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出版者:CRC Press

作者:W. H. C. Bassetti

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-02

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780849311260

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 解决方案手册
• Operations Research
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• 参考书
• 高等教育
• 工程
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• 优化
• 算法

好的，以下是一份针对《运营研究求解手册》（Solutions Manual - Operations Research）的、内容详尽且不包含该书具体内容的图书简介。 --- 运筹学原理与应用：现代决策科学的基石 图书简介 《运筹学原理与应用：现代决策科学的基石》 深入探讨了运筹学（Operations Research, OR）这一跨学科领域的理论基础、核心方法以及在复杂系统优化决策中的实际应用。本书旨在为读者提供一个全面、系统且具有实践指导意义的学习框架，帮助他们掌握如何运用数学模型和计算技术，有效地解决现实世界中的资源分配、调度规划、风险评估和流程优化等一系列难题。 运筹学被誉为“现代决策科学的艺术与科学”，它利用严谨的数学工具来分析和优化复杂的管理和工程系统。本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者从基础概念迈向高级模型构建与求解，覆盖了从经典的线性规划到前沿的随机优化方法的全景图。 第一部分：运筹学的基石与数学建模（Foundations and Mathematical Modeling） 本部分是理解后续所有高级技术的基础。我们首先阐释运筹学在管理科学、工程设计和经济分析中的核心地位，重点介绍如何将实际问题转化为可解的数学形式。 1. 决策分析的数学框架： 介绍决策制定的基本要素，包括目标函数、约束条件和决策变量。强调模型识别的步骤，以及从定性描述到定量建模的转化过程。 2. 线性规划（Linear Programming, LP）导论： 这是运筹学的核心。我们将详细介绍标准形式、松弛变量、人工变量的概念，以及求解线性规划问题的几何解释。重点讨论如何识别和处理可行域的特性。 3. 单体法（Simplex Method）的深入解析： 本章细致剖析单体法的代数基础，包括基可行解的迭代过程、主元选择规则（如丹齐格规则的原理），以及如何识别无界解和退化解。我们会专注于理解迭代背后的经济学和几何学意义，而非仅仅是机械的计算步骤。 4. 对偶理论与敏感性分析（Duality and Sensitivity Analysis）： 对偶理论是理解线性规划深层结构的钥匙。我们将解释原问题与对偶问题的关系，阐述阴影价格（Shadow Price）的含义及其在边际分析中的作用。敏感性分析部分，聚焦于参数变化（如资源量或单位利润变化）对最优解的影响，为管理层提供动态决策依据。 第二部分：网络流、整数规划与动态规划（Network Flows, Integer Programming, and Dynamic Programming） 在掌握了连续优化模型后，本部分将拓展到处理具有离散性或结构化约束的问题。 5. 网络流模型（Network Flow Models）： 网络流是解决物流、通信和资源分配问题的强大工具。本章涵盖了最大流-最小割定理的证明思想，并详细探讨了最小成本流问题（Minimum Cost Flow） 的结构和求解方法。此外，还包括最短路径算法（如Dijkstra和Bellman-Ford算法的原理概述）在路径优化中的应用。 6. 