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出版者:

作者:陈荣军

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2011-4

价格:32.00元

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isbn号码:9787305079030

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《运筹学》图书简介 一、 洞悉复杂决策的艺术与科学 在这个瞬息万变的时代，决策是组织生存与发展的核心驱动力。无论是企业管理、生产制造、物流配送，还是资源配置、城市规划，乃至更宏观的社会经济运行，都离不开对海量信息进行分析、评估，并最终做出最优选择。然而，现实世界的决策场景往往充斥着不确定性、多目标、高维度以及复杂的相互关联，单纯依靠经验和直觉已难以应对。 《运筹学》这本著作，正是为应对这些挑战而生。它是一门融合了数学、统计学、计算机科学以及管理科学的交叉学科，旨在提供一套系统性的理论框架和量化分析工具，帮助读者将抽象的决策问题转化为严谨的数学模型，并通过科学的求解方法，找到在给定约束条件下的最佳或近乎最佳的解决方案。本书并非提供某个特定领域的“秘籍”，而是揭示一种普适性的思维方式和分析工具，适用于几乎所有需要进行精细化管理和优化决策的场景。 本书的编写宗旨，是让读者理解并掌握如何“运筹帷幄”，如何将现实世界中的复杂问题，通过逻辑的严谨和数学的精确，转化为清晰可解的模式。它将引导你超越表面的现象，深入问题的本质，发掘隐藏在数据背后的规律，从而做出更具前瞻性、更有效率、更能规避风险的决策。 二、 内容概览：从基础理论到实践应用 《运筹学》的内容涵盖广泛，从基本的数学模型构建，到复杂的算法实现，再到模型在实际中的应用拓展，层层递进，力求为读者构建起一个全面而深入的知识体系。 1. 数学建模基础：将现实转化为语言 本书将从最基础的部分着手，强调将实际问题转化为数学模型的重要性。这就像为问题赋予一种通用的“语言”，使得计算机和分析工具能够理解并加以处理。你会学习到： 变量的识别与定义： 识别决策过程中需要控制的因素（决策变量），以及需要关注的度量标准（参数）。 目标函数的构建： 如何将希望最大化（如利润、效率）或最小化（如成本、时间、损耗）的目标，用数学表达式清晰地表达出来。 约束条件的界定： 明确资源限制、技术要求、政策法规等一系列制约决策的因素，并将其转化为数学不等式或等式。 通过学习，你会理解，一个好的数学模型是成功解决运筹学问题的基石，它要求我们在抽象和具体之间找到完美的平衡。 2. 线性规划：优化资源配置的基石 线性规划（Linear Programming, LP）是运筹学中最基础也是最广泛应用的方法之一。本书将深入剖析线性规划的理论和方法，包括： 标准型与一般型： 学习如何将不同形式的线性规划问题统一到标准形式，便于求解。 图解法（二维情况）： 直观理解可行域、最优解的几何意义，为理解更复杂的算法打下基础。 单纯形法： 这是求解线性规划问题的经典算法，本书将详细介绍其迭代过程、优缺点以及实际应用中的注意事项。 对偶理论： 学习对偶问题，理解其在经济解释、敏感性分析中的重要作用。 灵敏度分析： 在模型参数发生变化时，分析最优解会如何随之改变，这对于动态决策至关重要。 大M法与两阶段法： 解决无可行解或包含非负约束的特殊情况。 通过对线性规划的学习，你将能够解决诸如生产计划、资源分配、产品混合、运输问题等一系列经典优化问题。 3. 整型规划：当决策必须离散化 在许多实际问题中，决策变量必须取整数值，例如生产的批次数、投资的项目数量，或者人员的分配。本书将引导你进入整型规划（Integer Programming, IP）的世界： 纯整型规划、混合整型规划、0-1整型规划： 理解不同类型的整型规划问题及其特点。 割平面法： 一种经典的求解整型规划的代数方法。 分支定界法： 另一种重要的求解整型规划的算法，常用于处理复杂的组合优化问题。 特殊类型的整型规划： 如指派问题、背包问题、旅行商问题等，介绍它们的数学模型和高效的求解算法。 整型规划的掌握，将使你能够处理更贴近现实的、具有离散决策特征的复杂问题。 4. 网络优化：流动与连接的艺术 许多实际问题都可以抽象为网络结构，例如交通网络、通信网络、供应链网络。