MATLAB运筹学
卓金武、段蕴珊、姜晓慧
本书以经典运筹学理论为基础, 借鉴国外优秀运筹学领域的部分经 典理论, 新增全局优化算法, 并融合 MA T L A B实现案例, 系统介绍运筹学的原理、 模型、 算法及使用 MA T L A B的实现。本书采用运筹学理论与 MA T L A B实现相辅相成的编写模式, 理论和实践相结合, 更有利于读者学习并将学习成果快速转换为实际应用。全书分三篇, 共1 3章内容。第一篇( 第1 ~ 7章) , 主要介绍经典的运筹学 理论和方法;第二篇( 第8 ~ 1 1章) , 介绍四种经典的全局优化算法;第三篇( 第1 2和第1 3章) , 介绍两个运筹学的综合应用案例。前两篇是本书的主体, 主要包括运筹学模型的概念、 原理、 算法的实现步骤, 参数的选取, 算法、 案例的 MA T L A B实现过程( 通过实际案例将算法与命令融合在一起, 包括详细的代码、 结果) 等内容。本书可作为本科生、 研究生的运筹学教材或参考用书, 还可作为广大科研人员、 学者、 工程技术人员的参考用书。
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Python与运筹优化
张红历
现有Python相关书籍多为其语法、开源库的介绍，或者为针对网络爬虫、数据分析、项目开发领域的应用介绍，针对运筹学领域的Python应用，只有在网上零散的学习资源，缺乏系统性强、实践性强的书籍。Python语言作为应用非常广泛的一门语言，对于管理类专业同学而言，这门编程语言学习难度低，应用场景多，掌握用Python进行运筹学问题的求解，简单有效，可以把更多的精力放在问题发现与建模上，有效增强其未来核心竞争力。因此本书针对《运筹学》中的主要分支，如线性规划、运输问题、整数规划、图论、非线性规划及启发式算法（遗传算法、模拟退火算法），进行理论模型简介，然后系统性地以大量实例进行Python相关优化开源库的介绍与应用实践。
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物流运筹学
王晶、张霖霖
本书基于北京工商大学国家级特色专业、国家级一流本科建设专业——物流管理多年的教学成果，将运筹学优化知识与物流和供应链管理问题相融合，通过场景化案例呈现来展开对优化知识的学习。全书分为基础篇、应用篇、实践篇，基础篇重在运筹学知识体系与优化理论的介绍，应用篇重在典型物流与供应链场景问题的解决，实践篇重在物流与供应链企业综合案例方案设计。书中案例及习题精选北京市及全国物流设计大赛的部分案例，同时将LINGO软件的使用贯穿于各章节，兼具理论性和实践性。本书适合作为高等学校物流管理与工程类、交通运输类等专业的教材，也可以作为物流理论研究者、物流咨询公司、物流企业和其他企业物流部门管理人员及物流从业人员科研和实践的参考用书。
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运筹学：本科版（第5版）
《运筹学》教材编写组
本书是在第四版的基础上修订而成的，吸收了广大读者的意见，做了局部调整和修改。除原有线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、对策论、决策论、目标规划和多目标决策以外，删除了启发式方法一章。 本书着重介绍运筹学的基本原理和方法，注重结合经济管理专业实际，具有一定的深度和广度。书中每章后附有习题，便于自学。有些部分的后面增补了“注记”，便于读者了解运筹学各分支的发展趋势。 本书可作为高等院校理工科各专业的教材，亦可作为考研究生的参考书。
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运筹学及其应用（第3版）
肖会敏、臧振春、崔春生
本书结合现代计算机与运筹学的发展趋势，着重介绍运筹学的基础理论及其应用。全书共17章，内容包括线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、统筹方法、决策分析、对策论、排队论、库存论、非线性规划、多目标决策规划等。 相比其他同类教材，本书将统筹方法单独列为一章，同时增加了用Excel处理运筹问题的相关内容。 本书可作为高等学校本科生教材，并适用于多学时和少学时两种教学方式，同时可作为硕士研究生及MBA教材。另外，对于从事经济管理的人员，作为案头书自学参考也颇有裨益。
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运筹学解题方法技巧归纳——名校考研真题解析
梅述恩
《运筹学解题方法技巧归纳——名校考研真题解析》是作者2017年出版的《运筹学解题方法技巧归纳》第二版。其定位是运筹学考研教辅图书，适用于考研考博的学生（主要是考研学子）。 运筹学是管理科学与工程、物流管理和信息管理与信息系统专业的必修课，管理学院普遍选择运筹学作为以上专业的考研课程。不仅如此，系统工程、控制科学与工程（控制系）、交通运输规划与管理（交通学院）、土木工程（建筑学院或工程管理学院）也将运筹学作为考研专业课，甚至有化学工程与技术考研专业课为运筹学。可以这样说，运筹学是高等院校不同院系设置考研最多的课程之一。 为满足广大学子学习备考的需要，本书以全国各高校指定最多的考试参考书运筹学第四版（清华大学出版社、运筹学教材编写组编写）来安排章节。涵盖全国各高校的考试范围，包括线性规划和单纯形法、对偶理论和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络优化、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、单目标决策。 本次修订，以近三年全国各高校（主要是985和211名校）的考研真题为主，与第一版重复率不超过3%。 对于一般院校都会考的内容，如线性规划和单纯形法、对偶理论和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、动态规划、图与网络优化、网络计划与图解评审法等章节，本书用大量试题来详细讲解和分析，特别是一般线性规划和整数规划的建模题。本书按照复习章节编排，把考点相似的试题进行归类，有助于考生复习备考。
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运筹学解题指导（第3版）
周华任
本书是和《运筹学》（第5版）配合使用的参考书，每章包括5部分的内容：1、本章学习要点，给出了本章应该掌握的知识要点；2、主要概念及算法，列出了本章的的基本概念和主要算法；3、课后习题全解，对《运筹学》（第5版）中的课后习题给出了详细的解答；4、典型例题精解，紧扣教材主要内容，精选各类习题并给出解答；5、考研真题解答，深入分析历年研究生入学考试试题，帮助学生加深对知识点的理解。可作为相关专业的教学参考书，也可报考研究生的辅导教材。
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运筹优化常用模型、算法及案例实战——Python+Java实现
刘兴禄、熊望祺、臧永森、段宏达、曾文佳、陈伟坚
《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理 论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，最后结合常用的优化求解器（CPLEX 和 Gurobi）说明如何用 Python 和 Java 语言实现书中提到的所有精确算法。 全书共分 3 部分。第 I 部分（第 1~4 章）为运筹优化常用模型及建模技巧。该部分着重介绍整数规 划的建模技巧和常见的经典模型。第 II 部分（第 5~7 章）为常用优化求解器 API 详解及应用案例。该部分主要介绍两款常用的商业求解器（CPLEX 和 Gurobi）的使用方法，包括 Python 和 Java 的 API 详 解、简单案例以及复杂案例。第 III 部分（第 8~17 章）为运筹优化常用算法及实战。该部分详细介绍几个经典的精确算法的理论、相关案例、伪代码以及相应的代码实现。 本书适合作为高等院校工业工程、管理科学与工程、信息管理与信息系统、数学与应用数学、物流 工程、物流管理、控制科学与工程等开设运筹学相关课程的高年级本科生、研究生教材，同时也可供在 物流与供应链、交通、互联网、制造业、医疗、金融、能源等领域从事有关运筹优化的开发人员以及广 大科技工作者和研究人员参考。
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