管理運籌學(xué)

內(nèi)容概要

《管理運籌學(xué)》在介紹運籌學(xué)基本知識的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)講解線性規(guī)劃、對偶問題、運輸問題、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃的基本概念、經(jīng)濟解釋、建模方法及求解和計算方法，并介紹圖與樹的概念、最短路問題、網(wǎng)絡(luò)最大流問題、網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流的算法和中國郵遞員問題及其案例分析，還介紹網(wǎng)絡(luò)圖的繪制、網(wǎng)絡(luò)計劃的關(guān)鍵路線及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。另外，還講解基于不同決策準(zhǔn)則下的不確定性決策問題的決策方法等內(nèi)容。
 本書附錄介紹管理運籌學(xué)軟件包WinQSB 2.0及其在管理運籌學(xué)中的應(yīng)用實例。
本書案例豐富，內(nèi)容緊湊、明了，善于通過案例分析來講解數(shù)學(xué)問題，在講解中盡量避免冗長復(fù)雜的定理證明，同時通過大量各具特色的例題和習(xí)題來加強學(xué)生對建立運籌學(xué)模型能力的訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生運用運籌學(xué)解決實際管理問題的能力，進而激發(fā)大家學(xué)習(xí)運籌學(xué)的興趣。
 《管理運籌學(xué)》可作為各類高等院校本?？萍癕BA等專業(yè)“管理運籌學(xué)
”課程的教材，也可供相關(guān)專業(yè)的師生及從業(yè)人員用作教材或參考書。本書由張延飛、徐輝編著。

作者簡介

徐輝，男，江西省南康市人，1963年5月生，教授，博士，碩士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任教于廣東商學(xué)院工商管理學(xué)院。研究領(lǐng)域為戰(zhàn)略管理、投資決策與項目管理、技術(shù)創(chuàng)新與知識管理。1986年7月畢業(yè)于江西大學(xué)數(shù)學(xué)專業(yè)，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位；2000年3月畢業(yè)于上海大學(xué)管理科學(xué)與工程專業(yè)，獲管理學(xué)碩士學(xué)位；2006年4月畢業(yè)于河海大學(xué)技術(shù)經(jīng)濟及管理專業(yè)，獲管理學(xué)博士學(xué)位。曾任國防科工委東華理工大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院副院長，校學(xué)術(shù)委員會委員。已在各類學(xué)術(shù)期刊發(fā)表有關(guān)技術(shù)經(jīng)濟、戰(zhàn)略管理、投資決策和企業(yè)管理等方面的學(xué)術(shù)論文50余篇，出版專著與教材4部，主持和參與省部級和企業(yè)課題10余項。
張延飛（1976-），男，貴州銅仁人，東華理工大學(xué)研究生部，講師。

