运筹学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:温斯顿

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2006-8

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787302133193

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 经济学
• 运筹学
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• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 仿真

《运筹学》是一门研究如何通过科学的方法和数学模型，在有限的资源条件下，做出最优决策，以达到预期目标的学科。它并非一本单纯的理论书籍，而是以解决实际问题为导向，将复杂的现实世界抽象化、模型化，并运用数学工具进行分析和求解。 本书将带领读者深入探索一系列核心的运筹学概念和方法，从基础的线性规划到复杂的网络流问题，再到动态规划和决策理论，旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并培养应用这些工具解决实际问题的能力。 第一部分：线性规划的基石 线性规划是运筹学中最基本也是最强大的工具之一，它应用于各种资源分配、生产计划、运输调度等场景。在本部分，我们将从线性规划的定义、模型构建入手，详细介绍目标函数、决策变量和约束条件的含义。 模型构建的艺术： 如何将一个实际问题转化为数学模型，是运用运筹学的首要步骤。我们将通过大量的实例，例如工厂生产计划、产品组合优化、农场资源分配等，来阐述如何识别关键要素、设定决策变量、建立目标函数和约束条件。例如，在一个生产问题中，决策变量可能是每种产品的产量，目标函数可能是最大化利润，而约束条件则可能包括原材料的可用量、生产设备的产能、劳动力等。 图解法： 对于只有两个决策变量的线性规划问题，图解法提供了一种直观理解最优解过程的方式。我们将学习如何绘制可行域，识别顶点，并从中找到最优解。这有助于建立对线性规划几何意义的深刻认识。 单纯形法： 当问题的规模增大，图解法不再适用时，单纯形法便成为求解线性规划问题的标准算法。我们将详细讲解单纯形法的步骤，包括如何构建初始基本可行解、进行迭代计算，直到找到最优解。我们会深入分析基变量、非基变量、检验数等概念，以及每一步的数学依据。 对偶理论： 对偶问题是线性规划中的一个重要概念，它与原问题（也称为主问题）有着紧密的联系。学习对偶理论，不仅能帮助我们更深入地理解线性规划的本质，还能为我们提供另一种求解方法，甚至在某些情况下能提供更丰富的经济解释。例如，对偶变量往往代表着某种资源的影子价格，即该资源每增加一个单位，最优目标函数值将变化的量。 灵敏度分析： 在实际应用中，问题的参数（如成本、需求、资源可用量）往往不是固定不变的。灵敏度分析能够帮助我们评估这些参数发生变化时，最优解会如何改变。这将使我们能够更好地理解模型的鲁棒性，并为决策者提供更全面的信息。例如，我们可以分析当某种原材料价格上涨10%时，最优生产计划会发生什么变化。 第二部分：网络优化与流量问题 网络模型在运筹学中扮演着至关重要的角色，广泛应用于交通运输、通信、物流、项目管理等领域。本部分将聚焦于网络流问题，探索如何有效地在网络中进行资源分配和信息传递。 最短路径问题： 在地图导航、通信路由等场景中，寻找两个节点之间的最短路径是常见的需求。我们将学习各种最短路径算法，如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，并分析它们在不同网络结构下的适用性。 最小生成树问题： 如何以最小的成本连接一组节点，是许多网络设计问题的核心。我们将介绍Prim算法和Kruskal算法，并探讨其在电网建设、通信网络部署等领域的应用。 最大流问题： 如何在网络的源点和汇点之间运输最大量的货物，是物流和容量规划的关键。我们将深入讲解Ford-Fulkerson算法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），并分析其在管网流量、数据传输等问题中的应用。 