運籌學方法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:張宏斌 編

出品人:

頁數:211

译者:

出版時間:2008-5

價格:24.00元

裝幀:

isbn號碼:9787811232479

叢書系列:

圖書標籤:

• 運籌學
• 優化
• 數學建模
• 算法
• 綫性規劃
• 整數規劃
• 非綫性規劃
• 圖論
• 決策分析
• 應用研究

圖書簡介：現代優化理論與實踐 書名：現代優化理論與實踐 作者： 張華、李明 齣版社： 科技文獻齣版社 齣版時間： 2024年5月 --- 內容概述 《現代優化理論與實踐》是一部係統闡述當代優化科學核心概念、理論框架和前沿算法的專業著作。本書旨在為高等院校優化、運籌學、計算機科學、工程管理及相關領域的學生、研究人員和工程師提供一套全麵而深入的學習資源。全書聚焦於如何將數學模型應用於解決現實世界中的復雜決策問題，側重於理論的嚴謹性與算法的可操作性相結閤。 本書結構清晰，內容涵蓋瞭從基礎的綫性規劃到前沿的非光滑優化和大規模數據優化等多個重要分支。它不僅詳細介紹瞭經典優化方法的數學基礎和收斂性證明，更著重於現代計算工具和軟件在求解實際問題中的應用技巧。 第一部分：優化基礎與綫性模型（第1章至第4章） 第一章：優化問題的數學基礎與建模 本章奠定瞭全書的理論基石。首先迴顧瞭微積分、綫性代數和凸分析中與優化相關的基本概念，如範數、內積空間、凸集與凸函數。隨後，重點講解瞭優化問題的標準形式、可行域、目標函數、約束條件等要素的構建。詳細討論瞭綫性規劃（LP）問題的數學錶述，並引入瞭敏感性分析的概念，幫助讀者理解模型參數微小變化對最優解的影響。 第二章：綫性規劃的求解方法 深入探討綫性規劃的經典求解算法。首先，詳細闡述瞭圖解法，以便直觀理解二維LP問題的解空間結構。核心內容聚焦於單純形法（Simplex Method），從代數和幾何兩個角度剖析其迭代過程、基可行解的選取原則以及退化問題的處理。此外，還介紹瞭內點法（Interior Point Methods）作為現代求解器的主流算法，闡述瞭其基於牛頓法的原理及其在高維稀疏問題中的優勢。 第三章：對偶理論與靈敏度分析 對偶理論是理解和分析綫性規劃結構的關鍵。本章係統介紹瞭原問題與對偶問題的構造、互補鬆弛條件以及強對偶性和弱對偶性定理的證明。通過對偶變量的經濟學和工程學解釋，讀者能夠更好地理解影子價格的意義，並掌握如何利用對偶信息進行生産計劃、資源分配和定價策略的優化決策。 第四章：整數規劃與組閤優化基礎 當決策變量要求為整數時，問題復雜度顯著增加。本章引入瞭整數規劃（IP）、混閤整數規劃（MIP）的概念。重點介紹瞭割平麵法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound）的完整框架和實際應用。同時，探討瞭二元變量的應用，例如固定成本、排他性約束等在實際調度問題中的建模技巧。 第二部分：非綫性優化理論（第5章至第8章） 第五章：無約束優化：一階與二階方法 本部分轉嚮非綫性問題，從最基礎的無約束優化問題入手。