运筹学基础（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

张莹 著

图书标签:

• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 线性规划
• 整数规划
• 动态规划
• 图论
• 排队论
• 决策分析
• 仿真

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302209751

版次：2

商品编码：11405182

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-05-01

用纸：胶版纸

页数：379

字数：612000

正文语种：中文

内容简介

　　《运筹学基础（第二版）》是张莹教授讲授28年运筹学后编写而成。书中系统介绍了线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、决策论、对策论、存储论、排队论等运筹学十大分支，包括各种确定型数学模型、随机型数学模型以及百余种实用的最优化算法，配有136个例题（含各行各业的应用实例）。各分支后均有习题，书末附有运筹学课程学生自选题研究指导书。
　　《运筹学基础（第二版）》基本概念清晰、基本理论深入浅出，内容全面，实用性强，易于自学，可作高等院校的运筹学通用教材，也可供自学使用。

内页插图

目录

绪论
第一部分 线性规划
第1章 线性规划的基本性质
1.1 线性规划的数学模型
1.2 图解法
1.3 线性规划的基本概念和基本定理
第2章 单纯形法
2.1 单纯形法原理
2.2 单纯形法的表格形式
2.3 大M法和两阶段法
2.4 退化问题
2.5 改进单纯形法
第3章 线性规划的对偶原理
3.1 线性规划的对偶问题
3.2 对偶问题的基本性质和基本定理
3.3 对偶单纯形法
3.4 灵敏度分析
第4章 应用实例
4.1 产销平衡的运输问题
4.2 套裁下料问题
4.3 汽油混合问题
4.4 购买汽车问题
4.5 产品加工问题
4.6 投资计划问题
4.7 企业年度生产计划问题
4.8 企业年度生产计划的按月分配问题
4.9 合金添加的优化问题
4.10 露天矿车流规划的数学模型及其可行性检验标准
习题一

第二部分 整数规划
第5章 整数规划
5.1 分枝定界法
5.2 割平面法
5.3 求解0-1规划的隐枚举法
5.4 求解指派问题的匈牙利法
习题二

第三部分 目标规划
第6章 目标规划
6.1 目标规划的基本概念和数学模型
6.2 线性目标规划的图解法
6.3 线性目标规划的序贯式算法
6.4 求解线性目标规划的单纯形法
习题三

第四部分 非线性规划
第7章 非线性规划的基本概念和基本理论
7.1 非线性规划的数学模型和基本概念
7.2 凸函数和凸规划
7.3 无约束问题的极值条件
7.4 下降迭代算法
第8章 单变量函数的寻优方法
8.1 黄金分割法
8.2 牛顿法
8.3 抛物线逼近法
8.4 外推内插法
第9章 无约束条件下多变量函数的寻优方法
9.1 变量轮换法
9.2 单纯形搜索法
9.3 最速下降法
9.4 牛顿法
9.5 共轭梯度法
9.6 变尺度法
第10章 约束条件下多变量函数的寻优方法
10.1 约束极值问题的最优性条件
10.2 近似规划法
10.3 可行方向法
10.4 罚函数法
10.5 乘子法
10.6 复合形搜索法
习题四

第五部分 动态规划
第11章 动态规划的基本概念和基本理论
11.1 多阶段决策过程最优化问题举例
11.2 动态规划的基本概念和模型构成
11.3 基本理论和基本方程
第12章 确定性决策过程
12.1 生产与存储问题
12.2 资源分配问题
12.3 多维变量问题
12.4 不定期最短路径问题
12.5 动态规划方法的优点与限制
习题五

