标题：运筹学——优化模型与算法
内容提要        
本书是一本适应当今运筹学发展趋势的优秀的综合性入门教材，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎全部内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻辑性强，易于理解。本书收录了丰富的实际案例，并有大量上机习题，便于理论结合实践。
编辑推荐        
本书是一本适应当今运筹学发展趋势的优秀的综合性入门教材，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎全部内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻辑性强，易于理解。本书收录了丰富的实际案例，并有大量上机习题，便于理论结合实践。
作者简介        
ROilaldL，Rardin，美国数学规划和优化理论及其应用运筹学方面的著名学者。于1974年从佐治亚理工学院获得博士学位，长期任普度大学工业工程系教授、普度大学能源建模研究组(PEMRG)主任和Regenstrief医疗保健工程研究中心(RCHE)主任，还曾担任美国国家自然科学基金会运筹学和服务企业项目主任。Raldin教授的教学和研究重点是大规模优化的建模与算法，包括在医疗保健系统、交通与物流系统以及能源规划方面的应用。他曾四次荣获普度大学在工业工程方面的Pritsker杰出教学奖，是美国工业工程学会、运筹学与管理科学学会以及数学规划学会的会员。Rardin教授现已加入阿肯色大学。
目录        
CHAPTERIPROBLEMSOLVINGWITHMATHEMATICALMODELS
1.1ORApplicationStories
1.2OptimizationandtheOperationsResearchProcess
1.3SystemBoundaries,SensitivityAnalysis,TractabilityandValidity
1.4DescriptiveModelsandSimulation
1.5NumericalSearchandExactversusHeuristicSolutions
1.6DeterministicversusStochasticModels
1.7Perspectives
Exercises
CHAPTER2DETERMINISTICOPTIMIZATIONMODELSINOPERATIONSRESEARCH
2.1DecisionVariables,Constraints,andObjectiveFunctions
2.2GraphicSolutionandOptimizationOutcomes
2.3Large-ScaleOptimizationModelsandIndexing
2.4LinearandNonlinearPrograms
2.5DiscreteorIntegerPrograms
2.6MultiobjectiveOptimizationModels
2.7ClassificationSummary
Exercises
CHAPTER3IMPROVINGSEARCH
3.1ImprovingSearch,LocalandGlobalOptima
3.2SearchwithImprovingandFeasibleDirections
3.3AlgebraicConditionsforImprovingandFeasibleDirections
3.4UnimodelandConvexModelFormsTractableforImprovingSearch
3.5SearchingandStartingFeasibleSolutions
Exercises
CHAPTER4LINEARPROGRAMMINGMODELS
4.1AllocationModels
4.2BlendingModels
4.3OperationsPlanningModels
4.4ShiftSchedulingandStaffPlanningModels
4.5Time-PhasedModels
4.6ModelswithLinearizableNonlinearObjectives
Exercises
CHAPTER5SIMPLEXSEARCHFORLINEARPROGRAMMING
5.1LPOptimalSolutionsandStandardForm
5.2Extreme-PointSearchandBasicSolutions
5.3TheSimplexAlgorithm
5.4DictionaryandTableauRepresentationsofSimplex
5.5TwoPhaseSimplex
5.6DegeneracyandZero-LengthSimplexSteps
5.7ConvergenceandCyclingwithSimplex
5.8DoingItEfficiently:RevisedSimplex
5.9SimplexwithSimpleUpperandLowerBounds
Exercises
CHAPTER6INTERIORPOINTMETHODSFORLINEARPROGRAMMING
6.1SearchingthroughtheInterior
6.2ScalingwiththeCurrentSolution
6.3AffineScalingSearch
6.4LogBarrierMethodsforInteriorPointSearch
6.5DualandPrimal-DualExtensions
Exercises
CHAPTER7DUALITYANDSENSITIVITYINLINEARPROGRAMMING
7.1GenericActivitiesversusResourcesPerspective
7.2QualitativeSensitivitytoChangesinModelCoefficients
7.3QuantifyingSensitivitytoChangesinLPModelCoefficients:ADualModel
7.4FormulatingLinearProgrammingDuals
7.5Primal-to-DualRelationships
7.6ComputerOutputsandWhatIfChangesofSingleParameters
7.7BiggerModelChanges,Reoptimization,andParametricProgramming
Exercises
CHAPTER8MULTIOBYECTIVEOPTIMIZATIONANDGOALPROGRAMMING
8.1MultiobjectiveOptimizationModels
8.2EfficientPointsandtheEfficientFrontier
8.3PreemptiveOptimizationandWeightedSumsofObjectives
8.4GoalProgramming
Exercises
CHAPTER9SHORTESTPATHSANDDISCRETEDYNAMIC
CHAPTER10NETWORKFLOWS
CHAPTER11DISCRETEOPTIMIZATIONMODELS
CHAPTER12DISCRETEOPTIMIZATIONMETHODS
CHAPTER13UNCONSTRAINEDNONLNEARPROGRAMMING
CHAPTER14CONSTRAINEDNONLINEARPROGRAMMING
SELECTEDANSWERS
INDEX