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運籌學(原書第2版)/數據科學與商務智能系列

作者：(美)羅納德L.拉丁|譯者:肖勇波//梁湧
出版社：機械工業
ISBN：9787111600336

出版日期：2018/06/01
裝幀：平裝
頁數：945

人民幣：RMB 199 元售價：元

內容大鋼

羅納德L.拉丁著的《運籌學(原書第2版)》宗旨是給不同學科背景的讀者提供運籌學學習的全面指南。本書涵蓋運籌學的全部內容(整數、非整數演算法，網路編程，動態數學建模等)，加入了眾多主題和案例，每種演算法和分析都配有一個小故事和計算練習。
修訂版本提升了本書作為本科生教材的難度，與研究生階段的內容銜接更為緊密，同時又可作為研究、專業人員的自學和參考用書。本書已被普渡大學、加州大學歐文分校、華盛頓大學等高校採用。

作者介紹

(美)羅納德L.拉丁|譯者:肖勇波//梁湧
羅納德L拉丁博士于2013年以名譽傑出教授退休。在40年的職業生涯中，他作為教育者和研究者在最優化方法及應用方面取得了傑出成就。自2007年成為阿肯色州費耶特維爾大學工業工程John and Mary Lm White傑出教授后，他領導了該大學的醫療保健物流創新中心(CIHL)，著眼于醫療保健運營中供應鏈和物流方面的研究，並與大量醫療相關組織建立了合作關係。此外，他帶領阿肯色大學的同事們創建了醫療系統工程聯明(HSEA)。

譯者序
前言
作者簡介
第1章運用數學模型解決問題
1.1 運籌學應用案例
1.2 優化及運籌學方法的步驟
1.3 系統邊界、敏感性分析、易處理性以及有效性
1.4 描述性模型與模擬模擬
1.5 數值搜索，精確解與啟發解
1.6 確定模型與隨機模型
1.7 本章小結
練習題
第2章運籌學中的確定性優化模型
2.1 決策變數、約束條件以及目標函數
2.2 圖解法和最優化產出
2.3 大型優化模型及其標引
2.4 線性規劃與非線性規劃
2.5 離散（或者整數）規劃
2.6 多目標優化模型
2.7 優化模型分類小結
2.8 電腦求解技術以及
練習題
參考文獻
第3章搜索演算法
3.1 搜索演算法、局部和全局最優
3.2 沿可行改進方向的搜索
3.3 可行改進方向的代數條件
3.4 線性目標和凸集的易處理性
3.5 尋找初始可行解
練習題
參考文獻
第4章線性規劃
4.1 資源分配模型
4.2 混料模型
4.3 運營規劃模型
4.4 排班和人員規劃模型
4.5 多階段模型
4.6 可線性化的非線性目標模型
4.7 隨機規劃
練習題
參考文獻
第5章線性規劃的單純形法
5.1 線性規劃的最優解和標準型
5.2 頂點搜索和基本解
5.3 單純形法
5.4 字典和單純形表
5.5 兩階段法
5.6 退化與零步長
5.7 單純形法的收斂和循環
5.8 力求高效：修正單純形法

5.9 有簡單上下限的單純形法
練習題
參考文獻
第6章線性規劃的對偶理論與靈敏度分析
6.1 通用的活動視角與資源視角
6.2 對線性規劃模型係數變化的定性靈敏度分析
6.3 線性規劃模型係數靈敏度的定量分析：對偶模型
6.4 構造線性規劃的對偶問題
6.5 電腦輸出結果與單個參數變化的影響
6.6 模型大幅度改動，再優化以及參數規劃
6.7 線性規劃中的對偶問題和最優解
6.8 對偶單純形法的搜索
6.9 原始—對偶單純形法搜索
練習題
參考文獻
第7章線性規劃內點法
7.1 在可行域內部搜索
7.2 對當前解進行尺度變換
7.3 仿射尺度變換搜索
7.4 內點搜索的對數障礙法
7.5 原始對偶內點法
7.6 線性規劃搜索演算法的複雜性
練習題
參考文獻
第8章目標規劃
8.1 多目標優化模型
8.2 有效點和有效邊界
8.3 搶佔式優化和加權目標
8.4 目標規劃
練習題
參考文獻
第9章最短路與離散動態規劃
9.1 最短路模型
9.2 利用動態規劃解決最短路問題
9.3 一對多的最短路問題：貝爾曼—福特演算法
9.4 多對多最短路問題：弗洛伊德—瓦爾肖演算法
9.5 無負權一對多最短路問題：迪傑斯特拉演算法
9.6 一對多無環圖最短路問題
9.7 CPM項目計劃和最長路
9.8 離散動態規劃模型
9.9 利用動態規劃解決整數規劃問題
9.10 馬爾科夫決策過程
練習題
參考文獻
第10章網路流與圖
10.1 圖、網路與流
10.2 用於網路流搜索的圈方向
10.3 消圈演算法求最優流
10.4 網路單純形法求最優流
10.5 最優網路流的整性

10.6 運輸及分配模型
10.7 用匈牙利演算法求解分配問題
10.8 最大流與最小割
10.9 多商品及增益∕損耗流
10.10 最小∕最大生成樹
練習題
參考文獻
第11章離散優化模型
11.1 塊狀/批量線性規劃及固定成本
11.2 背包模型與資本預算模型
11.3 集合包裝、覆蓋和劃分模型
11.4 分配模型及匹配模型
11.5 旅行商和路徑模型
11.6 設施選址和網路設計模型
11.7 處理機調度及排序模型
練習題
參考資料
第12章離散優化求解方法
12.1 全枚舉法求解
12.2 離散優化模型的鬆弛模型及其應用
12.3 分支定界搜索
12.4 分支定界法的改良
12.5 分支切割法
12.6 有效不等式組
12.7 割平面理論
練習題
參考資料
第13章大規模優化方法
13.1 列生成演算法和分支定價演算法
13.2 拉格朗日鬆弛演算法
13.3 Dantzig-Wolfe分解演算法
13.4 Benders分解演算法
練習題
參考文獻
第14章計算複雜性理論
14.1 問題、實例和求解的難度
14.2 衡量演算法複雜性及問題的難度
14.3 可解問題的多項式時間驗證標準
14.4 多項式可解和非確定多項式可解
14.5 多項式時間歸約和NP難問題
14.6 P問題和NP問題
14.7 求解NP難問題
練習題
參考文獻
第15章離散優化的啟髮式演算法
15.1 構造型啟髮式演算法
15.2 針對離散優化INLPs問題改進搜索啟髮式演算法
15.3 元啟髮式演算法：禁忌搜索和模擬退火
15.4 進化元啟髮式演算法和遺傳演算法
練習題

參考文獻
第16章無約束的非線性規劃
16.1 無約束非線性規劃模型
16.2 一維搜索
16.3 導數、泰勒級數和多維的局部最優解條件
16.4 凹凸函數和全局最優
16.5 梯度搜索
16.6 牛頓法
16.7 擬牛頓法和BFGS搜索
16.8 無導數優化和Nelder-Mead法
練習題
參考文獻
第17章帶約束的非線性規劃
17.1 帶約束的非線性規劃模型
17.2 特殊的NLP：凸規劃、可分離規劃、二次規劃和正項幾何規劃
17.3 拉格朗日乘子法
17.4 KARUSH-KUHN-TUCKER最優性條件
17.5 懲罰與障礙法
17.6 既約梯度法
17.7 二次規劃求解方法
17.8 序列二次規劃
17.9 可分離規劃方法
17.10 正項幾何規劃方法
練習題
參考文獻

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