運籌學 東北財經大學齣版社有限責任公司 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋榮興 荊湘霞 李扶民 著

圖書標籤:

• 運籌學
• 優化
• 數學建模
• 東北財經大學
• 高等教育
• 教材
• 管理科學
• 決策分析
• 綫性規劃
• 整數規劃

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 東北財經大學齣版社有限責任公司

ISBN：9787565430312

商品編碼：29730197287

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-03-01

基本信息

書名：運籌學

定價：40.00元

作者：宋榮興 荊湘霞 李扶民

齣版社：東北財經大學齣版社有限責任公司

齣版日期：2018-03-01

ISBN：9787565430312

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是為滿足經濟管理類專業本科教學需要而編寫的，同時也可作為經濟管理類碩士研究生、管理人員及相關人員的參考書。本書在編寫過程中從以下方麵進行瞭考慮：（1）注重理論與方法的有機結閤。本書較為全麵係統地介紹瞭運籌學學科體係的基本原理和方法，考慮到學生的數學基礎不同，本書在說明各類算法的基本思想時，力圖通過幾何圖形和其他直觀手段完成，盡量避免較難理解的數學證明。（2）注重對學生應用能力的培養。本書主要滿足經濟管理類專業學生的需要，在例題的選取上，盡量選擇學生熟悉的經濟管理的實際問題，通過實例潛移默化地引導學生去發現問題、分析問題、解決問題。（3）注重計算機軟件的運用。每章都有一節專門介紹WinQSB軟件，幫助學生掌握計算機軟件，進而提高分析問題和解決問題的能力。

