本書為《科學計算及其軟件教學叢書》之一，系統(tǒng)地介紹了運籌學所研究的主要內(nèi)容，包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、運輸問題和分配問題、網(wǎng)絡優(yōu)化、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、對策論、決策分析、存儲論、遺傳算法、預測預報與時間序列處理。全書共13章，分別描述了求解這些問題的實用方法，每章結(jié)尾都配有一定數(shù)量的習題，有些章節(jié)還給出了調(diào)用MATLAB程序進行求解的例子。本書通俗易懂，理論、算法與應用兼顧，是一本運籌學的入門性教材。
本書可用作信息與計算科學、數(shù)學與應用數(shù)學、管理、金融、經(jīng)濟、工程等相關專業(yè)的本科生教材或教學參考書，也可用作有關專業(yè)的研究生和MBA學生教材，同時可供管理人員和工程技術人員自學、參考。
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目 錄
《科學計算及其軟件教學叢書》序
前言
第1章 線性規(guī)劃及單純形法 1
1.1線性規(guī)劃問題 1
1.2圖解法 3
1.3線性規(guī)劃的標準形 4
1.4線性規(guī)劃的幾何意義與性質(zhì) 7
1.5單純形法 13
1.5.1基本可行解 13
1.5.2最優(yōu)性檢驗 15
1.6單純形表 19
1.7初始基本可行解 24
1.8調(diào)用單純形法的MATLAB程序解線性規(guī)劃 32
習題1 32
第2章 線性規(guī)劃的對偶理論與對偶單純形法 36
2.1線性規(guī)劃的對偶問題 36
2.2對偶性定理 44
2.3對偶單純形法 47
2.4解線性規(guī)劃的內(nèi)點法簡介 52
習題2 56
第3章 非線性規(guī)劃 59
3.1基本概念 59
3.2最優(yōu)性條件 64
3.3線性搜索方法 68
3.3.1確定初始搜索區(qū)間的進退法 70
3.3.2二分法 71
3.3.30.618法 71
3.3.4不精確線性搜索的Goldstein準則 75
3.4最速下降法和共轆梯度法 77
3.4.1最速下降法 77
3.4.2共軛梯度法 80
3.4.3調(diào)用MATALB程序求解非線性規(guī)劃：共軛梯度法 83
3.5牛頓法 84
3.6拉格朗日方法 87
3.7 KKT方法 89
3.8等式約束二次規(guī)劃 91
3.8.1變量消去法 92
3.8.2拉格朗日方法 95
3.9不等式約束二次規(guī)劃 97
3.9.1不等式約束二次規(guī)劃 97
3.9.2調(diào)用MATLAB程序求解二次規(guī)劃 103
3.10二次罰函數(shù)方法 104
3.11增廣Lagrange乘子法 106
3.12使用MATLAB程序求解一般約束優(yōu)化問題 108
習題3 109
第4章 運輸問題和分配問題 112
4.1運輸問題 112
4.1.1基本可行解和西北角法則 115
4.1.2應用對偶方法求運輸問題的最優(yōu)解 120
4.1.3不平衡運輸問題 126
4.1.4使用MATLAB程序求解運輸問題 127
4.2分配問題 128
4.2.1分配問題的數(shù)學模型 129
4.2.2匈牙利算法 130
4.2.3非標準形分配模型的標準化 134
4.3轉(zhuǎn)運問題 135
習題4 137
第5章 網(wǎng)絡優(yōu)化 141
5.1基本網(wǎng)絡概念 141
5.2最短路問題的算法 145
5.3最大流問題 147
5.4網(wǎng)絡計劃技術（統(tǒng)籌方法） 154
5.4.1計劃網(wǎng)絡圖f或工程網(wǎng)絡圖1 154
5.4.2關鍵路線法(CPM)和時間參數(shù)計算 157
5.4.3計劃評審技術 160
5.4.4計劃網(wǎng)絡圖的優(yōu)化 161
