運籌學導論：第10版

《運籌學導：論第10版》是2018年9月出版的一本書籍， 是美國多所高校的運籌學教材用書，全書共807頁。

基本介紹

• 書名：運籌學導論：第10版
• 譯者：李曉松等 
• ISBN：978-7-118-11586-4 
• 定價：368.00 
• 出版時間：2018年9月 
• 裝幀：精裝 
• 開本：16 
• 版次：1版1次 

書籍信息

書名 運籌學導論:第10版

書號 978-7-118-11586-4

作者 (美)弗雷德里克·S希利爾，（美）傑拉爾德·J利伯曼

出版時間 2018年9月

譯者 李曉松等

出版基金 裝備科技譯著出版基金

頁數 807

字數 1400

中圖分類 O22

叢書名

定價 368.00

內容簡介

《運籌學導論（第10版）》作為運籌學領域的佳作，是美國多所高校的運籌學教材用書，銷售量一直名列前茅。原著作者長期從事運籌學的教學和科研工作，是業界的佼佼者。原著具有內容翔實、專業性強、套用價值高等特點，對國內同類著作產生了重大影響。

圖書目錄

第1章緒論

1.1運籌學的起源

1.2運籌學的本質

1.3分析和運籌的興起

1.4運籌的影響

1.5算法和運籌課件

參考文獻

習題

第2章運籌學建模方法概述

2.1確定問題並收集數據

2.2構建數學模型

2.3從模型中推演出解決方案

2.4模型測試

2.5模型套用

2.6實施

2.7結論

參考文獻

習題

第3章線性規劃導論

3.1原形示例

3.1.1作為線性規劃問題建模

3.1.2圖解法

3.1.3結論

3.1.4用運籌學課件繼續學習過程

3.2線性規劃模型

3.2.1模型的標準形式

3.2.2其他形式

3.2.3模型的解相關術語

3.3線性規劃的假設

3.3.1比例性

3.3.2可加性

3.3.3可分割性

3.3.4確定性

3.3.5前景假設

3.4附加示例

3.4.1放射治療的設計

3.4.2區域規劃

3.4.3控制空氣污染

3.4.4回收固體廢棄物

3.4.5人員安排

3.4.6通過配送網路來配送貨物

3.5用電子表格建立求解線性規劃模型

3.5.1在電子表格上建立模型

3.5.2用Solver求解模型

3.5.3用ASPE的Solver求解模型

3.6構建大型線性規劃模型

3.6.1建模語言

3.6.2一個有巨大模型的問題實例

3.6.3導出模型的結構

3.6.4用MPL建模

3.6.5LINGO建模語言

3.7結論

參考文獻

習題

第4章求解線性規劃問題：單純形法

4.1單純形法的本質

4.1.1示例求解

4.1.2關鍵求解原理

4.2單純形法的構建

4.3單純形法的代數運算

4.3.1初始化

4.3.2最優性檢驗

4.3.3確定移動方向（疊代步驟1）

4.3.4確定停止處（疊代步驟2）

4.3.5求新的 BF 解（疊代步驟3）

4.3.6新 BF 解的最優性檢驗

4.3.7第二次疊代和求得最優解

4.4單純形法的表格形式

4.4.1單純形法總結（以疊代1為例）

4.4.2最小比檢驗

4.4.3例題的第二次疊代和最優解

4.5破解單純形法的糾結

4.5.1進基變數的糾結

4.5.2出基變數的糾結——退化

4.5.3沒有出基變數——Z無界

4.5.4多個最優解

4.6適應其他模型形式

4.6.1等式約束

4.6.2負的右端項

4.6.3“≥”形式的約束條件

4.6.4最小化

4.6.5求解放射治療例子

4.6.6兩階段法

4.6.7無可行解

4.6.8允許為負的變數

4.7最佳化後分析

4.7.1再最佳化

4.7.2影子價格

4.7.3靈敏度分析

4.7.4運用 Excel 產生靈敏度分析信息

4.7.5參數線性規劃

4.8計算機實現

4.8.1單純形法的實施

4.8.2本書特色線性規劃軟體

4.8.3線性規劃問題可用軟體選項

4.9求解線性規劃問題的內點法

4.9.1關鍵求解原理

4.9.2與單純形法的比較

4.9.3最佳化後分析中單純形法和內點算法的結合

4.10結論

附錄4.1LINDO和LINGO的使用介紹

參考文獻

習題

第5章單純形法

5.1單純形法基礎

5.1.1術語

5.1.2相鄰CPF解

5.1.3CPF解的性質

5.1.4擴展形式問題的延伸

5.2單純形法的矩陣形式

5.2.1求一個基本可行解

5.2.2當前方程組的矩陣形式

5.2.3單純形法矩陣形式的小結

5.2.4最終的評述

5.3基礎的洞悉

5.3.1使適用於其他模型形式

5.3.2套用

5.4改進單純形法

5.5結論

