运筹学导论：高级篇（第8版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:Hamdy A.Taha

出品人:

页数:392

译者:刘德刚 薛毅 朱建明 侯思祥 译 韩继业 审校

出版时间:2008-11-10

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9788116181509

丛书系列:

图书标签:

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运筹学导论：高级篇（第8版）—— 开启决策科学的深邃之旅 在复杂多变的现代世界中，高效的决策能力是组织生存与发展的生命线。从企业运营的精细化管理，到国家层面的宏观资源配置，再到日常生活中的个性化选择，对“最优”的追求无处不在。运筹学，作为一门以科学方法为基础，旨在通过优化资源配置以实现特定目标的决策科学，其重要性日益凸显。 《运筹学导论：高级篇（第8版）》正是这样一本带领读者深入探索运筹学殿堂的权威著作。它并非简单罗列理论公式，而是力求以严谨而清晰的逻辑，系统地呈现运筹学在高阶应用领域的核心方法、前沿技术与经典案例，旨在培养读者运用数学模型和计算工具解决实际复杂问题的能力，从而在瞬息万变的商业环境和技术浪潮中，做出更明智、更有效的决策。 本书的“高级篇”定位，预设了读者对运筹学基础概念已有一定的了解，或具备一定的数学分析能力。在此基础上，本书将引导读者跨越初级门槛，深入触及运筹学中更具挑战性、也更具实际应用价值的领域。它不再停留在基本的线性规划模型，而是将目光聚焦于那些能够应对现实世界中更多不确定性、非线性、大规模和动态变化的复杂问题。 本书的核心内容与前沿视角 《运筹学导论：高级篇（第8版）》在第八版的更新中，秉承了其一贯的严谨性和前瞻性，在保持经典理论体系的完整性的同时，融入了近年来运筹学领域的研究热点与技术突破。本书的结构设计层层递进，既有理论的深度，又有实践的广度。 第一部分：从静态到动态——拓展线性规划的疆域 虽然本书定位为高级篇，但对线性规划的深化理解依然是后续章节的基础。本书将从更为复杂的模型出发，例如： 混合整数规划 (Mixed Integer Programming, MIP)：现实世界中许多决策变量是离散的（如是否建厂、是否购买某设备），而有些则是连续的（如生产量、人员分配）。MIP模型能够有效地刻画这种混合特性，广泛应用于生产计划、设施选址、人员调度等问题。本书将深入探讨MIP的建模技巧、求解算法（如割平面法、分支定界法）及其在实际问题中的应用。 网络流模型 (Network Flow Models)：从基本的最小成本流、最大流问题，本书将深入到更复杂的网络模型，如多商品流、最大流最小割定理的扩展应用。这些模型在物流配送、通信网络设计、交通流量优化等领域具有举足轻重的地位。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP)：当目标函数或约束条件包含非线性关系时，问题的求解将变得更加复杂。本书将介绍处理非线性规划的方法，包括凸优化基础、KKT条件、以及梯度下降、牛顿法等迭代求解算法，并讨论其在投资组合优化、工程设计等领域的应用。 第二部分：应对不确定性——概率模型与随机过程 现实世界很少是完全确定的，不确定性是普遍存在的。高级篇将重点关注如何将概率论和统计学的方法融入运筹学模型： 随机规划 (Stochastic Programming)：本书将深入探讨如何构建和求解在不确定条件下进行决策的模型。从两阶段随机规划到多阶段随机规划，再到场景生成与分析，本书将帮助读者理解如何在存在随机性的情况下，做出鲁棒的、能够适应未来变化的决策。这对于风险管理、供应链优化、金融工程等领域至关重要。 排队论 (Queuing Theory)：在服务系统设计中，如何平衡服务成本和顾客等待时间是核心问题。本书将介绍各种排队模型（如M/M/1, M/G/1, G/G/c等），分析其性能指标（如平均等待时间、队长），并教授如何运用这些模型来优化服务资源配置，如电话呼叫中心、银行柜台、生产线上的瓶颈处理。 马尔可夫链与马尔可夫决策过程 (Markov Chains and Markov Decision Processes, MDP)：马尔可夫链是描述系统状态转移过程的有力工具，广泛应用于可靠性分析、市场营销模型等。而马尔可夫决策过程则在此基础上引入了决策的概念，使得系统能够在状态转移的同时做出最优决策以最大化累积奖励。