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出版者:清华大学出版社

作者:《运筹学》教材编委会 编

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2005-9

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302116493

丛书系列:

图书标签:

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《运筹学》 书籍简介 《运筹学》是一本系统性阐述现代决策科学核心理论与方法的著作。本书旨在为读者提供一套严谨而实用的分析工具，以应对复杂决策环境下的挑战。它不仅深入剖析了运筹学在各个领域，如经济、管理、工程、军事、社会科学等方面的广泛应用，更着重于揭示其背后蕴含的数学模型、优化算法以及逻辑推理的强大力量。 全书的写作风格力求严谨而不失条理，理论阐述清晰透彻，并通过大量精心设计的案例分析，生动地展现了运筹学思想在解决实际问题中的应用价值。本书面向的对象广泛，既适合高等院校相关专业的学生作为教材，也适用于渴望提升分析能力和决策水平的企事业单位管理者、工程师、研究人员以及所有对科学决策感兴趣的读者。 核心内容概述 本书的结构设计遵循由浅入深、由基础到应用的逻辑顺序，系统地介绍了运筹学的主要分支和核心概念。 第一部分：运筹学基础与建模 在开篇，本书会首先定义运筹学，阐述其历史发展脉络，并强调其作为一门跨学科的决策科学的独特地位。我们将深入探讨运筹学研究的基本范式：如何将实际问题抽象化为数学模型，以及如何通过分析和求解这些模型来指导决策。 数学建模：这是运筹学的基石。我们将详细讲解建立数学模型的过程，包括： 问题识别与界定：如何准确理解和定义需要解决的问题。 变量的确定：识别决策变量、状态变量以及其他相关参数。 目标函数的构建：如何将决策目标（如最大化利润、最小化成本、最短化时间等）量化为数学表达式。 约束条件的表述：将实际限制（如资源限制、技术限制、时间限制等）转化为数学不等式或等式。 模型的分类：介绍确定性模型与随机性模型、静态模型与动态模型、线性模型与非线性模型等基本分类。 运筹学方法论：本书将系统介绍解决各类数学模型的方法，为读者搭建起运筹学的分析框架。 第二部分：线性规划与网络优化 线性规划是运筹学中最基础也是应用最广泛的一个分支。本部分将详细介绍线性规划模型及其求解方法。 线性规划模型： 标准形式与一般形式：讲解线性规划模型的标准表示方法。 图解法：对于二元或三元问题，通过图示法直观理解可行域、最优解等概念。 单纯形法：这是求解线性规划问题的经典算法。我们将详细阐述其迭代过程、基可行解、转轴运算等关键步骤，并探讨其变种和实际应用。 对偶理论：介绍对偶问题的概念，以及对偶理论在经济解释、灵敏度分析中的重要作用。 灵敏度分析：讲解如何分析模型参数变化对最优解的影响，从而更全面地理解决策结果。 整数规划：当决策变量必须取整数值时，问题就转化为整数规划。我们将介绍0-1整数规划、混合整数规划等，并探讨其求解方法，如割平面法、分支定界法等。 网络优化：网络模型在物流、交通、通信等领域有着广泛应用。本部分将涵盖： 最小生成树问题：如普利姆算法、克鲁斯卡尔算法。 最短路径问题：如迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法。 最大流最小割问题：如福特-福尔克森算法。 最小费用最大流问题。 旅行商问题（TSP）：介绍其 NP-hard 性质以及近似算法。 