目錄

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章綫性規劃/1

作者介紹

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文摘

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序言

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運籌學：決策優化的科學與藝術 在日新月異的現代社會，企業、組織乃至個人都麵臨著日益復雜的決策挑戰。如何在有限的資源下，實現最優化的目標？如何科學地規劃流程，提升效率？如何精準地預測未來，規避風險？這些問題，正是“運籌學”這門學科所要解答的核心。 運籌學，顧名思義，是關於“籌劃”和“運營”的科學。它誕生於第二次世界大戰期間，最初是為瞭解決軍事戰略和後勤保障等復雜問題。如今，運籌學早已超越瞭軍事領域，滲透到經濟、管理、工程、醫療、交通、金融等各個行業，成為現代決策科學的基石。它並非一個孤立的學科，而是集數學、計算機科學、經濟學、管理學等多個學科的精髓於一體，運用科學的方法和模型，分析和解決各種實際問題，以期達到最佳的決策效果。 核心理念：建模與優化 運籌學的核心在於“建模”和“優化”。 建模： 運籌學首先要做的是將現實世界中的復雜問題抽象化，轉化為數學模型。這個過程需要深入理解問題的本質，識彆關鍵變量、約束條件和目標函數，並用數學語言進行精確描述。一個好的數學模型，能夠抓住問題的關鍵要素，摒棄不必要的乾擾，使得問題更易於分析和求解。例如，一傢工廠如何安排生産計劃以最大化利潤？運籌學可以將這個問題建模為一個綫性規劃問題，其中變量代錶不同産品的産量，約束條件代錶原材料、生産能力等限製，目標函數則為總利潤。 優化： 建立模型之後，運籌學便運用各種數學工具和算法，尋找模型的最優解。這個最優解對應於現實問題中的最佳決策。優化方法多種多樣，包括綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃、動態規劃、排隊論、模擬仿真、圖論等等。每種方法都有其適用的場景和解決問題的特點。例如，對於前麵提到的生産計劃問題，綫性規劃算法可以幫助找到使利潤最大的各産品産量組閤。 主要分支與應用領域 運籌學包含眾多分支，每個分支都針對特定類型的決策問題提供瞭強有力的工具。 1. 綫性規劃（Linear Programming, LP） 簡介： 綫性規劃是最基礎也是應用最廣泛的運籌學分支之一。它處理的是在一組綫性約束條件下，最大化或最小化一個綫性目標函數的問題。這類問題常見於資源分配、生産計劃、運輸安排、混閤問題等方麵。 核心概念： 決策變量、目標函數（綫性）、約束條件（綫性不等式或等式）、可行域、最優解。 求解方法： 單純形法（Simplex Method）、內點法（Interior-Point Methods）等。 應用實例： 生産計劃： 農場主如何分配播種麵積以最大化收益，考慮土地、勞動力、種子等限製。 混閤問題： 化肥廠如何調配不同原料以生産齣滿足特定營養成分要求且成本最低的肥料。 投資組閤： 投資者如何配置股票、債券等資産以在承受特定風險水平下最大化預期收益。 運輸問題： 生産商如何將貨物從各個工廠運往各個倉庫，以最小化總運輸成本。 2. 整數規劃（Integer Programming, IP） 簡介： 整數規劃是綫性規劃的擴展，它要求決策變量必須取整數值。這在很多實際問題中是必不可少的，例如，決定是否建造一座工廠（0或1變量）、生産多少件完整的産品等。 核心概念： 混閤整數規劃（MIP）、二元規劃（Binary Programming, BP）。 求解方法： 分枝定界法（Branch and Bound）、割平麵法（Cutting Plane Methods）等。 應用實例： 選址問題： 決定在哪些地點建設倉庫或工廠，以最小化總成本或最大化服務覆蓋範圍。 排班問題： 如何為員工安排工作班次，滿足工作需求同時兼顧員工偏好和法規要求。 項目選擇： 在多個潛在項目中，選擇一部分項目進行投資，以最大化總價值，同時滿足預算和資源限製。 裝箱問題（Bin Packing）： 如何將不同尺寸的物品裝入最少數量的箱子中。 3. 非綫性規劃（Nonlinear Programming, NLP） 簡介： 當目標函數或約束條件中包含非綫性關係時，問題就屬於非綫性規劃。這類問題通常比綫性規劃更難求解，因為其可行域和目標函數可能存在多個局部最優解。 核心概念： 目標函數（非綫性）、約束條件（非綫性）。 求解方法： 梯度下降法、牛頓法、序列二次規劃（SQP）等。 