本书系统介绍了运筹学的基本理论与应用方法，内容涵盖线性规划、对偶理论、整数规划、目标规划、运输问题、网络模型及决策分析等，相关部分都有案例分析及WinQSB软件介绍，同时每章都附有课后习题和参考答案，便于读者进一步学习。
本书可用做经济管理类专业本科生教材，也可作为其他相关专业的参考用书。
朱九龙，管理学博士，经济学博士后，教授，硕士生导师。自2006年以来，一直承担本科生运筹学课程和硕士研究生高级运筹学课程的授课任务及科研工作。近年来，主持和主研国家自然科学基金项目六项、国家社科基金项目两项、教育部人文社科基金项目四项、省社会科学基金项目五项、其他省部级项目三十余项；发表学术论文六十余篇，出版学术专著两部，教材三部；获得省科技进步二等奖一项，其他学术科研奖励十余项。
第1章 运筹学概论
1.1 运筹学发展简史
1.2 运筹学的性质和特点
1.3 运筹学应用的工作步骤
1.4 运筹学模型
1.5 运筹学的应用
1.6 运筹学发展展望
第2章 线性规划
2.1 数学模型
2.2 图解法
2.2.1 图解法的步骤
2.2.2 线性规划的几种可能结果
2.2.3 图解法总结
2.3 线性规划的标准型
2.3.1 线性规划的标准型形式
2.3.2 线性规划模型的标准化步骤
2.4 线性规划的有关概念
2.4.1 线性规划问题解的概念
2.4.2 线性规划问题的几何意义
2.5 单纯形法
2.5.1 普通单纯形法
2.5.2 线性规划解的判别定理归纳
2.5.3 单纯形法的进一步讨论
2.6 案例分析及WinQSB软件应用
2.6.1 WinQSB操作简介
2.6.2 与Office文档交换数据
2.6.3 运用WinQSB求解线性规划问题
习题
第3章 线性规划的对偶理论
3.1 对偶线性规划模型
3.1.1 对偶问题的提出
3.1.2 对偶问题的定义
3.1.3 原问题与对偶问题的对应关系
3.1.4 对偶关系
3.2 对偶问题的性质
3.2.1 对偶性质
3.2.2 单纯形法的矩阵描述
3.2.3 对偶问题解的经济含义与影子价格（shadow price）
3.3 对偶单纯形法
3.3.1 对偶单纯形法的基本思路
3.3.2 对偶单纯形法的计算步骤及评价
3.4 灵敏度分析与参数分析
3.4.1 灵敏度分析
3.4.2 参数分析
3.4.3 参数线性规划
3.5 线性规划的扩展运用：DEA模型
3.5.1 C2R模型
3.5.2 C2R模型的对偶模型
3.5.3 C2R模型和C2R模型的对偶模型实例
3.6 案例分析及WinQSB软件应用
习题
第4章 整数规划
4.1 整数规划的数学模型
4.1.1 人力资源安排
4.1.2 场所选择
4.1.3 指派问题
4.1.4 固定费用问题
4.2 纯整数规划求解
4.2.1 整数规划问题图解法
4.2.2 分支定界法
4.2.3 割平面法
4.3 0-1规划求解（隐枚举法）
4.4 指派问题
4.4.1 指派问题的标准形式及其数学模型
4.4.2 匈牙利解法
4.4.3 非标准形式的指派问题
4.5 案例分析及WinQSB软件应用
习题
第5章 目标规划
5.1 目标规划的数学模型
5.1.1 目标规划问题的提出
5.1.2 目标规划问题建模
5.2 目标规划图解法
5.3 单纯形法
5.4 案例分析及WinQSB软件应用
习题
第6章 运输问题
6.1 运输问题的数学模型及其特征
6.1.1 运输问题的数学模型
6.1.2 运输问题的特征
6.2 运输问题求解
6.2.1 初始方案确定
6.2.2 最优性检验
6.2.3 闭回路法调整方案
6.2.4 表上作业法的几点说明
6.3 运输模型的应用
6.3.1 产销不平衡问题
6.3.2 需求不确定的运输问题
6.3.3 生产与储存问题
6.4 案例分析及WinQSB软件应用
习题
第7章 网络模型
7.1 最短路问题
7.1.1 基本概念
7.1.2 最短路问题算法介绍
7.2 最小生成树问题
7.2.1 基本概念
7.2.2 最小生成树的算法