第六部分 图与网络分析
第13章 图与网络分析
13.1 图与网络的基本知识
13.2 最短路问题
13.3 最大流问题
13.4 最小费用最大流问题
习题六

第七部分 决策论
第14章 决策论
14.1 决策问题三要素及分类
14.2 风险型决策
14.3 效用理论
14.4 不确定型决策
习题七

第八部分对策论
第15章 对策论
15.1 对策问题三要素及分类
15.2 矩阵对策
15.3 其他对策
习题八

第九部分 存储论
第16章 存储论
16.1 存储问题三要素及分类
16.2 确定型存储模型
16.3 随机型存储模型
习题九

第十部分 排队论
第17章 排队论
17.1 排队系统的基本知识
17.2 常用概率分布与生灭过程
17.3 单服务台、负指数分布的排队系统
17.4 多服务台、负指数分布的排队系统
17.5 一般服务时间的排队系统
17.6 排队系统的模拟与优化
习题十

附录 学生自选题研究
附录一 运筹学课程学生自选题研究指导书
附录二 历届运筹学课程学生自选题研究题目100例
参考文献

好的，这是一本关于应用数学与工程优化的综合性教材的简介，旨在为读者提供坚实的理论基础和广泛的实践应用视野，其内容不涉及《运筹学基础（第二版）》的具体章节或特定知识点。 --- 《现代优化理论与工程应用：从线性规划到智能算法》 图书简介 本书深入剖析了现代优化理论的精髓，并系统地阐述了这些理论在工程、经济、管理乃至数据科学等多个领域中的前沿应用。全书结构严谨，内容覆盖面广，旨在构建读者从基础数学建模到复杂系统求解的完整知识体系。本书不仅注重数学原理的严密性，更强调算法的工程实现与实际问题解决能力的培养。 第一部分：优化问题的数学基础与建模 本部分着重于为后续的算法探讨奠定坚实的数学基础，并教授如何将现实世界的复杂问题转化为可求解的数学模型。 1. 基础分析与凸集理论： 我们从微积分和线性代数的基础知识出发，快速回顾必要的分析工具。核心内容聚焦于凸集、凸函数以及超平面等关键概念。详细讨论了凸优化问题的特性——局部最优解即为全局最优解的理论依据，这对理解后续迭代算法的收敛性至关重要。 2. 优化问题的标准形式与分类： 系统介绍了优化问题的标准数学表达形式，包括目标函数、约束条件（等式和不等式）的定义。对不同类型的优化问题进行了详尽的分类，例如无约束与有约束问题、连续与离散问题、线性与非线性问题。特别是对二次规划（QP）和半定规划（SDP）的初步介绍，为进入更高级的非线性优化打下基础。 3. 约束优化问题的建模技术： 重点讲解如何将实际工程挑战，如资源分配、工艺流程设计、结构强度约束等，精确地转化为数学模型。引入拉格朗日乘子法的基础概念，用以处理等式约束条件下的极值点寻找方法。本章强调模型选择的合理性与鲁棒性，确保模型能够真实反映物理或经济现实。 第二部分：经典优化算法的深入探讨 本部分是本书的核心，全面覆盖了求解各类优化问题的经典算法，从精确解法到迭代搜索策略。 1. 无约束优化方法： 对梯度下降法（包括动量与自适应学习率变体，如Adam的理论基础）进行了详尽的分析。重点研究了牛顿法、拟牛顿法（如BFGS、DFP算法）的原理、收敛速度分析及其在实际计算中的效率权衡。此外，还包括了收敛性保证的理论证明和终止准则的设定。 2. 等式约束和不等式约束的精确求解： 深入讲解了处理约束问题的两大支柱：KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker条件）的完备性阐述及其在判断最优性中的作用。