5.4.5資源的合理利用 161
5.4.6最優(yōu)成本工期 161
習題5 164
第6章 整數(shù)規(guī)劃 167
6.1問題的提出 167
6.2幺模性 169
6.3分枝定界法 171
6.3.1分枝定界法 171
6.3.2調(diào)用MATLAB中分枝定界法解0-1整數(shù)規(guī)劃 176
第7章 動態(tài)規(guī)劃 178
7.1動態(tài)規(guī)劃的基本原理 178
7.1.1動態(tài)規(guī)劃的基本概念 179
7.1.2動態(tài)規(guī)劃的解法 181
7.1.3動態(tài)規(guī)劃的最優(yōu)性原理和最優(yōu)性定理 184
7.2動態(tài)規(guī)劃模型問題 184
7.3生產(chǎn)與存儲問題 186
7.4復合系統(tǒng)工作可靠性問題 189
7.5不確定性的采購問題 192
7.6背包問題 194
習題7 198
第8章 目標規(guī)劃 201
8.1線性目標規(guī)劃的基本概念與數(shù)學模型 201
8.1.1目標規(guī)劃的基本概念 202
8.1.2目標規(guī)劃的數(shù)學模型 205
8.2線性目標規(guī)劃的圖解法 206
8.3絨性目標規(guī)劃的單純形法 209
習題8 215
第9章 對策論 217
9.1對策論的基本概念和二人零和對策 217
9.2混合策略 223
9.3矩陣對策的解法 229
9.3.1(2x21對策的等式組解法 229
9.3.2(2xn)和(mx2)對策的圖解法 230
9.4用線性規(guī)劃方法解mxn對策 234
習題9 239
第10章 決策分析 241
10.1隨機型決策方法 241
10 .1.1基本概念 241
10.1.2最優(yōu)期望益損值決策準則 243
10.1.3決策樹法 244
10.2不確定型決策 247
10.2.1最大最小準則(Max-Min準則，小中取大準則) 248
10.2.2最大最大準則(Max- Max準則，大中取大準則) 249
10. 2.3等可能性準則(Laplace準則) 249
10. 2.4折衷值準則 250
10.2.5后悔值準則(Min-Max準則1 251
10.3馬爾可夫分析法 252
10.3.1馬爾可夫鏈 252
10.3.2馬爾可夫分析法 254
習題10 257
第11章 存儲論 259
11.1存儲系統(tǒng)的基本概念 259
11.1.1存儲系統(tǒng) 259
11.1.2存儲總費用 260
11.1.3存儲策略 260
11.1.4目標函數(shù) 260
11.2確定性存儲模型 261
11.2.1經(jīng)濟訂貨批量模型 261
11.2.2生產(chǎn)批量模型 264
11. 2.3允許缺貨的經(jīng)濟批量模型 267
11.3隨機存儲模型 270
11.3.1單周期隨機型模型 270
11.3.2多周期隨機型存儲模型 275
習題11 277
第12章 遺傳算法 280
12.1遺傳算法簡介 280
12.2遺傳算法的基本格式 285
12.2.1染色體編碼和解碼方法 287
12.2.2適應度計算 290
12.2.3算法參數(shù)的選取 292
12. 2.4算法的終止準則 293
12.3遺傳運算 295
12.3.1選擇運算 295
12.3.2交叉運算 299
12.3.3變異運算 303
12.4遺傳算法的基本收斂理論 305
12.5使用MATLAB中的遺傳算法程序求解約束優(yōu)化 307
第13章 預測預報與時間序列處理方法 308
13.1預測預報的一些基本概念 308
13.2移動平均預報模型 313
13.3指數(shù)平滑預報模型 317
13.4季節(jié)型時間序列預報的分解模型 323
13.5回歸預報模型 327
13.6復合預報模型 333
13.7蒙特卡羅模擬 339
參考文獻 346
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