Introduction to Operations Research with Student Access Card

Introduction to Operations Research with Student Access Card pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:McGraw-Hill Higher Education
作者:Frederick S. Hillier
出品人:
页数:1088
译者:
出版时间:2014-3-1
价格:GBP 181.99
装帧:Hardcover
isbn号码:9781259162985
丛书系列:
图书标签:
  • Optimization
  • 运筹学
  • 计算机
  • 经济学
  • Operations_Research
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具体描述

For over four decades, Introduction to Operations Research has been the classic text on operations research. While building on the classic strengths of the text, the author continues to find new ways to make the text current and relevant to students. One way is by incorporating a wealth of state-of-the-art, user-friendly software and more coverage of business applications than ever before. The hallmark features of this edition include new section and chapters, updated problems, clear and comprehensive coverage of fundamentals, an extensive set of interesting problems and cases, and state-of-the-practice operations research software used in conjunction with examples from the text.

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运筹帷幄,决胜千里:一站式探索运筹学奥秘 你是否曾对如何在高效率与低成本之间找到完美平衡感到困惑?是否在面对复杂决策时,希望能有一种系统性的方法来优化结果?本书将带你踏上一段激动人心的运筹学探索之旅,为你揭示如何利用科学的思维方式和强大的数学工具,解决现实世界中层出不穷的管理和决策问题。 本书并非止步于枯燥的理论讲解,而是致力于通过引人入胜的案例分析和循序渐进的学习路径,让你深刻理解运筹学的核心概念,并将其灵活应用于实际场景。无论你是学生,还是希望提升自身决策能力的专业人士,这本书都将是你不可或缺的伙伴。 第一部分:运筹学的基石——理性决策的起点 在进入运筹学的广阔天地之前,我们需要奠定坚实的基础。本部分将首先为你构建起对运筹学全局的认知。 运筹学是什么? 我们将深入探讨运筹学的定义,理解它作为一门多学科交叉的科学,如何借鉴数学、计算机科学、统计学、经济学等领域的知识,来分析和解决复杂系统中的问题。你将了解到,运筹学不仅仅是“优化”,更是关于“如何做得更好”的智慧。 为什么运筹学如此重要? 我们将通过一系列现实世界的生动案例,展示运筹学在不同领域的核心价值。从航空公司如何规划航班以减少延误、提高载客率,到零售商如何管理库存以最小化缺货成本和仓储费用,再到医疗机构如何优化病床分配和手术排程以提升服务效率,甚至到政府如何制定公共政策以最大化社会福利,你将看到运筹学如何成为驱动效率、降低成本、提升效益的强大引擎。 运筹学的基本思想:模型化与优化。 这是运筹学的灵魂所在。我们将详细阐述如何将现实世界的问题抽象成数学模型,并通过优化技术找到模型的最优解。这包括理解决策变量、目标函数和约束条件。我们将用直观易懂的方式解释这些概念,让你能够将其应用于解决你遇到的任何问题。 运筹学在不同领域的应用概览。 除了上面提到的,本书还将带你领略运筹学在生产制造、物流配送、金融投资、项目管理、人力资源规划、环境科学等众多领域的广泛应用。每一种应用都将配以简要的案例介绍,让你初步感受到运筹学解决问题的强大威力。 第二部分:线性规划——解决资源分配问题的利器 线性规划是运筹学中最基础、也最广泛应用的数学规划方法之一。本部分将为你详细讲解线性规划的理论和实践。 线性规划模型构建。 我们将从简单的例子入手,教会你如何识别决策变量,设定目标函数(例如最大化利润或最小化成本),以及明确各项约束条件(例如资源限制、生产能力、市场需求等)。你将学习如何将文字描述的问题转化为规范的线性规划数学模型。 图解法与单纯形法。 对于二维问题,我们将介绍图解法,让你直观地理解可行域和最优解的几何意义。在此基础上,我们将引入更为强大的代数方法——单纯形法。我们将详细阐述单纯形法的原理、步骤和计算过程,并配合大量实例,让你能够熟练掌握其应用。 对偶理论与敏感性分析。 理解对偶理论对于深入洞察线性规划问题的内在联系至关重要。我们将解释对偶问题如何提供关于原问题最优解的额外信息,例如影子价格(dual prices),以及它们在决策中的意义。