第三部分：排队论与可靠性理论 在服务系统和设备维护等场景中，排队论和可靠性理论提供了重要的分析工具。 排队论： 排队系统基本要素：顾客到达过程、服务过程、服务台数量、队列规则等。 马尔可夫链与泊松过程：介绍用于描述随机过程的数学工具。 基本排队模型：如 M/M/1, M/M/c, M/G/1 等模型的性能指标（平均队长、平均等待时间、系统利用率等）计算。 排队论在实际中的应用：如银行窗口优化、电话中心呼叫管理、生产线瓶颈分析等。 可靠性理论： 失效率与寿命分布：介绍指数分布、威布尔分布等常见的寿命分布。 系统的可靠性分析：串联系统、并联系统、k/n 系统等的可靠性计算。 平均故障间隔时间 (MTBF)。 可靠性改进策略。 第四部分：决策分析与博弈论 当面对不确定性或多个决策者时，决策分析和博弈论提供了有效的分析框架。 决策分析： 确定性条件下的决策：如最大最小法、最大最大法、最小最大遗憾法。 风险条件下的决策：预期效用理论，期望收益准则。 不确定性条件下的决策：决策树分析，蒙特卡洛模拟。 价值工程与质量管理中的应用。 博弈论： 博弈的基本概念：参与者、策略、支付。 静态博弈：占优策略、纳什均衡。 动态博弈：子博弈完美纳什均衡。 合作博弈与非合作博弈。 在市场竞争、谈判、拍卖等领域的应用。 第五部分：项目管理与库存管理 项目管理和库存管理是运筹学在实践中最重要的应用领域之一。 项目管理： 关键路径法 (CPM)：确定项目的关键活动，计算项目总工期。 计划评审技术 (PERT)：处理带有不确定性工期的项目。 资源分配与调度。 项目风险管理。 库存管理： 库存的基本模型：经济订货批量 (EOQ) 模型，考虑缺货的 EOQ 模型。 定量订货策略与定期订货策略。 多商品、多地点库存模型。 库存管理的成本分析。 第六部分：动态规划与仿真 动态规划： 最优子结构与重叠子问题：动态规划的思想基础。 贝尔曼方程：动态规划的核心。 求解方法与应用：如最短路径、背包问题、生产调度等。 仿真技术： 仿真模型的设计与构建。 离散事件仿真。 蒙特卡洛仿真。 仿真在系统评估、过程优化、风险分析中的应用。 第七部分：机器学习与运筹学的结合 本书的最后，将探讨现代机器学习技术如何与运筹学深度融合，例如利用机器学习预测模型参数，通过强化学习进行决策优化，以及如何利用运筹学的方法提升机器学习算法的效率和可解释性。 应用领域与案例分析 本书的另一大特色在于，每一部分理论讲解都会紧密结合实际应用，通过丰富的案例来加深读者对理论的理解，并展示运筹学在以下领域的威力： 生产与运营管理：生产计划、设备维护、质量控制、供应链优化。 物流与交通：运输路径优化、仓储选址、交通流量控制。 金融与经济：投资组合优化、风险管理、资源配置。 医疗与公共事业：医疗资源调度、疫情预测与防控、城市规划。 军事与国防：作战方案优化、资源分配、战略规划。 信息技术：网络流量管理、通信路由、数据存储优化。 学习目标与读者收益 通过研读《运筹学》，读者将能够： 1. 建立科学的决策思维：掌握将复杂现实问题抽象为数学模型的能力。 2. 掌握核心的优化工具：熟悉线性规划、整数规划、网络优化、动态规划等关键方法。 3. 理解不确定性与风险：学会运用排队论、决策分析、博弈论等工具应对不确定性。 4. 提升解决实际问题的能力：通过案例分析，将理论知识应用于企业经营、项目管理等实际场景。 5. 培养跨学科的视野：认识到运筹学在各个领域的重要作用，并能从中汲取分析和解决问题的灵感。 本书旨在成为一本集理论性、系统性、实践性于一体的权威著作，帮助读者在瞬息万变的时代，做出更明智、更有效的决策。

