面向21世纪课程教材·信息管理与信息系统专业教材系列：运筹学（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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《运筹学》教材编写组 编

图书标签:

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• 线性规划
• 整数规划
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• 高等教育
• 教材

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302288794

版次：4

商品编码：11089618

包装：平装

丛书名： 面向21世纪课程教材·信息管理与信息系统专业教材系列

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：547

字数：747000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

考研指定教材，内容通俗易懂，解题过程详尽，课后习题有配套的解题指导书

内容简介

　　更多好书推荐，欢迎进入清华大学出版社京东品牌店：

作者简介

　　《运筹学（第4版）》在第三版基础上，吸收了广大读者的意见，做了局部调整和修改。全书共分为绪论、线性规划与目标规划、整数线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、对策论、决策论和启发式方法11篇。
　　《运筹学（第4版）》着重介绍运筹学的基本原理和方法，注重结合经济管理专业实际，具有一定的深度和广度。书中每章后附有习题，便于自学。有些部分的后面增补了“注记”，便于读者了解运筹学各分支的发展趋势。
　　《运筹学（第4版）》可作为高等院校理工科各专业的教材，亦可作为报考研究生的参考书。

内页插图

目录

第1篇 绪论
第1章 运筹学概论
1.1运筹学的简史
1.2运筹学的性质和特点
1.3运筹学的工作步骤
1.4运筹学的模型
1.5运筹学的应用
1.6运筹学的展望
参考资料

第2篇 线性规划与目标规划
第2章 线性规划与单纯形法
2.1线性规划问题及其数学模型
2.2线性规划问题的几何意义
2.3单纯形法
2.4单纯形法的计算步骤
2.5单纯形法的进一步讨论
2.6应用举例
习题
第3章 对偶理论和灵敏度分析
3.1单纯形法的矩阵描述
3.2改进单纯形法的矩阵计算
3.3对偶问题的提出
3.4线性规划的对偶理论
3.5影子价格
3.6对偶单纯形法
3.7灵敏度分析
3.8*参数线性规划
习题
第4章 运输问题
4.1运输问题的数学模型
4.2表上作业法
4.3产销不平衡的运输问题及其求解方法
4.4应用举例
习题
第5章 线性目标规划
5.1目标规划的数学模型
5.2解目标规划的图解法
5.3解目标规划的单纯形法
5.4应用举例
习题
参考资料

第3篇 整数线性规划
第6章 整数线性规划
6.1整数线性规划问题的提出
6.2分支定界解法
6.3割平面解法
6.40·1型整数线性规划
6.5指派问题
习题
参考资料

第4篇 非 线 性 规 划
第7章 *无约束问题
7.1基本概念
7.2一维搜索
7.3无约束极值问题的解法
第8章 *约束极值问题
8.1最优性条件
8.2二次规划
8.3可行方向法
8.4制约函数法
习题
参考资料

第5篇 动 态 规 划
第9章 动态规划的基本方法
9.1多阶段决策过程及实例
9.2动态规划的基本概念和基本方程
9.3动态规划的最优性原理和最优性定理
9.4动态规划和静态规划的关系
习题
第10章 动态规划应用举例
10.1资源分配问题
10.2生产与存储问题
10.3*背包问题
10.4*复合系统工作可靠性问题
10.5排序问题
10.6设备更新问题
10.7*货郎担问题
习题
参考资料

第6篇 图与网络分析
第11章 图与网络优化
11.1图的基本概念
11.2树
11.3最短路问题
11.4网络最大流问题
11.5最小费用最大流问题
11.6中国邮递员问题
习题
参考资料
第12章 网络计划
12.1网络计划图
12.2网络计划图的时间参数计算
12.3时标网络计划图
12.4网络计划的优化
12.5网络计划软件
习题
参考资料

第7篇 排队论
第13章 排队论
13.1基本概念
13.2到达间隔的分布和服务时间的分布
13.3单服务台负指数分布排队系统的分析
13.4多服务台负指数分布排队系统的分析
13.5一般服务时间M/G/1模型
13.6经济分析——系统的最优化
13.7*分析排队系统的随机模拟法
习题

