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刘静华，薄秋实 著

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• 实验指导
• 计算机应用
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店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030448897

商品编码：10486729503

开本：16

出版时间：2016-02-16

页数：190

字数：273

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运筹学上机实验指导
	定价	37.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2016年02月
	开本	16
	作者	刘静华，薄秋实
	装帧
	页数	190
	字数	273
	ISBN编码	9787030448897

内容介绍
《运筹学上机实验指导》分为两个部分，第1部分12学时，是与运筹学理论课上机同步配套的4个实验（线性规划、灵敏度分析、运输问题与指派问题、*短路问题和背包问题）的Excel、LONGO和LINDO求解方法和3个大综合作业，并配有解答和操作的视频；第二部分16学时，介绍LINGO求解运筹学中线性、整数等问题，主要侧重介绍解决大规模的运筹学问题，包含10个实验和1个综合大实验，并附有求解过程、答案及相应的视频，且答案经过上课检验全部正确。建议在上完“运筹学”的理论课和基本了解Excel、LONGO和LINDO求解运筹学模型实验的基础后进一步提高使用。
《运筹学上机实验指导》可作为高等院校理工科各专业的运筹学上机配套教材。

目录
第1章 绪论

第2章 运筹学上机实验指导
2．1 中小型线性规划模型的计算机求解
2．2 大型线性规划模型的编程计算机求解
2．3 线性规划的灵敏度分析
2．4 运输问题数学模型的计算机求解
2．5 目标规划数学模型的计算机求解
2．6 整数规划数学模型的计算机求解
2．7 指派问题的计算机求解
2．8 zui短路问题的计算机求解
2．9 zui大流问题的计算机求解

第3章 LINGO软件基础及应用
3．1 原始集和派生集与集的定义
3．2 LINGO中的函数与目标函数和约束条件的表示
3．3 LINGO中的数据
3．4 LINDO简介

第4章 运筹学Excel＼LINDO＼LINGO上机12小时实验
4．1 运筹学实验报告
4．2 运筹学实验报告解答
4．3 运筹学4学时大作业内容
4．4 运筹学4学时大作业解答