參考文獻

習題

第6章對偶理論

6.1對偶理論的實質

6.1.1對偶問題的起源

6.1.2原問題——對偶問題關係總結

6.1.3套用

6.2對偶的經濟解釋

6.2.1對偶問題的解釋

6.2.2單純形法的解釋

6.3原問題與對偶問題的關係

6.3.1互補基本解

6.3.2互補的基本解之間的關係

6.4改造適用於其他原問題形式

6.4.1用SOB方法決定對偶問題約束形式

6.5對偶理論在靈敏度分析中的作用

6.5.1非基變數係數的改變

6.5.2問題中引入新變數

6.5.3其他套用

6.6結論

參考文獻

習題

第7章不確定條件下的線性規劃

7.1靈敏度分析的本質

7.2靈敏度分析的套用

7.3通過電子表格進行靈敏度分析

7.3.1檢驗模型單個參數變化

7.3.2運用參數分析報告進行系統性靈敏度分析

7.3.3檢驗模型雙向變化

7.3.4利用雙向參數分析報告（ASPE）分析上述問題

7.3.5利用靈敏度報告進行靈敏度分析

7.3.6其他類型敏感度分析

7.4魯棒最佳化

7.4.1具有獨立參數的魯棒最佳化法

7.4.2示例

7.4.3拓展套用

7.5機會約束

7.5.1機會約束的形式

7.5.2示例

7.5.3硬約束的處理

7.5.4套用拓展

7.6帶補償的隨機規劃

7.6.1示例

7.6.2一些典型套用

7.7小結

參考文獻

習題

第8章線性規劃的其他算法

8.1對偶單純形法

8.1.1對偶單純形法的總結

8.1.2一個例子

8.2參數線性規劃

8.2.1參數cj的系統改變

8.2.2參數cj系統變化時參數線性規划過程小結

8.2.3參數bj的系統變化

8.2.4參數bj系統變化時參數線性規划過程小結

8.3上界法

8.3.1一個例子

8.4內點算法

8.4.1概念1和概念2梯度的相關性

8.4.2使用投影梯度以實現概念1和概念2

8.4.3實現概念3的中心化方案

8.4.4本算法的總結與說明

8.4.5內點算法總結

8.5結論

參考文獻

習題

第9章運輸與指派問題

9.1運輸問題

9.1.1原型範例

9.1.2運輸問題模型

9.1.3用Excel建立和求解運輸問題

9.1.4一個關於虛銷地的例子

9.1.5一個關於虛產地的例子

9.1.6運輸問題小結

9.2用於運輸問題的單純形法

9.2.1運輸單純形法的提出

9.2.2初始化

9.2.3最優性檢驗

9.2.4一次疊代過程

9.2.5運輸單純形法小結

9.2.6本例的特徵

9.3指派問題

9.3.1原型範例

9.3.2指派問題模型

9.3.3指派問題的求解步驟

9.4求解指派問題的專用算法

9.4.1等價成本表的作用

9.4.2生成額外零元素

9.4.3匈牙利算法小結

9.5結論

習題

第10章網路最佳化模型

10.1原型範例

10.2網路術語

10.3最短路徑問題

10.3.1最短路徑問題的算法

10.3.2算法在Seervada公園最短路徑問題中的套用

10.3.3用Excel電子表格描述並求解最短路徑問題

10.3.4其他套用

10.4最小支撐樹問題

10.4.1套用舉例

10.4.2算法

10.4.3最小支撐樹問題的算法

10.4.4算法在Seervada公園最小支撐樹問題上的套用

10.5最大流問題

10.5.1套用舉例

10.5.2算法

10.5.3最大流問題的增廣鏈算法

10.5.4套用算法求解Seervada公園最大流問題

10.5.5尋找增廣鏈

10.5.6用Excel描述和求解最大流問題

10.6最小費用流問題

10.6.1一些套用

10.6.2建立模型

10.6.3例子

10.6.4用Excel描述和求解最小費用流問題

10.6.5特殊案例

10.6.6小結

10.7網路單純形法

10.7.1引入上界法

10.7.2基可行解和可行生成樹的一致性

10.7.3選擇入基變數

10.7.4尋找出基變數和下一個基可行解

10.7.5本例的結尾

10.8項目的時間-費用平衡最佳化網路模型

10.8.1一個原型實例——Reliable建築公司問題

10.8.2項目網路圖

10.8.3關鍵路徑

10.8.4各項活動的時間-費用平衡

10.8.5哪些活動應該趕工

10.8.6用線性規劃制定趕工決策

10.9結論

參考文獻

習題

第11章動態規劃

11.1動態規劃的範例

11.1.1例1驛站馬車問題

11.1.2問題的求解

11.2動態規劃問題的特性

11.3確定性動態規劃

11.3.1例2醫療隊分配問題

