正版 运筹学实用教程(第三版) 宁宣熙 9787030375285 科学出版社教程教材书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宁宣熙 著

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• 第三版
• 宁宣熙
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030375285

商品编码：29366124840

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	运筹学实用教程(第三版)
作者	宁宣熙
定价	39.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030375285
出版日期	2017-12-01
字数
页码	256
版次	2
装帧	平装
开本	128开
商品重量	0.422Kg

内容简介

运筹学是高校管理类专业及经济管理类专业的核心课程。对于以应用为目标的本科生而言，通过本课程的学习，旨在培养一种系统解决问题的思路和方法，运用模型研究问题的习惯，以及掌握如何建模与求解的技术和技巧。在撰写本书时，特别注意深入浅出地讲解各种模型的基本概念、求解的基本思路和模型的应用范围，尽力避免纯数学的推导与证明。讲究用实例去说明各种模型抽象出的实质内容，并给出模型的各种典型实例，以供学生来熟悉和掌握建模求解的思路与方法。实践证明，这种写作方法不仅可以使初学者易于入门，便于自学，同时也使得本书具有了简明扼要、通俗易懂、重在实用的教学效果。

作者简介

目录

第三版序言 第二版序言 版序言 章 线性规划的基本理论及其应用 节 线性规划的数学模型及其标准形式 第二节 线性规划问题的图解法 第三节 线性规划问题的单纯形解法 第四节 非标准型线性规划问题的解法 第五节 对偶问题 第六节 灵敏度分析 第七节 运输规划问题 第八节 整数规划问题 第九节 工作指派问题 第十节 线性规划在管理决策中的应用 第二章 目标规划 节 目标规划的数学模型 第二节 目标规划的单纯形法 第三章 动态规划 节 动态规划的基本概念与方法 第二节 动态规划模型的建立与求解步骤 第三节 动态规划的应用举例 第四章 网络分析 节 图的基本概念及图的模型 第二节 图论网络分析中常用的名词 第三节 路径问题 第四节 小生成树问题 第五节 短路问题 第六节 大流问题 第七节 小费用流问题 第八节 中国邮递员问题 第九节 网络计划技术 第五章 决策论 节 概论 第二节 风险型决策 第三节 不确定型决策 第四节 效用理论 第五节 贝叶斯分析方法 第六章 对策论基础 节 概论 第二节 矩阵对策的基本理论 第七章 存储论 节 存储论的基本概念 第二节 确定型存储模型 第三节 存储模型 第八章 排队论 节 服务系统的基本概念 第二节 服务系统的基本数学模型——生灭过程 第三节 单通道服务系统 第四节 多通道服务系统 第五节 其他类型的服务系统 第六节 服务系统的优化问题 第七节 服务系统实例分析 参考文献