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从一个实践者的角度来看，这本书的价值远远超出了教科书的范畴。它不仅提供了理论基础，更重要的是，它深入剖析了各种优化算法的计算复杂度和实际应用场景的适用性边界。书中关于启发式算法（如遗传算法和模拟退火）的讨论尤为精彩，作者并没有将其描绘成“万能钥匙”，而是非常坦诚地指出了它们在收敛速度和找到全局最优解的保证性上的局限性，并给出了如何在特定约束下权衡精确算法与近似算法的实用建议。这种严谨而务实的态度，使人感觉不像是在阅读一本纯理论书籍，更像是在接受一位经验丰富的咨询师的指导。尤其是在排队论的部分，作者结合了呼叫中心和医院急诊室的例子，详细演示了如何通过调整服务台数量来最小化等待时间与运营成本之间的矛盾，这种高度的场景适配性，让书中的知识可以直接转化为生产力，是那种翻阅完后，迫不及待想在实际项目中试验一番的类型。

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这本书的编辑和校对工作做得非常到位，几乎找不出任何明显的印刷错误或排版混乱之处，这对于一本包含大量符号和复杂数学表达式的专著来说，是极其难能可贵的。我注意到，书中的图例部分，特别是网络流问题的图示，清晰度极高，节点和边的关系一目了然，即便是像最大流最小割这样的经典问题，也能通过这些精美的图示得到直观的理解。作者在引入新的优化技术时，通常会先回顾上一个章节所学知识如何作为基础，这种层层递进的结构设计，极大地增强了全书的连贯性。举个例子，在讨论动态规划的“最优子结构”特性时，作者巧妙地回顾了背包问题的解法，提醒读者已经掌握了局部最优可以导向全局最优的基本思想。这种时刻的“知识锚定”，让学习过程不再是零散知识点的堆砌，而是一次连续的知识攀登。这种对阅读体验的细致关怀，让我在阅读过程中始终保持着一种稳定的学习节奏感，非常流畅。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的藏蓝色，配上烫金的书名，一股浓厚的学术气息扑面而来。初次翻开，字体清晰、排版考究，每一个公式和图表都经过精心布局，阅读起来非常舒服，没有任何视觉上的疲劳感。更值得称赞的是，作者在讲解复杂理论时，总能巧妙地穿插一些业界真实的案例分析，这使得原本抽象的数学模型瞬间变得鲜活起来。比如，在介绍线性规划的对偶性原理时，他没有仅仅停留在理论推导上，而是结合了某个跨国物流公司如何优化其全球供应链的实例，让人立刻明白了“对偶”在实际决策中扮演的关键角色。这种理论与实践紧密结合的叙事方式，极大地降低了初学者的理解门槛。我尤其喜欢其中关于灵敏度分析的章节，作者用一种近乎讲故事的口吻，描述了当输入参数稍有变动时，最优解会如何微妙地调整，这种对细节的把控，体现了作者深厚的功底和对读者体验的尊重。总的来说，这本书在视觉呈现和内容引导上都做到了专业与易读的完美平衡，让人愿意沉下心来，慢慢品味其中的智慧。

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这本书的作者显然是一位极富教学热情的学者。他的语言风格在保持专业性的同时，还带有一种温和的引导性。他善于使用类比和反问来激发读者的思考，而不是简单地告知答案。比如，在介绍整数规划的割平面法时，他没有直接抛出复杂的数学公式，而是先提出了一个问题：“我们能否在不改变可行域的前提下，添加一些新的约束，让最优整数解更容易被找到？”——正是通过这种启发式提问，读者自然而然地理解了割平面的几何意义和必要性。此外，书末的习题设计也体现了极高的水平，它们大多不是那种套用公式就能解决的简单计算题，而是需要结合多个知识点进行综合分析和建模的小型项目。这些习题的设计目的，显然是为了训练读者将书本上的抽象知识转化为解决真实世界混乱问题的能力，这份对读者成长的关注，让这本书在众多学术著作中显得尤为珍贵和耐人寻味。

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说实话，我原本对这类偏重数理分析的教材心存芥蒂，总觉得会是一堆堆砌的公式和晦涩的证明。然而，这本书彻底颠覆了我的固有印象。它的叙事逻辑极其严密，像一条精心编织的丝线，牵引着读者从最基础的优化思想逐步深入到高级的组合优化。作者的写作风格非常克制和精准，每一个论述都直击要害，没有丝毫多余的赘述。最让我印象深刻的是它对决策树和蒙特卡洛模拟的阐述。他没有采用那种机械的步骤罗列，而是先提出了一个典型的“不确定性环境下的投资决策”难题，然后循序渐进地展示如何用这些工具来量化风险并做出理性选择。这种“问题导向”的教学方法，使得每一个模型、每一种算法的引入都显得顺理成章，水到渠成。读完后，我感觉自己获得的不仅仅是一些知识点，更重要的是建立起了一种系统性的、结构化的分析问题的思维框架，这对于我处理日常工作中的复杂问题大有裨益。对于那些追求知识深度和逻辑纯粹性的读者而言，这本书无疑是一份上乘的工具书。

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自己看普通学生很难看懂，需要有比较好的线性规划基础，不然很容易看不下去。但是这门课如果只要求掌握如何计算，而对原理只做简单要求，那么跟着老师学也不会很难，有疑问要勤问。上课要专心，一不留神就容易跟不上思路。

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自己看普通学生很难看懂，需要有比较好的线性规划基础，不然很容易看不下去。但是这门课如果只要求掌握如何计算，而对原理只做简单要求，那么跟着老师学也不会很难，有疑问要勤问。上课要专心，一不留神就容易跟不上思路。

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2010-06-22

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自己看普通学生很难看懂，需要有比较好的线性规划基础，不然很容易看不下去。但是这门课如果只要求掌握如何计算，而对原理只做简单要求，那么跟着老师学也不会很难，有疑问要勤问。上课要专心，一不留神就容易跟不上思路。

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自己看普通学生很难看懂，需要有比较好的线性规划基础，不然很容易看不下去。但是这门课如果只要求掌握如何计算，而对原理只做简单要求，那么跟着老师学也不会很难，有疑问要勤问。上课要专心，一不留神就容易跟不上思路。