本书将深入探讨网络优化相关内容： 最小生成树问题： 如何用最少的成本连接所有的节点。 最短路径问题： 寻找两个节点之间距离最短的路径，如GPS导航的应用。 最大流问题： 在网络中最大化流量的传输，如通信带宽的优化。 最小费用最大流问题： 在满足流量要求的同时，最小化传输成本。 任务调度与项目管理： 如关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），用于优化项目进度。 网络优化是运筹学中最具视觉化和直观性的部分之一，其应用遍及物流、通信、交通、能源等众多领域。 5. 动态规划：分解与最优的策略 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的问题的一种强大方法。本书将介绍： 最优子结构性质： 如何将一个大问题分解为一系列相互关联的子问题，并且大问题的最优解包含其子问题的最优解。 重叠子问题性质： 子问题会被多次重复计算，需要通过记忆化或表格法来避免冗余计算。 递推关系： 如何建立子问题与原问题之间的数学关系。 实例分析： 如最短路径、背包问题、生产排序、资源分配等动态规划的经典应用。 动态规划提供了一种系统性的思维方式，能够将复杂的多阶段决策问题分解为可管理的步骤，并找到全局最优解。 6. 决策论与博弈论：应对不确定性与竞争 在现实世界中，我们常常需要面对不确定性以及与其他理性决策者的互动。本书将引入决策论和博弈论的相关概念： 决策树： 用于分析在不同状态和行动下可能的结果，并做出最优决策。 风险决策： 学习在不同风险偏好下如何选择。 马尔可夫决策过程（MDP）： 建模在随机环境中序列决策的问题。 静态博弈与动态博弈： 理解不同博弈结构下的策略选择。 纳什均衡： 寻找双方都无法通过单方面改变策略而获益的稳定状态。 合作博弈与非合作博弈： 分析不同合作模式下的博弈结果。 这些内容将帮助读者在不确定和竞争的环境中，做出更明智、更有策略的决策。 7. 仿真技术：模拟复杂系统行为 当某些问题难以建立精确的数学模型，或者涉及大量的随机性时，仿真技术（Simulation）就显得尤为重要。本书将介绍： 离散事件仿真： 模拟系统状态随时间离散变化的事件。 连续仿真： 模拟系统状态随时间连续变化的现象。 蒙特卡洛方法： 利用随机抽样来估计复杂系统的性能。 仿真模型的构建与验证： 如何设计、实现并检验仿真模型。 仿真实验的设计与分析： 如何通过仿真实验来评估不同方案的优劣。 仿真技术提供了一种“试错”的有效途径，能够帮助我们在实际部署前，深入了解复杂系统的运行规律。 8. 启发式算法与元启发式算法：求解NP-hard问题的智慧 对于一些计算复杂度非常高（NP-hard）的问题，精确求解可能耗费过多的时间和计算资源。本书将介绍一些有效的近似求解方法： 贪心算法： 在每一步都做出局部最优选择，期望得到全局最优或接近最优的解。 禁忌搜索（Tabu Search）： 利用禁忌列表来避免算法陷入局部最优。 模拟退火（Simulated Annealing）： 模仿金属退火过程，允许算法在一定概率下接受较差的解，以跳出局部最优。 遗传算法（Genetic Algorithm）： 模仿自然选择和遗传机制，通过迭代进化来寻找最优解。 蚁群算法（Ant Colony Optimization）： 模仿蚂蚁寻找食物的最短路径行为，用于解决组合优化问题。 这些启发式方法虽然不能保证找到绝对最优解，但能够在大规模问题上快速得到高质量的近似解，在实际应用中具有极高的价值。 三、 学习的收获：重塑你的思维模式 通过学习《运筹学》，你将获得以下核心能力： 量化分析能力： 能够将模糊的业务问题转化为清晰的数学模型。 逻辑思维能力： 能够系统地分析问题，识别关键因素和制约条件。 优化决策能力： 能够运用科学的方法找到在给定约束下的最优或近乎最优的解决方案。 解决复杂问题的能力： 能够应对生产、运营、管理、资源配置等领域的复杂挑战。 批判性思维能力： 能够评估不同方案的优劣，理解模型的局限性。 本书不仅仅是一本知识的汇编，更是一次思维的训练。它将教会你如何用一种更加理性、更加系统、更加高效的方式去思考和解决问题。无论是作为一名管理者、一名工程师、一名分析师，还是一名对世界运作原理充满好奇的探索者，《运筹学》都将是你手中一把强大的利器，助你洞察本质，驾驭复杂，实现卓越。