整数规划（Integer Programming, IP）： 许多实际问题（如工厂选址、人员分配）要求决策变量必须取整数值。我们将区分纯整数规划、混合整数规划和二元变量（Binary Variables）的使用。重点介绍割平面法（Cutting Plane Method） 的基本思想，即如何通过添加有效的约束来收紧松弛解的界限。 7. 分支定界法（Branch and Bound）： 这是求解大规模整数规划的核心算法。本章将详细阐述分支定界树的构建过程，如何通过上下界估算来剪枝，以及在分支过程中保持最优性与可行性的机制。 8. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP方法适用于具有阶段性、最优子结构和重叠子问题特性的决策过程。我们将介绍贝尔曼方程（Bellman's Equation） 的构建，以及如何使用“向前递推”或“向后归纳”的方法求解多阶段决策问题，例如在库存控制或项目调度中的应用。 第三部分：非线性与随机优化（Nonlinear and Stochastic Optimization） 本部分处理比线性模型更复杂的现实场景，涉及非线性目标函数和不确定性因素。 9. 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）： 当目标函数或约束条件包含非线性项时，问题复杂度显著增加。本章介绍无约束优化的基本迭代方法（如梯度下降法和牛顿法的工作原理），并深入探讨KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions） 作为有约束优化问题的必要最优性条件。我们将区分凸优化问题和一般非线性问题的求解难度。 10. 随机规划与鲁棒优化（Stochastic Programming and Robust Optimization）： 现实决策往往基于不确定的数据（如需求波动、价格变动）。本章介绍如何将不确定性纳入模型，包括两阶段随机规划（Two-Stage Stochastic Programming）的概念，以及如何使用场景树来描述随机过程。同时，也将引入鲁棒优化（Robust Optimization）的思想，即在最坏情况下仍能保证解决方案的可行性和满意度。 第四部分：仿真与应用模型（Simulation and Application Models） 理论模型之外，本部分关注那些难以用封闭形式数学表达式描述的系统。 11. 离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）： 仿真作为一种强大的分析工具，用于研究复杂系统的动态行为。本章介绍构建DES模型的基本要素，包括系统状态变量、事件调度机制和逻辑流程图的绘制。重点讨论如何进行随机数生成（如均匀分布、指数分布的生成）和输入数据分析（拟合合适的概率分布）。 12. 仿真结果分析： 模拟运行完成后，如何评估结果的可靠性至关重要。本章介绍稳态分析（Steady-State Analysis）和初始阶段剔除（Warm-up Period Deletion）的必要性，以及利用置信区间来量化仿真结果的不确定性。 13. 经典应用案例探讨： 综合运用前述工具，本书将展示运筹学在供应链管理（如选址、库存策略）、生产调度（如流水线平衡、JIT系统）、交通优化以及金融工程中的典型建模范例。这些案例旨在展示模型选择的艺术和实际数据处理的关键挑战。 --- 本书特色： 理论深度与实践广度的完美结合： 不仅深入讲解算法背后的数学原理，更强调模型选择与实际问题需求的匹配性。 侧重建模思维的培养： 强调将复杂的现实问题分解、抽象并转化为标准数学模型的能力，这是运筹学应用的核心技能。 面向决策支持： 强调对模型结果的解读，特别是对灵敏度分析和不确定性处理的重视，确保模型输出能够直接指导高层决策。 本书适合作为高等院校经济管理类、工业工程、计算机科学及应用数学专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，同时也为工程技术人员和管理咨询师提供一套严谨而实用的优化决策工具箱。