第8篇 存储论
第14章 存储论
14.1存储论的基本概念
14.2确定性存储模型
14.3随机性存储模型
14.4其他类型存储问题
习题
参考资料

第9篇 对策论
第15章 对策论基础
15.1引言
15.2矩阵对策的基本定理
15.3矩阵对策的解法
15.4*其他类型对策简介
习题
参考资料

第10篇 决策论
第16章 单目标决策
16.1决策的分类
16.2决策过程
16.3不确定型的决策
16.4风险决策
16.5效用理论在决策中的应用
16.6决策树
16.7灵敏度分析
习题
参考资料
第17章 多目标决策
17.1引言
17.2基本概念
17.3化多为少的方法
17.4分层序列法
17.5直解求非劣解
17.6多目标线性规划的解法
17.7层次分析法
参考资料

第11篇 启发式方法
第18章 *启发式方法
18.1基本概念
18.2应用及例子
习题
参考资料

*表示可选讲内容

精彩书摘

　　（2）若实际问题要求的不只是整个过程的最优解，而且要求出从各段出发的最优策略和最优值。则在程序中，对每一k段，计算完f（Sk）和xi（Sk）后就可输出，如图中的虚线所示。如不需要输出Sk，可把右边部分框图取消。
　　（3）框图中包含①固定始端和②自由始端两种情况。它们的区别是，左边部分输入数据不同，右边部分在自由始端②情况下，还需多求一次最优值计算。
　　（4）因fk+1（Sk+1）只在计算k段时有用，到k—1段就没用了。故在计算k段时，fk（Sk）都要存人内存，在计算k—1段时，可用fk（Sk）把fk+1（Sk+1）替换掉。函数xk（Sk）在左边部分计算出来后不要用，可送入外存。在右边部分求（xk）需用时，再依k的序列将xk由外存移人内存。
　　（5）在计算fk（Sk）时，Sk在点列上取值，对于不一定在Sk+1的点列中，这时，必须选择适当的内插公式，由fk+1（Sk+1）在点列上的值求它在点Sk+1上的值。
　　逆序解法计算程序框图：①固定始端；②自由始端。
　　最后应指出的是，在这节里运用递推关系逐步求出极值函数f1（s）、…、fn（s）及相应的决策函数x1（S）、…、xn（S），这是一种通过函数值不断的迭代过程，而逐步达到最优值，通常称为函数空间迭代法。这种迭代方法，不仅对像例l那样阶段数为确定有限值的定期多阶段决策过程有效，而且，对在实际问题中，出现的动态规划基本方程，不是一个递推方程，而是为某函数的泛函方程，那种阶段数为有限但不固定的不定期多阶段决策过程或阶段数为无限（或很大）的无期多阶段决策过程也是一种重要的求解方法。还有对解上述两类过程比函数空间迭代法的收敛速度要快些的策略空间迭代法。函数空间迭代法和策略空间迭代法都是动态规划求解不定期或无期的多阶段决策过程的两种重要方法。由于篇幅有限，这里就不介绍了。
　　注 记
　　通过这章的学习，大家看到：任何一个多阶段决策过程的最优化问题，都可以用非线性规划（特殊的为线性规划）模型来描述。从原则上说，一般也可以用非线性规划方法来求解。那么，用动态规划方法有什么优越性呢？
　　（1）易于确定全局最优解。即使指标函数形式较简单，由于约束条件所确定的约束集合往往十分复杂，故应用目前的非线性规划方法求全局最优解是非常困难的。而动态规划方法是一种逐步改善法，它把原问题化成一系列结构相似的最优化子问题，而每个子问题的变量个数比原问题少得多，约束集合也简单得多，故较易于确定全局最优解。特别是，对于一类其指标、状态转移和允许决策集合不能用分析形式表出的过程最优化问题（如非线性整数规划、离散模型），用分析方法无法求出最优解，而用动态规划却很容易。基于这点，目前有相当多的最优化问题，动态规划是求出其全局最优解的唯一方法。
　　（2）能得到一族解，有利于分析结果。非线性规划的方法是对问题的整体求解，是单阶段进行的，它只能得到全过程的解。而动态规划方法是将求解分成多阶段进行，求出的不仅是全过程的解，而且包括所有子过程的一族解。在某些情况下，这些解族正是实际问题所需要的，它有助于分析结果是否有用等，这时，动态规划方法比其他方法更显示出优越性，且大大节省了计算量。
　　（3）能利用经验，提高求解的效率。动态规划方法反映了过程逐段演变的前后联系，较之非线性规划与实际过程联系得更紧密，因而在计算中，能更有效地利用经验，提高求解的效率。如在策略空间迭代法中，初始策略的选取对于选代的收敛速度有很大的影响，故利用经验能帮助选好初始策略。有的问题，不一定要知道最优解的值，而关心的是最优解的结构或过程中某些参数的依赖关系等，这时利用动态规划方法分析较方便。
　　……