書籍目錄

前言
1  緒論
  1.1  概述
  1.2  管理決策的定性方法和定量方法
  1.3  運籌學(xué)的模型
  1.4  運籌學(xué)的工作步驟
  1.5  運籌學(xué)與計算機
  本章小結(jié)
  習(xí)題1
2  線性規(guī)劃與單純形法
  2.1  什么是線性規(guī)劃
    2.1.1  線性規(guī)劃問題的具體實例
    2.1.2  線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型
  2.2  求解線性規(guī)劃問題的基本原理
    2.2.1  圖解法
    2.2.2  關(guān)于線性規(guī)劃問題求解的一些基本定理
    2.2.3  基、基解和基可行解
  2.3  線性規(guī)劃的單純形法
    2.3.1  單純形法的基本原理
    2.3.2  最優(yōu)性檢驗與解的判別
    2.3.3  單純形列表算法
  2.4  人工變量法
    2.4.1  大M法
    2.4.2  兩階段法
  2.5  案例分析
  2.6  幾個基本定理的證明
  本章小結(jié)
  習(xí)題2
3  對偶理論與靈敏度分析
  3.1  線性規(guī)劃的對偶問題
    3.1.1  問題的提出
    3.1.2  對偶問題的形式
  3.2  對偶問題的基本性質(zhì)
  3.3  對偶單純形法
    3.3.1  對偶單純形法的基本原理
    3.3.2  對偶單純形法的計算步驟
  3.4  對偶問題的經(jīng)濟解釋——影子價格
    3.4.1  影子價格的概念
    3.4.2  對偶問題的經(jīng)濟解釋
    3.4.3  影子價格在經(jīng)濟管理中的應(yīng)用
  3.5  靈敏度分析
    3.5.1  目標(biāo)函數(shù)中價值系數(shù)的變化分析
    3.5.2  右端資源數(shù)量的變化分析
    3.5.3  系數(shù)矩陣中技術(shù)系數(shù)的變化分析
    3.5.4  增加一個新變量的變化分析
    3.5.5  增加一個約束條件的變化分析
  3.6  參數(shù)線性規(guī)劃
    3.6.1  目標(biāo)函數(shù)中價值系數(shù)的參數(shù)變化分析
    3.6.2  約束條件中右端常數(shù)的參數(shù)變化分析
  3.7  案例分析
  本章小結(jié)
  習(xí)題3
4  運輸問題
  4.1  運輸問題的建模
    4.1.1  運輸問題的數(shù)學(xué)模型
    4.1.2  運輸問題數(shù)學(xué)模型的特點
  4.2  平衡運輸問題的表上作業(yè)法
    4.2.1  給出初始基可行解
    4.2.2  解的最優(yōu)性檢驗
    4.2.3  初始基可行解的改進
    4.2.4  對運輸問題需要說明的幾個問題
  4.3  不平衡運輸問題
  4.4  案例分析
  本章小結(jié)
  習(xí)題4
5  整數(shù)規(guī)劃
  5.1  整數(shù)規(guī)劃的建模
  5.2  整數(shù)規(guī)劃的分枝定界法
  5.3  0-1型整數(shù)規(guī)劃
    5.3.1  0-1型整數(shù)規(guī)劃的建模
    5.3.2  0-1型整數(shù)規(guī)劃的解法
  5.4  指派問題
    5.4.1  指派問題的標(biāo)準(zhǔn)形式及數(shù)學(xué)模型
    5.4.2  指派問題的匈牙利解法
    5.4.3  非標(biāo)準(zhǔn)形式的指派問題
  5.5  案例分析
  本章小結(jié)
  習(xí)題5
6  目標(biāo)規(guī)劃
  6.1  目標(biāo)規(guī)劃問題及其數(shù)學(xué)模型
    6.1.1  目標(biāo)規(guī)劃問題的提出
    6.1.2  目標(biāo)規(guī)劃問題的基本概念及其建模
  6.2  目標(biāo)規(guī)劃的圖解法
  6.3  目標(biāo)規(guī)劃的單純形法
  6.4  案例分析
  本章小結(jié)
  習(xí)題6
7  動態(tài)規(guī)劃
  7.1  多階段決策問題
  7.2  動態(tài)規(guī)劃的基本概念和基本方程
    7.2.1  動態(tài)規(guī)劃的基本概念
    7.2.2  動態(tài)規(guī)劃的基本思想與基本方程
  7.3  動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用舉例
    7.3.1  資源分配問題
    7.3.2  生產(chǎn)與存儲問題
    7.3.3  背包問題
    7.3.4  設(shè)備更新問題
  本章小結(jié)
  習(xí)題7
8  圖論及其應(yīng)用
  8.1  圖論導(dǎo)引
  8.2  樹及最小支撐樹問題
    8.2.1  樹與樹的某本件盾
    8.2.2  支撐樹和最小支撐樹
  8.3  最短路問題
    8.3.1  Dijkstra算法
    8.3.2  最短路的Floyd算法
  8.4  最大流問題
    8.4.1  基本概念和基本定理
    8.4.2  尋找最大流的標(biāo)號法(Ford-Fulkerson算法)
  8.5  最小費用最大流問題
  8.6  中國郵遞員問題
    8.6.1  一筆畫問題
    8.6.2  中國郵遞員問題
  8.7  案例分析
  本章小結(jié)
  習(xí)題8
9  網(wǎng)絡(luò)計劃
  9.1  計劃網(wǎng)絡(luò)圖的繪制
    9.1.1  網(wǎng)絡(luò)圖的基本概念
    9.1.2  網(wǎng)絡(luò)圖的繪圖規(guī)則與步驟
  9.2  網(wǎng)絡(luò)計劃的關(guān)鍵路線
    9.2.1  時間參數(shù)的計算
    9.2.2  關(guān)鍵路線
  9.3  網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與調(diào)整
    9.3.1  時間的優(yōu)化
    9.3.2  時間-費用的優(yōu)化
    9.3.3  時間-資源優(yōu)化
  本章小結(jié)
  習(xí)題9
10  決策分析
  10.1  概述
    10.1.1  決策問題舉例
    10.1.2  決策模型
    10.1.3  決策問題的分類
  10.2  不確定型決策
    10.2.1  等可能性準(zhǔn)則
    10.2.2  樂觀準(zhǔn)則
    10.2.3  悲觀準(zhǔn)則
    10.2.4  折衷準(zhǔn)則
    10.2.5  后悔值準(zhǔn)則
  10.3  風(fēng)險型決策
    10.3.1  最優(yōu)期望益損值決策準(zhǔn)則
    10.3.2  決策方法
    10.3.3  多級決策
    10.3.4  完全情報及其價值(Expected Value of Perfect Information，EVPI)
    10.3.5  貝葉斯(Bayes)決策
  10.4  效用理論
    10.4.1  效用及效用曲線
    10.4.2  最大期望效用值決策準(zhǔn)則及其應(yīng)用
  10.5  層次分析法
    10.5.1  層次分析法概述
    10.5.2  AHP基本原理與方法
    10.5.3  AHP計算
    10.5.4  AHP應(yīng)用實例
  本章小結(jié)
  習(xí)題10
附錄A  WinQsB應(yīng)用及管理運籌學(xué)實驗
A1  實驗教學(xué)目的與要求
A2  實驗項目名稱和學(xué)時分配
A3  單項實驗的內(nèi)容和要求
  A3.1  線性規(guī)劃實驗
  A3.2  對偶理論和靈敏度分析實驗
  A3.3  運輸問題實驗
  A3.4  整數(shù)規(guī)劃與指派問題實驗
  A3.5  目標(biāo)規(guī)劃實驗
  A3.6  動態(tài)規(guī)劃實驗
  A3.7  最大流問題實驗
  A3.8  網(wǎng)絡(luò)計劃實驗
  A3.9  決策分析實驗
參考文獻

