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这本书的写作风格极其学术化,充斥着大量晦涩难懂的数学符号和过于严谨的定理陈述,几乎没有给读者留下任何“喘息”的空间去理解背后的直觉。例如,在介绍随机规划(Stochastic Programming)时,作者直接引入了两阶段随机规划的完整数学公式,包括样本空间、条件期望和鲁棒性约束的定义,但却没有提供一个清晰的、非数学背景的读者也能理解的实际应用场景来辅助理解这些符号的意义。我花了大量时间去解析每一个希腊字母代表的含义,而不是去理解模型是如何构建的。我期待的是一种循序渐进的引导,先从一个简单的概率情景出发,逐步引入复杂性,帮助读者建立起对随机性如何影响决策制定的直观感受。很遗憾,这本书似乎是为那些已经对运筹学有一定背景的人士准备的参考书,而不是为初学者量身定做的入门教材,阅读过程中的挫败感非常强烈。
评分我不得不承认,这本书的排版和印刷质量确实无可挑剔,纸张厚实,公式印刷清晰,这在阅读体验上是一个加分项。但是,内容上的问题实在难以忽视。本书似乎在尝试涵盖太多领域,导致任何一个领域都没有深入下去。比如,它提到了动态规划,但讲解的案例主要集中在背包问题和矩阵链乘法,这些都是大学本科阶段就能熟练掌握的入门案例。我更关注的是如何利用动态规划来解决序列决策问题,例如在资源调度或马尔可夫决策过程(MDP)中的应用,但书中对MDP的介绍仅仅是一笔带过,没有提供任何关于价值迭代或策略迭代的具体算法流程和代码伪实现。阅读完相关章节后,我感觉自己只是“知道”动态规划存在,却完全没有学会如何“使用”它来解决更复杂的实际问题。这对于一本声称是“基础”的书籍来说,其广度已经超越了基础的范畴,而深度却又未能达到专业的要求。
评分我最近正在为我的硕士毕业设计寻找一些前沿的优化方法,听说这本书在离散优化方面有所建树,所以特地找来拜读。遗憾的是,我对书中关于网络流问题的处理感到非常失望。经典的最小费用最大流、最短路径等问题,书中只是简单地介绍了它们在图论中的地位,但对于如何高效地在实际工程问题中应用这些算法,比如在交通网络优化或供应链设计中的具体建模步骤,几乎没有提及。更让我觉得不值一提的是,书中对启发式算法(Heuristics)的讨论,篇幅非常短,仅仅列举了禁忌搜索(Tabu Search)和模拟退火(Simulated Annealing)的名称,连它们的核心迭代逻辑和参数调整的敏感性分析都没有展开。这对于一个需要处理大规模组合优化问题的研究者来说,这本书提供的工具箱显得过于简陋和过时了。我需要的不是一本理论的“百科全书”,而是一本能指导我“解决问题”的实战手册,这本书显然没有做到这一点。
评分这本《运筹学基础》的封面设计得非常朴素,带着一种知识的厚重感,但坦白说,我刚翻开前几页的时候,心里是有些打鼓的。我期待的是能看到一些经典的线性规划模型和单纯形法的详细推导,毕竟这是运筹学的核心。然而,书中前三分之一的内容似乎将大量的篇幅放在了对“决策科学”这个宏大概念的哲学思辨上,分析了人类在不确定性环境下进行理性选择的认知局限性,引用了大量的行为经济学案例,比如对“前景理论”的阐述,这让我有点摸不着头脑。我理解理论需要哲学基础支撑,但对于一个想快速掌握求解工具的工程师来说,这种铺垫显得过于冗长和抽象。而且,书中对某些经典算法的描述,比如整数规划的分支定界法,只是点到为止,没有深入到分支的顺序选择对求解效率的影响等实际操作的技巧,更像是教科书的概览,而非一本“基础”书籍应有的详尽指南。我希望看到的是扎实的数学推导和大量可操作的实例,而不是这种偏向理论溯源的论述,这与我预期的内容相去甚远。
评分关于库存管理和排队论的章节,是我最期待的部分,因为我的工作与服务运营效率直接相关。然而,书中对这块内容的论述显得陈旧且脱离实际。在排队论部分,作者花了大量的篇幅讨论M/M/1模型的稳态解,这是经典理论的基石,无可厚非。但对于现代服务系统普遍存在的、需要考虑服务台动态增减、顾客批量到达以及有限等待空间的复杂场景,书中几乎没有涉及。例如,关于如何根据实际到达率和处理能力动态调整服务台数量的优化策略,或者如何将多媒体排队模型(Multi-media Queues)纳入考虑范围,这些现代供应链和运营管理中至关重要的问题,在这本书里完全找不到踪影。这让我感觉,这本书的内容似乎定格在了上个世纪八九十年代的教科书水平,对于快速迭代的工业界应用来说,其参考价值非常有限,更像是一份历史文献而非前沿指导。
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