本书主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法及智能优化计算简介等内容。这些内容是管理、经济类研究生应具备的必要知识。作为教材，本书内容着重阐述基本思想、理论和方法，力求做到深入浅出，通俗易懂，适于教学和自学。每一章末配置了适当的习题，便于读者理解、消化书中的内容。为了便于教师的教学，仅供参考。
本书可作为管理、经济类专业及大多数工科类硕士研究生的教材，也可作为应用数学、计算数学及管理科学与工程专业本科高年级学生的教材或教学参考书。对于希望了解、认识及应用运筹学的各类人员也有一定的参考价值。
前言
第1章 运筹学思想与运筹学建模
1.1 运筹学的特点及其应用
1.2 运筹学建模
1.3 基本概念和符号
习题
第2章 基本概念和基本理论
2.1 数学规划模型的一般形式
2.2 凸集、凸函数和凸规划
2.3 多面体、极点和极方向
习题
第3章 线性规划
3.1 线性规划模型
3.2 线性规划的单纯形法
3.3 线性规划的对偶问题
3.4 灵敏度分析
第4章 最优化搜索算法的结构与一维搜索
4.1 常用的搜索算法结构
4.2 一维搜索
第5章 无约束最优化方法
5.1 最优性条件
5.2 最速下降法
5.3 牛顿法及其修正
5.4 共轭梯度法
5.5 变尺度法
5.6 直接搜索算法
第6章 约束最优化方法
6.1 Kuhn-Tucker条件
6.2 既约梯度法及凸单纯形法
6.3 罚函数法及乘子法
第7章 目标规划
7.1 目标规划模型
7.2 目标规划的几何意义及图解法
7.3 求解目标规划的单纯形方法
第8章 整数规划
8.1 整数规划问题的提出
8.2 整数规划解法概述
8.3 分村定界法
8.4 割平面法
8.5 0-1规划的隐枚举法
8.6 分派问题及解法
第9章 层次分析法
9.1 层次分析法的基本过程
9.2 层次分析法应用中若干问题的处理
9.3 应用举例
第10章 智能优化计算简介
10.1 人工神经网络与神经网络优化算法
10.2 遗传算法
10.3 模拟退火算法
10.4 神经网络权值的混合优化学习策略
10.5 应用举例
参考文献
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