11.3.2一種常見的問題範例——工作分配問題

11.3.3例3向科研小組分配科學家

11.3.4例4車間僱傭問題

11.4隨機性動態規劃

11.4.1例5確定次品限額

11.4.2例6在拉斯維加斯贏錢

11.5結論

部分參考文獻

習題

第12章整數規劃

12.1範例

12.1.1二值整數規劃模型

12.1.2用於求解此類模型的軟體

12.2整數規劃的套用

12.2.1投資分析

12.2.2選址

12.2.3設計生產和銷售網路

12.2.4傳送運輸

12.2.5安排相互聯繫的活動

12.2.6航空套用

12.30-1變數在模型構建中的創新套用

12.3.1“或”約束

12.3.2保留N個約束條件中的K個

12.3.3有N個可能取值的函式

12.3.4固定支出問題

12.3.5一般整數變數的二值表示

12.4一些建模舉例

12.4.1例1當決策變數是連續變數時的選擇

12.4.2例2違反比例性

12.4.3例3覆蓋所有特徵

12.5求解整數規劃問題的若干展望

12.6分支定界法及其在求解0-1整數規劃中的套用

12.6.1分支

12.6.2定界

12.6.3剪枝

12.6.40-1整數規劃問題的分支定界算法總結

12.6.5示例

12.6.6分支定界法的其他方案

12.7用於混合整數規劃的分支定界算法

12.7.1混合整數規劃的分支定界算法總結

12.8解0-1整數規劃的分支——切割法

12.8.1背景

12.8.2對純0-1整數規劃問題的自動預處理

12.8.3生成純0-1整數規劃問題的割平面

12.9同約束規劃的結合

12.9.1約束規劃的原理

12.9.2約束規劃的潛能

12.9.3所有變數取不同值約束

12.9.4元素約束

12.9.5當前的研究

12.10結論

參考文獻

習題

第13章非線性規劃

13.1套用實例

13.1.1具有價格彈性的產品組合問題

13.1.2運輸成本存在總量折扣時的運輸問題

13.1.3存在風險的證券投資組合選擇

13.2非線性規劃問題的圖解說明

13.3非線性規劃問題的類型

13.3.1無約束最最佳化

13.3.2線性約束最佳化

13.3.3二次規劃

13.3.4凸規劃

13.3.5可分規劃

13.3.6非凸規劃

13.3.7幾何規劃

13.3.8分式規劃

13.3.9互補問題

13.4單變數無約束最佳化

13.4.1二分法

13.4.2二分法概述

13.4.3牛頓法

13.4.4牛頓法概述

13.5多變數無約束最佳化

13.5.1梯度搜尋法

13.5.2梯度搜尋法概述

13.5.3牛頓法

13.6約束最佳化的庫恩-塔克（KKT）條件

13.7二次規劃

13.7.1二次規劃的庫恩-塔克條件

13.7.2改進單純形法

13.7.3部分軟體選項

13.8可分規劃

13.8.1線性規劃問題重寫

13.8.2展開

13.9凸規劃

13.9.1逐次線性逼近算法（弗蘭克-沃爾夫算法）

13.9.2弗蘭克-沃爾夫算法概述

13.9.3一些其他算法

13.9.4順序無約束極小化技術（罰函式法）

13.9.5罰函式法概述

13.9.6凸規劃的軟體部分選項

13.10非凸規劃（帶電子表格）

13.10.1求解非凸規劃問題所面臨的挑戰

13.10.2利用求解程式找出局部最優解

13.10.3尋找局部最優解的更系統方法

13.10.4進化求解程式

13.11結論

參考文獻

習題

第14章啟發式算法

14.1通用啟發式算法的性質

14.1.1示例：具有多個局部最優解的非線性規劃問題

14.1.2示例：旅行商問題

14.1.3子游逆轉算法

14.2禁忌搜尋

14.2.1基本概念

14.2.2基本禁忌搜尋算法概述

14.2.3有約束條件最小生成樹問題

14.2.4旅行商問題示例

14.3模擬退火

14.3.1基本概念

14.3.2基本模擬退火算法概要

14.3.3旅行商問題示例

14.3.4非線性規劃示例

14.4遺傳算法

14.4.1基本概念

14.4.2基本遺傳算法概述

14.4.3非線性規劃示例的完整版本

14.4.4旅行商問題示例
14.4.5子代的生成程式
14.5總結
參考文獻

習題

第15章博弈論

15.1兩人零和遊戲制定

15.2簡單對策求解——典型範例

15.2.1兩人零和遊戲模型

15.2.2示例變形1

15.2.3示例變形2

15.2.4示例變形3

15.3混合策略遊戲

15.4圖示求解法

15.5線性規劃求解

15.5.1線性規劃模型

15.5.2政治競選問題變形3的套用

15.6擴充

