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运筹学，ISBN：9787040101577，作者：刁在筠[等]编
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读后感
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用户评价
这本书的排版和印刷质量实在不敢恭维，纸张泛着廉价的灰白色，油墨味很重，每次翻阅都像是在进行一次对嗅觉的挑战。更令人抓狂的是，公式的编号似乎存在一些混乱，我经常发现一个章节中间的某个定理引用了后面章节的公式编号，这极大地干扰了阅读的连贯性。在讲解网络流问题时，作者似乎更热衷于展示各种定理的严密证明，而不是提供一些直观的几何解释。比如，最大流最小割定理的证明部分，引用了非常多晦涩难懂的集合论语言，读完一遍之后，我仍然不清楚为什么在实际的交通规划中，找出瓶颈的“割”到底意味着什么。随书附带的光盘（如果还有人使用光盘的话）也早就过时了，里面那些用早期编程语言编写的演示程序，在现代的操作系统上根本无法运行，这让期待通过代码来加深理解的学习者大失所望。对于自学者而言，书中提供的习题往往只是对公式的简单套用，很少有需要综合运用多个章节知识的综合性案例，使得知识点之间难以形成有机的联系，读完感觉像是在积累一堆孤立的知识碎片，而非构建起一个完整的知识体系。
评分我得承认，这本书在某些特定领域的覆盖深度是相当可观的，尤其是在整数规划和动态规划的理论基础部分，作者的功力可见一斑。他对拉格朗日松弛法（Lagrangian Relaxation）的介绍，可以说是市面上为数不多的详尽阐述之一，它不仅给出了算法步骤，还深入探讨了对偶问题的性质，这一点对于研究生阶段的研究工作者来说，具有很高的参考价值。但是，这种深度是以牺牲广度为代价的。例如，对于现代运筹学中越来越重要的启发式算法和元启发式算法（如遗传算法、模拟退火等），这本书几乎没有涉及，或者只是在尾声部分草草提及了一两页，完全没有展现出这些方法在处理大规模、非结构化问题时的强大威力。我更希望看到的是，如何将这些优化技术与实际的计算机科学工具结合起来，例如如何使用Python库来实现一个小型排程系统，而不是停留在纯粹的数学建模层面。全书的案例都倾向于二三十年前的经典问题，比如空难调度、钢厂切割等，这些案例虽然是基石，但对于期望了解前沿应用（如云计算资源分配、精准医疗方案制定）的读者来说，显得年代感太强，缺乏时代气息和实战意义。
评分这本书的语言风格极其正式，充满了学术性的克制与疏离感。作者似乎更像一个冰冷的数学家，而非一位热情的教育者。在解释一些核心概念时，他习惯于使用“显然”、“不难看出”、“我们定义”这类表述，这对于那些需要反复确认每一步逻辑的读者来说，无疑是一种挑战。许多关键的跳转和结论的得出，中间缺少了必要的“铺垫”和“引导”，常常让人感觉像是被硬生生地推到了山顶，还没来得及喘口气，就已经要面对下一个陡峭的悬崖。我特别注意到，在关于灵敏度分析的讨论中，作者仅仅展示了如何计算影子价格的变化，却很少去解释在企业决策中，一个影子价格从5元变为7元，对采购部门的实际影响究竟意味着什么，或者说，管理层应该如何基于这个变化来调整生产计划。整本书读下来，我的感觉是“知其然，但更知其所以然的少”，它教授了工具，却没有教会如何真正地使用这个工具去影响现实世界。它的价值更多体现在提供一个坚实的数学基础，而非一套立即可用的管理手册。
评分这本定价不菲的教材，拿到手里沉甸甸的，光是这厚度就让人对它寄予厚望。封面设计得比较朴素，大概是想突出内容的严谨性吧。我初次翻阅，感觉像是进入了一个充满数学符号和复杂模型的迷宫。开篇的绪论部分，作者用了大量的篇幅来界定“运筹学”的范畴，试图从哲学层面探讨决策制定的最优性问题，这部分内容着实有些晦涩难懂，大量的引用和术语堆砌，让一个初学者感到望而却步。比如，关于随机过程的引入，作者似乎默认读者已经对马尔可夫链有着相当的理解，相关的背景知识介绍几乎没有，直接就跳跃到了应用实例。我花了大量时间去啃那些定义，试图理解线性规划中的“可行域”和“目标函数”到底是如何在实际的供应链管理中被构建起来的。遗憾的是，理论的阐述似乎总是在高空中漂浮，与具体的工程实践之间总隔着一层薄雾，让人抓不住重点。尽管如此，书中关于单纯形法的推导过程还是写得比较详尽，每一步的矩阵运算都标注得清清楚楚，这对于动手能力强的人来说或许是福音，但对于我这种更偏向直觉理解的学习者来说，纯粹的代数推导显得枯燥乏味，读起来更像是在解一道道抽象的数学题，而不是在学习如何解决现实中的管理难题。
评分这本书的作者团队似乎更侧重于学术理论的构建，而对“教学”本身投入的精力相对有限。我可以理解，一本深奥的学科著作需要保持其严谨性，但这种严谨性如果导致教学体验的严重下降，那它的实用价值也会随之打折。我最不能接受的是，书中对某些优化模型的建立过程，描述得过于“理想化”。例如，在制定库存策略时，它假设所有参数（如需求波动、提前期）都是已知的或服从特定概率分布，但在实际的零售环境中，需求的预测误差和供应商的不可靠性往往是最大的挑战，书中对于如何处理这些“非理想化”条件下的鲁棒性优化，提及得极为简陋，仿佛这些现实的“脏数据”就不应该出现在这个领域的研究中一样。读完这本书，我感觉自己像是一个掌握了完美工具的工匠，但我的工作环境却是泥泞不堪的工地，工具的锋利程度并不能弥补环境的复杂性。它更像是一份给同行看的“理论备忘录”，而不是一本面向未来管理者提供的“实践指南”。对于那些希望快速上手解决实际排班、物流配送等复杂问题的工程师来说，这本书提供的理论深度，可能在很长一段时间内都无法被转化为实际的代码和效益。
评分| 数学建模
评分太难了
评分这本书自学很不错 算法写得很详细
评分为了毕设的第一本书… 这个封面总是让人觉得亲切一些的…觉得比当初学这门课时候用的教材写得清楚
评分数学系请读这本, 理论到位
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