详细介绍了内点法（Interior-Point Methods），特别是针对大型线性规划和凸二次规划问题，从障碍函数构建到牛顿步计算的每一步实现细节。 3. 线性规划的求解： 详细阐述了单纯形法（Simplex Method）的代数基础、基变量的确定、以及最优解的迭代路径。同时，对内点法在处理大规模线性规划问题中的优势和大规模矩阵运算的优化策略进行了专门讨论。 4. 离散优化与组合优化基础： 区别于连续优化，本章探讨了变量取整数或离散值的优化问题。涵盖了分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）的基本思想和应用场景，尤其是在调度和网络流问题中的应用。 第三部分：非线性与全局优化策略 本部分超越了局部最优的范畴，探索了求解非凸问题和全局最优解的现代技术。 1. 非线性优化的高级技术： 聚焦于海森矩阵计算困难或无法计算时的替代方案。探讨了拟牛顿法的约束版本和序列二次规划（SQP）方法，SQP如何通过迭代求解局部二次规划子问题来逼近非线性约束最优解的精确过程。 2. 启发式与元启发式算法： 针对NP难问题和目标函数高度非凸的情况，系统介绍了智能搜索算法。内容包括： 模拟退火（Simulated Annealing）： 基于物理退火过程的概率接受准则。 遗传算法（Genetic Algorithms）： 种群初始化、交叉、变异操作的数学模型。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 群体智能的数学描述及其在多模态搜索中的应用。 禁忌搜索（Tabu Search）： 如何通过记忆机制跳出局部最优。 3. 全局优化方法： 介绍保证找到全局最优解的确定性方法，例如分支与定界法在非线性问题中的扩展，以及基于空间分割的空间搜索算法（如分枝和减枝法）。 第四部分：优化在工程领域的实际应用与案例研究 本部分将理论与实践紧密结合，通过详细的案例展示优化技术解决实际工程问题的能力。 1. 鲁棒优化与不确定性下的决策： 讨论了当输入参数存在不确定性时，如何设计既满足期望性能又对误差具有抵抗力的优化模型。介绍鲁棒优化（Robust Optimization）的基本框架，包括对不确定性集的定义和处理方法。 2. 随机优化方法： 针对具有随机变量的优化问题，系统介绍了两阶段随机规划和多场景规划的建模与求解方法，特别是如何通过增加场景数量来提高解的可靠性。 3. 现代工程案例解析： 大型结构优化设计： 讲解如何将有限元分析结果嵌入到优化循环中，进行轻量化设计。 电力系统优化调度： 探讨如何利用优化技术求解发电计划和潮流控制问题，考虑运行约束和成本最小化。 数据拟合与机器学习中的优化： 阐述了损失函数最小化在回归、分类任务中的作用，并将梯度下降法等优化算法在深度学习框架中的应用进行了原理层面的解析。 附录：计算工具与软件实现 本书的附录提供了使用主流科学计算平台（如Python的SciPy/CVXPY库，或MATLAB的优化工具箱）实现上述算法的入门指南和关键代码片段。强调了模型求解过程中的数值稳定性、计算效率考量以及结果验证的重要性。 目标读者： 本书适合高等院校高年级本科生、研究生以及从事工程设计、运筹管理、金融工程和人工智能领域的专业技术人员阅读。要求读者具备微积分、线性代数的基础知识。 ---

