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出版者:中國科學技術大學齣版社

作者:路正南

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2011-9

價格:12.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787312016592

叢書系列:

圖書標籤:

• 運籌學
• 優化
• 數學建模
• 綫性規劃
• 整數規劃
• 動態規劃
• 圖論
• 排隊論
• 決策分析
• 仿真

《現代運籌學方法論與應用實踐》 本書旨在全麵、深入地探討運籌學領域的前沿理論、核心模型與實際應用範例，為讀者提供一套係統而精煉的現代運籌學知識體係與解決復雜決策問題的工具箱。 區彆於側重基礎概念介紹的入門教材，本書更聚焦於如何將抽象的數學模型轉化為高效、可執行的商業和工程解決方案。 全書共分為五大部分，結構設計兼顧理論的嚴謹性與應用的廣泛性。 --- 第一部分：運籌學理論基石的深化與拓展（Advanced Foundations） 本部分對運籌學的基本原理進行迴顧與深化，著重於現代優化理論的數學結構和計算復雜性分析，為後續復雜模型建立奠定堅實的理論基礎。 第一章：綫性規劃的高級主題與對偶理論的深度解析 本章超越標準形式的單純求解，深入探討綫性規劃（LP）的幾何解釋、敏感性分析的經濟學含義，以及KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件的嚴格推導和應用。重點剖析林業模型（Column Generation）在處理大規模變量集問題（如排班、切割庫存）中的實戰技巧，並結閤內點法（Interior Point Methods）與單純形法的性能比較，討論不同求解器在處理大規模LP時的計算效率瓶頸及優化策略。 第二章：非綫性規劃的挑戰與現代求解範式 非綫性規劃（NLP）是運籌學中最具挑戰性的領域之一。本章詳細介紹凸優化（Convex Optimization）的特性，包括其全局最優解的唯一性保證，並係統梳理梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法（如BFGS、DFP）等經典算法的收斂速度與魯棒性。對於非凸問題，本章引入序列二次規劃（SQP）和全局優化技術（如分支定界法在NLP中的變體），強調如何在實際應用中識彆局部最優陷阱，並設計有效的啓發式搜索策略。 第三章：整數規劃的建模藝術與計算難度 整數規劃（IP）是實現精確離散決策的關鍵。本章聚焦於割平麵法（Cutting Plane Methods）和分支定界法（Branch and Bound）的最新發展，特彆是針對二元整數規劃（Binary Integer Programming）的特殊技術，如大M法、鬆弛技巧的優化應用。此外，本章還引入分支與價格（Branch and Price）技術，專門用於解決具有指數級約束或變量的復雜IP問題，如大規模網絡流、集閤覆蓋問題。 --- 第二部分：隨機性決策與不確定性建模（Stochastic Modeling） 在現實世界中，許多決策必須在信息不完全或未來結果具有隨機性的情況下做齣。本部分專注於處理這些不確定性。 第四章：隨機規劃：多階段決策與信息結構 本章係統闡述隨機規劃（Stochastic Programming）的建模框架，包括兩階段隨機規劃（Two-Stage SP）和多階段隨機規劃（Multi-Stage SP）。重點分析瞭在此類模型中，如何準確描述隨機變量的分布、情景樹的構建，以及如何平衡預期成本與風險規避。通過金融資産配置和供應鏈彈性設計案例，展示如何利用隨機約束和隨機目標函數來提升決策係統的適應性。 第五章：馬爾可夫決策過程與動態規劃 馬爾可夫決策過程（MDPs）是分析序列決策問題的強大工具。本章深入講解瞭貝爾曼方程（Bellman Equation）的數學推導及其在求解有限與無限地平綫問題中的應用。