前言/序言

　　2010年12月12日在三亚，《运筹学》第三版的老作者们举行了一次聚会，出席者有钱颂迪、郭耀煌、顾基发、甘应爱、胡运权、李梅生和陈秉正。
　　与会者热烈认真讨论了如何修改《运筹学》第三版的议题， 并获得共识：
　　1. 第4版的修改原则。大家一致认为： 要保持本书已形成的风格； 要保持原书框架结构和体系，书的读者对象不变； 章节之间调整按有增有减办法处理； 要与时俱进，要适当体现当下的管理理念等。
　　2. 这次修改的总要求： 消除概念的、文字的、计算的、印刷的错误； 更换不合适的例子； 精炼文字，表述要正确，经得起推敲。
　　3. 这次修改以原作者为主，根据各作者健康状况，量力而行； 并且议论了今后“接力棒”修改模式问题； 先在第4版的修改时吸收个别新成员参加。
　　4. 李梅生邀请邓成樑负责修改他那部分书稿； 杜纲负责修改李维铮那部分书稿。
　　5. 充实绪论部分内容； 补充线性规划部分内容： 建立线性规划问题模型的三个重要假设； 对影子价格的经济意义作了较全面的修改等。
　　6. 大家回顾了本教材从1980年开始建立起彼此之间的合作和友谊，和获得清华大学出版社的持久的支持，以及深深怀念已故老作者李德、李维铮、郑大本所做出的贡献。
　　7. 感谢多年来广大读者和老师们对本教材的关心和支持，特别感谢东北大学工商管理学院张川老师，同济大学王明照老师对本教材的修改提出的具体意见。
　　参加本次修订的作者为：
　　1. 绪论顾基发（中国科学院系统科学研究所）
　　2. 线性规划与目标规划　 钱颂迪（南京航天管理干部学院）
　　胡运权（哈尔滨工业大学）
　　3. 整数线性规划李维铮、杜纲（天津大学）
　　4. 非线性规划郭耀煌（西南交通大学）
　　5. 动态规划甘应爱（华中科技大学）
　　6. 图与网络分析
　　第11章田丰（中国科学院系统科学研究所）
　　第12章钱颂迪
　　7. 排队论李维铮、杜纲
　　8. 存储论李梅生、邓成樑 （华中科技大学）
　　9. 对策论陈秉正（清华大学）
　　10. 决策论
　　第16章钱颂迪、顾基发
　　第17章顾基发
　　11. 启发式方法郭耀煌
　　本书如有不妥之处，敬请广大读者批评指正。
　　钱颂迪2012.4