编辑推荐

导语_点评_推荐词

文摘

序言

管理决策的科学利器：运筹学原理与应用 在这个信息爆炸、竞争激烈的时代，任何组织，无论是企业、政府机构还是非营利团体，都面临着如何以最有效、最经济的方式配置有限资源，以达成既定目标的问题。从生产计划的制定到物流网络的优化，从投资组合的管理到医疗资源的分配，高效的决策能力已成为成功的关键。而运筹学，正是这样一套强大而系统化的科学方法论，它运用数学模型、统计分析和算法技术，为解决这些复杂决策问题提供了理论框架和实践工具。 本书旨在深入浅出地介绍运筹学的核心概念、经典模型和关键技术，并着重阐述其在各个领域的实际应用。我们希望通过本书的学习，读者能够掌握运用运筹学思想分析和解决实际问题的能力，从而提升决策的科学性和有效性，在各自的领域内取得更佳的绩效。 第一部分：运筹学概览与基础 第一章：运筹学导论 运筹学（Operations Research，简称OR）是一门交叉性学科，其起源可以追溯到第二次世界大战时期。当时，盟军面临着如何在有限的资源下，最有效地调度作战部队、物资和情报等复杂问题，由此催生了OR的研究。战后，OR迅速发展并推广到工业、商业、医疗、交通等诸多领域，成为现代管理科学的重要组成部分。 本章将详细探讨运筹学的定义、发展历程、研究对象、基本方法以及其在现代社会中的重要地位和广泛影响。我们将阐述运筹学如何通过建立数学模型来抽象和简化实际问题，然后运用科学的分析方法找到最优或近优的解决方案。同时，本章也将介绍学习运筹学所需的数学基础，如线性代数、微积分、概率论和数理统计等，并为读者构建一个清晰的学习路径。 第二章：数学建模基础 模型是运筹学的灵魂。任何实际问题若要应用运筹学的工具，都必须首先将其转化为一个数学模型。本章将详细介绍数学建模的基本原则和常用技术。 决策变量（Decision Variables）： 识别并定义问题中的可控因素，这些因素的取值将直接影响问题的结果。例如，在一个生产计划问题中，决策变量可能代表每种产品生产的数量。 目标函数（Objective Function）： 将需要最大化（如利润）或最小化（如成本）的目标表示成决策变量的数学表达式。 约束条件（Constraints）： 描述问题中存在的各种限制或限制条件，这些条件也需要用决策变量的数学表达式来表示。例如，生产能力、原材料供应、劳动力限制等都可能构成约束。 模型的分类： 我们将介绍不同类型的数学模型，包括确定性模型与随机性模型、静态模型与动态模型、线性模型与非线性模型等，并讨论它们各自的适用范围。 模型的可行性与有效性： 强调构建模型时，不仅要保证模型的数学结构正确，还要确保模型能够准确地反映实际问题的关键要素，并具备解决问题的能力。 第二部分：经典运筹学模型与方法 第三章：线性规划（Linear Programming, LP） 线性规划是运筹学中最基本、应用最广泛的模型之一。它假设决策变量之间以及目标函数和约束条件之间的关系都是线性的。 线性规划的标准形式和图解法： 对于只有两个决策变量的问题，我们将介绍图解法，通过绘制可行域和目标函数线来找到最优解。 单纯形法（Simplex Method）： 这是求解线性规划问题的经典算法。本章将详细讲解单纯形法的原理、步骤和迭代过程，以及如何处理各种特殊情况，如退化、无界解和无可行解。 对偶理论（Duality Theory）： 线性规划的对偶问题与其原始问题紧密相关，对偶理论提供了分析和理解线性规划问题深层结构的重要视角，并有助于解释影子价格的含义，即资源价格的变化对最优解的影响。 灵敏性分析（Sensitivity Analysis）： 了解当模型中的参数（如目标函数系数或约束右侧值）发生变化时，最优解会如何变化，这对于实际决策至关重要。 典型应用： 生产计划、资源分配、混合问题、运输问题等。 第四章：整数规划（Integer Programming, IP） 在许多实际问题中，决策变量必须取整数值，例如生产的数量、设备的开启/关闭、人员的分配等。整数规划正是为了解决这类问题而设计的。 整数规划的分类： 纯整数规划、混合整数规划、0-1整数规划。 割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）： 这两种是求解整数规划的常用算法。我们将深入剖析它们的工作原理，以及如何有效地搜索整数可行解空间。 典型应用： 选址问题、指派问题、背包问题、生产调度等。 第五章：网络优化模型（Network Optimization Models） 网络模型以图的形式来表示相互关联的对象及其关系，在物流、通信、交通、项目管理等领域有着极其广泛的应用。 最短路径问题（Shortest Path Problem）： 找出网络中两个节点之间的最短路径，例如在导航系统中的应用。我们将介绍Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。 