Introduction to Operations Research (McGraw-Hill series in industrial engineering and management sci

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出版者:McGraw-Hill Inc.,US
作者:Billy E. Gillett
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1976-03-01
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780070232457
丛书系列:
图书标签:
  • 运筹学
  • 管理科学
  • 工业工程
  • 优化
  • 建模
  • 线性规划
  • 整数规划
  • 排队论
  • 模拟
  • 决策分析
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具体描述

《运筹学导论》是一本面向工业工程与管理科学领域学生的经典教材,它系统地介绍了运筹学这一学科的核心概念、方法和应用。本书旨在帮助读者理解如何运用数学模型和计算技术来解决现实世界中的复杂决策问题。 核心内容概述: 本书从基础的数学建模入手,逐步深入到运筹学的各个关键分支。 线性规划(Linear Programming): 这是运筹学中最为基础和重要的方法之一。本书会详细介绍线性规划模型的基本形式,包括目标函数、决策变量和约束条件。读者将学习如何使用图解法(二维情况)以及更通用的单纯形法(Simplex Method)来求解线性规划问题,找到最优解。此外,还会涵盖对偶理论(Duality Theory)及其在解释最优解以及加速求解过程中的作用,以及参数线性规划(Parametric Linear Programming)和灵敏度分析(Sensitivity Analysis),帮助读者理解模型参数变化对最优解的影响。 整数规划(Integer Programming): 许多实际问题中的决策变量必须是整数,例如生产多少个产品、派多少人执行任务等。本书将介绍整数规划的概念,包括纯整数规划、混合整数规划以及0-1整数规划。读者将学习解决整数规划问题的常用技术,如割平面法(Cutting Plane Method)和分支定界法(Branch and Bound Method),并了解这些方法在实际生产调度、资源分配等问题中的应用。 网络优化(Network Optimization): 网络模型广泛应用于物流、交通、通信等领域。本书将覆盖多种网络优化问题,包括最短路径问题(Shortest Path Problem)、最大流问题(Maximum Flow Problem)、最小费用流问题(Minimum Cost Flow Problem)以及最小生成树问题(Minimum Spanning Tree Problem)等。读者将学习经典的算法,如Dijkstra算法、Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法等,并理解如何在实际场景中构建和解决网络流问题。 动态规划(Dynamic Programming): 动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的复杂问题的强大方法。本书会解释动态规划的基本思想,包括最优性原理(Principle of Optimality),并介绍如何将问题分解为一系列相互关联的子问题,通过存储和重用子问题的解来高效求解。常见的应用实例,如背包问题(Knapsack Problem)、生产与库存问题、设备更新问题等,将帮助读者掌握动态规划的建模与求解技巧。 排队论(Queuing Theory): 在服务系统(如呼叫中心、银行柜台、生产线等待区)中,顾客或任务的到达和等待是普遍存在的现象。本书将介绍排队论的基本概念,包括到达过程(Arrival Process)、服务过程(Service Process)和队列结构。读者将学习M/M/1、M/M/c等经典排队模型,理解其性能指标,如平均等待时间、平均队列长度,并了解如何利用排队论分析来优化服务系统的效率和客户满意度。 决策分析(Decision Analysis): 在不确定性环境下进行决策是企业管理中的常见挑战。本书将介绍决策分析的框架,包括如何构建决策树(Decision Trees)、计算期望货币值(Expected Monetary Value, EMV)和期望效用值(Expected Utility Value, EUV)。同时,还会涉及风险分析(Risk Analysis)和贝叶斯更新(Bayesian Updating)等方法,帮助读者在信息不完整或存在风险的情况下做出更理性的决策。 项目管理(Project Management): 运筹学在项目管理中也扮演着重要角色。本书将介绍关键路径法(Critical Path Method, CPM)和计划评审技术(Program Evaluation and Review Technique, PERT),帮助读者规划、组织和控制项目进度,识别关键活动,以及评估项目完成时间的风险。 学习本书的益处: 通过学习《运筹学导论》,读者将能够: 掌握数学建模能力: 将现实世界中的管理问题转化为可分析的数学模型。 熟悉多种求解算法: 了解并能够应用各种经典的运筹学算法解决优化问题。 提升决策能力: 在面对复杂性和不确定性时,能够做出更科学、更有效的决策。 理解学科的广泛应用: 认识到运筹学在生产、运营、物流、金融、服务等众多领域的应用价值。 为进阶学习奠定基础: 为进一步深入研究运筹学的特定分支(如非线性规划、组合优化、仿真等)打下坚实的基础。 本书的语言清晰,结构严谨,理论与实践相结合,配有大量的例题和练习题,是工业工程、管理科学、工商管理、应用数学等专业学生学习运筹学的理想读物。它不仅教授方法,更注重培养学生分析问题、解决问题的思维方式,为他们在未来的职业生涯中应对各种挑战提供强有力的支持。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的索引和交叉引用系统,无疑是为资深研究者和需要快速定位信息的专业人士量身定做的。尽管内容深度很高,但要从中找到特定的术语或公式却出奇地方便。书后的索引页编排得极为详尽,不仅列出了核心概念,连那些在特定章节中被首次定义或深入讨论的次要术语都被细致地标注了页码。更绝的是,在正文的多个关键地方,都有明确的交叉引用,比如提到一个高级模型时,它会直接指出读者可以参考第X章第Y节关于其基础理论的更详细介绍,这极大地减少了“大海捞针”式的查找时间。这种结构上的精妙设计,显示出作者和编辑团队对知识体系的整体把控能力,确保了读者在进行深入研究或项目开发时,能够高效地在不同知识模块之间进行跳转和衔接,充分利用这本书的知识广度和深度。