詳細分析瞭梯度下降法（包括各種步長選擇策略如精確綫搜索和不精確綫搜索）的收斂性。核心內容集中在牛頓法及其修正方法，討論瞭Hessian矩陣的性質對收斂速度的影響。並係統介紹瞭擬牛頓法（Quasi-Newton Methods），特彆是BFGS和DFP算法的構建原理，它們在不計算精確Hessian矩陣時實現超綫性收斂的機製。 第六章：約束優化：KKT條件與一階最優性 本章是約束優化理論的核心。首先介紹瞭可行方嚮和下降方嚮的概念。隨後，詳細推導並闡述瞭Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 條件，這是求解和驗證約束優化解最優性的充要條件（在凸問題中）。分析瞭拉格朗日乘子、原始可行性、對偶可行性、互補鬆弛性等各個組成部分的嚴格含義，並討論瞭KKT條件在非凸問題中的局部最優性判據。 第七章：約束優化：對偶理論與凸性 擴展瞭對偶性概念至非綫性問題。講解瞭拉格朗日對偶問題的構建，分析瞭對偶間隙的存在性。重點強調瞭凸優化問題的特性：KKT條件是充要最優性條件，並且對偶間隙為零。討論瞭Slater條件等約束規範對對偶理論成立性的影響。 第八章：序列二次規劃（SQP）與內點法 針對大規模非綫性約束優化，本章介紹瞭現代求解器的核心算法。序列二次規劃（SQP）通過求解一係列二次近似子問題來逼近原問題，詳細分析瞭其求解過程和收斂性。同時，對非綫性內點法進行瞭深入介紹，特彆是基於罰函數和障礙函數的策略，解釋瞭如何通過精細化的參數調整策略維持迭代點的可行性或接近可行性。 第三部分：啓發式算法與應用擴展（第9章至第11章） 第九章：啓發式與元啓發式方法 認識到許多現實問題（如大規模組閤優化）的NP-難性質，本章側重於求解復雜度無法接受的精確方法的替代方案。詳細介紹瞭模擬退火（Simulated Annealing）、遺傳算法（Genetic Algorithms）的結構、操作符（交叉、變異）及其溫度調度策略。此外，還探討瞭粒子群優化（PSO）和蟻群優化（ACO）等群智能算法的基本原理。 第十章：隨機優化與魯棒優化 麵對數據和模型參數的不確定性，本章介紹瞭如何處理隨機性。講解瞭基於場景的方法（Scenario-Based Approach）和期望值優化。隨後，重點介紹瞭魯棒優化（Robust Optimization），它不依賴於精確的概率分布，而是通過定義不確定性集閤來尋找在最壞情況下仍能保證性能的解，這在金融工程和供應鏈管理中尤為重要。 第十一章：優化算法的計算實現與軟件工具 本章側重於工程實踐。探討瞭優化算法在計算機上的數值穩定性、稀疏矩陣處理和大規模並行計算的挑戰。介紹瞭主流優化求解器的底層結構，例如如何利用商業軟件（如CPLEX/Gurobi）和開源庫（如CVXPY/SciPy Optimize）來高效構建和求解復雜的工業模型。討論瞭模型驗證和結果解釋的標準流程。 適用讀者 本書適閤具備微積分和綫性代數基礎的本科高年級學生、研究生，以及需要運用先進優化技術解決實際問題的工程師、數據科學傢和定量分析師。 ---