最小生成树问题（Minimum Spanning Tree Problem）： 在连通所有节点的前提下，使所有边的总权重最小。 最大流问题（Maximum Flow Problem）： 确定网络中从源点到汇点的最大流量，常用于分析管道输送、通信带宽等。我们将介绍Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。 最小费用最大流问题（Minimum Cost Maximum Flow Problem）： 在达到最大流量的前提下，使总费用最小。 最小覆盖问题（Minimum Cover Problem）和旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）： 后者是NP-hard问题，我们将探讨近似算法和启发式方法。 第六章：排队论（Queuing Theory） 排队论研究的是顾客（或服务对象）在服务系统中等待服务时所产生的系统行为和性能指标，如平均等待时间、系统平均顾客数、服务台的利用率等。 基本排队模型： 介绍M/M/1、M/M/c等经典排队模型，理解泊松过程和指数分布在其中的作用。 排队系统的性能指标： 如何计算和解释各种性能指标，以及它们如何影响决策。 实际应用： 银行窗口、呼叫中心、生产线上的设备故障、交通信号灯控制等。 第七章：决策分析（Decision Analysis） 当决策面临不确定性时，决策分析方法提供了理性的决策框架。 决策树（Decision Trees）： 用于分析一系列相互关联的决策和不确定事件。 效用理论（Utility Theory）： 衡量风险偏好，并将其纳入决策过程。 状态-支付矩阵（State-Payoff Matrix）： 在不同状态下，不同决策的可能结果。 应用： 新产品开发、投资决策、医疗诊断等。 第三部分：高级运筹学模型与方法 第八章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是一种将复杂问题分解为一系列子问题，并利用子问题的解来解决原问题的方法。它特别适用于具有最优子结构和重叠子问题的优化问题。 动态规划的基本思想： 最优子结构、重叠子问题、状态表示、递推关系。 典型应用： 最短路径问题、背包问题、生产调度、资源分配等。我们将通过具体实例展示动态规划的构建和求解过程。 第九章：仿真技术（Simulation） 当现实世界的问题过于复杂，无法用精确的数学模型来描述或求解时，仿真技术便成为一种有效的分析工具。 离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）： 模拟系统随时间演变，事件在离散的时间点发生。 Monte Carlo仿真： 基于随机抽样来估计不确定性问题的结果。 仿真模型的构建与分析： 如何设计仿真实验、收集数据、分析仿真结果。 应用： 供应链管理、生产系统设计、交通流量分析、风险评估等。 第十章：项目管理中的运筹学方法 项目管理涉及复杂的任务调度、资源分配和风险控制，运筹学在其中发挥着关键作用。 关键路径法（Critical Path Method, CPM）： 识别项目中的关键活动，确定项目的最短完成时间。 计划评审技术（Program Evaluation and Review Technique, PERT）： 考虑活动持续时间的随机性，对项目进度进行风险分析。 资源优化和费用-时间权衡。 第四部分：运筹学在不同领域的应用 第十一章：生产与运营管理中的运筹学 生产计划与控制： 生产能力规划、主生产计划（MPS）、物料需求计划（MRP）、能力需求计划（CRP）。 库存管理： 经济订货批量（EOQ）模型、安全库存、定量库存控制与定期库存控制。 质量管理： 抽样检验、统计过程控制（SPC）。 设施布局与选址。 第十二章：物流与供应链管理中的运筹学 运输问题与车辆路径问题（VRP）。 仓储管理与网络设计。 供应链协同与优化。 需求预测与风险管理。 第十三章：金融与经济中的运筹学 投资组合优化： Markowitz均方差模型。 风险管理： VaR（Value at Risk）计算。 博弈论在经济中的应用。 金融衍生品定价。 第十四章：其他领域的应用（如医疗、能源、环境等） 医疗资源优化： 床位分配、手术室调度、急救路径规划。 能源系统优化： 发电调度、电网优化。 环境管理： 污染控制、资源可持续利用。 结语 本书提供了一个全面的运筹学学习框架，从基础理论到高级模型，再到广泛的应用领域。我们鼓励读者在学习过程中，积极思考如何将运筹学的思想和方法应用于自己所面临的实际问题。掌握运筹学的工具，不仅能够提升个人解决问题的能力，更能为组织带来显著的效益提升和竞争优势。运筹学的魅力在于其普适性和强大的解决实际问题的能力，期待本书能成为您探索科学决策世界的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