章節(jié)摘錄

　?。?）搜集數(shù)據(jù)與建立模型，搜集數(shù)據(jù)與建立模型兩者是密切相關(guān)的。我們根據(jù)擬采用的模型搜集和整理有關(guān)數(shù)據(jù)，必須強調(diào)所使用數(shù)據(jù)的精確性。因為即使所用模型能正確表述實際現(xiàn)象，但不正確的數(shù)據(jù)必將導(dǎo)致錯誤的結(jié)果。對于大型問題，搜集精確的數(shù)據(jù)往往是一件費時、費力的艱巨工作。實際上，有時由于難以得到足夠的所需數(shù)據(jù)而必須改變擬采用模型的結(jié)構(gòu)或類型，而一個只要求少量數(shù)據(jù)但適用的近似模型，往往比一個雖然更為精確但對數(shù)據(jù)要求過高的模型更受到人們的歡迎。　建立模型是運籌學(xué)的關(guān)鍵工作步驟。運籌學(xué)模型一般是數(shù)學(xué)模型或仿真模型，并以數(shù)學(xué)模型為主。實際問題通常比較復(fù)雜，而模型只是根據(jù)一些理論和假設(shè)條件對現(xiàn)實世界的簡化表述。因此，建立的模型往往要經(jīng)過多次修改才能在允許的限度內(nèi)符合實際情況，典型的運籌學(xué)模型具有式（1.1）和式（1.2）的形式，即包含有一組要通過求解模型確定的決策變量和各種已知參數(shù)（隨機模型還包含有隨機變量），單個或多個反映決策目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)，一組反映各變量與參數(shù)之間復(fù)雜關(guān)系的約束條件等?！　。?）檢驗?zāi)Ｐ?。模型建立以后，必須通過試驗來檢驗其合理性和正確性。一般可通過解特殊的、眾所周知的例子或通過使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行運算，并把運算結(jié)果與實際情況對照來檢驗?zāi)Ｐ汀Ｈ舭l(fā)現(xiàn)有較大的差異，則有必要返回前面的工作步驟?！　　?/pre>








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