引言 1
第1章 线性规划 6
1.1 基本问题 6
1.1.1 基本模型 6
1.1.2 基本概念 10
1.2 几何思路 11
1.2.1 图解法 11
1.2.2 几何意义 12
1.3 单纯形法 13
1.3.1 几何语言 14
1.3.2 代数形式 14
1.4 深入讨论 20
1.4.1 其他形式 20
1.4.2 解的判别 22
1.4.3 矩阵方法 28
1.5 建模讨论 33
1.5.1 单一模型 33
1.5.2 组合模型 38
思考题 42
第2章 对偶理论 46
2.1 对偶问题 46
2.2 基本性质 49
2.3 影子价格 53
2.4 对偶单纯形法 55
2.4.1 常规情形 55
2.4.2 人工情形 57
2.5 灵敏度分析 59
2.5.1 右边系数 60
2.5.2 非基变量系数 62
2.5.3 变量增加 64
2.5.4 基变量系数 64
2.5.5 约束条件增加 66
2.6 参数线性规划 66
2.6.1 变量系数 67
2.6.2 右边系数 68
思考题 70
第3章 整数规划 74
3.1 数学模型 74
3.1.1 变量设置 74
3.1.2 特殊约束 75
3.1.3 建模举例 78
3.2 模型求解 80
3.2.1 MIP问题 80
3.2.2 BIP问题 83
思考题 84
第4章 非线性规划 88
4.1 问题描述 88
4.2 图解法 90
4.3 特殊规划 90
4.3.1 凸规划 90
4.3.2 几何规划 92
4.3.3 可分规划 96
4.3.4 分式规划 99
思考题 100
第5章 动态规划 102
5.1 基本概念 102
5.2 求解思想 104
5.3 基本方程 107
5.4 基本解法 109
5.4.1 逆序解法 109
5.4.2 顺序解法 111
5.4.3 一般解法 114
5.5 应用举例 116
5.5.1 背包问题 116
5.5.2 排序问题 119
思考题 121
第6章 网络分析 123
6.1 基本概念 124
6.2 树图结构 126
6.3 网络计划 129
6.3.1 确定型网络图 129
6.3.2 概率型网络图 134
6.3.3 网络图的优化 136
6.4 最小费用流 144
6.4.1 数学模型 144
6.4.2 网络单纯形法 148
6.5 最短路问题 151
6.5.1 数学模型 151
6.5.2 Dijkstra算法 152
6.5.3 Floyd算法 153
6.5.4 布点问题 155
6.6 最大流问题 158
6.6.1 数学模型 158
6.6.2 增广链法 159
6.7 运输问题 163
6.7.1 数学模型 163
6.7.2 表上作业法 164
6.7.3 其他问题 169
6.8 分配问题 171
6.8.1 最大匹配 171
6.8.2 最优匹配 172
6.9 旅行推销商问题 175
6.9.1 数学模型 175
6.9.2 求解算法 176
6.10 中国邮递员问题 178
6.10.1 赋权无向图情形 178
6.10.2 赋权有向图情形 179
6.11 一般化模型 180
思考题 181
第7章 决策分析 186
7.1 基本问题 186
7.2 严格不确定决策 187
7.3 风险型决策 190
7.3.1 先验决策 190
7.3.2 信息价值 191
7.3.3 后验决策 192
7.4 效用函数 194
7.5 序列决策 196
7.6 多目标决策 198
7.6.1 基本概念 198
7.6.2 权重系数 200
7.6.3 目标规划 204
7.7 多属性决策 211
7.7.1 基本概念 211
7.7.2 规范处理 212
7.7.3 决策方法 214
7.8 Markov决策 219
7.8.1 转移矩阵 219
7.8.2 决策方法 222
思考题 224
第8章 对策论 229
8.1 二人对策 229
8.1.1 基本问题 230
8.1.2 鞍点对策 232
8.1.3 优势原则 233
8.1.4 混合策略 234
8.1.5 求解方法 237
8.2 多人对策 239
8.2.1 合作对策 239
8.2.2 非合作对策 241
思考题 245
第9章 库存论 247
9.1 问题描述 247
9.2 基本模型 249
9.3 缺货模型 252
9.4 供货有限模型 256
9.5 批量折扣模型 260
9.6 约束条件模型 262
9.7 动态需求模型 263
9.7.1 动态规划法 264
9.7.2 启发式算法 266
思考题 268
第10章 排队论 271
10.1 基本概念 271
10.1.1 模型描述 271
10.1.2 符号表示 273
10.1.3 数量指标 273
10.2 分布函数 275
10.2.1 Poisson过程 275
10.2.2 负指数分布 276
10.2.3 Erlang分布 277
10.3 生灭系统 277
10.3.1 生灭过程 277
10.3.2 M/M/s/∞模型 281
10.3.3 M/M/s/K模型 287
10.3.4 有限源模型 293
10.3.5 依赖状态模型 297
10.4 非生灭系统 298
10.4.1 M/G/1模型 298
10.4.2 M/D/1模型 299
10.4.3 M/Ek/1模型 299
10.5 特殊系统 300
10.6 优化设计 303
10.6.1 M/M/1模型 304
10.6.2 M/M/s模型 307
10.7 排队模拟 309
思考题 310
第11章 可靠论 314
11.1 基本概念 314
11.1.1 主要指标 314
11.1.2 寿命分布 316
11.2 不可修系统 317
11.2.1 串联系统 317
11.2.2 并联系统 318
11.2.3 混联系统 321
11.2.4 表决系统 323
11.3 可靠性最优化 325
思考题 326
第12章 预测 328
12.1 抽样调查法 329
12.1.1 参数估计 329
12.1.2 假设检验 331
12.2 时间序列法 332
12.2.1 时间序列 332
12.2.2 朴素法 334
12.2.3 移动平均法 334
12.2.4 指数平滑法 336
12.2.5 Holt-Winters法 338
12.2.6 Box-Jenkins法 339
12.2.7 灰色预测法 342
12.2.8 自适应过滤法 344
12.2.9 趋势外推法 345
12.3 因果分析法 348
12.3.1 多重共线性 349
12.3.2 异方差问题 350
12.3.3 自相关问题 351
12.4 判断预测法 353
12.5 实际应用 353
思考题 357
第13章 模拟 359
13.1 模拟步骤 359
13.2 模拟方法 361
13.2.1 随机数生成方法 362
13.2.2 随机数生成实例 363
13.2.3 随机事件的模拟 371
13.3 数据处理 372
思考题 374
附录A 软件实现 376
A.1 LINDO 376
A.2 LINGO 379
A.3 MATLAB 380
附录B 案例分析 383
参考文献 396
索引 398