應用實例： 工程設計： 優化橋梁、飛機的結構參數以最小化材料使用量同時滿足強度要求。 化學反應器設計： 優化反應條件（溫度、壓力、催化劑用量）以最大化産率。 金融定價： 復雜金融衍生品的價格計算往往涉及非綫性模型。 機器學習模型訓練： 神經網絡的訓練過程本質上是一個大規模的非綫性優化問題。 4. 動態規劃（Dynamic Programming, DP） 簡介： 動態規劃是一種解決多階段決策問題的有效方法。它將一個復雜的大問題分解成一係列相互關聯的子問題，然後逐個解決這些子問題，最終找到全局最優解。其核心思想是“最優子結構”和“重疊子問題”。 核心概念： 狀態、決策、轉移方程、最優值函數。 應用實例： 最短路徑問題： 在有嚮圖中找到兩個節點之間的最短路徑（如Dijkstra算法）。 背包問題（Knapsack Problem）： 在有限的容量下，選擇物品以最大化總價值。 序列比對： 在生物信息學中，比較兩個DNA或蛋白質序列的相似度。 庫存管理： 確定在不同時期應該訂購多少庫存以最小化總成本。 5. 排隊論（Queueing Theory） 簡介： 排隊論研究的是顧客（或服務請求）到達服務颱，等待服務，接受服務，然後離開的過程。它試圖分析和預測等待時間、隊列長度、服務颱利用率等指標，以優化服務係統的效率。 核心概念： 到達過程、服務過程、隊列規則、係統結構。 應用實例： 銀行櫃颱設計： 確定需要多少個櫃颱纔能保證顧客平均等待時間不超過某個閾值。 呼叫中心管理： 預測呼叫量，閤理安排接綫員數量，降低用戶等待時長。 交通樞紐設計： 優化機場、火車站的登機口、檢票口數量，減少旅客延誤。 生産綫調度： 分析機器故障對生産流程的影響，優化維修策略。 6. 模擬仿真（Simulation） 簡介： 當問題過於復雜，無法建立精確的數學模型時，模擬仿真就成為一種強大的分析工具。通過計算機程序模擬係統在不同情境下的運行過程，收集數據，分析結果，從而評估不同方案的優劣。 核心概念： 隨機變量、事件、模型構建、結果分析。 應用實例： 新産品研發： 模擬産品在實際使用中的性能錶現。 城市規劃： 模擬交通流量變化，評估新建道路或交通信號燈的影響。 風險評估： 模擬金融市場波動，評估投資組閤的風險。 供應鏈管理： 模擬需求波動、運輸延遲等，優化庫存和配送策略。 7. 網絡優化（Network Optimization） 簡介： 研究在網絡結構（圖）上進行的各種優化問題，如最短路徑、最大流、最小費用流、旅行商問題等。 核心概念： 節點、弧、容量、費用、流量。 應用實例： 物流配送： 規劃最佳配送路綫，縮短運輸時間，降低成本。 通信網絡設計： 優化網絡節點和連接，保證信息傳輸的效率和可靠性。 能源網絡規劃： 優化輸電、輸氣管網的布局和運行。 運籌學的重要性與價值 在信息爆炸、競爭激烈的今天，運籌學的重要性日益凸顯： 提升決策科學性： 運籌學提供瞭嚴謹的數學工具和分析框架，幫助決策者擺脫主觀臆斷，實現基於數據和模型的科學決策。 提高運營效率： 通過優化資源配置、流程設計和生産計劃，運籌學能夠顯著提升企業或組織的運營效率，降低成本，增加産齣。 規避風險與不確定性： 運籌學的建模和分析能力，能夠幫助識彆潛在風險，評估不確定性因素的影響，並製定應對策略，從而增強組織的韌性。 實現利潤最大化與成本最小化： 無論是追求利潤最大化還是成本最小化，運籌學都能提供精確的解決方案，直接為組織帶來經濟效益。 促進創新與發展： 運籌學的應用能夠推動企業在産品設計、服務模式、技術研發等方麵進行創新，以更優化的方式解決問題，引領行業發展。 學習運籌學的意義 學習運籌學，不僅是掌握一門學科知識，更是培養一種科學的思維方式和解決問題的能力。它教會我們如何： 分解復雜問題： 將宏大的、錯綜復雜的問題，拆解成更易於管理和分析的子問題。 抽象與建模： 從紛繁復雜的現實情境中提煉齣核心要素，構建能夠反映問題本質的數學模型。 邏輯推理與分析： 運用數學和邏輯工具，對模型進行深入分析，找到最優解。 批判性思維： 審視模型的假設和局限性，理解結果的實際意義和適用範圍。 總而言之，運籌學是一門充滿智慧的學科，它以科學的方法和精密的工具，幫助我們在復雜的世界中做齣更明智、更優化的決策。它不僅是企業和組織的寶貴財富，也是現代社會不可或缺的智力資源。掌握運籌學的精髓，就是掌握瞭通往效率、效益和成功的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對運籌學充滿好奇的讀者，我被這本書中處理復雜問題的方法論深深吸引。它不僅僅是提供瞭一個工具箱，更是教會瞭我一種思考問題的方式。書中關於網絡優化和排隊論的章節，給我留下瞭深刻的印象。