运筹学基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:306

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出版时间:1970-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787300090658

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 线性规划
• 整数规划
• 动态规划
• 图论
• 排队论
• 决策分析
• 仿真

经典数学与逻辑的精妙结合：一部探索现代决策科学的深度指南 图书名称： 《现代决策科学原理与应用》 作者： [作者姓名] 出版社： [出版社名称] --- 内容简介 在当今这个信息爆炸、决策环境日益复杂的时代，如何以最优化、最高效的方式配置有限的资源，以达成既定目标，已成为横亘在各个领域面前的核心挑战。本书《现代决策科学原理与应用》正是一部旨在系统、深入地剖析和传授解决此类复杂决策问题的科学方法的专著。它并非仅仅停留在理论概念的罗列，而是致力于搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学模型与错综复杂的现实世界。 本书的编写立足于决策科学领域数十年积累的深厚学术成果，并紧密结合当前工业界、管理学、工程学乃至公共政策领域的前沿实践。我们深入探讨了从宏观战略规划到微观操作层面的各类优化问题，力求为读者提供一套全面、严谨且具有高度实操性的决策工具箱。 第一部分：决策科学的基石与思维框架 本书开篇即奠定了坚实的理论基础。我们首先对“决策科学”这一交叉学科的内涵、历史沿革及其在现代社会中的地位进行了精辟的论述。它不再被视为单一学科的分支，而是融合了数学、统计学、计算机科学、经济学乃至行为科学的综合性应用科学。 随后，我们着重阐述了决策分析的基本框架。这包括了问题的识别、目标函数的设定、约束条件的精确建模、不确定性信息的量化处理，以及最终的方案评估与选择过程。我们强调“模型思维”的重要性——如何将现实世界中的模糊情境提炼为精确的数学描述，是所有后续分析的前提。在此阶段，我们引入了决策树、效用理论等经典工具，帮助读者理解如何在风险和不确定性下进行理性选择。 第二部分：确定性优化模型——效率的极致追求 本书的核心篇幅集中于处理确定性优化问题，即在信息完全已知的前提下，寻求最优解的方法。我们对线性规划（LP）进行了详尽的阐述，不仅涵盖了单纯形法（Simplex Method）的原理、计算步骤及其在资源分配、生产计划中的应用，还深入探讨了对偶理论（Duality Theory）的深刻经济学含义。对偶问题不仅是求解原问题的一种手段，更是理解模型敏感性和边际价值的关键所在。 紧接着，我们拓展到更复杂的确定性模型： 1. 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 针对那些要求决策变量必须取整数值（如人员调度、设施选址）的问题，本书系统介绍了割平面法（Cutting Plane Method）、分支定界法（Branch and Bound）等精确求解算法的内在逻辑。对于NP难问题的处理，我们也引入了启发式算法（Heuristics）和元启发式算法（Metaheuristics）的初步概念，为处理超大规模实例做好铺垫。 2. 网络流理论： 这是解决物流、通信、交通等领域核心问题的强大工具。我们详尽讲解了最大流/最小割定理、最短路径问题（如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、最小费用最大流等关键算法。这些模型在供应链管理和基础设施优化中的应用案例被赋予了特别的篇幅。 3. 非线性规划（NLP）： 当目标函数或约束条件包含非线性项时，问题复杂度急剧上升。本书对凸优化（Convex Optimization）进行了重点介绍，强调了KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）作为无约束优化解的必要条件。对于非凸问题，我们探讨了梯度下降法及其变种，以及如何识别和避免局部最优解。 第三部分：不确定性下的决策与模拟 现实世界鲜有完全确定的情况。因此，本书的第三部分聚焦于如何量化、管理和决策于不确定性之中。 1. 随机规划（Stochastic Programming）： 针对多阶段决策问题，我们详细介绍了两阶段随机规划的结构，特别是如何处理随机变量的分布和场景生成。这对于金融资产配置、电力系统调度等需要前瞻性规划的领域至关重要。 2. 决策分析的高级工具： 除了传统的期望值最大化，本书还引入了前景理论（Prospect Theory）的数学框架，用以更真实地描述人类在面对损失和收益时的非线性偏好。同时，马尔可夫决策过程（MDP）被用作分析序列决策和动态规划问题的基础，尤其在机器人控制和库存管理中有广泛应用。 3. 仿真技术： 当解析解法过于复杂或模型过于庞大时，离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）成为强大的替代手段。本书提供了构建仿真模型、生成随机样本、进行统计分析和结果验证的实用指导，特别是蒙特卡洛方法在风险评估中的应用。 第四部分：应用与前沿展望 为确保理论与实践的紧密结合，本书的最后部分精选了几个关键领域的深度应用案例： 供应链优化： 从供应商选择到库存策略，运用MIP和随机规划求解全局最优路径。 项目管理： 结合关键路径法（CPM）与计划评审技术（PERT），分析时间与资源的相互依赖性。 机器学习与优化： 探讨如何利用优化算法来训练复杂的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）的求解和神经网络的正则化方法。 最后，本书对决策科学的未来发展趋势进行了展望，包括大规模优化求解器的进步、集成AI/ML的决策系统（Decision Intelligence）的兴起，以及在可持续发展和全球治理中的应用潜力。 目标读者 本书面向对象是高等院校的本科生、研究生，以及在工程、金融、运营管理、数据科学等领域中负责复杂问题建模和决策制定的专业人士。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，但对先验的运筹学知识不做苛求。通过本书的学习，读者将不仅掌握一套强大的分析工具，更能培养出一种系统化、量化分析复杂问题的科学思维模式，从而在日益激烈的竞争环境中做出更明智、更具前瞻性的决策。

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