運(yùn)籌學(xué)導(dǎo)論：高級篇（第8版）

第13章　高級線性規(guī)劃
13.1　單純形法的基本原理
13.1.1　從極點(diǎn)到基本解
13.1.2　廣義單純形表的矩陣表示形式
13.2　修正單純形法
13.2.1　最優(yōu)性條件與可行性條件的建立
13.2.2　修正單純形算法
13.3　有界變量算法
13.4　對偶
13.4.1　對偶問題的矩陣定義
13.4.2　最優(yōu)對偶解
13.5　參數(shù)線性規(guī)劃
13.5.1　C中的參數(shù)變化
13.5.2　b中的參數(shù)變化
參考文獻(xiàn)
第14章　概率論基礎(chǔ)復(fù)習(xí)
14.1　概率原理
14.1.1　概率的加法律
14.1.2　條件概率定律
14.2　隨機(jī)變量與概率分布
14.3　隨機(jī)變量的期望
14.3.1　隨機(jī)變量的平均值和方差（標(biāo)準(zhǔn)差）
14.3.2　聯(lián)合隨機(jī)變量的平均值和方差
14.4　4種常用概率分布
14.4.1　二項(xiàng)分布
14.4.2　泊松分布
14.4.3　負(fù)指數(shù)分布
14.4.4　正態(tài)分布
14.5　經(jīng)驗(yàn)分布
參考文獻(xiàn)
第15章　隨機(jī)庫存模型
15.1　連續(xù)盤點(diǎn)模型
15.1.1　"概率化"的EOQ模型
15.1.2　隨機(jī)EOQ模型
15.2　單周期模型
15.2.1　沒有訂貨費(fèi)的模型（報攤模型）
15.2.2　帶有訂貨費(fèi)的模型（s-S策略）
15.3　多周期模型
參考文獻(xiàn)
第16章　仿真模型
16.1　蒙特卡羅仿真
16.2　仿真的類型
16.3　離散事件仿真的要素
16.3.1　事件的一般定義
16.3.2　從概率分布中抽樣
16.4　隨機(jī)數(shù)的生成
16.5　離散仿真的方法
16.5.1　單服務(wù)臺模型的人工仿真
16.5.2　單服務(wù)臺模型的電子表格仿真
16.6　收集統(tǒng)計(jì)觀測數(shù)據(jù)的方法
16.6.1　子區(qū)間法
16.6.2　重復(fù)實(shí)驗(yàn)方法
16.6.3　再生（循環(huán)）方法
16.7　仿真語言
參考文獻(xiàn)
第17章　馬爾可夫鏈
17.1　馬爾可夫鏈的定義
17.2　絕對轉(zhuǎn)移概率和n步轉(zhuǎn)移概率
17.3　馬爾可夫鏈中狀態(tài)的分類
17.4　遍歷鏈的穩(wěn)定狀態(tài)概率和平均返回時間
17.5　首次通過時間
17.6　對吸收狀態(tài)的分析
參考文獻(xiàn)
第18章　經(jīng)典最優(yōu)化理論
18.1　無約束問題
18.1.1　必要條件和充分條件
18.1.2　Newton-Raphson方法
18.2　約束問題
18.2.1　等式約束問題
18.2.2　不等式約束問題：Karush-Kuhn-Tucker：（KKT）條件
參考文獻(xiàn)
第19章　非線性規(guī)劃算法
19.1　無約束算法
19.1.1　直接搜索方法
19.1.2　梯度方法
19.2　約束算法
19.2.1　可分離規(guī)劃
19.2.2　二次規(guī)劃
19.2.3　機(jī)會約束規(guī)劃
19.2.4　線性組合方法
19.2.5　SUMT算法
參考文獻(xiàn)
第20章　網(wǎng)絡(luò)與線性規(guī)劃算法進(jìn)階
20.1　帶有容量限制的最小費(fèi)用流問題
20.1.1　網(wǎng)絡(luò)表示
20.1.2　線性規(guī)劃模型
20.1.3　帶有容量限制的網(wǎng)絡(luò)的單純形算法
20.2　分解算法
20.3　 Karmarkar內(nèi)點(diǎn)算法
20.3.1　內(nèi)點(diǎn)算法的基本思想
20.3.2　內(nèi)點(diǎn)算法
參考文獻(xiàn)
第21章　預(yù)測模型
21.1　移動平均技術(shù)
21.2　指數(shù)平滑
21.3　回歸
參考文獻(xiàn)
第22章　隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃
22.1　一種機(jī)會游戲
22.2　投資問題
22.3　最大化實(shí)現(xiàn)某個目標(biāo)的事件
參考文獻(xiàn)
第23章　馬爾可夫決策過程
23.1　馬爾可夫決策問題的范圍
23.2　有限階段的動態(tài)規(guī)劃模型
23.3　無窮多階段模型
23.3.1　窮舉法
23.3.2　不帶折扣的策略迭代方法
23.3.3　帶有折扣的策略迭代方法
23.4　線性規(guī)劃解
參考文獻(xiàn)
第24章　案例分析
案例1　利用最優(yōu)機(jī)動加油量制定航空公司的燃油使用計(jì)劃
案例2　心臟瓣膜的最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃
案例3　澳大利亞旅游委員會關(guān)于旅游產(chǎn)品交易會的會面安排問題
案例4　節(jié)省聯(lián)邦政府的旅費(fèi)支出
案例5　泰國海軍運(yùn)送新兵最優(yōu)行船路線及人員指派問題
案例6　Mount Sinai醫(yī)院手術(shù)室的時間分配問題
案例7　PFG建材玻璃公司的拖車有效荷載優(yōu)化問題
案例8　Weyerhaeuser木材切割及圓木分配的優(yōu)化問題
案例9　計(jì)算機(jī)集成制造（CIM）設(shè)施的布局規(guī)劃
案例10　旅店客房的預(yù)定上限問題
案例11　Casey問題：對一次全新化驗(yàn)結(jié)果的解釋和評估
案例12　萊德杯決賽中高爾夫球手的出場順序安排
案例13　戴爾供應(yīng)鏈的庫存決策
案例14　某制造廠內(nèi)部運(yùn)輸系統(tǒng)的分析
案例15　Qantas航空公司電話售票人力資源計(jì)劃問題
附錄B①　統(tǒng)計(jì)表
附錄C（下）② 部分習(xí)題答案（圖靈網(wǎng)站下載）
附錄D　向量和矩陣復(fù)習(xí)
D.1　向量
D.1.1　向量的定義
D.1.2　向量的相加（相減）
D.1.3　標(biāo)量與向量的乘積
D.1.4　線性無關(guān)向量
D.2　矩陣
D.2.1　矩陣的定義
D.2.2　各種類型的矩陣
D.2.3　矩陣的代數(shù)運(yùn)算
D.2.4　正方矩陣的行列式
D.2.5　非奇異矩陣
D.2.6　非奇異矩陣的逆矩陣
D.2.7　矩陣求逆的計(jì)算方法
D.2.8　用Excel進(jìn)行矩陣運(yùn)算
D.3　二次型
D.4　凸函數(shù)和凹函數(shù)
參考文獻(xiàn)
附錄E　應(yīng)用案例
索引