運籌學基礎（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張瑩 著

圖書標籤:

• 運籌學
• 優化
• 數學建模
• 綫性規劃
• 整數規劃
• 動態規劃
• 圖論
• 排隊論
• 決策分析
• 仿真

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302209751

版次：2

商品編碼：11405182

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-05-01

用紙：膠版紙

頁數：379

字數：612000

正文語種：中文

內容簡介

　　《運籌學基礎（第二版）》是張瑩教授講授28年運籌學後編寫而成。書中係統介紹瞭綫性規劃、整數規劃、目標規劃、非綫性規劃、動態規劃、圖與網絡分析、決策論、對策論、存儲論、排隊論等運籌學十大分支，包括各種確定型數學模型、隨機型數學模型以及百餘種實用的最優化算法，配有136個例題（含各行各業的應用實例）。各分支後均有習題，書末附有運籌學課程學生自選題研究指導書。
　　《運籌學基礎（第二版）》基本概念清晰、基本理論深入淺齣，內容全麵，實用性強，易於自學，可作高等院校的運籌學通用教材，也可供自學使用。

內頁插圖

目錄

緒論
第一部分 綫性規劃
第1章 綫性規劃的基本性質
1.1 綫性規劃的數學模型
1.2 圖解法
1.3 綫性規劃的基本概念和基本定理
第2章 單純形法
2.1 單純形法原理
2.2 單純形法的錶格形式
2.3 大M法和兩階段法
2.4 退化問題
2.5 改進單純形法
第3章 綫性規劃的對偶原理
3.1 綫性規劃的對偶問題
3.2 對偶問題的基本性質和基本定理
3.3 對偶單純形法
3.4 靈敏度分析
第4章 應用實例
4.1 産銷平衡的運輸問題
4.2 套裁下料問題
4.3 汽油混閤問題
4.4 購買汽車問題
4.5 産品加工問題
4.6 投資計劃問題
4.7 企業年度生産計劃問題
4.8 企業年度生産計劃的按月分配問題
4.9 閤金添加的優化問題
4.10 露天礦車流規劃的數學模型及其可行性檢驗標準
習題一

第二部分 整數規劃
第5章 整數規劃
5.1 分枝定界法
5.2 割平麵法
5.3 求解0-1規劃的隱枚舉法
5.4 求解指派問題的匈牙利法
習題二

第三部分 目標規劃
第6章 目標規劃
6.1 目標規劃的基本概念和數學模型
6.2 綫性目標規劃的圖解法
6.3 綫性目標規劃的序貫式算法
6.4 求解綫性目標規劃的單純形法
習題三

第四部分 非綫性規劃
第7章 非綫性規劃的基本概念和基本理論
7.1 非綫性規劃的數學模型和基本概念
7.2 凸函數和凸規劃
7.3 無約束問題的極值條件
7.4 下降迭代算法
第8章 單變量函數的尋優方法
8.1 黃金分割法
8.2 牛頓法
8.3 拋物綫逼近法
8.4 外推內插法
第9章 無約束條件下多變量函數的尋優方法
9.1 變量輪換法
9.2 單純形搜索法
9.3 最速下降法
9.4 牛頓法
9.5 共軛梯度法
9.6 變尺度法
第10章 約束條件下多變量函數的尋優方法
10.1 約束極值問題的最優性條件
10.2 近似規劃法
10.3 可行方嚮法
10.4 罰函數法
10.5 乘子法
10.6 復閤形搜索法
習題四

第五部分 動態規劃
第11章 動態規劃的基本概念和基本理論
11.1 多階段決策過程最優化問題舉例
11.2 動態規劃的基本概念和模型構成
11.3 基本理論和基本方程
第12章 確定性決策過程
12.1 生産與存儲問題
12.2 資源分配問題
12.3 多維變量問題
12.4 不定期最短路徑問題
12.5 動態規劃方法的優點與限製
習題五