本书将深入讲解MDP的建模、值迭代和策略迭代等求解方法，这在机器人控制、智能推荐系统、资源动态管理等方面具有广泛应用。 第三部分：时域与空间域的拓展——动态规划与多目标决策 动态规划 (Dynamic Programming, DP)：作为一种处理具有重叠子问题和最优子结构特性的问题的强大方法，动态规划在运筹学中占据核心地位。本书将从更复杂的DP模型入手，例如在最短路径、背包问题、生产调度等经典问题上的高级应用，并探讨其在资源分配、路径规划等领域的延伸。 多目标决策 (Multi-objective Decision Making, MODM)：在实际问题中，往往需要同时优化多个相互冲突的目标（如成本、质量、交货期）。本书将介绍处理多目标决策的方法，包括帕累托最优概念、加权和法、ε-约束法等，并探讨如何利用这些方法找到一组权衡各种目标的满意解，这对于产品设计、策略制定等领域至关重要。 第四部分：现代算法与计算方法 伴随着计算能力的飞跃，新的算法和计算方法不断涌现，极大地拓展了运筹学的应用边界。 启发式算法与元启发式算法 (Heuristics and Metaheuristics)：对于NP-hard问题，精确求解往往不可行。本书将介绍各种启发式算法（如贪婪算法、局部搜索）以及更高级的元启发式算法，如模拟退火、遗传算法、蚁群算法、粒子群优化等。这些算法通过巧妙的设计，能够在合理的时间内找到高质量的近似解，在物流路径优化、调度问题、组合优化等领域发挥着巨大作用。 大规模优化算法 (Large-scale Optimization Algorithms)：当问题的规模达到一定程度时，传统的求解方法可能难以应对。本书将介绍一些针对大规模问题的优化技术，例如分解方法（如Benders分解、Dantzig-Wolfe分解）、并行计算在运筹学中的应用等。 数据驱动的运筹学 (Data-driven Operations Research)：随着大数据时代的到来，如何利用海量数据来构建和优化运筹学模型成为新的研究方向。本书将初步探讨如何将机器学习、统计推断等方法与运筹学模型相结合，例如通过数据学习模型参数、识别模式、预测未来需求等。 本书的特色与价值 《运筹学导论：高级篇（第8版）》并非枯燥的理论堆砌，而是力求在每个章节都紧密结合实际应用，通过丰富的案例研究，将抽象的模型转化为解决现实问题的有力工具。 理论严谨与应用导向并重：本书在介绍每个模型和算法时，都力求从数学原理上进行深入阐述，同时强调其在不同行业和领域的实际应用。读者不仅能理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何用”。 案例丰富且具代表性：本书精选了来自制造、物流、金融、服务、能源、交通等多个领域的典型案例，通过对这些案例的深入剖析，展现运筹学解决复杂问题的强大能力。 数学工具的恰当运用：本书在必要时会涉及相关的数学工具，但并非以数学理论为目的，而是将其作为理解和解决问题的辅助手段。对于数学背景稍弱的读者，也可以通过案例和算法的直观解释来掌握核心思想。 前沿技术的适度引入：在保持经典理论体系的同时，本书也适度地引入了近年来在运筹学领域备受关注的新兴技术和研究方向，如数据驱动的运筹学、机器学习与运筹学的结合等，帮助读者了解行业发展的最新动态。 思考与练习并存：每章末尾都配有适量的练习题，难度不一，旨在帮助读者巩固所学知识，并进一步拓展思路。其中一些问题可能需要读者结合实际数据进行建模和求解，以提升实践能力。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者包括但不限于： 高校本科生和研究生：尤其是在数学、统计学、计算机科学、工程学、经济学、管理学等相关专业的学生，以及对运筹学有深入学习需求的学生。 企业中的决策者与分析师：如生产经理、供应链专家、运营分析师、项目经理、数据科学家等，他们在工作中需要运用优化方法来提升效率、降低成本、制定战略。 科研人员与学者：对运筹学前沿理论和应用研究感兴趣的研究者，可以将其作为进一步深入学习和开展研究的参考。 对决策科学感兴趣的读者：任何希望系统性地了解如何运用科学方法解决复杂决策问题，提升个人或组织决策能力的人士。 结语 《运筹学导论：高级篇（第8版）》是一本集理论深度、实践广度和前沿性于一体的权威著作。它将带领您走进运筹学的宏伟殿堂，解锁用数学语言描述和解决现实世界复杂问题的能力。无论您是希望在学术领域深耕，还是在商业实践中寻求突破，本书都将是您不可或缺的得力助手，助您在优化决策的道路上，迈向更高的境界。通过掌握本书所传授的知识和方法，您将能够更有效地分析问题，设计更优的方案，最终在激烈的竞争中，赢得先机。