在網絡優化部分，無論是最短路徑、最小生成樹還是最大流問題，作者都用生動的圖示和清晰的步驟進行講解，讓我們能夠直觀地理解這些抽象的算法。特彆是對“普裏姆算法”和“剋魯斯卡爾算法”在解決最小生成樹問題時的不同思路，以及它們在實際應用中的場景差異，作者都做瞭細緻的剖析。而在排隊論部分，書中通過對銀行窗口、呼叫中心等實際場景的建模，讓我們理解瞭等待時間、服務效率等指標是如何通過數學模型來度量的，以及如何通過調整服務資源來優化客戶體驗。這些內容不僅拓寬瞭我的視野，更激發瞭我運用這些工具去解決實際問題的興趣。我開始嘗試將書中的模型應用到自己日常生活中遇到的問題上，比如規劃最優的齣行路綫，或者分析排隊時間過長的原因。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構設計得非常精巧，由淺入深，循序漸進，讓人在學習過程中不會感到突兀或吃力。開篇從基礎的綫性規劃問題入手，詳細介紹瞭圖解法和單純形法，並且對每一步的計算過程都做瞭詳細的解釋，附帶的例題也都是精心挑選的，具有代錶性。我最喜歡的是書中關於“靈敏度分析”的部分，這部分內容深入淺齣地講解瞭最優解對參數變化的敏感程度，這對於實際決策至關重要。通常在解決一個優化問題後，我們往往隻關注得到的最優解，卻忽略瞭現實世界中參數的可變性。而靈敏度分析則教會我們如何在不確定性環境中做齣更穩健的決策。書中通過一個生産計劃的例子，演示瞭當原材料價格、勞動力成本發生變化時，原有的最優生産方案是否仍然有效，以及如何根據變化進行調整。這種理論與實踐緊密結閤的講解方式，讓我對運籌學的應用有瞭更深刻的認識。而且，書中對於不同算法的優劣勢分析也非常到位，幫助讀者理解在何種情況下應選擇何種方法，避免瞭“萬能公式”的誤導。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《運籌學》，就仿佛踏入瞭一片廣闊的知識海洋。書的裝幀設計簡潔大方，觸感舒適，散發著一種嚴謹而又充滿吸引力的學術氣息。內頁紙張的質感也相當不錯，印刷清晰，字跡工整，閱讀起來絲毫不會感到疲勞。我尤其欣賞的是書中大量的圖錶和案例分析，它們將抽象的數學模型和復雜的優化思想具象化，讓原本可能枯燥的理論變得生動易懂。作者在引言部分就闡述瞭運籌學在現代管理中的核心地位，並結閤瞭當下企業麵臨的實際問題，讓我立刻感受到這本書的實用價值和前沿性。例如，書中對於庫存管理模型的部分，不僅僅是羅列公式，而是通過一個生動的超市庫存優化場景，一步步引導讀者理解EOQ模型是如何在考慮訂貨成本、持有成本等因素的基礎上，找到最優的訂貨批量，從而降低總成本。這種“由淺入深，寓教於樂”的教學方式，對於我這樣的初學者來說，無疑是極大的福音。我甚至能在閱讀過程中，聯想到自己工作中所遇到的類似問題，並嘗試運用書中的方法去思考解決方案。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我時常被書中嚴謹的數學推導和清晰的邏輯推理所摺服。作者在闡述每一個模型或算法時，都遵循著“定義-假設-推導-應用”的完整邏輯鏈條，確保瞭知識的準確性和係統性。書中對於“整數規劃”和“非綫性規劃”的介紹，雖然在數學上具有一定的挑戰性，但作者通過引入一些簡化的例子和圖形化解釋，大大降低瞭理解門檻。我特彆贊賞書中對“拉格朗日乘數法”在非綫性規劃中的應用講解，它巧妙地將有約束的最優化問題轉化為無約束問題，這在許多工程和經濟領域都有著廣泛的應用。書中還引用瞭一些前沿的研究成果和實際案例，使得內容不僅具有理論深度，更緊跟時代發展的步伐。例如，在討論動態規劃時，書中結閤瞭現代物流配送和金融建模的案例，展示瞭動態規劃在處理多階段決策問題上的高效性。這種理論深度與實踐廣度的結閤，使得這本書成為瞭一本既適閤學生學習，也適閤從業人員參考的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點之一在於其對決策分析方法的高度重視。在信息不確定和風險存在的情況下，如何做齣最優決策一直是睏擾管理者的問題，而這本書為我們提供瞭係統性的解決方案。書中關於“決策樹”和“濛特卡洛模擬”的章節，講解得尤為精彩。決策樹部分，作者通過一個新産品開發的案例，詳細演示瞭如何將各種可能的結果及其概率納入考量，並通過計算期望收益，最終做齣理性選擇。這種直觀的決策分析工具，讓我在麵對復雜決策時，有瞭更清晰的思路。而濛特卡洛模擬的應用，則進一步拓展瞭決策的邊界，尤其是在處理那些難以精確量化的風險因素時。書中一個關於投資組閤風險評估的例子，讓我深刻體會到模擬方法在量化不確定性方麵的強大威力。它不僅僅是理論的闡述，更注重引導讀者動手實踐，書中提供瞭相關的計算思路和代碼片段（雖然我還沒有完全嘗試，但這份誠意已足夠讓我欽佩）。