具体描述
Operations Research: An Introduction, 9/e is ideal for or junior/senior undergraduate and first-year graduate courses in Operations Research in departments of Industrial Engineering, Business Administration, Statistics, Computer Science, and Mathematics. This text streamlines the coverage of the theory, applications, and computations of operations research. Numerical examples are effectively used to explain complex mathematical concepts. A separate chapter of fully analyzed applications aptly demonstrates the diverse use of OR. The popular commercial and tutorial software AMPL, Excel, Excel Solver, and Tora are used throughout the book to solve practical problems and to test theoretical concepts.
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这本书对于我而言，最大的价值在于它提供了一种“解决问题的框架”。在阅读之前，我可能会对某个问题感到无从下手，不知道从何开始分析。但是，通过这本书的学习，我开始学会了如何将一个复杂的问题，分解成几个相对独立的、可管理的子问题。我学会了如何识别问题的关键要素，如何定义需要优化的目标，以及如何考虑各种限制条件。这种“结构化分析”的能力，在我的日常工作中，发挥了巨大的作用。例如，在进行市场调研时，我不再只是漫无目的地收集信息，而是会先思考我想要通过这次调研解决什么问题，需要收集哪些类型的数据，以及如何对收集到的数据进行量化分析。这种思维的转变，让我工作的效率大大提高，也让我的决策更加有依据。我甚至开始尝试着将书中的一些概念，应用到一些生活中的小问题上，比如如何更有效地规划家庭开支，或者如何安排一次旅行的最优行程。虽然这些应用可能不如书中的案例那样复杂和专业，但它让我体会到了运筹学思维的实用性和强大之处。这本书不仅仅是一本学术著作，更是一本能够改变我思维方式和工作方法的“实践指南”。
评分这本书的语言风格，可以说是“干货十足，但又不失温度”。当我最初接触那些介绍“决策理论”的章节时，我本以为会是一系列枯燥的理论陈述，充斥着各种我并不熟悉的术语。然而，作者在阐述这些概念时，却巧妙地融入了一些引人入胜的例子。比如，他会用一个假设的“旅行者”在陌生的城市面临多种出行方式选择的场景，来讲解“不确定性下的决策”；或者用一个“企业家”在面临投资新项目还是扩大现有业务时的困境，来阐述“博弈论”的基本思想。这些例子，虽然可能并不复杂，但却能迅速拉近理论与现实的距离，让我能够更容易地理解那些抽象的数学模型背后的实际意义。我尤其喜欢作者在解释一些复杂算法时，常常会穿插一些“小贴士”或者“注意事项”，这些细节往往能帮助我规避一些常见的思维误区，或者更好地理解算法的适用条件。虽然我不能说我完全理解了书中的每一个数学公式，但至少，通过这些生动的讲解和恰到好处的比喻，我能够把握住核心的逻辑和思想。这本书并非试图把我变成一个理论大师，而是希望我能够理解并运用这些工具去解决实际问题。这种“授人以渔”的教学方式，让我感到非常受用。即使我以后不再直接面对书中的某个特定算法，但它所培养起来的“模型化思考”和“量化分析”的能力，无疑会对我在未来的学习和工作中产生深远的影响。
评分说实话，拿到这本书的时候，我内心是有些忐忑的。作为一名非数学专业的普通读者，我对“运筹学”这个名词的印象，一直停留在“高深莫测”、“与我无关”的层面。我本以为它会是一本充斥着晦涩数学公式和抽象理论的“天书”。然而，当我翻开第一页，便被作者的叙述方式所吸引。他并没有一开始就抛出那些让我头晕的数学符号，而是用一种娓娓道来的语气，从一些非常贴近生活的场景入手，比如如何分配有限的资源来最大化收益，或者如何选择最优的路径来节省时间和成本。这些例子，让我瞬间感受到运筹学并非是遥不可及的学问，而是隐藏在我们日常生活和工作中，解决各种“选择难题”背后的强大逻辑。我开始意识到，所谓的“运筹帷幄”，并非只是军事上的概念，而是一种普遍适用的思维方式。当我读到关于“线性规划”的部分，虽然其中也涉及一些数学公式，但作者总是会辅以直观的图示和生动的解释，让我能够理解这些公式背后的几何意义和实际含义。这种“润物细无声”的教学方式，让我不再对数学产生抵触心理，反而激起了我的好奇心。我开始尝试着去理解，那些曾经困扰我的“为什么总是有很多事情做不完”、“为什么效率总是上不去”的问题，是否都能通过运筹学的视角找到答案。这本书，无疑为我打开了一扇通往全新思考模式的大门，让我看到了解决问题的另一种可能性。