第六部分 圖與網絡分析
第13章 圖與網絡分析
13.1 圖與網絡的基本知識
13.2 最短路問題
13.3 最大流問題
13.4 最小費用最大流問題
習題六

第七部分 決策論
第14章 決策論
14.1 決策問題三要素及分類
14.2 風險型決策
14.3 效用理論
14.4 不確定型決策
習題七

第八部分對策論
第15章 對策論
15.1 對策問題三要素及分類
15.2 矩陣對策
15.3 其他對策
習題八

第九部分 存儲論
第16章 存儲論
16.1 存儲問題三要素及分類
16.2 確定型存儲模型
16.3 隨機型存儲模型
習題九

第十部分 排隊論
第17章 排隊論
17.1 排隊係統的基本知識
17.2 常用概率分布與生滅過程
17.3 單服務颱、負指數分布的排隊係統
17.4 多服務颱、負指數分布的排隊係統
17.5 一般服務時間的排隊係統
17.6 排隊係統的模擬與優化
習題十

附錄 學生自選題研究
附錄一 運籌學課程學生自選題研究指導書
附錄二 曆屆運籌學課程學生自選題研究題目100例
參考文獻

好的，這是一本關於應用數學與工程優化的綜閤性教材的簡介，旨在為讀者提供堅實的理論基礎和廣泛的實踐應用視野，其內容不涉及《運籌學基礎（第二版）》的具體章節或特定知識點。 --- 《現代優化理論與工程應用：從綫性規劃到智能算法》 圖書簡介 本書深入剖析瞭現代優化理論的精髓，並係統地闡述瞭這些理論在工程、經濟、管理乃至數據科學等多個領域中的前沿應用。全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，旨在構建讀者從基礎數學建模到復雜係統求解的完整知識體係。本書不僅注重數學原理的嚴密性，更強調算法的工程實現與實際問題解決能力的培養。 第一部分：優化問題的數學基礎與建模 本部分著重於為後續的算法探討奠定堅實的數學基礎，並教授如何將現實世界的復雜問題轉化為可求解的數學模型。 1. 基礎分析與凸集理論： 我們從微積分和綫性代數的基礎知識齣發，快速迴顧必要的分析工具。核心內容聚焦於凸集、凸函數以及超平麵等關鍵概念。詳細討論瞭凸優化問題的特性——局部最優解即為全局最優解的理論依據，這對理解後續迭代算法的收斂性至關重要。 2. 優化問題的標準形式與分類： 係統介紹瞭優化問題的標準數學錶達形式，包括目標函數、約束條件（等式和不等式）的定義。對不同類型的優化問題進行瞭詳盡的分類，例如無約束與有約束問題、連續與離散問題、綫性與非綫性問題。特彆是對二次規劃（QP）和半定規劃（SDP）的初步介紹，為進入更高級的非綫性優化打下基礎。 3. 約束優化問題的建模技術： 重點講解如何將實際工程挑戰，如資源分配、工藝流程設計、結構強度約束等，精確地轉化為數學模型。引入拉格朗日乘子法的基礎概念，用以處理等式約束條件下的極值點尋找方法。本章強調模型選擇的閤理性與魯棒性，確保模型能夠真實反映物理或經濟現實。 第二部分：經典優化算法的深入探討 本部分是本書的核心，全麵覆蓋瞭求解各類優化問題的經典算法，從精確解法到迭代搜索策略。 1. 無約束優化方法： 對梯度下降法（包括動量與自適應學習率變體，如Adam的理論基礎）進行瞭詳盡的分析。重點研究瞭牛頓法、擬牛頓法（如BFGS、DFP算法）的原理、收斂速度分析及其在實際計算中的效率權衡。此外，還包括瞭收斂性保證的理論證明和終止準則的設定。 2. 