第一部分 1
前言 1
第一章 线性规划问题及图解法 1
1 线性规划举例 1
2 线性规划问题的标准式 4
3 二变量线性规划问题的图解法 6
第二章 单纯形法 10
1 单纯形算法引例 10
2 单纯形算法 13
3 一个应用实例 24
第三章 对偶规划及对偶单纯形法 28
1 对偶规划问题 28
2 线性规划的对偶定理 32
3 对偶单纯形法 34
4 正则解的寻求 36
第四章 灵敏度分析 42
1 参数Ci变化的情形 43
2 参数bi变化的情形 45
3 追加新变量的情形 47
4 追加新约束条件的情形 49
第五章 改进单纯形法 50
1 求解线性规划问题的矩阵表示 50
2 改进单纯形法的基本思想 52
3 改进单纯形法的格式与步骤 58
第六章 线性规划的分解 65
附录 矩阵基本知识 76
第二部分 85
1 引言 85
1.1 决策分析的作用与问题 85
1.2 决策分析问题的特点 86
1.3 简史 86
2 决策分析的公理 87
3 决策分析方法介绍 88
3.1 决策方法的描述 88
3.2 决策策略的选择 91
4 概率P（E）——不确定因素的量化 93
4.1 根据物理现象进行判断 93
4.2 利用数据或模型进行估计 93
4.3 Bayes公式 94
4.4 在估计P（E）时的实际考虑 95
5 怎样估计效用？ 96
5.1 初次的实际估计 96
5.2 有关品质特征的确定 96
5.3 确定数量约束条件 97
5.4 选择效用函数 98
5.5 检验相容性 98
6 Bayes决策 98
7 什么是对策？ 102
7.1 什么是对策？ 102
7.2 例子 102
8 二人有限零和对策 104
9 混合策略及优策略的性质 110
9.1 混合策略及最优策略的定义 110
9.2 最小——最大原理 112
9.3 优策略的基本性质 113
10 支配原则 114
11 矩阵对策的一些简单解法 118
11.1 图解法 118
11.2 应用最优策略的性质 120
11.3 化作线性规划求解 122
11.4 近似计算法 126
12 对策与统计判决 129
13 动态规划与马尔可夫决策过程 130
13.1 动态规划简介 130
13.2 Markov决策过程 133
13.3 Markov决策计算程序 136
14 多目标决策 141
14.1 什么是多目标决策？它的简单历史 141
14.2 一些基本概念 141
14.3 多目标决策的几类方法 144
参考文献 155
第三部分 157
第一章 概率论初步 157
1 样本空间、事件及概率 157
2 条件概率、全概率公式及贝叶斯公式 162
3 事件的独立性与试验的独立性 165
4 随机变量及分布函数 168
5 随机变量的数字特征 173
第二章 估计 177
1 实验数据的整理——频数表与直方图 178
2 点估计 181
3 区间估计 183
第三章 假设检验 192
1 均值检验——U检验法与t检验法 193
2 方差检验法——X2检验法 201
3 方差比检验法——F检验法 203
4 α与β 206
第四章 正交实验法与方差分析 207
1 正交实验法 208
2 两个因素之间的交互作用 212
3 单因子试验的方差分析 214
4 多因素两水平情形的方差分析 218
第五章 回归分析 222
1 一元线性回归 222
2 a,b（的估计）——最小二乘法 223
3 线性假设的显著性检验 225
4 预测 227
附录1 常用分布表 229
附录2 常用正交试验表 230