最小费用最大流问题： 在保证最大流量的同时，如何最小化运输成本，是更复杂的优化问题。我们将探讨相关算法，并将其应用于资源调度和成本控制。 项目管理中的网络分析： PERT（Program Evaluation and Review Technique）和CPM（Critical Path Method）是两种经典的用于项目管理的网络分析技术。我们将学习如何构建项目网络图，识别关键路径，进行时间和成本的估算和控制，以确保项目按时按质完成。 第三部分：整数规划与组合优化 当决策变量必须取整数时，问题就变得更加复杂，这就是整数规划。本部分将探讨如何处理这类问题，以及一些与组合优化相关的技术。 整数规划模型： 与线性规划不同，整数规划要求部分或全部决策变量必须是整数。我们将学习如何建立整数规划模型，并理解其与线性规划在模型构建上的区别。 割平面法与分支定界法： 这两种是求解整数规划问题的常用算法。我们将详细讲解它们的基本原理、算法步骤，以及如何应用它们来求解实际问题，例如生产中的批次生产、资源分配中的选择性投入等。 0-1整数规划： 一种特殊的整数规划，其中决策变量只能取0或1。它常用于解决“是”或“否”的决策问题，例如项目选择、设备投资等。 组合优化简介： 组合优化关注的是在离散的集合中寻找最优解。我们将简要介绍一些组合优化的概念，并可能触及一些 NP-hard 问题，以及近似算法和启发式算法在解决这类问题中的作用。 第四部分：决策分析与排队论 在信息不完全或存在不确定性的情况下，如何做出最佳决策？排队论又如何帮助我们分析和优化服务系统？本部分将探讨这些动态且贴近现实的主题。 决策论： 在风险和不确定性条件下，决策论提供了一套严谨的框架来分析和选择最优决策。我们将学习各种决策准则，如最大最小准则、最大最大准则、最小最大遗憾准则等，以及如何利用决策树来分析多阶段决策问题。 博弈论基础： 当决策过程涉及多个参与者，且每个参与者的决策都会影响其他参与者的结果时，博弈论便发挥作用。我们将介绍一些基本的博弈论概念，如纳什均衡，并探讨其在竞争分析和策略制定中的应用。 排队论基础： 排队论研究的是服务系统中顾客的等待和服务过程。我们将介绍排队系统的基本组成部分（如到达过程、服务过程、队列规则），并学习一些基本的排队模型（如M/M/1模型）。 排队论的应用： 通过排队论，我们可以分析服务系统的效率，预测顾客的等待时间，并据此优化资源配置，例如银行柜员数量、呼叫中心座席数量、生产线上的缓冲库存等，以达到服务质量和成本效益的最佳平衡。 第五部分：动态规划与非线性规划 当问题可以通过分解为一系列相互关联的子问题来解决时，动态规划便是一种强大的工具。而当目标函数或约束条件是非线性时，我们则需要非线性规划的手段。 动态规划原理： 动态规划的核心思想是将一个复杂问题分解成一系列相互重叠的子问题，并从子问题的最优解推导出整个问题的最优解。我们将学习如何识别动态规划问题的结构，如最优性原理和子问题重叠性，并通过实例（如背包问题、最短路径问题的另一种解法）来演示其应用。 动态规划的实现： 我们将探讨如何使用递归和表格记忆（自底向上）的方式来实现动态规划算法，并分析不同实现方式的优劣。 非线性规划基础： 非线性规划问题是指目标函数或约束条件中包含非线性函数的规划问题。我们将介绍其基本模型，以及与线性规划在求解上的主要区别。 非线性规划的求解方法： 虽然非线性规划的通用求解比线性规划困难，但存在一些常用的数值求解方法，如梯度下降法、牛顿法等。我们将对这些方法进行初步的介绍，并强调其在实际问题中的应用，例如投资组合的风险与收益优化。 总结与展望 本书在构建理论框架的同时，始终强调理论与实践的结合。每一章节都配有丰富的案例分析，帮助读者理解抽象的数学模型如何应用于解决现实世界中的复杂问题。通过学习本书，读者将能够： 熟练掌握运筹学的核心模型和算法： 包括线性规划、整数规划、网络优化、动态规划等。 培养建模能力： 能够将实际问题抽象化，构建数学模型。 提升分析与决策能力： 能够运用运筹学工具分析问题，做出科学的、最优的决策。 理解运筹学在各领域的广泛应用： 从生产制造到金融投资，从交通运输到医疗服务，运筹学都发挥着重要作用。 运筹学是一门充满活力和不断发展的学科，其在人工智能、大数据等新兴技术领域的应用前景尤为广阔。本书旨在为您提供一个坚实的起点，激发您对这门学科的兴趣，并为您在未来的学习和实践中打下坚实的基础。