第5章 LINGO大规模16学时上机实验及要求
5．1 11个LINGO运筹学上机实验实例
5．2 11个LINGO运筹学上机实验解答

参考文献

好的，这是一份关于《[按需印刷] 运筹学上机实验指导》这本书的详细简介，侧重于描述其内容、目标读者和预期学习成果，不包含对原书内容的直接提及或评价。 --- 图书简介：运筹学实践与计算方法指导 导论：从理论到实践的桥梁 在现代科学、工程、管理乃至社会经济决策领域中，运筹学（Operations Research）作为一门应用数学的分支，其核心价值在于提供系统化的分析框架和科学的决策工具。然而，运筹学理论的学习，如线性规划、整数规划、网络流、排队论以及动态规划等，往往需要辅以大量的实践操作才能真正掌握其精髓并应用于实际问题。 本书旨在填补理论学习与实际计算应用之间的鸿沟，为读者提供一个全面、深入、且高度实践导向的学习路径。它不仅仅是一本关于运筹学算法的理论阐述，更是一部侧重于计算实现和问题求解的实用指南。通过结构化的实验设计和逐步深入的案例分析，读者将能够把抽象的数学模型转化为可执行的计算流程。 核心内容模块 本书的组织结构遵循了从基础模型构建到复杂系统求解的逻辑顺序，内容涵盖了运筹学中几大关键的计算分支： 第一部分：基础建模与求解技术 本部分侧重于为后续更复杂的模型打下坚实的数学建模和编程基础。 1. 线性规划（LP）的计算实现：详细介绍单纯形法（Simplex Method）的内在逻辑、迭代步骤，以及其在计算机上的实现细节。内容包括如何构建标准的LP模型、处理约束的等式与不等式形式、边界条件的设置，以及求解过程中的数值稳定性考量。 2. 网络流问题的计算方法：涵盖最大流/最小割问题、最短路径问题（如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）以及最小费用最大流（MCMF）的算法原理与计算复杂度分析。重点在于如何高效地在图结构上实现这些算法，并应用于资源分配和路径优化问题。 3. 整数规划（IP/MIP）的挑战与对策：探讨整数约束引入的复杂性，重点介绍分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）的核心计算思想。内容将指导读者理解求解器（Solvers）如何处理这些非凸问题。 第二部分：优化模型的高级应用 在掌握了基础工具后，本部分将视角转向更贴近实际生产和运营中的复杂决策问题。 1. 非线性规划（NLP）的数值方法：介绍求解非线性优化问题的主要迭代方法，包括梯度下降法、牛顿法及其变种（如拟牛顿法BFGS）。强调收敛性判据、局部最优与全局最优的区分，以及在实际应用中如何设定合适的初始点。 2. 动态规划（DP）的序列决策：通过典型的生产计划、库存控制和资源调度问题，深入解析动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”特性。重点在于如何通过表格法或递归思想来避免重复计算，实现高效求解。 3. 随机性与决策分析：引入决策树（Decision Trees）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在不确定性环境下的应用。读者将学习如何量化风险，并在概率分布已知或未知的情况下，为决策提供稳健的支持。 第三部分：仿真技术与实验设计 成功的运筹学应用往往依赖于对系统行为的准确模拟。 1. 离散事件仿真（DES）基础：系统介绍如何构建和运行一个离散事件仿真模型。内容包括系统状态变量的定义、事件调度机制、随机数生成器的选择与检验，以及仿真结果的统计分析方法（如稳态分析与瞬态剔除）。 2. 排队系统建模：聚焦于M/M/1、M/G/c等典型排队模型的性能指标（如平均等待时间、系统繁忙度）的计算与仿真验证。指导读者如何利用仿真来评估服务设施的优化策略。 3. 实验数据与结果的可视化：强调将计算结果转化为直观图表的重要性。涵盖敏感性分析的图形表示、优化路径的可视化，以及如何清晰地向非技术背景的决策者汇报模型发现。 学习目标与读者对象 本书的目标读者群广泛，涵盖了需要将运筹学知识应用于实际工程或管理决策的专业人士和学生： 高等院校学生：特别是理工科、经济管理类专业中，正在学习或已经学完运筹学理论课程，急需通过上机实践来巩固和深化理解的学生。 工程技术人员：从事生产调度、物流规划、供应链管理、系统工程等领域的工程师，希望利用优化工具解决实际瓶颈问题的专业人员。 数据分析师与建模师：希望拓展技能树，将优化建模能力融入到更广泛的数据驱动决策流程中的分析师。 通过系统地完成书中所提供的案例与习题，读者将不仅仅停留在理解公式的层面，而是能够独立地将一个现实世界中的复杂问题抽象为数学模型，选择恰当的计算算法，并在计算平台上高效地实现和验证求解方案。 本书致力于培养读者的问题解决思维和计算实践能力，使运筹学真正成为指导复杂决策的实用科学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是独树一帜，它既有理工科特有的严谨和精确，又带有一种令人耳目一新的叙事感。不像某些教科书那样，充斥着枯燥的定义和生硬的转折，这本书的文字流畅自然，仿佛一位经验丰富的导师在身旁娓娓道来。特别是在解释一些非常抽象的优化概念，如对偶理论或非线性规划的收敛条件时，作者总能找到一个非常贴切的比喻或类比，瞬间打通思维的壁垒。这种高超的文字驾驭能力，使得原本需要反复琢磨才能理解的复杂逻辑，变得豁然开朗。我甚至发现自己开始期待阅读下一页的内容，而不是仅仅为了完成学习任务而翻阅，这在技术书籍中是极其难得的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅体现在它所承载的知识本身，更在于它所构建的思维框架。运筹学博大精深，但这本书成功地帮助读者建立起一种结构化的、系统性的问题解决思维模式。它教会我们如何将一个看似混沌的现实问题，拆解成可量化的变量、约束条件和目标函数，这一过程本身就是对逻辑思维的深度训练。读完后，我发现自己看待日常工作中的资源分配、流程优化等问题时，都会不自觉地套用这本书所倡导的分析框架，这是一种潜移默化的能力提升。它真正做到了“授人以渔”，而不是简单地给出“鱼”，这种底层思维能力的塑造，才是它最持久的影响力所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，从封面材质的选择到内页纸张的厚度，都透露出一种严谨又不失格调的学术气息。封面上那幅抽象的几何图案，恰到好处地呼应了书名所暗示的学科特性——精确与逻辑。我特别喜欢它在排版上的用心，字体大小和行距的设置，使得即便是面对复杂的公式和算法推导，视觉疲劳感也得到了极大的缓解。很多技术类书籍往往只注重内容的堆砌，而忽略了阅读体验，这本书却在这方面做到了恰如其分，让人愿意沉下心来，细细品读。尤其是目录的设计，逻辑清晰，层级分明，初次翻阅时就能迅速定位到自己感兴趣或需要复习的章节，这对于时间宝贵的学习者来说，无疑是巨大的福音。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的艺术品，让人在学习运筹学的过程中，也能享受到阅读的愉悦。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过几本相关的教材，总觉得它们在理论与实践的结合点上把握得不够精准，要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于偏向应用，基础知识讲得不够扎实。然而，这本书在内容组织上展现出的平衡感令人印象深刻。它并没有简单地罗列概念，而是将每一个核心模型，比如线性规划、整数规划、网络流等，都置于一个具体的实际问题背景之下进行剖析。这种“问题导向”的教学方法，极大地激发了我探究其背后数学原理的兴趣。例如，在讲解灵敏度分析时，作者不仅给出了公式，还生动地描述了当资源成本略有浮动时，企业决策层需要如何根据这些数据快速调整生产策略，这种代入感是其他许多书籍所不具备的，让人感觉自己真正在进行一场高阶的商业决策模拟。

评分☆☆☆☆☆

从工具性的角度来看，这本书的深度和广度都达到了一个非常高的水准。它没有满足于讲解经典算法的原理，而是深入到了如何将这些理论有效地转化为可执行的计算机程序。对于我们这些需要进行实际建模和求解的读者来说，这是最关键的一环。书中对各种求解器接口的调用方法、数据结构的选择优化，以及常见计算错误的处理流程，都有详尽的说明和代码示例。这些实战性的内容，远超出了理论指导书的范畴，更像是一本高级工程师的案头必备手册。每一次我尝试解决一个复杂的调度问题时，这本书总能提供一些新的视角或更优化的计算路径，极大地提升了我解决实际工程问题的效率和准确性。