在呈現和初步的結構感受，就已經讓我對即將展開的深入學習充滿瞭期待和信心。

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從一個過來人的角度來看，這本書在配套資源的整閤上也做得非常齣色，雖然我沒有親身使用所有的電子資源，但光是書後附帶的參考文獻和推薦閱讀列錶就極其詳盡且具有前瞻性。它清晰地勾勒齣瞭一條從經典理論到現代研究熱點的學習路徑圖。相比於市麵上很多隻介紹經典模型的教材，本書的視野明顯更開闊，它在最後一章對啓發式算法、元啓發式算法以及現代優化理論的簡要綜述，讓我看到瞭這個學科的蓬勃發展態勢。這使得這本書不僅能用於課堂學習，更是一本極佳的案頭參考書和研究入門指南。它能幫你建立起一個堅實的知識基石，讓你在麵對未來更深層次的學術問題或行業挑戰時，擁有一個可以信賴的知識錨點，指導你去探索更廣闊的運籌學世界。這本書的編寫體現瞭一種對學科的敬畏心和對讀者負責的態度。

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隨著閱讀的深入，我發現本書最大的亮點在於其對實際應用場景的關注度遠超預期。許多教材在“應用”部分常常淪為生硬的習題堆砌，但《新編運籌學教程》明顯采取瞭不同的策略。它精選瞭多個跨學科的經典案例，涵蓋瞭生産調度、資源分配、網絡流分析乃至決策科學等多個領域。令我印象深刻的是，書中對“整數規劃”的討論，它並沒有直接跳到復雜的割平麵法或分支定界法，而是先用一個經典的“指派問題”作為切入點，展示瞭如何將一個看似無解的現實睏境，通過巧妙的建模轉化為可解的數學形式。更妙的是，每當介紹完一種新的算法，作者總會緊接著討論其在實際計算中的效率瓶頸和可能的啓發式改進方案。這種理論與實踐的緊密結閤，使得書中的內容不僅具有學術上的嚴謹性，更具備瞭工程上的指導意義，讓人感覺學到的知識是“活的”，隨時可以投入到實際工作中去解決問題。

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