對於大規模狀態空間的MDPs，本章重點介紹策略迭代（Policy Iteration）和值迭代（Value Iteration）的效率改進，並引入近似動態規劃（Approximate Dynamic Programming, ADP）在處理高維狀態變量時的實用方法，如使用函數逼近技術。 --- 第三部分：網絡流模型與組閤優化的高級應用（Network & Combinatorial Optimization） 本部分將運籌學理論應用於復雜的基礎設施和分配問題。 第六章：網絡流模型的擴展與應用 本章超越基礎的最大流/最小割問題，探討最小費用流（Minimum Cost Flow）在資源調度中的核心作用。詳細分析多商品流問題（Multi-Commodity Flow）的建模挑戰，及其在電信網絡路由和物流乾綫規劃中的應用。此外，本章還涵蓋網絡流的綫性規劃鬆弛在求解非流問題時的作用，如匹配問題和覆蓋問題。 第七章：組閤優化中的精確算法與啓發式方法 本章專注於那些本質上是組閤性的問題。除瞭整數規劃的視角外，本章還從圖論算法的角度，深入探討旅行商問題（TSP）的精確分支定界解法，以及大規模車輛路徑問題（VRP）的復雜性。對於無法在閤理時間內求得精確解的問題，本章詳細介紹元啓發式算法（Metaheuristics），如禁忌搜索（Tabu Search）、模擬退火（Simulated Annealing）和遺傳算法（Genetic Algorithms）在求解現實約束下的路徑優化問題中的實際調優策略。 --- 第四部分：仿真、模擬與實證分析（Simulation and Empirical Analysis） 理論模型往往需要通過仿真來驗證其在真實隨機環境下的性能。 第八章：離散事件仿真（DES）的建模與分析 本章詳細講解離散事件仿真（DES）的構建流程，包括係統狀態變量的定義、事件調度機製的設計。重點在於隨機輸入數據（如到達率、服務時間）的擬閤與檢驗，確保仿真模型的輸入準確性。此外，本章探討瞭仿真結果的統計分析方法，如穩態分析、瞬態消除、以及輸齣數據的置信區間估計，確保仿真結論的可靠性。 第九章：濛特卡洛模擬與風險度量 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在評估復雜係統風險中的地位日益重要。本章側重於方差縮減技術，如控製變量法、重要性抽樣法，以提高模擬效率。結閤金融工程和運營管理背景，本章演示如何利用濛特卡洛方法計算條件風險價值（CVaR），並將其嵌入到隨機優化模型中進行風險敏感的決策製定。 --- 第五部分：運籌學在現代産業中的交叉應用（Interdisciplinary Applications） 本部分將前述方法論整閤，應用於當前的工業熱點領域。 第十章：供應鏈優化與彈性設計 本章聚焦於大規模庫存優化（如多地點、多層級供應鏈中的隨機需求）和網絡設計。探討如何利用混閤整數規劃（MIP）來決定設施選址、産能規劃和運輸模式。特彆關注供應鏈的抗風險能力（Resilience）建模，通過引入中斷場景和恢復時間約束，構建能夠抵禦突發事件的優化模型。 第十一章：收益管理與定價策略 收益管理（Revenue Management）是動態定價和資源分配的交叉學科。本章詳細分析稀疏庫存問題（Sparsity Inventory）中的最佳訂票策略，以及利用動態規劃與隨機控製原理來製定實時最優價格。討論如何整閤需求預測模型（非運籌學部分）的結果，作為收益管理模型的關鍵輸入，實現最大化收入的目標。 第十二章：大規模優化問題的計算實施與求解器技術 成功的運籌學應用依賴於高效的計算實現。本章不側重於算法推導，而是側重於工業級求解器（如CPLEX, Gurobi, SCIP）的使用範式。內容包括如何高效地構建數據接口、選擇閤適的求解器參數（如求解器許可、內存管理）、以及在雲計算環境中部署和並行化大規模優化模型（如使用異步B&B）。 --- 本書適閤對象： 運籌學、工業工程、管理科學、應用數學、計算機科學等專業的高年級本科生、研究生，以及需要運用高級量化方法解決復雜決策問題的企業高管、分析師和工程師。本書假設讀者已具備微積分、綫性代數和基礎概率論的知識。它不僅僅是一本知識的匯編，更是一份指導讀者如何將尖端運籌學轉化為實際生産力的實戰手冊。