评分说实话，我对于数学公式的接受程度，一直以来都比较有限。在翻阅这本书之前，我内心是有些忐忑的，担心会充斥着大量的、我难以理解的数学推导。然而，在阅读的过程中，我发现作者在处理数学公式时，表现出了极高的“教学智慧”。他并非是简单地抛出公式，而是会在公式出现之前，先用通俗易懂的语言解释其背后的逻辑和含义，然后再给出数学表达式。更重要的是，在介绍完公式之后，他还会通过具体的例子来演示如何运用这些公式，并且常常会解释这些公式在实际应用中所代表的意义。这种“解释-推导-应用-解读”的循环，让我能够更好地理解那些看似“高冷”的数学语言。即使遇到一些我一时半会儿难以完全理解的推导过程，我也能通过作者的引导，抓住其核心思想。我甚至会回头去反复阅读那些关于“如何构建模型”的章节，因为我发现，真正掌握了模型构建的思维方式，很多复杂的数学公式就变得不那么可怕了，它们只是表达这种思维方式的工具而已。这本书让我意识到，数学并非是理解运筹学的“拦路虎”，而是帮助我们“精确地表达和解决问题”的“得力助手”。
评分这本书给我的最深刻印象，并非是它提供的某个具体的“公式”或者“算法”，而是它所贯穿的一种“系统性思维”的理念。在阅读的过程中，我常常会跳出那些具体的数学推导，去思考作者想要传达的核心思想。他似乎一直在强调，无论问题有多么复杂，多么貌似无从下手，都可以尝试将其分解成更小的、可管理的单元，然后利用数学工具去分析和优化这些单元之间的关系，最终找到整体的最优解。这种思维方式，真的非常有启发性。我开始反思自己过去在处理一些工作上的难题时，往往是凭经验或者直觉，缺乏一种系统化的分析框架。例如，在项目管理中，当出现进度延误时，我可能只会关注当下最紧急的任务，而忽略了其他任务之间的依赖关系，或者资源分配不均的潜在问题。而这本书，则像是在我脑海里构建了一个“分析引擎”。它教我如何识别问题的“变量”，如何定义“约束条件”，以及如何设定清晰的“目标”。当我读到关于“网络流”的章节时，我简直惊叹于作者是如何将一个复杂的交通流量问题，或者一个信息传递系统的效率优化问题，用如此简洁的图论模型来展现。那些节点、路径、容量，在我眼前构成了一幅清晰的画面，让我能够直观地理解问题是如何运作的，以及哪里存在着优化的空间。虽然我承认，那些具体的算法推导我还需要反复研读才能完全掌握，但仅仅是这种“系统化思考”的启示，就已经让我觉得这本书物超所值。它不仅仅是一本关于运筹学的教材，更像是一本关于如何“聪明地解决问题”的指南。
评分这本书的章节之间，存在着一种我起初没有预料到的“内在联系”。我本以为它会是若干个独立章节的简单罗列，每个章节讲解一个独立的模型或者算法。然而，随着阅读的深入，我逐渐发现，作者在构建整本书的逻辑时，是遵循着一种由浅入深、由基础到应用的清晰脉络。他先从最基础的“线性规划”入手，解释了模型构建的基本原则，然后在此基础上，引入了“整数规划”、“非线性规划”等变种，探讨了如何处理更复杂的问题。接着，他又将目光投向了“网络流”、“动态规划”等动态问题，以及“排队论”、“仿真”等处理不确定性的方法。最后，他更是将这些分散的知识点串联起来，讨论了“多目标决策”和“组合优化”等更为综合的问题。这种“递进式”的教学方式，让我能够逐步建立起对运筹学的整体认知，而不是零散地掌握一些孤立的知识点。我能够清晰地看到，每一个新的概念是如何在前一个概念的基础上发展而来的，以及它们之间是如何相互关联、相互补充的。这种“结构化”的学习体验，极大地降低了我的学习难度，也让我对整个学科的理解更加深刻。我感觉自己像是在攀登一座知识的山峰，每攀登一步，都能看到更广阔的风景。
评分这本书的封面设计，说实话，一开始吸引我的并非是它所预示的那些复杂的数学模型和算法。更吸引我的是那种沉静的蓝色，仿佛蕴含着一种严谨而深邃的智慧，又带着一丝工业时代的复古美感。拿到手里，纸张的触感也很扎实，翻阅时发出的沙沙声，总能唤起我学生时代埋头苦读的记忆。我并非科班出身，对“运筹学”这个名字的理解，最初仅限于它似乎与“计划”、“优化”这些词语有关，脑海里浮现的是一张张密密麻麻的表格，以及那些让我望而生畏的公式。然而，当我真正开始翻阅，尤其是在阅读了前几章的绪论和一些基础概念介绍时，我的看法悄然发生了改变。作者并非一开始就抛出那些让人头皮发麻的数学推导，而是通过一些贴近现实的案例，比如如何在有限的资源下安排生产，如何规划最优的运输路线，甚至是像超市的库存管理这样的日常场景，来逐步引导读者进入运筹学的世界。这种“润物细无声”的引入方式，让我感到意外的轻松。我开始意识到，运筹学并非是高高在上的象牙塔里的学问，而是隐藏在解决我们日常生活中遇到的各种“选择难题”背后的强大工具。它就像一位默默无闻的指挥家，在混乱的现实世界中，通过逻辑和数学的语言，协调各种元素，找到那条通往最高效率或最低成本的“最优解”。尽管我还没有深入到那些复杂的模型，但仅凭这些初步的介绍，就已经足够让我对它产生浓厚的兴趣，甚至开始思考，我之前生活中遇到的那些“为什么总是这样”、“有没有更好的办法”的问题，或许都可以从这本书里找到答案。这种发现新大陆的兴奋感，驱使我继续深入探索。
