運(yùn)籌學(xué)導(dǎo)論：初級篇（第8版）

第1章　什么是運(yùn)籌學(xué)　
　1.1　運(yùn)籌學(xué)模型　
　1.2　運(yùn)籌學(xué)模型的求解　
　1.3　排隊模型和模擬模型　
　1.4　建模的藝術(shù)　
　1.5　僅有數(shù)學(xué)是不夠的　
　1.6　運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的幾個步驟　
　1.7　關(guān)于本書　
　參考文獻(xiàn)　
第2章　線性規(guī)劃建模　
　2.1　二維變量的線性規(guī)劃模型　
　2.2　線性規(guī)劃的圖解法　
　　2.2.1　極大化模型的解　
　　2.2.2　極小化模型的解　
　2.3　線性規(guī)劃應(yīng)用選講　
　　2.3.1　城市規(guī)劃　
　　2.3.2　套匯　
　　2.3.3　投資　
　　2.3.4　生產(chǎn)計劃和庫存控制　
　　2.3.5　混合與精煉　
　　2.3.6　人力規(guī)劃　
　　2.3.7　其他應(yīng)用　
　2.4　借助于Excel規(guī)劃求解和AMPL軟件的計算機(jī)求解　
　　2.4.1　用Excel規(guī)劃求解解線性規(guī)劃問題　
　　2.4.2　用AMPL解線性規(guī)劃問題　
　參考文獻(xiàn)　
第3章　單純形方法和靈敏度分析　
　3.1　等式形式的線性規(guī)劃模型　
　　3.1.1　將不等式轉(zhuǎn)化為帶有非負(fù)右端項的等式約束　
　　3.1.2　處理無限制變量　
　3.2　從圖形解到代數(shù)解的轉(zhuǎn)換　
　3.3　單純形方法　
　　3.3.1　單純形方法的迭代本質(zhì)　
　　3.3.2　單純形算法的計算細(xì)節(jié)　
　　3.3.3　單純形法的總結(jié)　
　3.4　人工初始解　
　　3.4.1　大M方法　
　　3.4.2　兩階段法　
　3.5　單純形方法中的特殊情況　
　　3.5.1　退化　
　　3.5.2　可選擇最優(yōu)解　
　　3.5.3　無界解　
　　3.5.4　不可行解　
　3.6　靈敏度分析　
　　3.6.1　圖形靈敏度分析　
　　3.6.2　代數(shù)靈敏度分析——右端項的變化　
　　3.6.3　代數(shù)靈敏度分析——目標(biāo)函數(shù)　
　　3.6.4　用TORA、Excel規(guī)劃求解和AMPL作靈敏度分析　
　參考文獻(xiàn)　
第4章　對偶性與后最優(yōu)分析　
　4.1　對偶問題的定義　
　4.2　原始-對偶關(guān)系　
　　4.2.1　簡單矩陣運(yùn)算的復(fù)習(xí)　
　　4.2.2　單純形表的布局圖　
　　4.2.3　最優(yōu)對偶解　
　　4.2.4　單純形表的計算　
　4.3　對偶的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋　
　　4.3.1　對偶變量的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋　
　　4.3.2　對偶約束的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋　
　4.4　其他單純形算法　
　　4.4.1　對偶單純形算法　
　　4.4.2　廣義單純形算法　
　4.5　后最優(yōu)分析　
　　4.5.1　影響可行性的變化　
　　4.5.2　影響最優(yōu)性的變化　
　參考文獻(xiàn)　
第5章　各種運(yùn)輸模型　
　5.1　運(yùn)輸模型的定義　
　5.2　非傳統(tǒng)運(yùn)輸模型　
　5.3　運(yùn)輸算法　
　　5.3.1　初始解的確定　
　　5.3.2　運(yùn)輸算法的迭代計算　
　　5.3.3　乘子法的單純形方法解釋　
　5.4　指派模型　
　　5.4.1　匈牙利算法　
　　5.4.2　匈牙利算法的單純形解釋　
　5.5　轉(zhuǎn)運(yùn)模型　
　參考文獻(xiàn)　
第6章　網(wǎng)絡(luò)模型　
　6.1　網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用范圍與定義　
　6.2　最小生成樹算法　
　6.3　最短路徑問題　
　　6.3.1　最短路徑應(yīng)用的實例　
　　6.3.2　最短路徑算法　
　　6.3.3　最短路徑問題的線性規(guī)劃模型　
　6.4　最大流模型　
　　6.4.1　枚舉割　
　　6.4.2　最大流算法　