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阅读这本书的过程中，我最大的困惑在于其“自我解释能力”的缺失。它似乎完全没有考虑到读者的知识背景差异，很多关键的衔接和过渡被省略了。举个例子，当引入一个新的模型时，作者往往会直接给出最终的数学表达，却很少解释为什么选择这个特定的结构，以及与前一个模型相比，它的优势和适用场景是什么。这种“黑箱式”的知识传递方式，极大地阻碍了读者的深度理解和批判性思维的培养。我总是在问自己：“为什么不直接用A方法而不是B方法？”或者“如果现实数据不满足这个假设，后果是什么？”但书中的内容很少提供这方面的探讨。它提供的是一个“标准答案”，而不是一个“思维框架”。对于一本旨在培养分析师和决策者的书籍来说，教会读者如何质疑和调整模型，比仅仅教会他们如何解一个固定的模型要重要得多。这本书更像是在展示作者已有的知识体系的完整性，而不是致力于构建读者的知识体系的坚固性。

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翻开这本厚重的书，首先映入眼帘的是那些密密麻麻的公式和图表，坦白说，第一印象并不算太友好。我本来期望能看到一些更贴近实际应用的案例，比如如何在电商平台的库存管理中运用这些理论，或者在物流路径规划中如何快速得出最优解。然而，这本书似乎更侧重于基础理论的推导和数学证明，每一个概念的引入都显得非常严谨，仿佛在进行一场学术会议的报告，而不是面向大众的入门指南。我花了很大力气去理解那些线性规划、非线性规划的几何意义，但书中的解释更多地停留在抽象的数学层面，缺少那种“一语惊醒梦中人”的直观比喻。我尝试着自己动手画图来辅助理解，但很快就被那些复杂的约束条件和目标函数搞得晕头转向。读完前几章，我感觉自己更像是在啃一本高深的数学专著，而不是一本能指导我解决实际问题的工具书。对于一个初学者来说，缺乏那种循序渐进、由浅入深的引导，使得学习曲线异常陡峭，很多时候我不得不借助网络上的其他资源来弥补书中的不足。这本书无疑有其深刻的学术价值，但作为一本“应用”导向的教材，它在如何将冰冷的数学模型转化为生动的商业决策方面，做得还远远不够。

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我本来对决策分析和优化理论抱有极大的热情，希望能通过这本书掌握一些现代管理学的核心技能。然而，这本书的叙事风格，用一个词来形容就是“枯燥至极”。它更像是一份未经修饰的原始讲稿，充满了学术界的术语堆砌，缺乏任何引人入胜的故事性或案例铺垫。作者似乎默认读者已经对决策论有着深厚的背景知识，直接切入正题，用大量晦涩的语言描述诸如“凸集”、“拉格朗日乘数”这些概念，让人感觉仿佛在听一场冗长且不接地气的研讨会。我期待的是能看到一些知名企业在实际运营中遇到的难题，是如何被这些理论模型成功拆解和解决的。比如，航空公司如何利用这些方法来确定最优的机组排班，或者金融机构如何建立风险模型进行资产配置。但书中提供的案例，要么过于简化，以至于失去了现实意义，要么就是纯粹的理论推演，完全看不到“人味儿”和“商业实践”的影子。这本书似乎只关心“如何证明一个解是最好的”，却很少探讨“在实际数据不完整或充满噪声的情况下，我们该如何开始应用它”。这使得本书更像是理论研究者的工具箱，而不是实践者的入门手册。

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这本书在涵盖范围上显得极其不平衡。它花了大量的篇幅去深入探讨了某些特定的优化算法——我估计是作者自己的研究领域——但对于一些在现代工业界越来越重要的前沿分支，却轻描淡写，甚至完全跳过了。例如，关于随机过程和动态规划的讨论，显得十分单薄和表层化，仅仅是蜻蜓点水地提了一下基本思想，没有给出任何深入的算法实现细节或性能分析。相反，对于一些早期的、现在应用频率相对较低的整数规划方法，却用了将近三分之一的篇幅进行详尽的数学推导，这让人感觉作者的叙述重点严重偏离了当前行业的主流需求。在数字化转型的大背景下，许多实际问题已经演化成了大规模的、需要高效计算才能解决的复杂网络问题，比如大规模的机器学习优化、大规模供应链协同等。这本书对这些新挑战几乎没有涉猎，显得非常滞后。读者如果想了解如何用现代计算工具（比如大规模并行计算）来解决运筹学问题，这本书提供的帮助非常有限，更像是一本停留在上世纪末的参考书。

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这本书的排版和印刷质量，说实话，简直是一场灾难。我收到的是平装版，纸张偏薄，光线稍暗就看不清那些细小的符号，特别是那些矩阵和向量的上下标，简直是在考验我的视力。更让人抓狂的是，很多章节的公式引用存在明显的错误，或者引用了前一页根本没有定义的变量，这直接导致我阅读的流畅性被彻底打断。我不得不拿着笔，反复在不同页面间跳转核对，那种挫败感，简直让人想把书直接合上。想象一下，当你沉浸在对某个复杂算法的思考中时，突然发现作者把“min”写成了“max”，或者漏掉了一个重要的不等号，那种瞬间的逻辑断裂，真的让人对作者的严谨性产生深深的怀疑。对于一本需要高度精确性的学科书籍来说，这种低级的印刷和校对错误是绝对不可原谅的。此外，书中的图例也显得非常过时和简陋，一些流程图像是用上世纪的软件绘制的，缺乏现代感，也无法清晰地展示复杂的系统结构。如果能采用更清晰的布局、更高质量的纸张，并进行严格的校对，这本书的阅读体验将会有质的飞跃。

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好书和辣鸡书真的高下立判

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比其他的定量分析入门难

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如果你看不懂，Ross的应用随机过程概率模型导论的话，这本书是一个不错的选择，美中不足是，书中的错误有些多，而且课后题没有答案。

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(确定性的，随机性的)动态规划，马尔可夫链，排队论。

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好书和辣鸡书真的高下立判