最近我接触到了一个涉及供应链优化的项目，需要处理大量的需求预测、库存控制和运输路径规划问题。在搜寻相关资料时，我发现了这本《运筹学实用教程》（第三版）。我对书中关于库存控制的章节尤为感兴趣，特别是 EOQ 模型及其变种，以及 JIT（Just-In-Time）库存管理策略的介绍。作者的讲解非常细致，不仅推导了基本模型的公式，还讨论了在不确定需求和提前期情况下的库存策略，这对于降低库存成本、减少缺货风险非常有指导意义。另外，书中对模拟技术在运筹学中的应用也有介绍，这让我意识到，对于一些过于复杂的系统，通过模拟来进行分析和优化是一种非常有效的手段。虽然我还没有时间去深入学习和实践模拟部分，但其思想的引入已经让我对未来的研究方向有了更多的思考。总的来说，这本书在供应链管理领域的应用性很强，它提供的工具和方法论能够帮助我更有效地解决实际业务中的痛点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度学习领域的从业者，我一直在寻找能够将理论知识与实际应用相结合的优秀教材，这次偶然翻阅到这本《运筹学实用教程》（第三版），虽然我主要的研究方向是深度学习，但运筹学作为数学和计算机科学的交叉领域，其思想方法对于优化算法、资源分配等问题有着至关重要的指导意义。我尤其被书中关于线性规划和整数规划的章节所吸引，作者深入浅出地讲解了单纯形法、对偶理论以及各种分支定界法，并结合了实际案例，让我能够清晰地理解这些抽象的数学模型是如何在现实世界中发挥作用的。书中不仅提供了清晰的理论推导，还穿插了丰富的图示和计算示例，这对于我这样需要将理论转化为代码的工程师来说，无疑是极大的便利。更重要的是，书中对动态规划的讲解也让我受益匪浅，其解决多阶段决策问题的思想，在强化学习等领域有着广泛的应用。虽然我还没能完全深入研究书中所有章节，但单就对线性规划和动态规划的理解深度而言，这本书已经大大拓宽了我的视野，让我看到了不同学科之间知识的融会贯通之处。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的数学专业本科生，正在为考研做准备，尤其关注优化方法和应用数学方面的内容。这本《运筹学实用教程》（第三版）简直是我复习路上的“及时雨”。我之前对运筹学的了解主要停留在一些零散的知识点上，不成体系，而这本书则提供了一个非常系统和完整的框架。作者在讲解非线性规划部分时，用了大量的篇幅阐述了各种约束优化方法，例如拉格朗日乘子法、KKT条件等，并详细解释了它们背后的数学原理，这对于我理解后续更复杂的优化理论非常有帮助。书中关于网络流的问题也给我留下了深刻印象，最小费用最大流、最大流最小割定理等概念，在图论和组合优化中占有重要地位，作者的讲解清晰易懂，配以大量例题，让我在做练习时得心应手。我特别喜欢书中对启发式算法和近似算法的介绍，这部分内容在实际问题求解中常常是必不可少的，它让我认识到并非所有问题都能找到精确解，学会如何在高效率和高精度之间取得平衡同样重要。这本书的出版质量也相当不错，纸张和印刷都很好，阅读体验很棒。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数学建模和算法设计充满好奇的学生，一直想系统学习一下运筹学的知识。《运筹学实用教程》（第三版）这本书的出现，着实让我惊喜。我尤其喜欢作者在讲解整数规划时，对割平面法和分支定界法的细致分析。这些方法虽然在理论上听起来比较复杂，但作者通过清晰的步骤分解和数学推导，让我能够逐步理解它们是如何逐步逼近最优解的。书中关于组合优化的内容也极大地激发了我的兴趣，例如旅行商问题（TSP）的各种近似算法，如最近邻法、2-opt 算法等，它们在实际的路径规划问题中有着广泛的应用。我尝试着自己动手实现了一些简单的算法，并用书中的例子进行验证，这种实践的过程让我对算法的理解更加深刻。这本书的优点在于，它并没有将自己局限于纯粹的理论探讨，而是始终关注这些方法在实际问题中的应用，这对于我这样希望将数学知识转化为解决实际问题能力的读者来说，是非常宝贵的。这本书的内容涵盖面广，结构清晰，逻辑性强，是一本值得反复研读的优质教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名制造业领域的项目经理，我经常需要处理生产调度、库存管理、物流优化等复杂问题。我一直想找到一本既有理论深度，又能指导实践操作的运筹学书籍，这本《运筹学实用教程》（第三版）正好满足了我的需求。书中的排队论部分对我来说尤其实用，作者通过分析不同类型的排队模型（如M/M/1、M/M/c等），讲解了如何计算系统的关键指标（如平均等待时间、平均队长等），这对于优化生产线效率、合理配置服务资源有着直接的指导意义。我还对书中关于决策分析的章节印象深刻，包括决策树、效用理论等，这帮助我更系统地评估不同决策方案的风险和收益，从而做出更明智的投资和生产计划。书中提供的很多算法和模型，我都尝试在工作中的实际问题上进行应用，虽然有些需要根据具体情况进行调整，但整体的思路和方法论给了我很大的启发。我非常欣赏作者在讲解理论的同时，始终不忘与实际应用场景相结合，这种“理论与实践并举”的风格，使得这本书对于我这样的非数学专业背景但需要运用运筹学知识解决实际问题的人来说，具有极高的价值。