运筹学是一门应用领域十分广泛的学科，它应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最佳方案，以实现最有效的管理。

本书是运筹学方面的经典著作之一，理论严密，案例丰富，并且充分运用了计算机软件，体现了作者在运筹学教学研究和业界实践方面精湛的造诣，已被翻译成中、韩、西班牙、日、俄、土耳其、印尼、马来等多种语言，为全球众多高校采用，深受好评。第8版对教材内容作了较大的修订，在教材的编排上突出反映运筹学中的应用问题和计算方法。

本书是运筹学方面的经典著作之一，为全球众多高校采用。高级篇共12章， 内容包括高级线性规划、概率论基础复习、随机库存模型、仿真模型、马尔可夫链、经典最优化理论、非线性规划算法、网络和线性规划算法进阶、预测模型、随机动态规划、马尔可夫决策过程、案例分析等，并附有统计表、部分习题答案、向量和矩阵复习，以及应用案例。

本书可作为高等院校经管类专业和数学专业的教材，也可供MBA及相关研究人员参考。

第13章　高级线性规划　517

 13.1　单纯形法的基本原理　517

13.1.1　从极点到基本解　519

13.1.2　广义单纯形表的矩阵表示形式　523

 13.2　修正单纯形法　525

13.2.1　最优性条件与可行性条件的建立　526

13.2.2　修正单纯形算法　528

 13.3　有界变量算法　533

 13.4　对偶　539

13.4.1　对偶问题的矩阵定义　539

13.4.2　最优对偶解　540

 13.5　参数线性规划　544

13.5.1　C中的参数变化　544

13.5.2　b中的参数变化　547

 参考文献　550

第14章　概率论基础复习　551

 14.1　概率原理　551

14.1.1　概率的加法律　552

14.1.2　条件概率定律　553

 14.2　随机变量与概率分布　554

 14.3　随机变量的期望　556

14.3.1　随机变量的平均值和方差(标准差)　558

14.3.2　联合随机变量的平均值和方差　559

 14.4　4种常用概率分布　562

14.4.1　二项分布　562

14.4.2　泊松分布　563

14.4.3　负指数分布　564

14.4.4　正态分布　565

 14.5　经验分布　568

 参考文献　575

第15章　随机库存模型　576

 15.1　连续盘点模型　576

15.1.1　“概率化”的EOQ模型　576

15.1.2　随机EOQ模型　579

 15.2　单周期模型　583

15.2.1　没有订货费的模型(报摊模型)　583

15.2.2　带有订货费的模型(s-S策略)　586

 15.3　多周期模型　589

 参考文献　591

第16章　仿真模型　592

 16.1　蒙特卡罗仿真　592

 16.2　仿真的类型　597

 16.3　离散事件仿真的要素　598

16.3.1　事件的一般定义　598

16.3.2　从概率分布中抽样　599

 16.4　随机数的生成　608

 16.5　离散仿真的方法　610

16.5.1　单服务台模型的人工仿真　610

16.5.2　单服务台模型的电子表格仿真　615

 16.6　收集统计观测数据的方法　617

16.6.1　子区间法　618

16.6.2　重复实验方法　619

16.6.3　再生(循环)方法　620

 16.7　仿真语言　622

 参考文献　624

第17章　马尔可夫链　625

 17.1　马尔可夫链的定义　625

 17.2　绝对转移概率和n步转移概率　628

 17.3　马尔可夫链中状态的分类　630

 17.4　遍历链的稳定状态概率和平均返回时间　632

 17.5　首次通过时间　637

 17.6　对吸收状态的分析　641

 参考文献　645

第18章　经典最优化理论　647

 18.1　无约束问题　647

18.1.1　必要条件和充分条件　648

18.1.2　Newton-Raphson方法　651

 18.2　约束问题　654

18.2.1　等式约束问题　654

18.2.2　不等式约束问题：Karush-Kuhn-Tucker：(KKT)条件　665

 参考文献　670

第19章　非线性规划算法　671

 19.1　无约束算法　671

19.1.1　直接搜索方法　671

19.1.2　梯度方法　675

 19.2　约束算法　678

19.2.1　可分离规划　678

19.2.2　二次规划　687

19.2.3　机会约束规划　692

19.2.4　线性组合方法　696

19.2.5　SUMT算法　699

 参考文献　699

第20章　网络与线性规划算法进阶　701

 20.1　带有容量限制的最小费用流问题　701

20.1.1　网络表示　701

20.1.2　线性规划模型　704

20.1.3　带有容量限制的网络的单纯形算法　709

 20.2　分解算法　715

 20.3　 Karmarkar内点算法　724

20.3.1　内点算法的基本思想　724

20.3.2　内点算法　725

 参考文献　734

第21章　预测模型　735

 21.1　移动平均技术　735

 21.2　指数平滑　739

 21.3　回归　740

 参考文献　743

第22章　随机动态规划　744

 22.1　一种机会游戏　744

 22.2　投资问题　746

 22.3　最大化实现某个目标的事件　750

 参考文献　754

第23章　马尔可夫决策过程　755

 23.1　马尔可夫决策问题的范围　755

 23.2　有限阶段的动态规划模型　756

 23.3　无穷多阶段模型　760

23.3.1　穷举法　760

23.3.2　不带折扣的策略迭代方法　763

23.3.3　带有折扣的策略迭代方法　766

 23.4　线性规划解　769

 参考文献　772

第24章　案例分析　773

 案例1　利用最优机动加油量制定航空公司的燃油使用计划　774

 案例2　心脏瓣膜的最优生产计划　781

 案例3　澳大利亚旅游委员会关于旅游产品交易会的会面安排问题　784

 案例4　节省联邦政府的旅费支出　789

 案例5　泰国海军运送新兵最优行船路线及人员指派问题　792

 案例6　Mount Sinai医院手术室的时间分配问题　798

 案例7　PFG建材玻璃公司的拖车有效荷载优化问题　802

 案例8　Weyerhaeuser木材切割及圆木分配的优化问题　810

 案例9　计算机集成制造(CIM)设施的布局规划　814

 案例10　旅店客房的预定上限问题　821

 案例11　Casey问题：对一次全新化验结果的解释和评估　823

 案例12　莱德杯决赛中高尔夫球手的出场顺序安排　827

 案例13　戴尔供应链的库存决策　829

 案例14　某制造厂内部运输系统的分析　832

 案例15　Qantas航空公司电话售票人力资源计划问题　834

附录B①　统计表　840

附录C(下)② 部分习题答案(图灵网站下载)

附录D　向量和矩阵复习　843

 D.1　向量　843

D.1.1　向量的定义　843

D.1.2　向量的相加(相减)　843

D.1.3　标量与向量的乘积　84

D.1.4　线性无关向量　843

 D.2　矩阵　844

D.2.1　矩阵的定义　844

D.2.2　各种类型的矩阵　844

D.2.3　矩阵的代数运算　845

D.2.4　正方矩阵的行列式　846

D.2.5　非奇异矩阵　847

D.2.6　非奇异矩阵的逆矩阵　848

D.2.7　矩阵求逆的计算方法　848

D.2.8　用Excel进行矩阵运算　852

 D.3　二次型　853

 D.4　凸函数和凹函数　855

 参考文献　856

附录E　应用案例　857

索引　888