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这本书的章节结构安排得极为巧妙，体现了作者对教学法深刻的理解。它似乎遵循着一个“由浅入深、螺旋上升”的原则。初期的章节夯实了基础，引入了基本的线性规划和整数规划的概念，语言平实，很容易被初学者接受。然而，随着章节的推进，内容逐渐拓展到更复杂的非线性优化、网络流模型以及随机优化等前沿领域，但即便是这些高阶内容，作者也总能找到一个“锚点”，将新的复杂概念与前面学过的基础知识巧妙地连接起来。例如，在介绍拉格朗日乘子法时，它并没有直接抛出晦涩的数学推导，而是先用一个带有约束的简单资源分配问题来直观地解释“影子价格”的经济学含义，这种讲解方式让我对对偶性的理解豁然开朗。不同层次的学习者都能在这本书里找到适合自己的切入点，这一点非常难能可贵。

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我之前接触过一些偏理论的运筹学教材，往往深入到让人望而却步的数学证明和严谨的逻辑推导中，虽然学术价值很高，但对于工程实践者来说，上手难度太大了。这本书在这方面做得非常平衡。它没有回避那些必须掌握的理论基础，但更侧重于如何将这些理论“翻译”成实际可操作的建模语言。书中有大量的真实世界案例分析，比如供应链优化、资源调度、项目管理等，这些案例的描述细致入微，从问题的提出、数学模型的构建、求解算法的选择，到最终结果的解读与业务含义的分析，每一步都交代得清清楚楚。我记得有一个关于多阶段决策过程的章节，作者通过一个物流配送网络的动态规划问题，把贝尔曼方程的迭代过程讲得非常透彻，让人不再觉得动态规划只是空中楼阁，而是解决现实问题的利器。这种学以致用的编排方式，极大地增强了我的学习动力。

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这本书的封面设计得非常现代，色彩搭配沉稳又不失活力，第一眼就给人一种专业而又不失亲切的感觉。装帧质量也相当不错，纸张摸起来很有质感，印刷清晰，目录的排版逻辑性很强，让人能够迅速把握全书的脉络。我特别喜欢它在章节开头设置的“学习目标”和“核心概念”部分，这些前置信息就像是为阅读导航的灯塔，让我在深入复杂的理论之前，对即将学习的内容有了一个宏观的认知。而且，书中的插图和图表制作得非常精美，无论是流程图还是数学模型的示意图，都力求清晰、直观，极大地降低了理解抽象概念的难度。很多教科书的图表往往只是简单地堆砌公式，但这本书的图示明显经过了精心设计，能让人一眼看透其中的内在联系，这对于自学或者快速回顾知识点来说，简直是太友好了。可以说，光是这本书的外观和版式设计，就已经体现了出版方在提升用户阅读体验上的用心良苦。

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这本书的语言风格非常严谨，却又不失学者的风范。它在处理术语时非常规范，对于核心定义和定理的表述一丝不苟，这对于建立准确的数学思维至关重要。尽管内容涉及大量的数学公式和算法描述，但作者在解释复杂算法的每一步时，都会穿插一些“为什么”的思考，而非仅仅是“怎么做”的操作指南。比如，在讲解单纯形法的迭代过程时，作者没有满足于介绍“如何找到进基变量和出基变量”，而是深入探讨了每一步操作背后的几何意义——即如何在可行域的多面体顶点之间移动以逼近最优解。这种深入浅出的方式，使得即便是对于那些对纯数学不太热衷的读者来说，也能体会到运筹学作为一门艺术的魅力所在。总而言之，这是一本既能充当案头工具书，又能激发深入研究兴趣的优秀教材。

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与其他教材相比，这本书在习题设计上的独到之处令人印象深刻。很多教材的习题要么过于简单，只是重复课本例题；要么就是直接搬用复杂的学术难题，让读者无从下手。这本书的习题设置则呈现出一种渐进式的难度曲线。基础练习旨在巩固基本概念和公式应用，让你熟练掌握工具的使用。而中等难度的题目则开始引入一些模型转化和简化技巧，需要读者进行一定的思考和组合。最让我欣赏的是那些“挑战性思考题”，它们往往不是直接套用哪个算法就能解决的，而是要求读者结合多个知识点，甚至需要自己定义新的决策变量和约束条件来构建模型，这极大地锻炼了我的建模直觉和解决复杂问题的能力。解答部分虽然没有提供详尽的步骤，但这反而促使我去独立思考，而不是依赖答案，对于提升实际应用能力帮助巨大。

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数模悲剧产物

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