运筹学（第4版） 本书作为“面向21世纪课程教材·信息管理与信息系统专业教材系列”中的一员，旨在为读者提供一个全面且深入的运筹学知识体系。本书秉承理论与实践相结合的原则，力求在概念阐述、模型构建、算法介绍及应用分析等方面达到精益求精，以期帮助读者掌握解决复杂决策问题的科学方法和技术。 核心内容概述： 本书内容涵盖了运筹学领域的核心分支，结构清晰，逻辑严谨。 第一部分：绪论与基础 运筹学的概念与发展： 详细阐述了运筹学的起源、发展历程及其在现代社会中的重要作用。我们将探讨运筹学如何从军事和工业领域的实际问题出发，演变成一门跨学科的科学，为各行各业提供决策支持。 数学模型： 深入剖析数学模型在运筹学中的地位和作用，介绍建立和应用数学模型的步骤与方法。读者将学习如何将实际问题抽象为数学语言，为后续的分析和求解奠定基础。 线性规划（Linear Programming, LP）： 作为运筹学的基石，线性规划部分进行了详尽的讲解。我们将从基本概念入手，介绍线性规划模型的基本形式、可行域、最优解等。 图解法与单纯形法： 详细介绍求解线性规划问题的图解法（适用于低维问题）和更为普适的单纯形法。单纯形法的原理、步骤、变形以及如何处理退化、无界和无可行解等情况都会得到充分的阐释。 对偶理论与对偶单纯形法： 深入探讨线性规划的对偶问题，揭示原问题与对偶问题之间的内在联系。对偶理论不仅有助于深化对最优解的理解，还为求解某些特殊类型的线性规划问题提供了新的途径。对偶单纯形法的推导与应用也将详细介绍。 灵敏度分析： 讲解如何分析模型参数变化对最优解的影响，这对于实际决策至关重要。读者将学习如何评估资源价格、技术系数等变化可能带来的后果。 整数规划（Integer Programming, IP）： 针对需要变量取整数值的实际问题，本书介绍了整数规划的基本概念和求解方法，包括割平面法、分支定界法等。 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）： 探讨目标函数或约束条件中包含非线性项的问题，介绍KKT条件等求解非线性规划的理论基础和常用算法。 第二部分：网络优化 图与网络： 介绍图论的基本概念，如节点、弧、路径、回路等，为后续的网络模型打下基础。 最小生成树问题： 讲解如何在一个连通图中找到一个包含所有节点的成本最小的树。 最短路径问题： 介绍求解单源最短路径（如Dijkstra算法）和所有点对最短路径（如Floyd-Warshall算法）的经典算法。 最大流问题： 探讨网络中从源点到汇点的最大流量问题，介绍Ford-Fulkerson算法及其改进算法。 最小费用最大流问题： 结合了最大流和最小费用的概念，讲解如何在满足流量需求的同时最小化总成本。 网络流的各类应用： 结合实际案例，展示网络流模型在资源分配、交通运输、生产调度等领域的应用。 第三部分：动态规划 动态规划思想与基本要素： 深入讲解动态规划的核心思想，即“最优子结构”和“重叠子问题”，以及如何将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题。 阶段、状态、决策、策略与最优值函数： 详细介绍动态规划的构成要素，帮助读者理解如何构建动态规划模型。 动态规划的求解步骤： 演示如何从初始状态开始，通过一系列决策，最终达到终止状态，并求得最优解。 经典动态规划问题： 包含背包问题、最长公共子序列问题、旅行商问题（其最优解求解通常归结为动态规划）等经典案例，展示动态规划在序列决策、组合优化等问题上的强大威力。 第四部分：排队论 排队论的基本概念： 介绍排队系统的构成要素，如到达过程、服务过程、队列规则、服务台等。 马尔可夫链： 讲解马尔可夫链的性质及其在描述排队系统状态转移中的应用。 基本排队模型： 重点介绍M/M/1、M/M/c、M/G/1等常见排队模型，推导其性能指标，如平均队长、平均等待时间、系统利用率等。 排队论的应用： 阐述排队论在通信网络、呼叫中心、生产流水线、交通管理等领域的实际应用，指导读者如何通过分析排队系统来优化资源配置和提升服务效率。 第五部分：决策分析 不确定性决策： 探讨在信息不完整或结果不确定的情况下如何进行决策，介绍风险决策和不确定性决策的常用准则，如最大最小准则、最小最大后悔准则、拉普拉斯准则等。 决策树： 学习如何构建决策树来直观地表示和分析一系列决策和可能发生的事件，计算期望收益和风险。 效用理论： 介绍效用函数在量化决策者风险偏好方面的作用，以及如何利用效用理论进行更理性的决策。 第六部分：其他运筹学方法 模拟技术： 介绍系统仿真的概念、方法和应用，尤其是在难以用解析方法解决的复杂系统分析中。 模糊决策： 探讨在信息模糊、不精确的情况下如何进行决策，介绍模糊集和模糊逻辑在决策分析中的应用。 组合优化： 简要介绍组合优化问题的特点和求解思路，与之前的整数规划和网络优化形成呼应。 本书特色： 理论体系完整： 涵盖了运筹学的主要分支，为读者构建了扎实的理论基础。 模型构建与求解并重： 不仅介绍理论模型，更注重实际问题的建模过程和求解算法的运用。 丰富的案例分析： 结合信息管理与信息系统专业的特点，提供了大量贴近实际的案例，帮助读者理解理论知识的应用。 循序渐进的学习路径： 内容从基础概念逐步深入到复杂模型，适合不同层次的读者学习。 强调实际应用： 旨在培养读者运用运筹学方法解决实际管理问题的能力。 本书适合高等院校信息管理与信息系统、计算机科学与技术、工业工程、工商管理等专业本科生和研究生使用，也可作为相关领域研究人员和从业人员的参考书。通过学习本书，读者将能够系统地掌握运筹学的基本理论和方法，并将其应用于分析和解决现实世界中的各种复杂问题，提升决策的科学性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