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这本书的排版布局,简直是教科书级别的典范,尤其是在处理复杂公式和图表时,那种清晰度是很多同类书籍难以企及的。他们显然花费了大量精力来优化阅读流程。比如,关键的定义和定理通常会被用粗体或者不同的字体背景突出显示出来,即便是快速浏览,重要信息也不会轻易被忽略。更值得称赞的是那些插入的流程图和模型示意图,线条简洁明了,逻辑箭头指向清晰,极大地降低了理解抽象概念的门槛。我发现作者在组织章节内容时,采取了一种层层递进的结构,每引入一个新的概念,都会先给出直观的例子或者应用场景,然后再深入到数学推导,这种“先见树木,后观森林”的处理方式,极大地帮助了初学者构建知识框架。而且,章节末尾的习题设计也十分巧妙,从基础的计算题到需要综合运用多个知识点进行分析的难题,梯度设置得非常合理,确保了读者能够循序渐进地巩固所学知识,而不是被一开始的难度劝退。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上,展现出一种非常难得的平衡感。它既保持了工程科学领域应有的精确性和客观性,但又避免了过度学院派的晦涩难懂。作者在阐述复杂理论时,仿佛是在和一个有一定基础但需要明确引导的同行交流,用词专业但措辞周到,很少出现那种让人读完一段还要回过头来反复琢磨才能理解的拗口句子。例如,在解释某些优化问题的约束条件时,作者会先用日常语言描述其现实意义,再转化为数学表达式,这种“翻译”过程极大地提升了阅读的流畅度。此外,全书的语气保持了一种积极的、鼓励探索的姿态,让人感觉作者是在引导我们解决问题,而不是简单地罗列知识点。这种亲切而专业的语调,使得即使面对一些看似枯燥的理论推导,阅读过程也变得相对轻松愉快,增强了持之以恒学习下去的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,拿到手上就感觉分量十足,封面那种沉稳的蓝色调,搭配着清晰有力的字体,透露出一种学术的严谨性。我特别喜欢那种磨砂质感的封面处理,握在手里不容易滑脱,也显得很有档次。内页的纸张质量也相当不错,不是那种薄得像要透光的廉价纸,而是略微偏黄、不反光的纸张,长时间阅读下来眼睛的负担明显减轻了不少。装订工艺更是挑不出毛病,即便是频繁翻阅查找特定章节,书脊也保持得很好,没有出现松散或者书页脱落的迹象。这种对物理细节的重视,让我对内容本身也充满了期待。这本书作为一本教材或参考书,它的实体存在感和耐用性是至关重要的,显然出版社在这方面下了不少功夫,这让它不仅仅是一堆知识的载体,更像是一件值得收藏的工具书。从拿到包裹的那一刻起,这种对品质的直观感受,就已经为阅读体验奠定了一个非常积极的基调。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性,从翻开第一页就能感受到它的强大支撑力。它不仅仅停留在理论的层面,更像是一本实战手册。许多章节都嵌入了非常贴近工业界实际问题的案例分析,这些案例的选取非常具有代表性,涵盖了生产调度、库存管理、资源分配等多个核心运营领域。更重要的是,在介绍完方法论之后,作者往往会紧接着讨论该方法在实际应用中可能遇到的局限性以及如何进行模型修正,这一点对于希望将所学知识应用于真实世界挑战的读者来说,价值无可估量。我特别欣赏那些关于模型假设和模型有效性讨论的部分,它提醒读者,数学模型永远是现实的简化版,批判性地看待和使用工具,比死记硬背公式本身要重要得多。这使得这本书超越了一本单纯的理论教材,更像是一位经验丰富的顾问在耳边指点迷津。

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