《運籌學方法與模型(第2版)》介紹了運籌學中線性規(guī)劃、目標規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)計劃技術(shù)、動態(tài)規(guī)劃、排隊論、存儲論、決策分析和排序問題等分支的基本概念和方法,并把各種運籌學求解方法歸納成接近于程序語言的算法步驟,《運籌學方法與模型(第2版)》特別重視各個運籌學分支對數(shù)學模型的建立,配備了相當數(shù)量的應(yīng)用例題,使讀者充分理解建立數(shù)學模型是一種藝術(shù),《運籌學方法與模型(第2版)》力求深入淺出,注重應(yīng)用,每章結(jié)尾都配有一定數(shù)量的習題,部分習題還附有答案。
《運籌學方法與模型(第2版)》可作為大專院校交通運輸管理類、經(jīng)濟管理類和理工類其他有關(guān)專業(yè)的本科生、研究生的教材或教學參考書,也可作為各類專業(yè)人員的自學參考書。
第一章 線性規(guī)劃
1.1 線性規(guī)劃模型
1.1.1 數(shù)學模型
1.1.2 標準型線性規(guī)劃
1.2 線性規(guī)劃的幾何特征
1.2.1 兩個變量的線性規(guī)劃的圖解法
1.2.2 標準型線性規(guī)劃的幾何特征
1.3 基本可行解
1.4 單純形法
1.4.1 單純形表和最優(yōu)性條件
1.4.2 轉(zhuǎn)軸
1.4.3 單純形法
1.4.4 關(guān)于最優(yōu)解唯一性的討論
1.5 單純形表的矩陣描述
1.6 改進單純形法
1.7 大M法和兩階段法
1.7.1 大M法
1.7.2 兩階段法
*1.7.3 退化情況與勃蘭德法則
1.8 線性規(guī)劃應(yīng)用舉例
習題一
第二章 線性規(guī)劃的對偶理論與靈敏度分析
2.1 對偶問題
2.2 對偶理論
2.3 對偶單純形法
2.4 對偶問題的最優(yōu)解
2.5 靈敏度分析
2.5.1 參數(shù)cs的靈敏度分析
2.5.2 參數(shù)bs的靈敏度分析
2.5.3 增加新的約束條件
2.6 影子價格
2.7 參數(shù)規(guī)劃
2.7.1 C的參數(shù)變化
2.7.2 b的參數(shù)變化
2.7.3 特定參數(shù)的變化
習題二
第三章 運輸問題
3.1 運輸問題的數(shù)學模型
3.2 表上作業(yè)法
3.2.1 初始基本可行解的尋求
3.2.2 位勢法
3.3 應(yīng)用舉例
習題三
第四章 目標規(guī)劃
4.1 目標規(guī)劃原理、概念與數(shù)學模型
4.1.1 目標規(guī)劃原理與概念
4.1.2 目標規(guī)劃數(shù)學模型
4.2 目標規(guī)劃的圖解法
習題四
第五章 整數(shù)規(guī)劃
5.1 整數(shù)規(guī)劃模型
5.2 純整數(shù)規(guī)劃的割平面法
5.2.1 割平面法的幾何特征
5.2.2 柯莫利割
5.2.3 柯莫利割平面法
5.3 混合整數(shù)規(guī)劃的割平面法
5.4 分支定界法
5.4.1 0-1背包問題
5.4.2 分支定界法
5.5 0-1規(guī)劃的分支定界法
5.5.1 劃分和定界
5.5.2 分支定界算法
5.6 最優(yōu)分配問題
5.6.1 匈牙利方法
5.6.2 應(yīng)用舉例
習題五
第六章 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃
6.1 圖的基本概念
6.1.1 無向圖
6.1.2 有向圖
6.1.3 圖的矩陣表示
6.1.4 樹
6.2 最短路徑問題
6.2.1 狄克斯特拉算法
*6.2.2 弗勞德算法
6.2.3 應(yīng)用舉例
6.3 最長路徑問題
6.3.1 最長路徑算法
6.3.2 應(yīng)用舉例
6.4 第k短路徑問題
6.5 最小生成樹
6.5.1 破回路法
6.5.2 克魯斯卡算法
