本書從應(yīng)用實例出發(fā)，系統(tǒng)介 紹了運籌學(xué)的幾個主要分支的基本理論及應(yīng)用。內(nèi)容 包括緒論、線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型、圖解法、單純形法 、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、整數(shù)線性規(guī)劃 、目標(biāo)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)分析、決策論及軟件實踐求解 方法及結(jié)果分析介紹等。基本內(nèi)容中除講解了基礎(chǔ)的 常用算法，還補(bǔ)充了一些新的簡便算法，另外每章還 配有一定量的討論、思考題，案例習(xí)題和課后習(xí)題。
本書由李敏編著。
李敏編著的《運籌學(xué)基礎(chǔ)及應(yīng)用》著重介紹了運籌學(xué)的幾個分支：線性規(guī)劃及其靈敏度分析、運輸問題、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)分析和決策論。討論了這幾個分支所解決的問題及解決問題的思路和常用算法。 本書有以下特色：在理論敘述與論證方面盡量簡潔清晰，避免冗長的證明；理論和算法注重了實用性，大部分章節(jié)都給出了一定量的應(yīng)用舉例；在內(nèi)容的深度上盡量使只具有高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論基礎(chǔ)知識的讀者能順利地理解：注重了數(shù)學(xué)模型的建立分析；注重了計算機(jī)軟件求解方法的介紹和結(jié)果分析；注重了學(xué)生“學(xué)以致用”能力的培養(yǎng)，在每章都給出了一定量的討論、思考題和案例習(xí)題。因此，本書能培養(yǎng)學(xué)生的“優(yōu)化”意識、思考能力和決策能力，特別是建模能力和用計算機(jī)軟件求解實際問題的能力。 本書可作為高等學(xué)校理工科本科或大專院校的教材，也可作為從事實際工作的管理人員，工程技術(shù)人員等的學(xué)習(xí)參考書。
緒論
第1章 線性規(guī)劃
1.1 線性規(guī)劃問題的引入與數(shù)學(xué)模型
1.1.1 問題的引入
1.1.2 線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的幾種形式
1.2 線性規(guī)劃解的概念及圖解法
1.2.1 解的概念
1.2.2 圖解法
1.3 線性規(guī)劃問題的解的性質(zhì)
1.3.1 基本概念
1.3.2 解的性質(zhì)
1.4 單純形法
1.4.1 引例
1.4.2 單純形法的一般描述
1.4.3 單純形法的表格計算法 緒論
第1章 線性規(guī)劃
1.1 線性規(guī)劃問題的引入與數(shù)學(xué)模型
1.1.1 問題的引入
1.1.2 線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的幾種形式
1.2 線性規(guī)劃解的概念及圖解法
1.2.1 解的概念
1.2.2 圖解法
1.3 線性規(guī)劃問題的解的性質(zhì)
1.3.1 基本概念
1.3.2 解的性質(zhì)
1.4 單純形法
1.4.1 引例
1.4.2 單純形法的一般描述
1.4.3 單純形法的表格計算法
1.5 人工變量法
1.5.1 大M法
1.5.2 兩階段法
1.6 退化與循環(huán)的處理
1.7 單純形法的矩陣描述及改進(jìn)
1.7.1 矩陣描述
1.7.2 單純形法的改進(jìn)
1.8 線性規(guī)劃應(yīng)用建模舉例
1.8.1 人力資源分配問題
1.8.2 生產(chǎn)計劃問題
1.8.3 合理下料問題
1.8.4 合理配料問題
1.8.5 連續(xù)投資問題
1.8.6 運輸問題
1.8.7 最大流問題
1.9 軟件操作實踐及案例建模分析
1.9.1 “管理運籌學(xué)”2.0求解線性規(guī)劃問題
1.9.2 Exce1求解線性規(guī)劃問題
1.9.3 1indo軟件求解線性規(guī)劃問題
1.9.4 Mat1ab求解線性規(guī)劃問題
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
案例
第2章 線性規(guī)劃的對偶理論與靈敏度分析
2.1 線性規(guī)劃對偶問題的引入與數(shù)學(xué)模型
2.1.1 問題的提出
2.1.2 對偶問題的數(shù)學(xué)模型
2.2 線性規(guī)劃的對偶理論
2.3 對偶問題的最優(yōu)解的經(jīng)濟(jì)含義——影子價格
2.3.1 影子價格的定義
2.3.2 影子價格的經(jīng)濟(jì)意義
2.4 對偶單純形法
2.4.1 對偶單純形法的基本思路
2.4.2 對偶單純形法的計算步驟
2.4.3 對偶單純形法的進(jìn)一步說明
2.5 靈敏度分析
2.5.1 單個價值系數(shù)c.的變化分析
2.5.2 單個資源系數(shù)6，的變化分析
2.5.3 多個價值系數(shù)或資源系數(shù)的變化分析
2.5.4 技術(shù)系數(shù)aij的變化分析
2.5.5 增加新變量的靈敏度分析
2.5.6 增加新約束條件的靈敏度分析
2.6 軟件求解結(jié)果分析
2.6.1 “管理運籌學(xué)”2.0軟件求解結(jié)果分析
2.6.2 Exce1求解結(jié)果分析
2.6.3 1indo軟件求解結(jié)果分析
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
第3章 運輸問題
3.1 運輸問題的數(shù)學(xué)模型及特征
