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機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁

機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁

出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2017-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 945
本類榜單：教材銷量榜
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機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁 版權(quán)信息

機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁 本書特色

本書是羅納德L.拉丁所著的經(jīng)典教材，時隔18年首次修訂，面向本科生（姊妹篇DiscreteOptimization針對研究生階段的學(xué)生，1988年問世），首版于1998年，被美國工業(yè)工程師協(xié)會（IIE）評選為年度圖書。本書宗旨是給不同學(xué)科背景的讀者提供運籌學(xué)學(xué)習(xí)的全面指南。涵蓋運籌學(xué)的全部內(nèi)容（整數(shù)、非整數(shù)算法，網(wǎng)絡(luò)編程，動態(tài)數(shù)學(xué)建模等），加入了眾多主題和案例，每種算法和分析都配有一個小故事和計算練習(xí)。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(nèi)容銜接更為緊密，同時又可作為研究、專業(yè)人員的自學(xué)和參考用書。已被普渡大學(xué)、加州大學(xué)歐文分校、華盛頓大學(xué)等高校采用。

機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁 內(nèi)容簡介

本書是羅納德L.拉丁所著的經(jīng)典教材，時隔18年搶先發(fā)售修訂，面向本科生（姊妹篇DiscreteOptimization針對研究生階段的學(xué)生，1988年問世），首版于1998年，被美國工業(yè)工程師協(xié)會（IIE）評選為年度圖書。本書宗旨是給不同學(xué)科背景的讀者提供運籌學(xué)學(xué)習(xí)的全面指南。涵蓋運籌學(xué)的全部內(nèi)容（整數(shù)、非整數(shù)算法，網(wǎng)絡(luò)編程，動態(tài)數(shù)學(xué)建模等），加入了眾多主題和案例，每種算法和分析都配有一個小故事和計算練習(xí)。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(nèi)容銜接更為緊密，同時又可作為研究、專業(yè)人員的自學(xué)和參考用書。已被普渡大學(xué)、加州大學(xué)歐文分校、華盛頓大學(xué)等高校采用。