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者顯然是下瞭大功夫的，從頭到尾都在試圖構建一個宏大且嚴謹的理論體係。我記得第一次翻開它的時候，那種撲麵而來的公式和符號幾乎讓我有些卻步，感覺像是直接被扔進瞭數學的深海裏。然而，一旦我沉下心來，跟著書中的邏輯鏈條一步步往前走，那種豁然開朗的感覺確實很美妙。它不像市麵上很多輕量級的教材那樣，隻停留在概念的淺層解釋，而是深入到模型的推導和證明過程，每一個結論的得齣都有理有據，讓人信服。特彆是關於綫性規劃的單純形法部分，作者用瞭好幾種不同的視角去闡述，從幾何直觀到代數操作，再到最後的網絡流的引申，層次感極強。對於我這種想把基礎打得非常紮實的人來說，這本書無疑是提供瞭足夠的“硬核”乾貨。唯一的遺憾是，在涉及某些高級應用場景時，理論的闡述似乎占據瞭過多的篇幅，導緻對實際案例的分析略顯單薄，很多時候需要讀者自己去努力“翻譯”書本知識和現實問題的邊界。但總的來說，這是一本值得反復研讀的參考書，它教會的不僅僅是方法，更是一種嚴密的、結構化的思考方式。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承認，這本書的作者對於“建模”這個核心環節的闡述達到瞭令人敬佩的深度。全書的脈絡並非圍繞著算法的推演，而是圍繞著如何將現實世界中那些模糊、糾結的問題，精確地抽象成數學形式這一過程。特彆是在講述資源分配和調度優化時，作者提供瞭大量的對比案例，展示瞭如何從一個粗糙的綫性模型逐步提煉、細化成更符閤實際約束的整數規劃或非綫性模型。這種“從模糊到清晰”的思維轉換過程，是這本書最大的價值所在。它不是簡單地告訴你“用這個公式”，而是教會你“為什麼需要用這個公式，以及在什麼情況下它會失效”。雖然書中提供的案例多偏嚮於傳統的工業製造和物流領域，但其背後的建模思想具有極強的普適性。我甚至嘗試將書中學到的約束條件設置技巧應用到我日常的工作日程安排中，效果顯著。如果說有什麼地方讓我感到稍有遺憾，那就是在非綫性規劃的高級議題上，例如大規模求解器的應用和啓發式算法的討論略顯保守，更偏嚮於對解析解法的探索，這使得它在麵對海量、高維度的現代數據問題時，略顯“古典”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，很大程度上取決於讀者的知識儲備。對我來說，它就像是一場精心準備的智力馬拉鬆。作者在章節的安排上，體現齣一種極強的“螺鏇上升”的教學設計。每一個新的主題，都會在前一個主題已經建立的堅實基礎上進行拓展，使得知識的積纍過程既有重復鞏固，又有難度遞增。例如，在引入對偶理論時，作者反復運用瞭極值原理和邊際分析的概念，將代數上的推導與經濟學上的解釋完美地結閤起來，使得原本晦澀的對偶間隙理論變得非常直觀和富有洞察力。這種貫穿始終的跨學科視角，極大地拓寬瞭我的思維邊界，讓我意識到運籌學遠不止是數學工具，更是一種深刻的、解決復雜係統問題的哲學。不過，這種高強度的知識密度，對於初次接觸該領域的讀者來說，可能需要極大的毅力和時間去消化。它不是一本可以輕鬆愉快地消磨時間讀物，而是一部需要投入全部注意力的案頭工具書，每一次重讀都會有新的發現和理解，其價值是經得起時間考驗的。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最直觀的感受是它極其“厚重”——不僅僅是物理上的重量，更是內容上的密度。我本來以為這是一本可以快速掃過，瞭解行業前沿的入門讀物，結果發現自己嚴重低估瞭它的“野心”。這本書的行文風格非常剋製、內斂，幾乎沒有使用任何花哨的語言來吸引眼球，一切都圍繞著如何精確地描述和解決優化問題展開。我尤其欣賞它在處理“不確定性”問題時的細膩。在引入隨機規劃和動態規劃時，作者沒有急於給齣復雜的公式，而是先花瞭好幾章的篇幅來鋪墊概率論和決策論的基礎，這種“慢工齣細活”的處理方式，讓我在麵對那些看似抽象的決策樹時，不再感到迷茫。它更像一位經驗豐富的導師，不急於告訴你答案，而是引導你一步步搭建起解題的腳手架。讀完後，我感覺自己對“理性決策”的理解被提升到瞭一個新的高度，不再滿足於直覺判斷，而是開始習慣於用量化的指標去衡量每一步選擇的價值。如果說有什麼不足，可能就是對於軟件實現和計算復雜度的討論相對較少，對於希望快速應用到實際項目中的讀者來說，可能還需要補充一些工程實踐方麵的資料。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構，坦率地說，初看之下有些許的“反潮流”。它似乎刻意避開瞭當下流行的“碎片化學習”趨勢，而是堅持采用一種自上而下的、百科全書式的敘述方式。章節之間的邏輯銜接極其緊密，你很難跳躍式地閱讀某個部分而不影響對後續內容的理解。比如，關於圖論在網絡分析中的應用那一塊，作者花費瞭大量的篇幅去鋪陳圖的連通性、割集、流、割等基本概念的嚴謹定義，每一個定義都如同磐石般不可動搖。這種紮實的基礎工作，使得我們在後續討論最小生成樹、最短路徑等算法時，完全不需要擔心基礎概念的模糊性。對我個人而言，這使得我在復習時可以非常清晰地定位知識點之間的依賴關係。然而，這種嚴謹性也帶來瞭閱讀上的挑戰，對於那些時間有限，隻想瞭解某個特定算法應用場景的讀者來說，可能需要花費相當的時間去“過濾”掉那些為瞭確保邏輯自洽而添加的背景知識。這本書更像是為立誌成為理論研究者準備的工具箱，而非為快速解決眼前問題準備的速查手冊。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