　　6.4.3　最大流問題的線性規(guī)劃模型　
　6.5　關(guān)鍵路徑方法和計劃評審技術(shù)　
　　6.5.1　網(wǎng)絡(luò)表示　
　　6.5.2　關(guān)鍵路徑（CPM）的計算　
　　6.5.3　建立時間表　
　　6.5.4　CPM的線性規(guī)劃模型　
　　6.5.5　PERT網(wǎng)絡(luò)　
　參考文獻(xiàn)　
第7章　目標(biāo)規(guī)劃　
　7.1　建立目標(biāo)規(guī)劃模型　
　7.2　求解目標(biāo)規(guī)劃的算法　
　　7.2.1　權(quán)和法　
　　7.2.2　設(shè)定優(yōu)先權(quán)法　
　參考文獻(xiàn)　
第8章　整數(shù)線性規(guī)劃　
　8.1　應(yīng)用實例　
　　8.1.1　資本預(yù)算　
　　8.1.2　集合覆蓋問題　
　　8.1.3　固定費(fèi)用問題　
　　8.1.4　“或者-或者”和“如果-那么”約束　
　8.2　整數(shù)規(guī)劃算法　
　　8.2.1　分支限界（B&B）算法　
　　8.2.2　割平面算法　
　　8.2.3　整數(shù)線性規(guī)劃的計算性分析　
　8.3　旅行商問題（TSP）　
　　8.3.1　啟發(fā)式算法　
　　8.3.2　B\B算法　
　　8.3.3　割平面算法　
　參考文獻(xiàn)　
第9章　確定性動態(tài)規(guī)劃　
　9.1　DP計算的遞歸性質(zhì)　
　9.2　前向遞歸與后向遞歸　
　9.3　DP應(yīng)用選講　
　　9.3.1　背包/飛行箱/裝船問題的模型　
　　9.3.2　勞動力規(guī)模模型　
　　9.3.3　設(shè)備更新模型　
　　9.3.4　投資模型　
　　9.3.5　庫存模型　
　9.4　維度問題　
　參考文獻(xiàn)　
第10章　確定性庫存模型　
　10.1　一般庫存模型　
　10.2　需求在庫存模型中的作用　
　10.3　靜態(tài)經(jīng)濟(jì)訂貨量（EOQ）模型　
　　10.3.1　經(jīng)典EOQ模型　
　　10.3.2　分段價格的EOQ模型　
　　10.3.3　帶有儲存上限的多貨品EOQ模型　
　10.4　動態(tài)EOQ模型　
　　10.4.1　不帶訂貨費(fèi)的模型　
　　10.4.2　帶有訂貨費(fèi)的模型　
　參考文獻(xiàn)　
第11章　決策分析與對策　
　11.1　確定型決策——層次分析法（AHP）　
　11.2　風(fēng)險型決策　
　　11.2.1　基于決策樹的期望值指標(biāo)　
　　11.2.2　期望值指標(biāo)的各種變化　
　11.3　不確定型決策　
　11.4　對策論　
　　11.4.1　二人零和對策的最優(yōu)解　
　　11.4.2　求解混合策略對策　
　參考文獻(xiàn)　
第12章　排隊系統(tǒng)　
　12.1　為什么要研究排隊系統(tǒng)　
　12.2　排隊模型的要素　
　12.3　指數(shù)分布的作用　
　12.4　純生模型和純滅模型（指數(shù)分布和泊松分布之間的關(guān)系）　
　　12.4.1　純生模型　
　　12.4.2　純滅模型　
　12.5　廣義泊松排隊模型　
　12.6　特殊泊松隊列　
　　12.6.1　隊列行為的平穩(wěn)狀態(tài)度量　
　　12.6.2　單服務(wù)臺模型　
　　12.6.3　多服務(wù)臺模型　
　　12.6.4　機(jī)器侍服模型——（M/M/R）:（GD/K/K）,RK　
　12.7　（M/G/1）:（GD/∞/∞）——Pollaczek-Khintchine（P-K）公式　
　12.8　其他排隊模型　
　12.9　排隊決策模型　
　　12.9.1　費(fèi)用模型　
　　12.9.2　渴望水平模型　
　參考文獻(xiàn)　
附錄A　AMPL建模語言　
　A.1　初識AMPL模型　
　A.2　AMPL模型的組成　
　A.3　數(shù)學(xué)表達(dá)式和計算參數(shù)　
　A.4　子集和指標(biāo)集　
　A.5　存取外部文件　
　　A.5.1　簡單讀文件　
　　A.5.2　用print或printf 將輸出寫到文件　
　　A.5.3　輸入表文件　
　　A.5.4　輸出表文件　
　　A.5.5　電子表格形式的輸入/輸出表　
　A.6　交互式命令　
　A.7　迭代和有條件地執(zhí)行AMPL命令　
　A.8　用AMPL作靈敏度分析　
　參考文獻(xiàn)　
附錄C（上）　部分習(xí)題答案（圖靈網(wǎng)站下載）
索引