15.7結論

參考文獻

習題

第16章決策理論

16.1原型案例

16.2不進行試驗的決策

16.2.1此框架下原型實例的建模

16.2.2最大最小收益準則

16.2.3最大似然值準則

16.2.4貝時斯決策準則

16.2.5貝葉斯決策的靈敏性分析

16.3進行試驗時的決策制定

16.3.1繼續原型實例

16.3.2後驗機率

16.3.3試驗的價值

16.4決策樹

16.4.1建立決策樹

16.4.2進行分析

16.5使用電子表格對決策樹進行靈敏性分析

16.5.1使用ASPE建立Goferbroke公司第一問題的決策樹

16.5.2Goferbroke公司完整問題的決策樹

16.5.3用電子數據表進行靈敏性分析

16.5.4使用數據表進行系統的靈敏性分析圖

16.6效用理論

16.6.1現金的效用函式

16.6.2等價抽獎法

16.6.3對Goferbroke公司完整問題套用效用理論

16.6.4評估U（M）的另一個方法

16.6.5使用帶有效用的決策樹分析Goferbroke公司問題

16.7決策分析的實際套用

16.8結論

參考文獻

習題

第17章排隊論

17.1典型案例

17.2排隊模型的基本組成

17.3排隊系統實例

17.4指數分布的作用

17.5生滅過程

17.6基於生滅過程的排隊模型

17.7非指數分布的排隊模型

17.8有優先規則的排隊模型

17.9排隊網路

17.10排隊論的套用

17.11本章小結

參考文獻

習題

第18章庫存理論

18.1示例

18.1.1示例1：電視機揚聲器生產

18.1.2示例2：腳踏車批發銷售

18.2庫存模型組成要素

18.3確定性連續監控模型

18.3.1基本EOQ模型

18.3.2計畫內斷貨的EOQ模型

18.3.3含數量折扣的EOQ模型

18.3.4一些實用的Excel模板

18.3.5關於EOQ模型的探討

18.3.6產品需求的不同類型

18.3.7適時制（JIT）庫存管理的作用

18.4確定性定期監控模型

18.4.1示例

18.4.2算法

18.4.3運用算法求解飛機生產問題

18.4.4最優生產計畫

18.5供應鏈管理的確定性多級庫存模型

18.5.1二級庫存系統模型

18.5.2多級庫存系統模型

18.6隨機連續監控庫存模型

18.6.1模型假設

18.6.2選擇訂貨量Q

18.6.3選擇再訂貨點R

18.6.4示例

18.7易逝品單周期隨機模型

18.7.1易逝品的類型

18.7.2示例

18.7.3易逝品單周期隨機模型假設

18.7.4不含初始庫存(I=0)和準備成本(K=0)的模型分析

18.7.5初始庫存I>0、準備成本K=0時的模型分析

18.7.6準備成本K>0時的模型分析

18.7.7需求呈指數分布時的最優策略近似解

18.8收益管理

18.8.1基於容量控制的折扣票價模型

18.8.2基於容量控制的折扣票價模型套用示例

18.8.3超售模型

18.8.4超售模型套用示例

18.8.5其他模型

18.9小結

參考文獻

習題

第19章馬爾可夫決策過程

19.1典型範例

19.2馬爾可夫決策過程模型

19.3線性規劃與最優策略

19.4結語

參考文獻

習題

第20章仿真

20.1仿真本質

20.1.1仿真在運籌學研究中的作用

20.1.2離散事件系統仿真與連續系統仿真

20.1.3遊戲規則

20.1.4時間步長法步驟簡介

20.1.5事件步長法步驟簡介

20.1.6更多示例請參閱運籌學課件

20.2仿真套用的部分常見類型

20.2.1排隊系統的設計與運行

20.2.2庫存管理系統

20.2.3估算按時完成項目的機率

20.2.4製造系統的設計與運行

20.2.5配送系統的設計與運行

20.2.6金融風險分析

20.2.7醫保套用

20.2.8其他服務行業的套用

20.2.9軍事套用

20.2.10新套用

20.3隨機數生成

20.3.1隨機數特徵

20.3.2隨機數生成同餘法

20.4機率分布隨機觀測值的生成

20.4.1簡單離散分布

20.4.2逆轉換法

20.4.3逆轉換方法步驟簡介

20.4.4指數分布和厄蘭分布

20.4.5常態分配和卡方分布

20.4.6舍選法

20.5主要仿真研究概述

20.6用電子數據表實施模擬

20.6.1庫存管理示例——報販弗雷迪問題

20.6.2上述問題的電子數據表模型

20.6.3分析求解程式平台教學版套用

20.6.4用仿真和ASPE求解器進行最佳化

20.7結論

參考文獻

習題"