此外,敏感性分析将帮助你理解当模型中的参数发生变化时,最优解会如何调整,从而提高决策的鲁棒性。 实际应用案例。 我们将深入分析几个经典的线性规划应用场景,例如: 生产计划问题: 如何决定生产不同产品的数量,以最大化利润,同时满足产能、原料和市场需求等约束。 混合问题: 如何通过混合不同成分来生产产品,以达到所需的质量标准,同时最小化成本。 运输问题: 如何确定从多个供应点向多个需求点运输货物的最优方案,以最小化总运输成本。 资源分配问题: 如何将有限的资源(如人力、设备、资金)分配给不同的项目或活动,以达到最佳的整体效益。 第三部分:整数规划——处理离散决策的挑战 许多现实世界的问题涉及非连续性的决策,例如是否投资某项技术、是否雇佣某名员工。整数规划正是解决这类问题的关键。 整数规划模型。 我们将介绍不同类型的整数规划,包括纯整数规划、混合整数规划和二元规划。你将学习如何将涉及“是/否”或“全部/无”等离散决策的问题转化为整数规划模型。 求解方法。 整数规划的求解比线性规划更复杂。我们将介绍常用的求解方法,例如割平面法和分支定界法。我们将通过详细的步骤和图示,帮助你理解这些算法的原理和执行过程。 实际应用案例。 选址问题: 如何选择最优的设施(如工厂、仓库)位置,以最小化运输成本或最大化覆盖范围。 项目选择问题: 在预算和资源限制下,如何选择一组项目以最大化预期的回报。 排班问题: 如何设计最优的员工排班表,以满足服务需求,同时考虑劳动法规和员工偏好。 任务分配问题: 如何将一系列任务分配给不同的工人或机器,以最小化总完成时间或成本。 第四部分:网络优化——高效流动的智慧 网络模型在物流、通信、交通等领域有着极其广泛的应用。本部分将带你深入了解网络优化问题。 最短路径问题。 从一个点到另一个点的最短、最经济或最快的路径是什么?我们将介绍解决这一问题的经典算法,如迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)和弗洛伊德算法(Floyd-Warshall algorithm)。 最小生成树问题。 如何用最少的成本连接一系列节点?我们将讲解克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)和普里姆算法(Prim's algorithm)。 最大流问题。 在网络中,从源点到汇点的最大流量是多少?我们将介绍福特-福尔克森算法(Ford-Fulkerson algorithm)及其变种。 最小成本流问题。 在满足流量需求的同时,如何最小化网络的总成本?我们将探讨其相关模型和求解思路。 实际应用案例。 交通导航系统: 车辆如何找到最优的行驶路线。 通信网络设计: 如何设计网络连接以最大化数据传输速率或最小化延迟。 配送路线规划: 物流车辆如何规划高效的配送路线,以减少行驶里程和时间。 第五部分:决策分析——在不确定性中做出明智选择 现实世界往往充满了不确定性。决策分析技术帮助我们在信息不完整或结果未知的情况下做出更优的决策。 决策树分析。 我们将学习如何构建决策树,可视化不同决策路径及其可能的结果,并利用期望值等概念来评估不同方案的优劣。 效用理论。 为什么人们在面对风险时会有不同的偏好?我们将探讨效用函数,理解风险厌恶、风险中性和风险偏好。 博弈论入门。 当决策结果依赖于他人的选择时,如何进行理性决策?我们将介绍零和博弈、非零和博弈的基本概念,以及纳什均衡等核心思想。 实际应用案例。 新产品上市决策: 在市场需求不确定时,如何决定是否投资生产新产品。 投资决策: 在不同的投资组合风险和回报率下,如何选择最优的投资策略。 谈判策略: 在商业谈判中,如何制定有效的策略以达成有利的结果。 第六部分:排队论——优化服务系统效率 排队是服务系统中普遍存在的现象,例如银行排队、电话客服等待。排队论提供了一套分析和优化排队系统的方法。 排队系统的基本要素。 我们将定义顾客到达过程、服务过程、服务台数量、排队规则等关键要素。 主要排队模型。 我们将介绍M/M/1, M/M/c等经典排队模型,并展示如何计算平均等待时间、平均队列长度、系统利用率等重要指标。 如何改进排队系统。 通过调整服务台数量、提高服务速度或改变排队规则,我们可以有效减少顾客的等待时间,提升顾客满意度,并优化资源利用。 实际应用案例。 呼叫中心: 如何确定客服代表的数量以满足客户等待时间的要求。 超市收银台: 如何设置收银台数量以平衡顾客等待时间和运营成本。 医院急诊室: 如何优化资源配置以减少患者的等待时间。 第七部分:模拟与高级技术 除了上述经典方法,我们还将简要介绍一些更高级的运筹学技术,以拓展你的视野。 仿真技术。 对于无法建模或难以求解的问题,仿真提供了一种强大的实验工具。我们将介绍离散事件仿真等技术。 项目管理中的运筹学。 例如关键路径法(CPM)和计划评审技术(PERT),用于项目的时间和资源管理。 库存管理模型。 例如经济订货批量(EOQ)模型,用于确定最优的订货数量和订货时机。 学习本书,你将收获: 严谨的逻辑思维: 掌握将复杂问题抽象为数学模型的能力。 强大的问题解决能力: 获得一套系统性的方法来分析和解决各种管理和决策难题。 对效率的深刻理解: 学会如何在资源有限的情况下实现最优的产出。 在不确定性中的信心: 掌握在信息不完整的情况下做出明智决策的技巧。 跨学科的视野: 认识到运筹学在不同领域的广泛应用价值。 无论你是在校的学生,希望为未来的职业生涯打下坚实基础;还是已经身处职场的专业人士,希望提升自身的决策水平和管理效率,本书都将是你开启运筹学精彩世界的理想起点。让我们一起,用科学的力量,将“复杂”转化为“清晰”,将“不确定”转化为“可控”,最终实现“最优”的目标。