评分☆☆☆☆☆

第五段评价 《运筹学基础（第二版）》这本书，真的让我对“基础”二字有了新的理解。它不像我之前看的一些入门书籍那样，只是简单罗列一些概念和公式，而是真正地深入浅出，将运筹学的精髓展现出来。书中关于项目管理中的关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）的讲解，非常详尽，让我彻底理解了如何通过网络图来规划和控制项目的进度，以及如何评估项目风险。作者在讲解这些内容时，始终紧扣实际应用，给出的例子也都非常贴近工程实践，这对于我这种有实际项目经验的人来说，共鸣感特别强。书中的一些关于多目标决策和不确定性下的决策方法，更是让我眼前一亮，原来在复杂的现实世界中，运筹学提供了如此丰富的工具来应对模糊和不确定的情况。作者的叙述风格非常沉稳大气，但又不失亲切，读起来感觉就像是与一位经验丰富的导师在交流。这本书不仅仅是一本教科书，更是一部关于如何系统性地思考和解决问题的智慧结晶，它为我提供了一个强大的分析工具箱，让我能够以更科学、更高效的方式来应对工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价 坦白说，我拿到《运筹学基础（第二版）》时，内心是有些忐忑的，毕竟“运筹学”这个词听起来就与数学和复杂模型紧密相连，总觉得会是一本让人望而却步的书。但事实证明，我的担忧完全是多余的。作者以一种非常易懂的方式，将复杂的运筹学概念拆解开来，仿佛是用最简单的语言讲述最深刻的道理。在讲解整数规划的部分，我以前总觉得这类问题难以建模，但书中通过几个精心设计的案例，让我看到了如何将实际的约束条件转化为数学模型，并最终求解。而且，书里并没有一股脑地罗列各种算法，而是有选择性地介绍最核心、最常用的方法，并深入剖析其原理。作者非常注重概念的引入和过渡，每一章的内容都能自然地衔接上一章，让整个学习过程流畅且有条理。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我在不知不觉中就掌握了运筹学的基本思想和工具。这本书给我的感觉是，它不仅教授知识，更培养一种解决问题的思维方式，让我对如何系统性地分析和解决复杂问题有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价 作为一名在供应链领域摸爬滚打多年的从业者，我对运筹学的重要性深有体会。这次偶然翻阅了《运筹学基础（第二版）》，可以说是一次意料之外的惊喜。书中对于网络优化、排队论等章节的讲解，比我之前接触的任何资料都要透彻和深入。作者在介绍这些模型时，不仅仅是给出了公式和算法，更重要的是阐述了它们背后的逻辑和适用场景，这对于理解模型的局限性和优势至关重要。我尤其欣赏作者在讨论动态规划时，对状态转移和最优子结构这两个核心概念的精辟剖析，这使得原本抽象的概念变得形象生动，让我茅塞顿开。书中的数学推导严谨而又不失可读性，对于我这种并非数学专业出身的人来说，能够理解其中的精髓，着实不易。这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够更好地理解和分析供应链中的各种复杂问题，例如库存管理、运输路线优化等等。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走向更高级的运筹学应用。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价 作为一名刚刚接触运筹学领域的研究生，我非常幸运能够遇到《运筹学基础（第二版）》这本书。它为我打下了坚实的基础，让我在后续的学习和研究中少走了许多弯路。书中对于各种优化模型的分类和比较，清晰地梳理了不同模型之间的关系和适用范围，这对我理解这个领域庞大的知识体系非常有帮助。我特别喜欢作者在介绍无约束最优化和约束最优化时，对各种方法的优缺点以及适用条件的细致分析。这不仅仅是技术的介绍，更是策略性的指导，让我明白在面对不同问题时，应该如何选择最合适的工具。书中的数学推导严谨而又充分，每一个公式的推导过程都清晰明了，让我能够深入理解公式背后的数学原理，而不是仅仅停留在表面记忆。此外，书中还穿插了一些关于运筹学发展历史和实际应用的案例，这让我对这个学科的价值和潜力有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。这本书绝对是我研究生生涯中不可多得的学习宝典。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价 拿到这本《运筹学基础（第二版）》的时候，我抱着试试看的心态，毕竟之前对运筹学这个概念只停留在模糊的了解阶段。打开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述所吸引。书中的例子贴近实际，让我这种初学者也能很容易理解那些看似高深的数学模型是如何应用于解决现实问题的。尤其是关于线性规划的部分，作者循序渐进地讲解，从模型建立到图解法、单纯形法，每一个步骤都讲解得细致入微，并且配以大量的例题，让我不仅理解了原理，更能动手去解决问题。它不像很多教科书那样枯燥乏味，而是通过生动的语言和实例，将运筹学的魅力展现得淋漓尽致。我特别喜欢作者在讲解某个方法时，会先简要回顾相关背景知识，再引出新概念，这种结构让我的知识能够融会贯通，而不是孤立地记忆。读完前几章，我感觉自己对决策优化、资源分配这些概念有了全新的认识，也开始思考如何在我的工作和生活中运用这些工具。这是一本真正能激发学习兴趣的书，也为我打开了通往运筹学世界的一扇大门。