运筹学模型及其应用

页数:436

出版时间:2012-8

价格:45.00元

isbn号码:9787302298182

具体描述

《运筹学模型及其应用》主要介绍了运筹学的基本理论及其在工程实际中的应用。教材在系统地介绍运筹学基本模型、基本算法、经典实例的同时，以解决工程实际中的运筹学案例为主线，以LINGO软件的使用为手段，从问题的模型建立、算法设计、模型求解到结果分析，全面而深刻地探究实践、认识、再实践、再认识的认知过程。《运筹学模型及其应用》共11章，内容包括绪论、线性规划模型、运输问题模型、整数规划模型、多目标规划模型、图与网络模型、动态规划模型、存储模型、排队模型、决策模型、对策模型等。书中配有大量训练题并在附录中给出了参考答案。书后光盘刻录了《运筹学模型及其应用》中所有实例和案例求解的LINGO程序。

用户评价

这本书的篇幅相当可观，内容详实到让人有些喘不过气来，它就像一本详尽的百科全书，几乎没有遗漏任何一个运筹学领域的重要基石。我最喜欢的是它对网络流理论的阐述，从最大流最小割定理的证明，到最小费用最大流的应用实例，层层递进，逻辑链条严密得如同瑞士钟表。这使我对交通网络设计和资源调度中如何利用流模型进行优化有了深刻的见解。但是，这本书的挑战性也正于此，它的数学门槛相当高，对于缺乏扎实数学分析基础的读者而言，很多章节可能需要反复研读甚至需要查阅其他数学预备知识，阅读体验略显“硬核”。我发觉自己需要花费大量时间去消化那些复杂的矩阵运算和不等式推导，这在一定程度上拖慢了对实际应用场景的了解进程。坦率地说，这本书更像是研究生阶段的专业教材，而非面向广泛工程技术人员的入门读物。如果能设计出一条更适合“带着问题来学习”的读者所走的非线性路径，通过更生动的案例引导读者进入复杂的数学世界，或许会更具吸引力。

这本理论著作的深度实在令人惊叹，作者对基础概念的阐述细致入微，尤其是在对随机过程的建模部分，简直是教科书级别的示范。我过去在处理一些复杂的生产调度问题时，总是感觉缺少一个坚实的方法论支撑，而这本书恰好填补了这个空白。它不仅仅罗列公式，更重要的是引导读者思考为什么这些模型能够完美地映射到现实世界的复杂系统中去。比如，它对排队论中 M/M/c 模型的推导过程，清晰地展现了极限分析的精妙之处，让我对如何优化服务窗口的配置有了全新的认识。读完关于动态规划的部分后，我立刻尝试将其应用到我正在进行的一个供应链库存优化项目中，发现相比我之前采用的启发式算法，基于 Bellman 方程的精确解法在长期成本节约方面有着显著的优势。不过，我个人希望在讲解一些高级的组合优化算法时，能有更多的实际案例穿插其中，让理论与实践的连接点更加紧密，毕竟对于初学者来说，纯粹的数学推导有时会显得有些晦涩难懂，增加一些图示和更贴近工业界的例子，无疑会让学习曲线更加平滑。总体而言，对于希望在决策科学领域深造的人来说，这是一份不可或缺的案头参考书。

这本书的排版和逻辑结构设计得非常清晰，章节之间的过渡自然流畅，使得读者可以循序渐进地掌握复杂的知识体系。特别是作者在引入每一个新模型时，都会先从一个清晰的实际问题背景出发，然后逐步构建数学框架，这种“问题导向”的教学方法，极大地提升了阅读的代入感和学习兴趣。我个人非常欣赏其中关于组合优化中启发式和元启发式算法的介绍，比如遗传算法和模拟退火法的原理阐述得非常透彻，这为解决那些计算复杂度极高的问题提供了实用的工具箱。不过，书中对于如何选择合适的求解方法这一“元知识”的探讨相对薄弱。面对一个全新的优化问题，我们如何快速判断它更适合使用线性规划、整数规划还是非线性方法？书中更多地是分别介绍了各类方法的原理，而缺少一个高层次的决策树或比较框架，帮助读者快速进行方法论的选择和匹配。如果能增加一章专门讨论“模型选择与方法论导航”，这本书的实用指导价值将更上一层楼，成为一本从入门到精通的实战手册。

我花了很长时间才将这本书读完，最让我印象深刻的是其对决策过程不确定性处理的深入探讨，尤其是引入随机变量和概率分布的章节，让我意识到在真实世界中，确定性模型往往是过于理想化的。书中对蒙特卡洛模拟在评估复杂系统风险方面的应用进行了详尽的介绍，这对于理解金融工程和风险管理领域中的不确定性建模至关重要。作者在解释如何构建稳健优化模型（Robust Optimization）时，清晰地展示了如何通过设定一个可行域的“不确定性集”来构造保守但可靠的解决方案，这远比传统的简单敏感性分析要深刻得多。然而，在关于大规模优化问题的求解策略上，这本书的覆盖面似乎不如预期的那样广博。例如，在现代大数据背景下，分布式优化算法或者机器学习辅助的优化方法（如利用神经网络来近似价值函数）的讨论几乎缺失，这让这本书在面对“大数据”和“实时决策”这两个前沿议题时，显得稍稍有些落伍了。对于关注前沿动态的读者来说，这可能是一个遗憾。

翻开这本书，我感受到的首先是一种扑面而来的学术气息和严谨态度，它几乎囊括了所有经典运筹学分支的核心内容，从线性规划到非线性规划，再到整数规划的各种变体，脉络梳理得非常清晰。特别值得称赞的是，作者在讨论对偶理论时，不仅解释了其数学意义，还深入挖掘了其在经济学解释上的价值——比如边际效益的直观理解，这对于我理解资源稀缺性下的最优分配决策非常有帮助。然而，书中对于算法实现细节的着墨似乎略显不足，例如，当我们真正需要用代码去求解一个大规模的混合整数线性规划问题时，对于割平面法或者分支定界法的具体剪枝策略和收敛性加速技巧，书中的介绍更多停留在概念层面，缺乏足够的伪代码或算法流程图来指导实际操作。这使得这本书更偏向于理论研究者而非直接应用工程师的口味。如果作者能在附录中增加一个关于常用求解器接口调用的简要说明，或者提供一些关于如何处理模型病态问题的经验性建议，那这本书的实用价值将会得到极大的提升，成为一本真正的“工具箱”。