本书系统地介绍运筹学中的主要内容，重点陈述应用最为广泛的线性规划、对偶理论、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、决策分析、博弈论、库存论、排队论与模拟等定量分析的理论和方法。阅读本书只需微积分、线性代数与概率统计的一些基本知识。本书是教学改革项目“基于信息技术平台的运筹学立体化教材”的成果，配备有完整和立体化教学包，包括教师手册、多媒体课件、习题案例答案、补充习题及其答案、教学案例库、考试测评系统、在线支持等。

整数规划是运筹学与最优化理论的重要分支之一.整数规划模型、理论和算法在管理科学、经济、金融工程、工业管理和其他领域有着广泛的应用.本书主要介绍经典的线性整数规划理论和算法，同时简单介绍近年发展起来的非线性整数规划理论.主要内容包括:线性和非线性整数规划问题和模型、线性规划基础、全单模矩阵、图论和网络流问题、算法复杂性理论、分校定界算法、割平面方法、多面体和有效不等式理论、整数规划对偶理论、0-1二次整数规划与SDP松弛、0-1多项式整数规划等.

“高等运筹学”是系统科学、应用数学、管理科学与工程、信息科学等众多学科博士、硕士研究生的一门必修的应用基础课程. 通过本书的学习, 使学生比较系统地掌握运筹学的基本理论, 了解前沿领域与某些应用背景, 培养学生应用课程所学知识解决现实工程和管理中碰到的最优化、平衡、综合评价、决策分析等问题, 使学生能够根据具体的应用问题建立运筹学模型, 提高学生的理论分析能力、数学建模及求解能力. 本书是在本科“运筹学”课程基础上, 提高理论起点, 以泛函分析、凸分析、高等概率统计为数学基础, 结合经济学、金融学、风险管理、多目标决策、多因素评价、计算机网络、无线通信等相关学科分支的应用背景, 全面提高学生的理论基础和建模水平. 内容主要包括Hilbert空间上的最优化理论、随机决策基础、效用理论、多准则决策与群决策、博弈论和复杂

《数理统计及其在数学建模中的实践（使用MATLAB）》从数理统计分析在数学建模中的应用以及在MATLAB中的实现出发，介绍概率论与数理统计分析的基本概念、典型应用及使用MATLAB进行实际建模分析的基本方法和应用。本书将概率论与数理统计的建模方法与MATLAB典型应用融为一体，既从理论上介绍了数理统计基础的基本原理、数理统计知识在数学建模中的使用方法，又详细讲解了该部分知识在MATLAB环境下的实现方法，并给出了大量的典型实例分析。 《数理统计及其在数学建模中的实践（使用MATLAB）》主要内容包括：利用MATLAB制作统计报告或报表、数据处理与统计作图、统计估计、参数检验、方差分析、回归分析与数据拟合、马尔可夫链、数理统计建模实验设计等。书中从数学建模的角度出发描述了通过数理统计数学建模的一般方法步骤，既有理论推导又详

本书主要研究直觉模糊值的排序方法,考虑群体一致性的直觉模糊偏好关系的群决策方法和基于直觉模糊偏好关系的群决策方法。全书共6章,包括绪论、直觉模糊偏好关系和群决策的相关概念及理论基础、直觉模糊值的排序方法、考虑群体一致性的直觉模糊偏好关系群决策方法、基于直觉模糊偏好关系的群决策方法、结论与展望等。书中主要内容是作者长期从事管理决策分析的研究成果。

哈姆迪A塔哈撰写的《运筹学导论》是关于运筹学的非常优秀的基础教材，自初版以来，经过多次修订与扩充，如今已推出第9版。第9版的主要特色在于：（1）重视运筹学基本知识的讲解，但对一些问题也作了较深入的分析，以满足不同读者的需要。（2）突出实用性。各章通过实践问题的求解来导出运筹问题的数学模型，这既凸显出该运筹问题的实际背景，也便于读者学习如何进行建模。（3）计算方法与软件相结合。全书使用教学辅助软件TORA、软件包Excel及AMPL等，读者可以利用这些软件工具对所学的模型和计算方法进行计算和检验。 由于原书篇幅宏大，英文版分成基础篇和提高篇两册出版，每册可用作一个学期的教材。

本教材充分考虑到运筹学的学科特点，问题都来源于当今信息时代的实际案例，并上升到理性，再回到实践中去，解决实践中的问题。积极尝试运用新的思维和科研成果改进教材内容。根据运筹学课程在相关专业能力体系中的作用，希望本教材能够在知识维度提供优化理论和方法，在能力维度能够培养学生解决实际优化问题的能力、推理和分析能力、定量分析问题解决问题的能力、系统分析问题的能力；在态度维度能够更理性的认识问题，学会用数学的语言来描述一个实际问题。本书适合作为普通高等院校开设“运筹学”课程的教材或参考书。

本书介绍了凸优化中的主要复杂性定理及其相应的算法。从黑箱优化的基本理论出发，内容材料是朝着结构优化和随机优化的新进展。我们对黑箱优化的介绍，深受Nesterov的开创性著作和Nemirovski讲稿的影响，包括对切割平面方法的分析，以及（加速）梯度下降方案。我们还特别关注非欧几里德的情况（相关算法包括Frank Wolfe、镜像下降和对偶平均法），并讨论它们在机器中的相关性学习。我们慢慢的介绍了FISTA（优化一个光滑项和一个简单的非光滑项的和）、鞍点镜像代理（Nemirovski平滑替代Nesterov的光滑）和一个对内点方法的简明描述。在随机优化中，我们讨论了随机梯度下降、小批量、随机坐标下降和次线性算法。我们还简单地讨论了组合问题的凸松弛和随机性对取整（四舍五入）解的使用，以及基于随机游动的方法。

《物流运筹学（第3版）》系统讲解了线性规划、运输和指派问题、图与网络、网络计划、决策论、动态规划、排队论、存储论等内容。《物流运筹学（第3版）》从认识事物、接受知识的规律出发，深入浅出地介绍运筹学的思想，又通过理论联系实际来阐述管理问题的数学建模方法。《物流运筹学（第3版）》侧重于探讨运筹学与物流管理在内涵及方法论上的联系，而非阐述其背后的数学理论，强调实践、应用和经济意义，突出运筹学在供应链物流领域的应用与发展。 《物流运筹学（第3版）》条理清晰、通俗易懂，适合作为物流工程、物流管理、管理工程、交通运输、信息管理等专业的本科或研究生教材，也可作为物流咨询公司、物流企业的物流从业者和其他企业物流部门管理人员的参考用书。