6.6 中國郵路問題
6.6.1 歐拉環(huán)游問題
6.6.2 中國郵路問題
6.7 運輸網(wǎng)絡(luò)
6.7.1 運輸網(wǎng)絡(luò)與流
6.7.2 割、最小割和最大流
6.8 最大流
6.8.1 增流鏈
6.8.2 最大流算法
*6.8.3 最大流算法在最優(yōu)分配問題中的應(yīng)用
6.8.4 應(yīng)用舉例
6.9 最小代價流問題
6.9.1 伴隨f的增流網(wǎng)絡(luò)
6.9.2 最小代價流算法
6.9.3 應(yīng)用舉例
習題六
第七章 網(wǎng)絡(luò)計劃技術(shù)
7.1 工程網(wǎng)絡(luò)圖
7.1.1 PERT網(wǎng)絡(luò)
7.1.2 網(wǎng)絡(luò)圖的時間參數(shù)和關(guān)鍵路徑
7.2 網(wǎng)絡(luò)計劃的優(yōu)化問題
7.2.1 總工期-成本優(yōu)化問題
7.2.2 總工期-資源的優(yōu)化問題
7.3 非肯定型PERT網(wǎng)絡(luò)
習題七
第八章 動態(tài)規(guī)劃
8.1 引例
8.2 動態(tài)規(guī)劃模型和求解方法
8.3 動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用舉例
習題八
第九章 排隊論
9.1 泊松過程、生滅過程和負指數(shù)分布
9.1.1 泊松過程
9.1.2 生滅過程
9.1.3 負指數(shù)分布
9.1.4 愛爾朗分布
9.2 一般排隊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
9.2.1 輸入過程
9.2.2 服務(wù)機構(gòu)
9.2.3 排隊規(guī)則
9.2.4 排隊模型的符號表示
9.2.5 排隊模型的數(shù)量指標和基本公式
9.3 泊松輸入、負指數(shù)分布服務(wù)的排隊模型
9.3.1 M/M/S排隊模型
9.3.2 M/M/1 排隊模型
9.3.3 M/M/∞排隊模型
9.3.4 M/M/S/k排隊模型
9.3.5 M/M/S/m/m排隊模型
9.4 一般服務(wù)分布M/G/1 排隊模型
9.4.1 M/G/1 排隊模型
9.4.2 M/D/1 排隊模型
9.4.3 M/Ek/1 排隊模型
習題九
第十章 存儲論
10.1 存儲模型的結(jié)構(gòu)及基本概念
10.1.1 費用構(gòu)成
10.1.2 存儲控制的數(shù)量指標和參數(shù)符號
10.1.3 存儲控制策略
10.2 確定型存儲模型
10.2.1 不許缺貨的經(jīng)濟訂貨批量模型
10.2.2 允許缺貨的經(jīng)濟訂貨批量模型
10.2.3 不許缺貨的生產(chǎn)批量模型
10.2.4 有數(shù)量折扣的經(jīng)濟訂貨批量模型
10.3 隨機型存儲模型
10.3.1 (s-S)策略存儲模型
10.3.2 (q-Q)策略存儲模型
習題十
第十一章 馬爾柯夫分析
11.1 馬爾柯夫鏈
11.2 馬爾柯夫分析
11.2.1 正規(guī)轉(zhuǎn)移概率矩陣與穩(wěn)態(tài)概率向量
11.2.2 應(yīng)用舉例
習題十一
第十二章 決策分析
12.1 隨機型決策方法
12.1.1 期望值準則與報童問題
12.1.2 決策樹
12.1.3 靈敏度分析
12.1.4 貝葉斯決策
12.2 非確定型決策方法
12.3 效用函數(shù)方法
12.3.1 效用值決策準則
12.3.2 效用函數(shù)曲線
習題十二
第十三章 排序問題
13.1 車間生產(chǎn)計劃排序問題
13.1.1 一臺機器和”個工件的排序問題
13.1.2 兩臺機器和”個工件的排序問題
13.1.3 3 臺機器和孢個工件的排序問題
13.2 旅行售貨員問題
13.2.1 旅行售貨員問題
13.2.2 分支定界法
習題十三
附錄 部分習題答案或提示
參考書目