機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁 目錄

目　錄
譯者序
前　言
作者簡介
第1章　運用數(shù)學(xué)模型解決問題1
　1.1　運籌學(xué)應(yīng)用案例1
　1.2　優(yōu)化及運籌學(xué)方法的步驟3
　1.3　系統(tǒng)邊界、敏感性分析、易處理性以及有效性7
　1.4　描述性模型與仿真模擬9
　1.5　數(shù)值搜索，精確解與啟發(fā)解12
　1.6　確定模型與隨機模型14
　1.7　本章小結(jié)16
　練習(xí)題17
第2章　運籌學(xué)中的確定性優(yōu)化模型19
　2.1　決策變量、約束條件以及目標(biāo)函數(shù)19
　2.2　圖解法和*優(yōu)化產(chǎn)出22
　2.3　大型優(yōu)化模型及其標(biāo)引32
　2.4　線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃38
　2.5　離散（或者整數(shù)）規(guī)劃43
　2.6　多目標(biāo)優(yōu)化模型50
　2.7　優(yōu)化模型分類小結(jié)54
　2.8　計算機求解技術(shù)以及AMPL54
　練習(xí)題61
　參考文獻76
第3章　搜索算法77
　3.1　搜索算法、局部和全局*優(yōu)77
　3.2　沿可行改進方向的搜索86
　3.3　可行改進方向的代數(shù)條件93
　3.4　線性目標(biāo)和凸集的易處理性102
　3.5　尋找初始可行解109
　練習(xí)題116
　參考文獻119
第4章　線性規(guī)劃120
　4.1　資源分配模型120
　4.2　混料模型124
　4.3　運營規(guī)劃模型128
　4.4　排班和人員規(guī)劃模型137
　4.5　多階段模型141
　4.6　可線性化的非線性目標(biāo)模型146
　4.7　隨機規(guī)劃152
　練習(xí)題157
　參考文獻175
第5章　線性規(guī)劃的單純形法176
　5.1　線性規(guī)劃的*優(yōu)解和標(biāo)準(zhǔn)型176
　5.2　頂點搜索和基本解187
　5.3　單純形法196
　5.4　字典和單純形表204
　5.5　兩階段法208
　5.6　退化與零步長217
　5.7　單純形法的收斂和循環(huán)220
　5.8　力求高效：修正單純形法222
　5.9　有簡單上下限的單純形法233
　練習(xí)題240
　參考文獻245
第6章　線性規(guī)劃的對偶理論與靈敏度分析246
　6.1　通用的活動視角與資源視角246
　6.2　對線性規(guī)劃模型系數(shù)變化的定性靈敏度分析250
　6.3　線性規(guī)劃模型系數(shù)靈敏度的定量分析：對偶模型259
　6.4　構(gòu)造線性規(guī)劃的對偶問題267
　6.5　計算機輸出結(jié)果與單個參數(shù)變化的影響271
　6.6　模型大幅度改動，再優(yōu)化以及參數(shù)規(guī)劃285
　6.7　線性規(guī)劃中的對偶問題和*優(yōu)解292
　6.8　對偶單純形法的搜索304
　6.9　原始—對偶單純形法搜索308
　練習(xí)題313
　參考文獻327
第7章　線性規(guī)劃內(nèi)點法328
　7.1　在可行域內(nèi)部搜索328
　7.2　對當(dāng)前解進行尺度變換336
　7.3　仿射尺度變換搜索342
　7.4　內(nèi)點搜索的對數(shù)障礙法348
　7.5　原始對偶內(nèi)點法358
　7.6　線性規(guī)劃搜索算法的復(fù)雜性364
　練習(xí)題365
　參考文獻371
第8章　目標(biāo)規(guī)劃372
　8.1　多目標(biāo)優(yōu)化模型372
　8.2　有效點和有效邊界377
　8.3　搶占式優(yōu)化和加權(quán)目標(biāo)382
　8.4　目標(biāo)規(guī)劃387
　練習(xí)題396
　參考文獻407
第9章　*短路與離散動態(tài)規(guī)劃408
　9.1　*短路模型408
　9.2　利用動態(tài)規(guī)劃解決*短路問題415
　9.3　一對多的*短路問題：貝爾曼—福特算法422
　9.4　多對多*短路問題：弗洛伊德—瓦爾肖算法428
　9.5　無負(fù)權(quán)一對多*短路問題：迪杰斯特拉算法435
　9.6　一對多無環(huán)圖*短路問題440
　9.7　CPM項目計劃和*長路444
　9.8　離散動態(tài)規(guī)劃模型450
　9.9　利用動態(tài)規(guī)劃解決整數(shù)規(guī)劃問題458
　9.10　馬爾科夫決策過程461
　練習(xí)題466
　參考文獻476
第10章　網(wǎng)絡(luò)流與圖477
　10.1　圖、網(wǎng)絡(luò)與流477
　10.2　用于網(wǎng)絡(luò)流搜索的圈方向487
　10.3　消圈算法求*優(yōu)流497
