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

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。

本书从应用实例出发，系统介 绍了运筹学的几个主要分支的基本理论及应用。内容 包括绪论、线性规划的数学模型、图解法、单纯形法 、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、整数线性规划 、目标规划、图与网络分析、决策论及软件实践求解 方法及结果分析介绍等。基本内容中除讲解了基础的 常用算法，还补充了一些新的简便算法，另外每章还 配有一定量的讨论、思考题，案例习题和课后习题。 本书 由李敏编著。

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。

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。

本书系统介绍了运筹学的基本理论与应用方法，内容涵盖线性规划、对偶理论、整数规划、目标规划、运输问题、网络模型及决策分析等，相关部分都有案例分析及WinQSB软件介绍，同时每章都附有课后习题和参考答案，便于读者进一步学习。本书可用做经济管理类专业本科生教材，也可作为其他相关专业的参考用书。

本书主要包括线性规划、运输问题、动态规划、排队论、目标规划、图与网络分析、存储论及决策分析等内容。这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识。作为教材，本书着重阐述基本思想、有关理论和应用方法，力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。为了便于学生 好地理解和掌握教材中的有关内容，编者还编写了《运筹学学习指导及习题集》一书，与主教材配套使用。本书主要作为高等院校经济管理类专业本科生的教材，也可作为其他专业本科生、研究生的教材或教学参考书。对于希望了解、认识及应用运筹学的各类人员都有一定的参考价值。

本书介绍了线性规划与单纯形法、对偶问题与灵敏度分析、运输与指派问题、整数规划、目标规划、图论与网络计划技术等运筹学主要分支的基本理论、基本概念和计算方法。本书突出“实用”两字,意在减少数学推证与模型求解,将重点放在建立数学模型、结果分析与应用上,用较多的例题介绍运筹学在经济管理、工商管理等领域的应用。本书可作为高等院校各专业运筹学课程的教材,也可作为经济管理人员和企业决策者的参考书。

本书通过对运筹学的基本理论、方法和应用进行全面介绍，既传承了理论，又突出了方法，还强调了应用的重要性。读者通过学习本书，可以 好地运用运筹学方法解决实际问题。本书使用的软件工具不局限于Excel，也有LINGO和MATLAB等，为读者提供了多元化的选择。 br 本书适合经济管理等相关专业的本科生、研究生和MBA使用，也可作为相关人员的参考读物。 br

本书通过对运筹学的基本理论、方法和应用进行全面介绍，既传承了理论，又突出了方法，还强调了应用的重要性。读者通过学习本书，可以 好地运用运筹学方法解决实际问题。本书使用的软件工具不局限于Excel，也有LINGO和MATLAB等，为读者提供了多元化的选择。 br 本书适合经济管理等相关专业的本科生、研究生和MBA使用，也可作为相关人员的参考读物。 br