作者简介

Professor emeritus of operations research at Stanford University. Dr. Hillier is especially known for his classic, award-winning text, Introduction to Operations Research, co-authored with the late Gerald J. Lieberman, which has been translated into well over a dozen languages and is currently in its 8th edition. The 6th edition won honorable mention for the 1995 Lanchester Prize (best English-language publication of any kind in the field) and Dr. Hillier also was awarded the 2004 INFORMS Expository Writing Award for the 8th edition. His other books include The Evaluation of Risky Interrelated Investments, Queueing Tables and Graphs, Introduction to Stochastic Models in Operations Research, and Introduction to Mathematical Programming. He received his BS in industrial engineering and doctorate specializing in operations research and management science from Stanford University. The winner of many awards in high school and college for writing, mathematics, debate, and music, he ranked first in his undergraduate engineering class and was awarded three national fellowships (National Science Foundation, Tau Beta Pi, and Danforth) for graduate study. Dr. Hillier’s research has extended into a variety of areas, including integer programming, queueing theory and its application, statistical quality control, and production and operations management. He also has won a major prize for research in capital budgeting.

目录信息

Content:
1 Introduction
2 Overview of the Operations Research Modeling Approach
3 Introduction to Linear Programming
4 Solving Linear Programming Problems: The Simplex Method
5 The Theory of the Simplex Method
6 Duality Theory
7 Linear Programming under Uncertainty
8 Other Algorithms for Linear Programming
9 The Transportation and Assignment Problems
10 Network Optimization Models
11 Dynamic Programming
12 Integer Programming
13 Nonlinear Programming
14 Metaheuristics
15 Game Theory
16 Decision Analysis
17 Queing Theory
18 Inventory Theory
19 Markov Decision Processes
20 Simulation
Appendix 1 Documentation for the OR Courseware
Appendix 2 Convexity
Appendix 3 Classical Optimization Methods
Appendix 4 Matricies and Matrix Operations
Appendix 5 Table for a Normal Distribution
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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从教学法和可读性的角度来看,这本书的文字风格非常学术化,几乎没有使用任何幽默或比喻来缓解阅读的枯燥感。这使得它非常适合作为研究生或高年级本科生的主教材,因为这类读者已经习惯了这种直接、精确的表达方式。然而,对于自学者或者对数学有天然畏惧感的读者来说,可能会觉得阅读过程像是在啃一块硬骨头,需要极强的毅力和高度的专注力。书中图表的运用相对克制,大多是流程图或矩阵表示,清晰但缺乏视觉上的吸引力。总而言之,这是一部严肃的、内容密度极高的学术著作,它的目标是教会你如何精确思考和建模,而不是让你轻松愉快地度过阅读时光。如果你追求的是深度和严谨性,那么这本书绝对是值得投入时间的,但请做好准备,这不是一本能让你捧着咖啡惬意阅读的休闲读物。