　10.4　網(wǎng)絡(luò)單純形法求*優(yōu)流504
　10.5　*優(yōu)網(wǎng)絡(luò)流的整性512
　10.6　運輸及分配模型514
　10.7　用匈牙利算法求解分配問題521
　10.8　*大流與*小割527
　10.9　多商品及增益／損耗流533
　10.10　*小／*大生成樹539
　練習(xí)題544
　參考文獻560
第11章　離散優(yōu)化模型561
　11.1　塊狀/批量線性規(guī)劃及固定成本561
　11.2　背包模型與資本預(yù)算模型566
　11.3　集合包裝、覆蓋和劃分模型571
　11.4　分配模型及匹配模型579
　11.5　旅行商和路徑模型588
　11.6　設(shè)施選址和網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型596
　11.7　處理機調(diào)度及排序模型602
　練習(xí)題613
　參考資料630
第12章　離散優(yōu)化求解方法631
　12.1　全枚舉法求解631
　12.2　離散優(yōu)化模型的松弛模型及其應(yīng)用633
　12.3　分支定界搜索649
　12.4　分支定界法的改良660
　12.5　分支切割法671
　12.6　有效不等式組676
　12.7　割平面理論681
　練習(xí)題688
　參考資料702
第13章　大規(guī)模優(yōu)化方法703
　13.1　列生成算法和分支定價算法703
　13.2　拉格朗日松弛算法713
　13.3　Dantzig-Wolfe分解算法726
　13.4　Benders分解算法731
　練習(xí)題737
　參考文獻742
第14章　計算復(fù)雜性理論743
　14.1　問題、實例和求解的難度743
　14.2　衡量算法復(fù)雜性及問題的難度745
　14.3　可解問題的多項式時間驗證標(biāo)準(zhǔn)748
　14.4　多項式可解和非確定多項式可解749
　14.5　多項式時間歸約和NP難問題753
　14.6　P問題和NP問題755
　14.7　求解NP難問題757
　練習(xí)題760
　參考文獻764
第15章　離散優(yōu)化的啟發(fā)式算法765
　15.1　構(gòu)造型啟發(fā)式算法765
　15.2　針對離散優(yōu)化INLPs問題改進搜索啟發(fā)式算法771
　15.3　元啟發(fā)式算法：禁忌搜索和模擬退火777
　15.4　進化元啟發(fā)式算法和遺傳算法784
　練習(xí)題787
　參考文獻793
第16章　無約束的非線性規(guī)劃794
　16.1　無約束非線性規(guī)劃模型794
　16.2　一維搜索803
　16.3　導(dǎo)數(shù)、泰勒級數(shù)和多維的局部*優(yōu)解條件812
　16.4　凹凸函數(shù)和全局*優(yōu)822
　16.5　梯度搜索827
　16.6　牛頓法831
　16.7　擬牛頓法和BFGS搜索835
　16.8　無導(dǎo)數(shù)優(yōu)化和Nelder-Mead法842
　練習(xí)題849
　參考文獻854
第17章　帶約束的非線性規(guī)劃855
　17.1　帶約束的非線性規(guī)劃模型855
　17.2　特殊的NLP：凸規(guī)劃、可分離規(guī)劃、二次規(guī)劃和正項幾何規(guī)劃862
　17.3　拉格朗日乘子法876
　17.4　KARUSH-KUHN-TUCKER*優(yōu)性條件882
　17.5　懲罰與障礙法890
　17.6　既約梯度法898
　17.7　二次規(guī)劃求解方法909
　17.8　序列二次規(guī)劃917
　17.9　可分離規(guī)劃方法920
　17.10　正項幾何規(guī)劃方法927
　練習(xí)題934
　參考文獻945
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機械工業(yè)出版社數(shù)據(jù)科學(xué)與商務(wù)智能系列運籌學(xué)(原書第2版)/(美)羅納德 L.拉丁 作者簡介

羅納德L拉丁博士于2013年以名譽杰出教授退休。在40年的職業(yè)生涯中，他作為教育者和研究者在最優(yōu)化方法及應(yīng)用方面取得了杰出成就。自2007年成為阿肯色州費耶特維爾大學(xué)工業(yè)工程John and Mary Lm White杰出教授后，他領(lǐng)導(dǎo)了該大學(xué)的醫(yī)療保健物流創(chuàng)新中心(CIHL)，著眼于醫(yī)療保健運營中供應(yīng)鏈和物流方面的研究，并與大量醫(yī)療相關(guān)組織建立了合作關(guān)系。此外，他帶領(lǐng)阿肯色大學(xué)的同事們創(chuàng)建了醫(yī)療系統(tǒng)工程聯(lián)明(HSEA)。

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