7.3 最大流问题
7.3.1 基本概念
7.3.2 最大流最小割定理
7.3.3 最大流问题的Ford-Fulkerson算法
7.3.4 Ford-Fulkerson算法举例
7.4 中国邮路问题
7.4.1 问题描述
7.4.2 定理
7.4.3 中国邮路问题的求解思路
7.4.4 中国邮路问题的求解方法—奇偶点图上作业法
7.4.5 奇偶点图上作业法的步骤
7.4.6 讨论
7.5 案例分析及WinQSB软件应用
7.5.1 网络模型模块简介
7.5.2 最小支撑树（Minimal Spanning Tree）
7.5.3 最短路问题（Shortest Path Problem）
7.5.4 最大流问题（Maxmal Flow Problem）
7.5.5 旅行商问题（Traveling Salesman Problem）
习题
第8章 网络计划
8.1 绘制网络图
8.1.1 项目网络图的基本概念
8.1.2 绘制网络图
8.1.3 工序时间估计
8.2 网络时间参数
8.2.1 时间参数公式及其含义
8.2.2 计算实例
8.2.3 项目完工的概率
8.3 网络计划的优化与调整
8.3.1 时间成本控制
8.3.2 资源的合理配置
8.4 案例分析及WinQSB软件应用
8.4.1 操作步骤
8.4.2 网络计划常用术语词其含义（表8-10）
习题
第9章 动态规划
9.1 动态规划数学模型
9.1.1 动态规划的原理
9.1.2 动态规划的基本概念
9.1.3 动态规划的一般步骤
9.2 资源分配问题
9.3 生产与存储问题
9.3.1 生产计划问题
9.3.2 不确定性的采购问题
9.4 背包问题
9.5 其他动态规划模型
9.5.1 求解线性规划模型
9.5.2 求解非线性规划模型
9.5.3 设备更新问题
9.6 案例分析及WinQSB软件应用
9.6.1 最短路问题
9.6.2 背包问题（Knapsack Problem）
9.6.3 生产存储问题（Production and Inventory Scheduling）
习题
第10章 决策论
10.1 决策分析的基本问题
10.1.1 决策分析的基本概念和原理
10.1.2 决策分析的基本原则
10.1.3 决策分析的基本分类
10.2 确定型和非确定型决策
10.2.1 确定型决策
10.2.2 非确定型决策
10.3 风险型决策
10.3.1 期望值准则（Expected value criterion）
10.3.2 决策树法
10.3.3 贝叶斯决策（Bayesian Decision Theory）
10.4 效用理论
10.4.1 效用的概念
10.4.2 效用曲线的绘制
10.4.3 效用曲线的类型
10.4.4 效用曲线的应用
10.5 马尔可夫决策（Markov Decision）
10.5.1 马尔可夫决策模型
10.5.2 马尔可夫决策的基本方程组
10.5.3 马尔可夫决策问题的改进算法
10.6 案例分析及WinQSB软件应用
10.6.1 效益表分析
10.6.2 决策树
10.6.3 贝叶斯分析
10.6.4 马尔可夫过程
习题
第11章 多属性决策
11.1 多属性决策的基本概念
11.1.1 多属性决策的基本要素
11.1.2 多属性决策的基本步骤
11.1.3 属性的类型及预处理
11.2 属性权重
11.2.1 建立判断矩阵
11.2.2 主观赋权方法
11.2.3 客观赋权方法
11.2.4 综合集成赋权法
11.3 决策方法
11.3.1 五种准则法
11.3.2 加权和法
11.3.3 加权积法*
11.3.4 理想解法
11.3.5 主分量分析法
11.3.6 模糊决策法
11.3.7 动态决策法
11.4 层次分析法
11.4.1 建立递阶层次结构
11.4.2 判断矩阵与权系数
11.4.3 一致性检验
习题
参考文献
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