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運籌學上機實驗指導
	定價	37.00
	齣版社	科學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年02月
	開本	16
	作者	劉靜華，薄鞦實
	裝幀
	頁數	190
	字數	273
	ISBN編碼	9787030448897

內容介紹
《運籌學上機實驗指導》分為兩個部分，第1部分12學時，是與運籌學理論課上機同步配套的4個實驗（綫性規劃、靈敏度分析、運輸問題與指派問題、*短路問題和背包問題）的Excel、LONGO和LINDO求解方法和3個大綜閤作業，並配有解答和操作的視頻；第二部分16學時，介紹LINGO求解運籌學中綫性、整數等問題，主要側重介紹解決大規模的運籌學問題，包含10個實驗和1個綜閤大實驗，並附有求解過程、答案及相應的視頻，且答案經過上課檢驗全部正確。建議在上完“運籌學”的理論課和基本瞭解Excel、LONGO和LINDO求解運籌學模型實驗的基礎後進一步提高使用。
《運籌學上機實驗指導》可作為高等院校理工科各專業的運籌學上機配套教材。

目錄
第1章 緒論

第2章 運籌學上機實驗指導
2．1 中小型綫性規劃模型的計算機求解
2．2 大型綫性規劃模型的編程計算機求解
2．3 綫性規劃的靈敏度分析
2．4 運輸問題數學模型的計算機求解
2．5 目標規劃數學模型的計算機求解
2．6 整數規劃數學模型的計算機求解
2．7 指派問題的計算機求解
2．8 zui短路問題的計算機求解
2．9 zui大流問題的計算機求解

第3章 LINGO軟件基礎及應用
3．1 原始集和派生集與集的定義
3．2 LINGO中的函數與目標函數和約束條件的錶示
3．3 LINGO中的數據
3．4 LINDO簡介

第4章 運籌學Excel＼LINDO＼LINGO上機12小時實驗
4．1 運籌學實驗報告
4．2 運籌學實驗報告解答
4．3 運籌學4學時大作業內容
4．4 運籌學4學時大作業解答

第5章 LINGO大規模16學時上機實驗及要求
5．1 11個LINGO運籌學上機實驗實例
5．2 11個LINGO運籌學上機實驗解答

參考文獻

好的，這是一份關於《[按需印刷] 運籌學上機實驗指導》這本書的詳細簡介，側重於描述其內容、目標讀者和預期學習成果，不包含對原書內容的直接提及或評價。 --- 圖書簡介：運籌學實踐與計算方法指導 導論：從理論到實踐的橋梁 在現代科學、工程、管理乃至社會經濟決策領域中，運籌學（Operations Research）作為一門應用數學的分支，其核心價值在於提供係統化的分析框架和科學的決策工具。然而，運籌學理論的學習，如綫性規劃、整數規劃、網絡流、排隊論以及動態規劃等，往往需要輔以大量的實踐操作纔能真正掌握其精髓並應用於實際問題。 本書旨在填補理論學習與實際計算應用之間的鴻溝，為讀者提供一個全麵、深入、且高度實踐導嚮的學習路徑。它不僅僅是一本關於運籌學算法的理論闡述，更是一部側重於計算實現和問題求解的實用指南。通過結構化的實驗設計和逐步深入的案例分析，讀者將能夠把抽象的數學模型轉化為可執行的計算流程。 核心內容模塊 本書的組織結構遵循瞭從基礎模型構建到復雜係統求解的邏輯順序，內容涵蓋瞭運籌學中幾大關鍵的計算分支： 第一部分：基礎建模與求解技術 本部分側重於為後續更復雜的模型打下堅實的數學建模和編程基礎。 1. 綫性規劃（LP）的計算實現：詳細介紹單純形法（Simplex Method）的內在邏輯、迭代步驟，以及其在計算機上的實現細節。內容包括如何構建標準的LP模型、處理約束的等式與不等式形式、邊界條件的設置，以及求解過程中的數值穩定性考量。 2. 網絡流問題的計算方法：涵蓋最大流/最小割問題、最短路徑問題（如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）以及最小費用最大流（MCMF）的算法原理與計算復雜度分析。重點在於如何高效地在圖結構上實現這些算法，並應用於資源分配和路徑優化問題。 3. 整數規劃（IP/MIP）的挑戰與對策：探討整數約束引入的復雜性，重點介紹分支定界法（Branch and Bound）和割平麵法（Cutting Plane Method）的核心計算思想。內容將指導讀者理解求解器（Solvers）如何處理這些非凸問題。 第二部分：優化模型的高級應用 在掌握瞭基礎工具後，本部分將視角轉嚮更貼近實際生産和運營中的復雜決策問題。 1. 非綫性規劃（NLP）的數值方法：介紹求解非綫性優化問題的主要迭代方法，包括梯度下降法、牛頓法及其變種（如擬牛頓法BFGS）。強調收斂性判據、局部最優與全局最優的區分，以及在實際應用中如何設定閤適的初始點。 2. 動態規劃（DP）的序列決策：通過典型的生産計劃、庫存控製和資源調度問題，深入解析動態規劃的“最優子結構”和“重疊子問題”特性。重點在於如何通過錶格法或遞歸思想來避免重復計算，實現高效求解。 3. 隨機性與決策分析：引入決策樹（Decision Trees）和濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在不確定性環境下的應用。讀者將學習如何量化風險，並在概率分布已知或未知的情況下，為決策提供穩健的支持。 第三部分：仿真技術與實驗設計 成功的運籌學應用往往依賴於對係統行為的準確模擬。 1. 離散事件仿真（DES）基礎：係統介紹如何構建和運行一個離散事件仿真模型。內容包括係統狀態變量的定義、事件調度機製、隨機數生成器的選擇與檢驗，以及仿真結果的統計分析方法（如穩態分析與瞬態剔除）。 2. 排隊係統建模：聚焦於M/M/1、M/G/c等典型排隊模型的性能指標（如平均等待時間、係統繁忙度）的計算與仿真驗證。指導讀者如何利用仿真來評估服務設施的優化策略。 3. 實驗數據與結果的可視化：強調將計算結果轉化為直觀圖錶的重要性。涵蓋敏感性分析的圖形錶示、優化路徑的可視化，以及如何清晰地嚮非技術背景的決策者匯報模型發現。 學習目標與讀者對象 本書的目標讀者群廣泛，涵蓋瞭需要將運籌學知識應用於實際工程或管理決策的專業人士和學生： 高等院校學生：特彆是理工科、經濟管理類專業中，正在學習或已經學完運籌學理論課程，急需通過上機實踐來鞏固和深化理解的學生。 工程技術人員：從事生産調度、物流規劃、供應鏈管理、係統工程等領域的工程師，希望利用優化工具解決實際瓶頸問題的專業人員。 數據分析師與建模師：希望拓展技能樹，將優化建模能力融入到更廣泛的數據驅動決策流程中的分析師。 通過係統地完成書中所提供的案例與習題，讀者將不僅僅停留在理解公式的層麵，而是能夠獨立地將一個現實世界中的復雜問題抽象為數學模型，選擇恰當的計算算法，並在計算平颱上高效地實現和驗證求解方案。 本書緻力於培養讀者的問題解決思維和計算實踐能力，使運籌學真正成為指導復雜決策的實用科學。