3.1.1 運輸問題的數(shù)學(xué)模型
3.1.2 運輸問題的特征
3.2 表上作業(yè)法
3.2.1 初始可行方案(即初始基可行解)的確定
3.2.2 最優(yōu)性檢驗
3.2.3 調(diào)運方案的調(diào)整(即基可行解的改進(jìn))
3.2.4 表上作業(yè)法計算過程中需注意的問題
3.3 運輸問題的擴(kuò)展
3.3.1 目標(biāo)極大化的運輸問題
3.3.2 產(chǎn)銷不平衡運輸問題
3.3.3 無運輸線路的運輸問題
3.3.4 需求量不確定的運輸問題
3.3.5 轉(zhuǎn)運問題
3.4 運輸模型的應(yīng)用舉例
3.5 軟件操作實踐及案例建模分析
3.5.1 “管理運籌學(xué)”2.0軟件求解運輸問題
3.5.2 Exce1求解運輸問題
3.5.3 1indo軟件求解運輸問題
3.5.4 Mat’1ab軟件求解運輸問題
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
案例
第4章 整數(shù)規(guī)劃
4.1 整數(shù)規(guī)劃問題
4.1.1 整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的一般形式
4.1.2 整數(shù)規(guī)劃的分類及建模舉例
4.2 整數(shù)規(guī)劃的常用解法
4.2.1 整數(shù)規(guī)劃與其松弛問題
4.2.2 分枝定界法
4.2.3 割平面法
4.3 0-1規(guī)劃
4.3.1 需要定義0.1 變量的問題示例
4.3.2 0-1規(guī)劃的解法
4.4 指派問題與匈牙利法
4.4.1 指派問題的數(shù)學(xué)模型
4.4.2 匈牙利法的基本原理
4.4.3 匈牙利法的求解步驟
4.4.4 匈牙利法求解示例
4.4.5 非標(biāo)準(zhǔn)形式的指派問題
4.5 軟件操作實踐及案例建模分析
4.5.1 “管理運籌學(xué)”2.0求解整數(shù)規(guī)劃問題
4.5.2 Exce1求解整數(shù)規(guī)劃問題
4.5.3 1,indo軟件求解整數(shù)規(guī)劃問題
4.5.4 Mat1ab求解整數(shù)規(guī)劃問題
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
案例
第5章 目標(biāo)規(guī)劃
5.1 目標(biāo)規(guī)劃概述
5.1.1 目標(biāo)規(guī)劃的提出
5.1.2 線性規(guī)劃的不足
5.1.3 目標(biāo)規(guī)劃的基本概念
5.1.4 目標(biāo)規(guī)劃與線性規(guī)劃的比較
5.2 目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型
5.2.1 目標(biāo)規(guī)劃的一般模型‘
5.2.2 目標(biāo)規(guī)劃建模的步驟
5.3 目標(biāo)規(guī)劃的解法
5.3.1 圖解法
5.3.2 序貫式法
5.3.3 單純形法
5.4 目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用建模舉例
5.5 軟件操作實踐及案例建模分析
5.5.1 “管理運籌學(xué)”2.0求解目標(biāo)規(guī)劃問題
5.5.2 Exce1求解目標(biāo)規(guī)劃問題
5.5.3 1indo軟件求解目標(biāo)規(guī)劃問題
5.5.4 用Mat1ab求解目標(biāo)規(guī)劃問題
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
案例
第6章 圖與網(wǎng)絡(luò)分析
6.1 圖的基本概念
6.1.1 圖的基本概念
6.1.2 圖的模型應(yīng)用舉例
6.1.3 圖的基本性質(zhì)
6.1.4 圖的矩陣描述
6.2 樹
6.2.1 樹及其性質(zhì)
6.2.2 圖的最小部分樹(支撐樹)
6.2.3 圖的最小支撐樹的應(yīng)用舉例
6.3 最短路問題
6.3.1 引例
6.3.2 最短路算法
6.3.3 最短路問題的應(yīng)用建模舉例
6.4 網(wǎng)絡(luò)最大流問題
6.4.1 基本概念與基本定理
6.4.2 求最大流的標(biāo)號算法
6.5 中國郵遞員問題
6.5.1 一筆畫問題
6.5.2 奇偶點圖上作業(yè)法
6.6 軟件操作實踐及案例建模分析
6.6.1 最小支撐樹的軟件求解
6.6.2 最短路問題的軟件求解
6.6.3 最大流問題的軟件求解
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
第7章 決策分析
7.1 決策分析的概論
7.1.1 決策的發(fā)展歷史及流派
7.1.2 決策的定義
7.1.3 決策問題的要素
7.1.4 決策的分類
7.1.5 決策的基本步驟
7.1.6 決策的原則
7.2 不確定型決策
7.2.1 悲觀主義準(zhǔn)則
7.2.2 樂觀主義準(zhǔn)則(最大最大法則)
7.2.3 折中主義準(zhǔn)則(樂觀系數(shù)準(zhǔn)則)
7.2.4 等可能性準(zhǔn)則(平均收益最大的原則)
7.2.5 最小后悔值準(zhǔn)則
7.3 風(fēng)險型決策
7.3.1 最大可能準(zhǔn)則
7.3.2 期望值準(zhǔn)則
7.3.3 貝葉斯決策法(后驗概率方法)
7.4 層次分析法
7.5 決策分析的應(yīng)用舉例
7.6 軟件操作實踐及案例分析
討論、思考題
本章小結(jié)
習(xí)題
案例
參考文獻(xiàn)
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