内容简介
本书是罗纳德L.拉丁所著的经典教材，时隔18年首次修订，面向本科生（姊妹篇DiscreteOptimization针对研究生阶段的学生，1988年问世），首版于1998年，被美国工业工程师协会（IIE）评选为年度图书。本书宗旨是给不同学科背景的读者提供运筹学学习的全面指南。涵盖运筹学的全部内容（整数、非整数算法，网络编程，动态数学建模等），加入了众多主题和案例，每种算法和分析都配有一个小故事和计算练习。修订版本提升了本书作为本科生教材的难度，与研究生阶段的内容衔接更为紧密，同时又可作为研究、专业人员的自学和参考用书。已被普渡大学、加州大学欧文分校、华盛顿大学等高校采用。
章节目录
目 录
译者序
前 言
作者简介
第1章 运用数学模型解决问题1
1.1 运筹学应用案例1
1.2 优化及运筹学方法的步骤3
1.3 系统边界、敏感性分析、易处理性以及有效性7
1.4 描述性模型与仿真模拟9
1.5 数值搜索，精确解与启发解12
1.6 确定模型与随机模型14
1.7 本章小结16
练习题17
第2章 运筹学中的确定性优化模型19
2.1 决策变量、约束条件以及目标函数19
2.2 图解法和最优化产出22
2.3 大型优化模型及其标引32
2.4 线性规划与非线性规划38
2.5 离散（或者整数）规划43
2.6 多目标优化模型50
2.7 优化模型分类小结54
2.8 计算机求解技术以及AMPL54
练习题61
参考文献76
第3章 搜索算法77
3.1 搜索算法、局部和全局最优77
3.2 沿可行改进方向的搜索86
3.3 可行改进方向的代数条件93
3.4 线性目标和凸集的易处理性102
3.5 寻找初始可行解109
练习题116
参考文献119
第4章 线性规划120
4.1 资源分配模型120
4.2 混料模型124
4.3 运营规划模型128
4.4 排班和人员规划模型137
4.5 多阶段模型141
4.6 可线性化的非线性目标模型146
4.7 随机规划152
练习题157
参考文献175
第5章 线性规划的单纯形法176
5.1 线性规划的最优解和标准型176
5.2 顶点搜索和基本解187
5.3 单纯形法196
5.4 字典和单纯形表204
5.5 两阶段法208
5.6 退化与零步长217
5.7 单纯形法的收敛和循环220
5.8 力求高效：修正单纯形法222
5.9 有简单上下限的单纯形法233
练习题240
参考文献245
第6章 线性规划的对偶理论与灵敏度分析246
6.1 通用的活动视角与资源视角246
6.2 对线性规划模型系数变化的定性灵敏度分析250
6.3 线性规划模型系数灵敏度的定量分析：对偶模型259
6.4 构造线性规划的对偶问题267
6.5 计算机输出结果与单个参数变化的影响271
6.6 模型大幅度改动，再优化以及参数规划285
6.7 线性规划中的对偶问题和最优解292
6.8 对偶单纯形法的搜索304
6.9 原始—对偶单纯形法搜索308
练习题313
参考文献327
第7章 线性规划内点法328
7.1 在可行域内部搜索328
7.2 对当前解进行尺度变换336
7.3 仿射尺度变换搜索342
7.4 内点搜索的对数障碍法348
7.5 原始对偶内点法358
7.6 线性规划搜索算法的复杂性364
练习题365
参考文献371
第8章 目标规划372
8.1 多目标优化模型372
8.2 有效点和有效边界377
8.3 抢占式优化和加权目标382
8.4 目标规划387
练习题396
参考文献407
第9章 最短路与离散动态规划408
9.1 最短路模型408
9.2 利用动态规划解决最短路问题415
9.3 一对多的最短路问题：贝尔曼—福特算法422
9.4 多对多最短路问题：弗洛伊德—瓦尔肖算法428
9.5 无负权一对多最短路问题：迪杰斯特拉算法435
9.6 一对多无环图最短路问题440
9.7 CPM项目计划和最长路444
9.8 离散动态规划模型450
9.9 利用动态规划解决整数规划问题458
9.10 马尔科夫决策过程461
练习题466
参考文献476
第10章 网络流与图477
10.1 图、网络与流477
10.2 用于网络流搜索的圈方向487
10.3 消圈算法求最优流497
10.4 网络单纯形法求最优流504
10.5 最优网络流的整性512
10.6 运输及分配模型514
10.7 用匈牙利算法求解分配问题521
10.8 最大流与最小割527
10.9 多商品及增益／损耗流533
10.10 最小／最大生成树539
练习题544
参考文献560
第11章 离散优化模型561
11.1 块状/批量线性规划及固定成本561
11.2 背包模型与资本预算模型566
11.3 集合包装、覆盖和划分模型571
11.4 分配模型及匹配模型579
11.5 旅行商和路径模型588
11.6 设施选址和网络设计模型596
11.7 处理机调度及排序模型602
练习题613
参考资料630
第12章 离散优化求解方法631
12.1 全枚举法求解631
12.2 离散优化模型的松弛模型及其应用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 有效不等式组676
12.7 割平面理论681
练习题688
参考资料702
第13章 大规模优化方法703
13.1 列生成算法和分支定价算法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
练习题737
参考文献742
第14章 计算复杂性理论743
14.1 问题、实例和求解的难度743
14.2 衡量算法复杂性及问题的难度745
14.3 可解问题的多项式时间验证标准748
14.4 多项式可解和非确定多项式可解749
14.5 多项式时间归约和NP难问题753
14.6 P问题和NP问题755
14.7 求解NP难问题757
练习题760
参考文献764
第15章 离散优化的启发式算法765
15.1 构造型启发式算法765
15.2 针对离散优化INLPs问题改进搜索启发式算法771
15.3 元启发式算法：禁忌搜索和模拟退火777
15.4 进化元启发式算法和遗传算法784
练习题787
参考文献793
第16章 无约束的非线性规划794
16.1 无约束非线性规划模型794
16.2 一维搜索803
16.3 导数、泰勒级数和多维的局部最优解条件812
16.4 凹凸函数和全局最优822
16.5 梯度搜索827
16.6 牛顿法831
16.7 拟牛顿法和BFGS搜索835
16.8 无导数优化和Nelder-Mead法842
练习题849
参考文献854
第17章 带约束的非线性规划855
17.1 带约束的非线性规划模型855
17.2 特殊的NLP：凸规划、可分离规划、二次规划和正项几何规划862
17.3 拉格朗日乘子法876
17.4 KARUSH-KUHN-TUCKER最优性条件882
17.5 惩罚与障碍法890
17.6 既约梯度法898
17.7 二次规划求解方法909
17.8 序列二次规划917
17.9 可分离规划方法920
17.10 正项几何规划方法927
练习题934
参考文献945
运筹学 原书第2版是2018年由机械工业出版社出版,作者。
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