预测与优化是一门涵盖范围广、应用性强的学科，借助运筹学、管理科学、数据科学的理论方法，针对现实中的管理问题进行量化分析，并以量化结果为支撑，求得**解决方案，以此来帮助管理者做出科学决策。全书共包括十四章，涵盖了预测与优化科学的基本知识、基本概念、基本方法及前沿理论。本书删减了大量的数学原理与相关定理性质等的证明，将较为深奥的预测与优化基本原理用尽量浅显的方法加以阐述，弱化了数学基础的要求，更加侧重方法过程的讲解以及求解结论在管理决策上的解释。书中使用的案例和例题以我国头部企业的先进管理实践为主，充分体现了中国特色与时代特征。在撰写过程中，作者在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出、通俗易懂，对预测与优化方法和应用技术的讨论清晰详尽而不累赘。因此，本书不仅适合作为经济管理类专业本科生、研究生的专业课教材，而且是一本适宜于政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和大学理工科学生学习现代预测与优化方法的自学参考书。

目录




第一部分优化

第1章线性规划

1.1线性规划问题及其数学模型

1.2图解法

1.3单纯形法

1.4单纯形法的进一步讨论

1.5线性规划的对偶理论

1.6列生成算法

本章小结

习题

参考文献

第2章非线性规划

2.1非线性规划基本概念

2.2KuhnTucker条件

2.3牛顿法

本章小结

习题

参考文献

第3章整数规划

3.1整数规划问题的提出

3.2整数规划问题的一般形式

3.3整数线性规划算法

3.401型规划问题

3.5指派问题

本章小结

习题

参考文献

第4章随机规划

4．1期望值模型

4．2机会约束规划模型

4．3随机规划的求解

本章小结

习题

参考文献

第5章鲁棒优化

5．1经典鲁棒优化

5．2分布鲁棒优化

本章小结

习题

参考文献

第6章遗传算法

6.1遗传算法概述

6.2遗传算法流程

6．3应用案例

本章小结

习题

参考文献

第7章粒子群算法

7.1粒子群算法概述

7.2粒子群算法种类

7.3粒子群算法流程

7．4应用案例

本章小结

习题

参考文献

第8章邻域搜索算法

8.1邻域搜索概述

8.2大邻域搜索

8.3变邻域搜索

8.4应用案例

本章小结

习题

参考文献

第9章模拟退火算法

9.1模拟退火算法概述

9.2模拟退火算法流程

9.3应用案例

本章小结

习题

参考文献

第二部分预测

第10章计量方法

10.1时间序列概述

10．2线性时间序列模型

10.3非线性时间序列模型

本章小结

习题

参考文献

第11章机器学习方法

11.1机器学习概述

11.2支持向量回归

11.3回归树

本章小结

习题

参考文献

第12章深度学习方法

12.1神经网络概述

12.2循环神经网络

12.3卷积神经网络

12.4应用案例

本章小结

习题

参考文献

第三部分预测与优化一体化方法

第13章基于深度学习的一体化方法应用案例

13．1数据描述

13．2两阶段方法

13．3一体化方法

本章小结

习题

参考文献

附录