《运筹学（第4版）》的语言风格，可以说是一种“润物细无声”的教学方式。作者并没有刻意使用晦涩难懂的专业术语，而是用一种通俗易懂的方式，将复杂的概念娓娓道来。即使是一些高难度的数学推导，作者也会用大量的图示和文字解释来辅助说明，确保读者能够理解其背后的逻辑。这种细致的讲解，对于像我这样非数学专业背景出身的学生来说，尤其重要。我能够感受到作者在编写这本书时，确实是站在读者的角度去思考的，努力降低学习的门槛。同时，书中穿插的一些历史背景和名人轶事，也为原本枯燥的理论知识增添了不少趣味性。我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索和学习。这种愉快的学习体验，让我对运筹学产生了浓厚的兴趣，也更加坚定了我在信息管理与信息系统领域深入发展的决心。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《运筹学（第4版）》纯属偶然，当时在图书馆的书架上闲逛，就被它醒目的书名吸引了。作为一名对信息管理与信息系统领域充满好奇的学生，我一直觉得理论知识的扎实是未来职业发展的基石。而“运筹学”，这个听起来颇为高深的词汇，总让我联想到那些精密计算、优化决策的场景，似乎与信息系统的构建和管理有着千丝万缕的联系。翻开书的扉页，那句“面向21世纪课程教材”的字样，更是给我增添了几分信心，预感它能为我揭示这个时代的智慧密码。虽然我尚未深入阅读，但仅仅是封面传递出的专业感和前瞻性，就已经让我对未来的学习充满了期待。我设想，这本书一定包含了大量的模型、算法和案例，能够帮助我理解如何在复杂的信息环境中，通过科学的手段找到最佳的解决方案。我特别希望能从中学习到如何进行资源分配、生产调度、库存管理等实际问题，这些都是信息系统在现实世界中扮演重要角色的关键环节。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我在运筹学的迷宫中找到方向，为我未来的学习和实践打下坚实的基础。这本书的编排和内容，是否能够很好地衔接我现有的知识体系，是否能够引导我从零开始构建运筹学的知识框架，都是我接下来非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发，在于它让我看到了数学和管理之间奇妙的联系。在学习《运筹学（第4版）》之前，我总是觉得数学和管理是两个相对独立的领域，前者偏向理论，后者偏向实践。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它让我明白，数学，尤其是运筹学，是连接理论与实践的桥梁。通过构建数学模型，我们可以将复杂的管理问题进行量化和抽象，从而运用科学的算法找到最优的解决方案。书中对各种优化模型，如线性规划、整数规划、动态规划等的介绍，都让我看到了数学在解决实际管理问题中的强大威力。我尤其对书中关于“建模”的讲解印象深刻，它让我认识到，一个好的模型，能够极大地简化问题，并指导我们做出更明智的决策。这对于我将来在信息管理与信息系统领域，如何更好地设计和优化系统，具有极其重要的指导意义。这本书不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我一种全新的思考方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的一点，是其将理论知识与实践应用紧密结合的方式。在我看来，一本好的教材，不应该仅仅是理论的堆砌，更应该能够引导读者将所学知识应用于实际。而《运筹学（第4版）》在这方面做得非常出色。书中大量的案例分析，涵盖了生产制造、物流配送、金融投资、医疗服务等多个领域，这些案例的选取都非常具有代表性。例如，书中关于供应链优化的案例，详细地展示了如何运用运筹学的方法来降低成本、提高效率。它不仅仅列出了模型和算法，还分析了模型背后的逻辑，以及算法的实际运行效果。这让我能够更直观地理解，运筹学在信息管理与信息系统领域的实际价值。此外，书中还介绍了一些常用的运筹学软件，并提供了相应的操作指南，这无疑为我未来的实践操作提供了极大的便利。我期待着能够将书中学习到的模型和方法，运用到我的课程设计和毕业设计中，去解决一些真实世界中的管理问题。