评分我一直认为，一本好的技术书籍，不应该仅仅是理论的堆砌，更应该能够激发读者的思考和探索欲望。这本书在这方面做得相当出色。在讲解了各种基础模型和算法之后，作者并没有就此打住，而是花了不少篇幅去探讨这些模型在不同行业和领域的应用。比如，他会讨论如何在供应链管理中应用“库存模型”，如何在金融投资中运用“资产组合优化”，甚至是在医疗保健领域如何通过“排队论”来优化资源配置。这些案例，让我看到了运筹学强大的普适性和生命力。我开始意识到，那些看似抽象的数学概念，其实可以转化为解决实际问题的强大工具。更重要的是，作者在介绍这些应用时，并非只是简单地罗列，而是会深入分析每个应用场景所面临的独特挑战，以及运筹学是如何帮助克服这些挑战的。这种“理论联系实际”的写法，让我觉得这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的能力。我开始尝试着将书中的模型和概念，套用到我自己的工作和生活中，虽然不一定能找到完美的解决方案，但至少，我的思考方式已经发生了改变。我不再局限于眼前的细节，而是开始思考更宏观的系统，以及如何通过优化来达到更好的结果。这种“举一反三”的学习体验，是我在这本书中最看重的一点。
评分说实话，这本书的章节安排，一开始让我有些摸不着头脑。当我怀着一颗渴望解决实际问题的心情翻开它时，却发现开篇几章似乎在兜售一些我并不太理解的“理论基石”。什么“模型”、“约束”、“目标函数”，这些词汇像一层薄纱，遮挡了我想要看到的具体“解决方案”。我一度感到沮丧，心想这难道又要回到那种死记硬背公式的日子了吗？我本期望能够立刻看到如何用数学来解决一个复杂的物流配送问题，或者如何通过什么“神技”来优化一个生产排程。然而，随着我耐着性子往下读，特别是当作者开始讲解“线性规划”的各个方面时，我才逐渐领悟到这种“循序渐进”的教学方法的精妙之处。原来，任何复杂的工程和问题，都离不开其底层的逻辑和结构。就像建造一座摩天大楼，你不可能直接开始砌墙，而是要先打好地基，设计好梁柱。这本书正是如此，它花了大量的篇幅去构建这个“地基”，去阐释构建“模型”的思维方式，去解释为何我们需要“约束”和“目标函数”。当我开始理解这些抽象的概念是如何映射到现实世界中的各种限制和追求时，那些起初让我感到晦涩的文字，仿佛突然被点亮了。我开始能够从一个新的视角去看待那些曾经让我头疼的“资源分配”和“生产调度”问题。它们不再是杂乱无章的局面，而是可以用清晰的数学语言来描述和分析的“问题实例”。虽然我还没有掌握那些复杂的求解算法，但至少，我已经学会了如何“看懂”问题，学会了如何用“运筹学”的语言去“表达”问题，这对我来说，已经是一个巨大的进步。我开始相信，这本书的目的并非是要我成为一个算法的熟练工，而是要我成为一个能够运用运筹学思维去分析和解决问题的“思考者”。
评分坦白说，这本书的排版和图示，一开始并没有给我留下太深的印象。我更关注的是内容本身。但当我深入阅读，尤其是遇到一些需要理解复杂流程或者数据关系的章节时，那些精心设计的图表和流程图，便开始发挥它们巨大的作用。例如，在讲解“整数规划”和“混合整数规划”时，作者通过一些二维或者三维的图示，直观地展示了可行域和最优解的几何意义，这比仅仅阅读文字描述要清晰得多。还有一些关于“排队论”的章节，那些用来表示顾客到达和服务过程的概率分布图，让我对随机性在系统中的作用有了更深刻的理解。即使是那些看似简单的表格，也往往经过了巧妙的设计，能够清晰地展现不同情境下的输入、输出和计算过程。我甚至会花一些时间去研究这些图表是如何构建的，以及它们是如何帮助作者更有效地传达信息的。我意识到，好的图示不仅仅是为了“美观”，更是为了“清晰”。它能够帮助读者在短时间内抓住问题的本质，理解复杂的概念。对于我这样不是特别擅长纯理论推导的读者来说，这些视觉化的辅助信息，无疑是巨大的福音。它们帮助我克服了对纯数学公式的畏惧，让我能够更加自信地去探索那些看起来很高深的运筹学理论。这种“图文并茂”的设计，让这本书的阅读体验，从最初的“学习”变成了“探索”。
评分太散了
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