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从我翻阅的这部分内容来看，这本书在工具书的属性上做得非常到位，提供了大量的标准解法和案例分析，对于巩固基础概念无疑是大有裨益的。它就像一个沉稳可靠的图书馆员，静静地待在那里，当你需要特定的公式或某个经典模型的求解步骤时，它总能准确无误地将你导向正确的位置。然而，一个成熟的运筹学学习者，需要的不仅仅是工具的集合，更需要对工具背后的哲学有所洞察。这本书似乎更侧重于“如何操作”而非“为何如此”。例如，在讨论优化问题的收敛性时，可以加入更多对算法几何意义的探讨，比如梯度下降法在非凸函数中的行为受到的限制，这些更深层次的洞见，对于培养真正的建模能力至关重要。总体而言，这本书适合那些已经掌握了基础微积分和线性代数，并且目标是精通现有标准算法实现细节的学习者。对于那些渴望创新、想要设计全新优化框架的读者，这本书可能提供的灵感和前瞻性略显不足，它更像是一个坚实的基石，而非引领探索未知领域的灯塔。

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这本书的封面设计倒是挺中规中矩的，那种经典的教材风格，蓝白相间，一眼就能认出这是本严肃的学术读物。翻开扉页，作者和出版信息都标注得清清楚楚，让人感觉这套书至少在正规性上是有保障的。不过，当我真正开始翻阅内文时，一股莫名的熟悉感袭来，仿佛我已经读过很多类似的书籍了。内容排版上，公式和文字的间距处理得还算可以，至少不会让人在阅读复杂推导时感到眼睛疲劳。目录的结构也颇为清晰，将各个章节划分得井井有条，从基础的线性规划到更进阶的网络流问题，逻辑链条很完整。只是，对于初次接触运筹学的人来说，开篇的理论铺垫似乎略显单薄，没有太多生动的案例来辅助理解抽象的概念。整体来看，这本书给我的第一印象是：扎实、规范，但缺乏一些能让人眼前一亮的新意或者说教学上的创新。它更像是一份详尽的知识汇编，而非一次引人入胜的知识探索之旅。我期待它能在后续的章节中，通过更贴近实际的例子，来激活这些枯燥的数学模型。

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这本书的排版设计，如果用一个词来形容，那就是“高效的单调”。每一页都尽可能地塞满了信息，没有多余的空白，这最大化了纸张的使用率，从出版商的角度看，这是很经济的选择。字体选择上，衬线字体和无衬线字体的混用，在正文和公式部分形成了清晰的区分，保证了阅读的连贯性。但这种“满载”也带来了视觉上的疲劳，长时间阅读下来，眼睛会有一种被信息流轰炸的感觉。在章节的过渡和内容的串联上，我希望能看到更多结构化的总结和对比图表，来帮助读者梳理不同算法之间的内在联系和适用范围的差异。例如，在比较Simplex法和内点法时，如果能有一张清晰的性能对比图或决策树，将远比大段文字描述来得直观有效。目前这本书更像是将知识点零散地堆砌在一起，需要读者自己去构建知识网络，这无疑增加了学习的难度和时间成本。它需要一位极度自律的学习者才能充分挖掘其价值。

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这本书的装帧质量确实值得称赞，纸张的克数适中，油墨印刷清晰锐利，即便是那些复杂的矩阵和符号，看起来也丝毫没有模糊不清的感觉。这对于需要频繁查阅和做笔记的读者来说，无疑是一个加分项。我特别留意了它的索引部分，做得非常细致，几乎每一个关键术语都能迅速定位到它出现的页码，这在赶着做作业或者复习考试的时候，简直是救命稻草。然而，在内容深度上，我感觉它似乎在某些领域做了过度的简化处理。比如，在处理随机过程那一章时，对于马尔可夫链的稳态分析，只是简单地介绍了求解方法，却鲜有深入探讨其在实际决策制定中的敏感性分析。这让这本书显得更像是一本“操作手册”，告诉你“怎么做”而不是“为什么这么做”以及“在什么情况下这个方法会失效”。如果能增加一些关于模型选择的批判性思考，这本书的价值可能会再上一个台阶，变成一本真正能启发读者思考的工具书，而不是仅仅提供标准答案的参考资料。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是在进行一场严谨的“解题竞赛”。每一个定理的证明都遵循着教科书式的严密逻辑，每一步推导都像是精心设计的数学谜题，让人不得不集中全部注意力去跟进。我欣赏作者在保持数学严谨性上的执着，这确保了读者建立起来的知识体系是坚固的。但不得不说，这种风格带来的副作用是，它极大地削弱了对初学者友好的程度。对于那些对数学有一定基础，但尚未完全掌握运筹学思维的读者来说，书中频繁出现的数学符号和希腊字母很容易让人望而却步。而且，例题的设置也偏向于“完美”场景，即所有参数都已知且稳定。现实世界中的商业决策往往充满了不确定性和信息缺失，书中对这类“模糊地带”的探讨相对较少，这使得读者在将理论应用于真实商业问题时，总感觉手上缺少了一把能解决复杂、不规则问题的万能钥匙。这本书更像是为那些已经准备好参加奥林匹克数学竞赛的学生准备的，而不是为那些急需解决日常运营瓶颈的工程师或经理人准备的。

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