评分☆☆☆☆☆

翻开《运筹学（第4版）》的第一章，我立刻被其严谨的逻辑和清晰的论述所折服。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从一个日常生活中常见的优化问题入手，循序渐进地引导读者理解运筹学的概念和意义。例如，书中对“最优解”的定义，以及如何通过数学模型来刻画现实问题，都写得非常透彻。我印象特别深刻的是，作者在介绍线性规划模型时，用了生动形象的比喻，将决策变量、目标函数和约束条件一一对应到实际场景中，这让我这个初学者也能够轻松理解。而且，书中不仅仅停留在理论层面，还穿插了许多经典的案例分析，比如如何用线性规划来解决生产计划问题，如何用图论来优化物流配送路线。这些案例的真实性和实用性，极大地激发了我的学习兴趣。我开始意识到，运筹学并非高高在上的理论，而是实实在在能够解决现实问题、提升效率的强大工具。本书的语言风格也相当平实，没有过多的专业术语堆砌，这对于我这样的新手来说，简直是福音。我相信，通过这本书的学习，我不仅能掌握运筹学的基本原理，更能培养出一种用数学思维去分析和解决问题的能力，这对于我未来的信息管理与信息系统专业的学习，无疑是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的，是《运筹学（第4版）》中对于“选择”和“优化”的深刻探讨。它不仅仅是教授解决问题的技巧，更重要的是培养一种优化的思维方式。在信息管理与信息系统领域，我们经常面临着各种选择，例如如何分配有限的IT资源，如何设计最高效的数据处理流程，如何为用户提供最个性化的服务。而运筹学，正是为这些选择提供科学依据的学科。书中通过各种模型和算法，教会我们如何在有限的约束条件下，找到最优的解决方案。例如，在讲解网络流问题时，作者就展示了如何用最小割最大流定理来解决资源分配和流量调度的问题。这些概念虽然听起来抽象，但在实际应用中却能带来巨大的价值。这本书让我深刻地认识到，数据分析和模型构建，是信息系统优化和决策支持的关键。它不仅仅是枯燥的数学游戏，而是真正能够提升管理效率、创造商业价值的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《运筹学（第4版）》是一本非常值得推荐的教材。它不仅在内容上全面系统，涵盖了运筹学的主要分支，而且在编排上逻辑清晰，讲解深入浅出。我尤其欣赏书中对于理论与实践结合的重视，大量的案例分析和软件介绍，为读者提供了将所学知识应用于实际的指导。对于信息管理与信息系统专业的学生来说，这本书无疑是一本不可多得的学习资料。它能够帮助我们建立起扎实的运筹学基础，培养科学的决策思维，提升解决复杂问题的能力。我相信，通过对这本书的学习，我能够更好地理解信息系统在实际应用中的价值，也能够为未来的职业发展打下坚实的基础。我非常期待在接下来的学习中，能够更加深入地探索这本书的奥秘，并将所学知识融会贯通，真正做到学以致用。