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说实话，我买这本书是想系统性地了解决策科学的脉络，毕竟“运筹学”这个名字听起来就充满了掌控全局的魅力。遗憾的是，这本书的叙事方式更像是将一堆精美的技术碎片随意地扔在了桌面上，期待读者自己去拼凑出一幅完整的图景。它的内容组织结构非常松散，章节间的逻辑跳跃性极大。前一章还在讨论复杂的随机过程模型，下一章立马就转向了网络流问题的最小割最大流算法，两者之间缺乏必要的过渡和联系，让我不得不反复翻阅目录和前言，试图理解作者的内在关联。尤其在处理非线性优化问题时，作者似乎默认读者已经对凸分析有着相当的背景知识，许多关键性的定义和性质都是直接引用，没有提供任何直观的几何解释或图形辅助。我甚至怀疑，这本书是不是直接从好几份不同研究生的课程讲义中拼凑而成的。对于初学者而言，这种学习体验是极其痛苦的，它要求读者具备极强的自我建构能力，才能从这些零散的知识点中提炼出学科的精髓。它更像是一本供资深研究人员查阅特定公式的参考手册，而非一本引导我们入门和理解的教科书。

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这本书给我的最大感受是“学术的傲慢”。它似乎有一种先验的假设：读者已经完全掌握了微积分、线性代数以及概率论的所有知识，并且心甘情愿地接受纯数学的叙事方式。在处理决策树和启发式搜索时，虽然章节标题很吸引人，但内容却显得极为单薄。例如，在讨论剪枝策略时，它仅仅给出了Alpha-Beta剪枝的伪代码框架，却没有花时间去探讨不同启发函数的设计原则对搜索效率的巨大影响。我更希望看到的是，如何根据问题的特性来设计更“聪明”的启发式函数，而不是仅仅学会套用一个通用的剪枝框架。这种对“如何思考”的轻视，而过于侧重“如何证明”的倾向，让我觉得这本书错失了教育的真正意义。它试图将一门高度依赖直觉和工程经验的学科，硬生生地塞进冰冷的数学公式盒子里。结果就是，我读完后，对各种模型有了模糊的认识，但一到实际操作层面，就找不到立足之地，这种“知道了很多，但什么都没学会”的空虚感，才是对这本书最中肯的评价。

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这本书在讲解部分经典算法时，明显带有强烈的年代感。比如，在描述图论的应用时，对于诸如A*搜索或者Dijkstra算法的介绍，虽然逻辑清晰，但它几乎完全依赖于传统的步骤描述，缺乏对现代计算效率和复杂性分析的深入探讨。在如今这个大数据和快速迭代的时代，算法的性能瓶颈往往出现在其时间复杂度上，这本书对此的讨论显得保守而简略，没有提及如何利用现代编程语言的特性进行高效实现，也没有讨论并行计算在这些优化问题中的潜力。更让我感到遗憾的是，对于动态规划这类需要高度技巧性思考的问题，作者的处理方式过于依赖“记忆化搜索”的框架，而对最优子结构和重叠子问题的直觉培养着墨不多。这使得读者在面对一个全新的、略微变种的问题时，依然感到无从下手，无法真正掌握“动态规划思维”的核心。这本书的知识体系似乎固化在了上个世纪末，对于近年来在算法优化和计算智能方面取得的进展，几乎是完全隔绝的。它更像是一部历史文献，而非指导未来的指南。

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这本号称“权威”的数学工具书，拿到手时我满心期待，希望能从中找到解决实际管理难题的钥匙。然而，读完前几章，我开始怀疑作者的出发点。书中的公式推导严谨到令人发指，每一个符号似乎都经过了最苛刻的逻辑检验，但这种极致的抽象化，反而让实际应用场景变得遥不可及。举个例子，在讲解线性规划的对偶理论时，作者用了整整三页纸来论证一个定理的数学完备性，但对于“影子价格”在生产调度中意味着什么，却只是蜻蜓点水般带过，甚至没有一个贴近企业实际的案例支撑。我仿佛在进行一场高深的纯数学竞赛，而不是学习一门解决实际问题的应用学科。那些复杂的矩阵运算和向量空间变换，虽然在理论上无懈可击，但对于我这种需要快速在供应链瓶颈处找到突破口的工程师来说，它们更像是堆砌的华丽辞藻，而非实用的扳手。更令人沮丧的是，配套的软件操作指南几乎缺失，面对厚厚的理论，我找不到任何将它转化为可执行步骤的桥梁。这感觉就像买了一辆结构精密的F1赛车，却发现说明书里只教你怎么理解发动机的燃烧化学反应，而没告诉你油门和刹车在哪里。这本书的价值，似乎停留在学术象牙塔的顶端，与现实世界的尘土和汗水保持着令人敬而远之的距离。

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这本书的排版和印刷质量，说实话，是整本书中最让我感到“踏实”的部分了，纸张厚实，油墨均匀，看起来很有分量。然而，这种物理上的“厚重感”，并没有带来知识上的充实感。我发现书中充斥着大量为了追求数学深度而牺牲可读性的例子。那些所谓的“实例分析”，与其说是应用案例，不如说是精心构造的、服务于特定模型求解的虚拟场景。比如，关于排队论的部分，它详细地描述了M/M/k模型的推导，给出了稳态概率的精确表达式，但当你尝试用它来分析一个真实的银行柜台或者呼叫中心时，你会发现现实中的到达率和平均服务时间根本不是简单的指数分布，书里提到的那些精确解，在真实世界中往往需要大量的修正和近似，而这些修正过程，书里只字未提。这种“理想世界”的完美解，让人感觉像是读了一篇优秀的数学论文摘要，而不是一本旨在传授解决现实难题的工具书。读完之后，我反而对现实世界中的不确定性和近似方法的价值有了更深的认识，因为这本书恰恰展示了“精确模型”的局限性。

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