本书是一本适应当今运筹学发展趋势的优秀的综合性入门教材,主要特点是重视建模和算法的结合,引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章,前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理,其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎全部内容,除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外,还包括了网络流、整数/组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外,本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架,以简单的“改进搜索”思路贯穿始终,全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法,包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法,使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上,直观且逻辑性强,易于理解。本书收录了丰富的实际案例,并有大量上机习题,便于理论结合实践。
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这本书的装帧设计非常考究,封面采用了一种略带磨砂质感的深蓝色,中央以烫金工艺勾勒出抽象的几何图形,给人一种既严谨又充满现代感的视觉冲击。内页纸张的磅数也拿捏得恰到好处,既保证了翻阅时的顺滑手感,又不易透墨,即便是使用钢笔书写批注,墨迹也能稳稳地停留在纸面上,不会洇开。而且,排版布局十分清晰,正文的行距和字间距都经过精心调整,即便是长时间阅读那些复杂的公式和推导过程,眼睛也不会感到过分疲劳。章节的标题和副标题使用了不同的字体和字重,使得内容的层级划分一目了然,查找特定概念时效率极高。尤其值得称赞的是,书中对图表的处理,无论是流程图还是模型示意图,都采用了高质量的印刷技术,线条锐利,色彩区分明确,极大地辅助了抽象概念的可视化理解,这对于一本涉及大量理论构建的著作来说,是提升阅读体验的关键一环。整体来看,这本书在物理形态上展现出了对知识的尊重与对读者的体贴。
评分作者的语言风格介于严谨的学术论述和热情的课堂讲解之间,读起来丝毫没有枯燥感,反而带有一种知识分享者的真诚和魅力。他善于运用生动的比喻来阐释那些晦涩难懂的数学概念,比如他将某种迭代算法比喻成一个不断在迷雾中调整方向的探险者,这个形象的比喻瞬间就让我抓住了算法的核心思想,不再被复杂的公式符号所困扰。在处理那些需要大量数学推导的部分时,作者并非直接跳过,而是像一位耐心的老师,会先给出核心结论,然后用精炼的语言解释推导过程中的关键转折点,并适时地提醒读者哪些步骤是概念上的飞跃,哪些是纯粹的代数操作,这种教学上的体贴入微,极大地降低了学习的陡峭度。文字的节奏把握得非常好,该快则快,一笔带过核心公式;该慢则慢,详述关键的数学直觉,让人感觉每一次翻页都是一次心智上的小小的胜利,而不是一次沉重的负担。
评分书中例证的选取角度极为刁钻却又贴合实际,这才是它真正的价值所在。很多教材中的例子往往过于理想化,脱离了现实世界中的复杂性和不确定性,读完后总觉得学到的知识有些“漂浮”。但这本书里的案例,无论是关于资源调配的冲突,还是关于决策树的建立,都带有浓厚的“烟火气”。它们选取自不同行业——从物流调度到金融风险建模,涵盖面极广,并且在解析案例时,作者非常注重剖析现实约束条件是如何影响理论模型的建立和参数的设定的。这种对“模型与现实的张力”的细腻刻画,让我深刻体会到,理论的价值不仅仅在于其数学上的优雅,更在于它能否在泥泞中开出花朵。每当遇到一个看似无解的实际问题,翻阅这本书中的相关章节,总能从中找到一丝启发,知道该如何从已知的方法论中“裁剪”出一套最适合当前情境的分析框架。这种实用主义的视角,极大地提升了我将理论应用于实践的信心和能力。
评分这本书的叙事逻辑严密得令人赞叹,作者似乎对知识点的组织有着近乎偏执的追求。它不像很多教科书那样将所有理论一股脑地堆砌起来,而是像一位经验丰富的向导,首先勾勒出整个学科的宏大地图,然后才引导读者一步步深入到具体的山谷之中。每一章节的开头,都会清晰地阐述本节内容在整个知识体系中的定位,以及它将要解决的核心问题。这种“先知其然,后知其所以然”的结构,让我在学习过程中始终保持着清晰的脉络感,避免了陷入局部细节而迷失方向。特别是当涉及到不同方法论之间的比较和权衡时,作者并未采取简单的罗列,而是通过设置对比性的案例场景,深入剖析了每种方法的适用边界和内在缺陷,这种批判性的思考角度,远超出了基础教材的范畴,更像是一部高级方法的精要论述。阅读体验是层层递进、水到渠成的,仿佛作者手中握着一把精密的钥匙,为我逐一开启了通往深层理解的门锁。
评分这本书的深度和广度令人敬佩,它并非只停留在基础的线性规划或网络流层面,而是将视野拓展到了多个前沿领域,并且对这些领域的融合与交叉进行了深入的探讨。我尤其欣赏其中对“随机性建模”部分的论述,作者没有满足于教科书式的马尔可夫链介绍,而是引入了更复杂的半马尔可夫过程以及贝叶斯方法在不确定性分析中的应用,这对于希望跟上学科发展前沿的研究者来说,提供了极具价值的起点。更难得的是,书中在介绍完一个高级模型后,总会附带一个简短的“历史回顾与未来展望”小节,简要介绍了该模型的发展脉络以及当前研究人员正在攻克的难题,这使得整本书读起来像是一部活生生的学科发展史,而不是一本静止的知识手册。它不仅教会了我如何“解决问题”,更重要的是,它激发了我去“发现问题”和“定义问题”的兴趣,为我后续的研究方向提供了广阔的思路启发。
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