等式約束和不等式約束的精確求解： 深入講解瞭處理約束問題的兩大支柱：KKT條件（Karush-Kuhn-Tucker條件）的完備性闡述及其在判斷最優性中的作用。詳細介紹瞭內點法（Interior-Point Methods），特彆是針對大型綫性規劃和凸二次規劃問題，從障礙函數構建到牛頓步計算的每一步實現細節。 3. 綫性規劃的求解： 詳細闡述瞭單純形法（Simplex Method）的代數基礎、基變量的確定、以及最優解的迭代路徑。同時，對內點法在處理大規模綫性規劃問題中的優勢和大規模矩陣運算的優化策略進行瞭專門討論。 4. 離散優化與組閤優化基礎： 區彆於連續優化，本章探討瞭變量取整數或離散值的優化問題。涵蓋瞭分支定界法（Branch and Bound）和割平麵法（Cutting Plane Method）的基本思想和應用場景，尤其是在調度和網絡流問題中的應用。 第三部分：非綫性與全局優化策略 本部分超越瞭局部最優的範疇，探索瞭求解非凸問題和全局最優解的現代技術。 1. 非綫性優化的高級技術： 聚焦於海森矩陣計算睏難或無法計算時的替代方案。探討瞭擬牛頓法的約束版本和序列二次規劃（SQP）方法，SQP如何通過迭代求解局部二次規劃子問題來逼近非綫性約束最優解的精確過程。 2. 啓發式與元啓發式算法： 針對NP難問題和目標函數高度非凸的情況，係統介紹瞭智能搜索算法。內容包括： 模擬退火（Simulated Annealing）： 基於物理退火過程的概率接受準則。 遺傳算法（Genetic Algorithms）： 種群初始化、交叉、變異操作的數學模型。 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 群體智能的數學描述及其在多模態搜索中的應用。 禁忌搜索（Tabu Search）： 如何通過記憶機製跳齣局部最優。 3. 全局優化方法： 介紹保證找到全局最優解的確定性方法，例如分支與定界法在非綫性問題中的擴展，以及基於空間分割的空間搜索算法（如分枝和減枝法）。 第四部分：優化在工程領域的實際應用與案例研究 本部分將理論與實踐緊密結閤，通過詳細的案例展示優化技術解決實際工程問題的能力。 1. 魯棒優化與不確定性下的決策： 討論瞭當輸入參數存在不確定性時，如何設計既滿足期望性能又對誤差具有抵抗力的優化模型。介紹魯棒優化（Robust Optimization）的基本框架，包括對不確定性集的定義和處理方法。 2. 隨機優化方法： 針對具有隨機變量的優化問題，係統介紹瞭兩階段隨機規劃和多場景規劃的建模與求解方法，特彆是如何通過增加場景數量來提高解的可靠性。 3. 現代工程案例解析： 大型結構優化設計： 講解如何將有限元分析結果嵌入到優化循環中，進行輕量化設計。 電力係統優化調度： 探討如何利用優化技術求解發電計劃和潮流控製問題，考慮運行約束和成本最小化。 數據擬閤與機器學習中的優化： 闡述瞭損失函數最小化在迴歸、分類任務中的作用，並將梯度下降法等優化算法在深度學習框架中的應用進行瞭原理層麵的解析。 附錄：計算工具與軟件實現 本書的附錄提供瞭使用主流科學計算平颱（如Python的SciPy/CVXPY庫，或MATLAB的優化工具箱）實現上述算法的入門指南和關鍵代碼片段。強調瞭模型求解過程中的數值穩定性、計算效率考量以及結果驗證的重要性。 目標讀者： 本書適閤高等院校高年級本科生、研究生以及從事工程設計、運籌管理、金融工程和人工智能領域的專業技術人員閱讀。要求讀者具備微積分、綫性代數的基礎知識。 ---

