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運(yùn)籌學(xué):決策方法

運(yùn)籌學(xué):決策方法

定 價(jià):¥25.00

作 者: (美)Wayne L.Winston著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 國(guó)外大學(xué)優(yōu)秀教材工業(yè)工程系列
標(biāo) 簽: 運(yùn)籌學(xué)

ISBN: 9787302077268 出版時(shí)間: 2004-01-01 包裝: 膠版紙
開(kāi)本: 26cm 頁(yè)數(shù): 249 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  由WINSTON編纂的《OPERATIONS RESEARCH》(第3版)一書(shū)系統(tǒng)全面地講解了運(yùn)籌學(xué)的有關(guān)內(nèi)容,是一本在境外被普遍使用的教科書(shū)。其特點(diǎn)是重點(diǎn)介紹各種原理和方法的基本概念及其應(yīng)用、而省略抽象的推理及詳細(xì)的證明過(guò)程,同時(shí)每個(gè)章節(jié)都有豐富的例子和大量的練習(xí)題?!哆\(yùn)籌學(xué):決策方法(第3版)(影印版)》由WINSTON一書(shū)中的第8,13,14,15,21章組成,主要內(nèi)容包括:網(wǎng)絡(luò)模型、不確定性環(huán)境下的決策、多目標(biāo)決策、對(duì)策論、概率動(dòng)態(tài)規(guī)劃。本書(shū)可作為工科類及管理類的本科生教材。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

1  Network Models
1.1 Basic Definitions  1
1.2 Shortest Path Problems  2
1.3 Maximum Flow Problems  8
1.4 CPM and PERT  22
1.5 Minimum Cost Network Flow Problems  42
1.6 Minimum Spanning Tree Problems  49
1.7 The Network Simplex Method  53
2  Decision Making Under Uncertainty
2.1 Decision Criteria  71
2.2 Utility Theory  75
2.3 Decision Trees  89
2.4 Bayes' Rule and Decision Trees  I00
2.5 Decision Making with the Normal Distribution  106
3  Decision Making with Multiple Objectives
3.1 Multiattribute Decision Making in the Absence of Uncertainty: Goal Programming  116
3.2 Multiattribute Utility Functions  132
3.3 The Analytic Hierarchy Process  142
3.4 Pareto Optimality and Tradeoff Curves  153
4  Game Theory
4.1 Two-Person Zero-Sum and Constant-Sum Games: Saddle Points  168
4.2 Two-Person Zero-Sum Games: Randomized Strategies, Domination, and Graphical Solution  172
4.3 Linear Programming and Zero-Sum Games  181
4.4 Two-Person Non-Constant-Sum Games  194
4.5 Introduction to n-Person Game Theory  198
4.6 The Core of an n-Person Game  200
4.7 The Shapley Value  204
5  Probabilistic Dynamic Programming
5.1 When Current Stage Costs Are Uncertain, but the Next Period's State Is Certain  214
5.2 A Probabilistic Inventory Model  217
5.3 How to Maximize the Probability of a Favorable Event Occurring  221
5.4 Further Examples of Probabilistic Dynamic Programming Formulations  228
5.5 Markov Decision Processes  235

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