评分☆☆☆☆☆

阅读《运筹学（第4版）》的过程中，我发现本书在数学建模方面着墨颇多，这正是我所需要的。信息管理与信息系统专业的核心，就在于如何将信息技术与管理科学相结合，而运筹学恰好是连接这两者的桥梁。书中对于如何将实际问题抽象成数学模型，进行了非常细致的讲解。从问题的识别、参数的定义、决策变量的设定，到目标函数的构建和约束条件的表述，每一步都清晰明了。我特别赞赏作者在介绍非线性规划和整数规划时，能够结合具体的应用场景，例如投资组合优化、生产能力规划等，让抽象的模型变得触手可及。书中对各种求解算法的介绍，也让我大开眼界。从单纯形法到各种启发式算法，作者都给出了直观的解释和算法流程。尽管有些算法的数学推导我还未能完全理解，但我已经能够感受到它们在解决复杂问题时的强大威力。这本书让我明白，掌握数学建模的能力，是运用运筹学解决实际问题的关键。我期待着在后续的学习中，能够更加熟练地运用书中介绍的模型和算法，去解决信息管理与信息系统领域中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

《运筹学（第4版）》的阅读体验，可以用“循序渐进，厚积薄发”来形容。开篇章节的引入非常平缓，让初学者能够轻松入门，逐步建立起对运筹学的基本认识。但随着章节的深入，内容的难度也在逐步提升，开始涉及更为复杂的模型和算法。例如，在讲到动态规划时，书中通过一系列的例子，逐步引导读者理解其递归思想和最优子结构性质。虽然在理解一些复杂的推导时，我需要反复阅读和思考，但作者的讲解方式，总是能够提供清晰的思路和逻辑链条，让我逐步克服困难。本书的章节安排也十分合理，每个章节都围绕着一个核心主题展开，并且章节之间有着良好的衔接。我尤其喜欢书中在每章末尾设置的习题，这些习题不仅能够巩固所学知识，还能帮助我发现自己理解上的盲点。通过不断地练习和反思，我感觉自己的运筹学功底在一点点地夯实。

评分☆☆☆☆☆

《运筹学（第4版）》在介绍完基础模型和算法之后，逐渐深入到了更具挑战性的主题，例如多目标决策和不确定性决策。这一点让我非常惊喜，因为在实际的信息管理与信息系统应用中，很多问题往往不是单一目标，也不是完全确定的。书中对多目标线性规划的讲解，通过Pareto最优解的概念，让我理解了如何在多个相互冲突的目标之间进行权衡。而对于不确定性决策，例如在风险条件下进行资源配置，书中引入的决策树和马尔可夫链等工具，为我打开了新的思路。我尤其对书中关于风险分析的章节印象深刻，它教会了我如何量化不确定性，以及如何在不确定的环境中做出更理性的决策。这对于我们在信息系统规划和项目管理中，面临各种未知风险时，具有非常重要的指导意义。本书的深度和广度，都超出了我的预期。它不仅仅是一本介绍运筹学知识的书籍，更是一本培养决策思维和分析能力的宝典。我感觉自己正在逐步建立起一套完整的、系统化的解决问题的框架。

评分☆☆☆☆☆

学校指定教程 应该不错

评分☆☆☆☆☆

书是好书，就是快递不正经，磕碰的很严重。。。。

评分☆☆☆☆☆

也是后来一起买的，挺专业的书

评分☆☆☆☆☆

书本挺大本的

评分☆☆☆☆☆

还好吧。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

同上。我只是来评价一单的。还不错。

评分☆☆☆☆☆

运筹学教材中，应该算是国内最好的一个版本。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，是正版，很喜欢，很合适

评分☆☆☆☆☆

宝贝很赞，物流给力