評分☆☆☆☆☆

第四段評價 作為一名剛剛接觸運籌學領域的研究生，我非常幸運能夠遇到《運籌學基礎（第二版）》這本書。它為我打下瞭堅實的基礎，讓我在後續的學習和研究中少走瞭許多彎路。書中對於各種優化模型的分類和比較，清晰地梳理瞭不同模型之間的關係和適用範圍，這對我理解這個領域龐大的知識體係非常有幫助。我特彆喜歡作者在介紹無約束最優化和約束最優化時，對各種方法的優缺點以及適用條件的細緻分析。這不僅僅是技術的介紹，更是策略性的指導，讓我明白在麵對不同問題時，應該如何選擇最閤適的工具。書中的數學推導嚴謹而又充分，每一個公式的推導過程都清晰明瞭，讓我能夠深入理解公式背後的數學原理，而不是僅僅停留在錶麵記憶。此外，書中還穿插瞭一些關於運籌學發展曆史和實際應用的案例，這讓我對這個學科的價值和潛力有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步探索的興趣。這本書絕對是我研究生生涯中不可多得的學習寶典。

評分☆☆☆☆☆

第五段評價 《運籌學基礎（第二版）》這本書，真的讓我對“基礎”二字有瞭新的理解。它不像我之前看的一些入門書籍那樣，隻是簡單羅列一些概念和公式，而是真正地深入淺齣，將運籌學的精髓展現齣來。書中關於項目管理中的關鍵路徑法（CPM）和計劃評審技術（PERT）的講解，非常詳盡，讓我徹底理解瞭如何通過網絡圖來規劃和控製項目的進度，以及如何評估項目風險。作者在講解這些內容時，始終緊扣實際應用，給齣的例子也都非常貼近工程實踐，這對於我這種有實際項目經驗的人來說，共鳴感特彆強。書中的一些關於多目標決策和不確定性下的決策方法，更是讓我眼前一亮，原來在復雜的現實世界中，運籌學提供瞭如此豐富的工具來應對模糊和不確定的情況。作者的敘述風格非常沉穩大氣，但又不失親切，讀起來感覺就像是與一位經驗豐富的導師在交流。這本書不僅僅是一本教科書，更是一部關於如何係統性地思考和解決問題的智慧結晶，它為我提供瞭一個強大的分析工具箱，讓我能夠以更科學、更高效的方式來應對工作中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

第二段評價 作為一名在供應鏈領域摸爬滾打多年的從業者，我對運籌學的重要性深有體會。這次偶然翻閱瞭《運籌學基礎（第二版）》，可以說是一次意料之外的驚喜。書中對於網絡優化、排隊論等章節的講解，比我之前接觸的任何資料都要透徹和深入。作者在介紹這些模型時，不僅僅是給齣瞭公式和算法，更重要的是闡述瞭它們背後的邏輯和適用場景，這對於理解模型的局限性和優勢至關重要。我尤其欣賞作者在討論動態規劃時，對狀態轉移和最優子結構這兩個核心概念的精闢剖析，這使得原本抽象的概念變得形象生動，讓我茅塞頓開。書中的數學推導嚴謹而又不失可讀性，對於我這種並非數學專業齣身的人來說，能夠理解其中的精髓，著實不易。這本書為我提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠更好地理解和分析供應鏈中的各種復雜問題，例如庫存管理、運輸路綫優化等等。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我走嚮更高級的運籌學應用。

評分☆☆☆☆☆

第三段評價 坦白說，我拿到《運籌學基礎（第二版）》時，內心是有些忐忑的，畢竟“運籌學”這個詞聽起來就與數學和復雜模型緊密相連，總覺得會是一本讓人望而卻步的書。但事實證明，我的擔憂完全是多餘的。作者以一種非常易懂的方式，將復雜的運籌學概念拆解開來，仿佛是用最簡單的語言講述最深刻的道理。在講解整數規劃的部分，我以前總覺得這類問題難以建模，但書中通過幾個精心設計的案例，讓我看到瞭如何將實際的約束條件轉化為數學模型，並最終求解。而且，書裏並沒有一股腦地羅列各種算法，而是有選擇性地介紹最核心、最常用的方法，並深入剖析其原理。作者非常注重概念的引入和過渡，每一章的內容都能自然地銜接上一章，讓整個學習過程流暢且有條理。這種由淺入深、由錶及裏的講解方式，讓我在不知不覺中就掌握瞭運籌學的基本思想和工具。這本書給我的感覺是，它不僅教授知識，更培養一種解決問題的思維方式，讓我對如何係統性地分析和解決復雜問題有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

第一段評價 拿到這本《運籌學基礎（第二版）》的時候，我抱著試試看的心態，畢竟之前對運籌學這個概念隻停留在模糊的瞭解階段。打開第一頁，就被作者嚴謹的邏輯和清晰的闡述所吸引。書中的例子貼近實際，讓我這種初學者也能很容易理解那些看似高深的數學模型是如何應用於解決現實問題的。尤其是關於綫性規劃的部分，作者循序漸進地講解，從模型建立到圖解法、單純形法，每一個步驟都講解得細緻入微，並且配以大量的例題，讓我不僅理解瞭原理，更能動手去解決問題。它不像很多教科書那樣枯燥乏味，而是通過生動的語言和實例，將運籌學的魅力展現得淋灕盡緻。我特彆喜歡作者在講解某個方法時，會先簡要迴顧相關背景知識，再引齣新概念，這種結構讓我的知識能夠融會貫通，而不是孤立地記憶。讀完前幾章，我感覺自己對決策優化、資源分配這些概念有瞭全新的認識，也開始思考如何在我的工作和生活中運用這些工具。這是一本真正能激發學習興趣的書，也為我打開瞭通往運籌學世界的一扇大門。