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这本书的封面设计得相当朴素,那种传统的学术书籍风格,硬壳封面,颜色是深沉的蓝色,配上白色的字体,非常中规中矩。我拿到手的时候,感觉它很有分量,一看就知道是那种需要认真对待的教材。翻开扉页,首先映入眼帘的是密密麻麻的作者介绍和前言,看得出编者在内容组织上是下了大功夫的,但坦白说,对于初学者来说,这些文字堆砌在一起,确实有点让人望而生畏。我当时的心情是既期待又有点紧张,毕竟“运筹学”这个名字听起来就带着一股严肃的数学气息。装帧质量摸上去很扎实,感觉能抗住几年图书馆的周转和我的反复翻阅,这一点我很满意,毕竟好书经得起折腾。内页的纸张略微偏黄,这对于长时间阅读来说是个加分项,能减轻眼睛的疲劳。整体而言,这本书的物理呈现给人一种可靠、严谨的学术工具书的印象,没有花哨的设计,一切都以内容为中心,这对于一本理工科教材来说,或许是最好的定位。

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这本书的习题设置是其最核心的价值之一,也是我用来检验学习效果的主要手段。习题的难度梯度设置得非常合理,从基础的计算题到需要综合运用多个章节知识的证明题,覆盖面很广。我发现,很多理论上看起来很清楚的概念,只有在尝试自己解决那些稍微复杂一点的习题时,才会暴露出自己理解上的漏洞。书中提供的答案和详细步骤(虽然我买的版本没有提供完整的解答手册,但对部分关键习题的解析很到位),是自我学习中至关重要的反馈机制。我花了大量时间在那些关于对偶性和敏感性分析的习题上,每次解开一个复杂的对偶问题,都会有一种豁然开朗的感觉,这无疑极大地增强了我对运筹学这门学科的信心。可以说,这本书的价值,很大一部分体现在这些精心设计的练习题中。

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内容深度方面,这本书显然是面向有一定基础的读者的。我刚开始接触这些概念时,很多定义和定理的推导过程读起来是相当晦涩的。它没有像一些入门读物那样,用大量生活中的例子来“软化”复杂的数学模型,而是直接将核心理论摆在面前,期望读者能自行消化吸收其中的逻辑。比如,线性规划的单纯形法,它的每一步迭代和变量切换的原理,书中阐述得非常细致,但对于第一次接触的读者来说,可能需要配合大量的练习和辅助资料才能真正理解其背后的数学直觉。书中的章节结构安排得非常逻辑化,从基础的线性代数回顾到网络流、动态规划,层层递进,体现了编者对学科脉络的深刻把握。不过,这种严谨性也带来了一个挑战,那就是阅读节奏相对缓慢,我常常需要停下来,在草稿纸上演算半天,才能确保自己跟上了作者的思路,这对于追求快速掌握核心技能的读者来说,可能会感到一丝受挫。

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我特别注意到书中在案例分析部分的处理方式。它似乎更倾向于展示经典、教科书式的应用场景,比如资源分配、生产计划优化这类问题。这些案例的设置非常清晰,目标函数和约束条件的建立过程清晰可见,是学习如何将实际问题转化为数学模型的好范本。但是,我个人感觉,如果能加入一些更贴近现代工业或服务业的、稍微复杂一些的、带有不确定性的实际问题分析,可能会让这本书的实用价值更上一层楼。当前的案例虽然严谨,但略显“理想化”。例如,在讨论整数规划时,虽然理论讲解透彻,但缺乏一个关于如何在实际大规模数据集中快速找到可行解的启发性讨论。总而言之,它是一本打地基的绝佳教材,但对于想要马上“盖楼”的工程师来说,可能还需要额外的实战经验来补充。

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