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這本書的價值，並不隻體現在它所包含的知識點上，更在於它所構建的知識體係的完整性。從基礎的綫性規劃到進階的非綫性、動態規劃，再到對特定應用領域（如排隊論和庫存控製）的初步涉獵，作者構建瞭一個非常完整的運籌學“生態係統”。這種宏觀的視角非常重要，它幫助讀者理解各個分支之間的內在聯係，避免瞭碎片化學習的弊端。更讓我印象深刻的是，書中的某些論述，比如關於求解器的選擇和算法收斂性的討論，體現瞭作者深厚的實踐經驗，而非僅僅是紙上談兵。他不僅告訴你“應該怎麼做”，還含蓄地指齣瞭“為什麼不推薦那樣做”。這種“避坑指南”式的經驗分享，對於自學者而言，是無價之寶。總而言之，這是一本既能滿足教學規範，又能真正服務於讀者解決實際問題需求的優秀教材。

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這本書的封麵設計簡潔大氣，裝幀質量相當紮實，拿在手裏分量感十足。我一拿到手，立刻被那種嚴謹的學術氣息所吸引。內頁紙張觸感很好，排版清晰，很多復雜的數學公式和圖錶都能讓人一目瞭然。作為一本教程，它在基礎知識的鋪陳上做得非常到位，從最基本的概念引入，到後麵復雜模型的建立，層層遞進，邏輯鏈條非常清晰。我個人尤其欣賞作者在講解理論時，總能穿插一些貼近實際的案例分析，這讓抽象的運籌學概念變得生動起來，不再是高懸於空的理論。比如，在講解綫性規劃的對偶性時，作者沒有僅僅停留在數學推導上，而是結閤瞭資源分配的商業場景，一下子就把理論的實用價值凸顯齣來瞭。對於初學者來說，這本書無疑是一塊絕佳的敲門磚，它為後續深入學習打下瞭極其堅實的基礎。書中的例題難度適中，既能檢驗對基礎概念的理解，又不至於讓人望而卻步，非常適閤自學使用。

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閱讀這本書的過程中，我最大的感受是作者在內容組織上的匠心獨運。它不像某些教科書那樣生硬地堆砌公式，而是采用瞭一種“問題導嚮”的敘事方式。每一章的開始，都會引齣一個實際中可能遇到的決策難題，然後順理成章地引入相應的數學模型和求解方法。這種方式極大地激發瞭讀者的探索欲望。例如，在講解網絡流問題時，作者沒有直接給齣最大流最小割定理，而是通過一個交通擁堵優化的實例，自然而然地引導讀者去思考如何構建一個能夠量化“瓶頸”的數學結構。這種教學設計，無疑是經過深思熟慮的，它真正做到瞭“授人以漁”。此外，書後附帶的習題設計也極為精妙，它不僅有檢驗計算能力的常規題，更有需要讀者綜閤運用多章知識進行建模分析的開放式問題，極大地鍛煉瞭讀者的應用能力和抽象思維。

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這本書的深度遠超我預期的“基礎教程”的範疇，它更像是一部集大成者的工具書。我特彆關注瞭其中關於非綫性規劃和整數規劃的部分，發現作者的處理方式非常老練和成熟。很多教材在處理這些進階主題時往往會選擇性地簡化或跳過關鍵的證明細節，但這本書則堅持瞭數學的嚴謹性，所有關鍵定理都有詳盡的推導過程。這對於那些希望真正掌握運籌學內在機理的讀者來說，簡直是福音。我花瞭相當長的時間去啃讀關於分支定界法的章節，書中的圖示化解釋和算法步驟的流程圖配閤得天衣無縫，使得原本晦澀難懂的迭代過程變得清晰可見。更難能可貴的是，作者在敘述中展現瞭一種批判性的思維，他會指齣不同算法的局限性和適用場景，而不是盲目推崇某一種方法。這種平衡的視角，讓讀者在麵對實際問題時，能夠做齣更明智的選擇，而不是機械地套用公式。

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我嘗試將這本書與其他幾本經典的運籌學著作進行對比，發現這本書在“可讀性”和“前沿性”之間找到瞭一個非常微妙的平衡點。很多偏重理論的著作，其語言過於學術化，對於非數學專業的讀者來說門檻太高，而一些偏重應用的指南，又在理論深度上有所欠缺。這本書則成功地避開瞭這兩個極端。它的語言風格是那種沉穩而富有耐心的引導式，即使在討論諸如隨機規劃或動態規劃這類對思維要求極高的領域時，作者也總能用深入淺齣的比喻來輔助理解。我特彆留意到，書中對動態規劃的馬爾可夫決策過程（MDP）的介紹，其清晰度是前所未見的，它將狀態轉移、奬勵函數和最優策略的迭代關係描述得邏輯嚴密且直觀。這本書不僅僅是知識的傳遞，更像是一次思維方式的重塑過程，它教會瞭我如何用結構化的方式去拆解和解決復雜的決策問題。

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