徐家旺、刘彬主编的这本《实用管理运筹学（第2版）》整合了运筹学和LINGO软件两部分的内容，在现有有关运筹学和LINGO软件教材的基础之上，从实用角度出发，将运筹学的建模方法、应用实例与LINGO软件计算有机结合，涵盖了经常使用的运筹学模型。
     本书注重运筹学模型在管理科研和实践中的应用，淡化有关的理论证明，着重从实际应用角度出发，对各种运筹学方法进行详尽的阐述，以运筹学原理和建模为出发点，结合实例讲解各种运筹学方法的建模技巧和求解模型的基本方法，利用LINGO软件求解各种模型的编程方法。

   本书可以作为大专院校理、工、经、管等各类专业的本科生和研究生教材，是学生、教师、科研人员和管理工作者学习运筹学和LINGO软件的良师益友，有助于读者使用LINGO软件解决科研和管理实践过程中遇到的实际问题。

　　第二版前言
　　本书从管理学和经济学的角度介绍运筹学的基本知识，以各种实际问题为背景，引出运筹学主要分支的基本概念、模型和方法，侧重各种方法及其应用，而对其理论一般不作证明，对许多数学公式也回避繁复的数学推导。对于复杂的运筹学算法，大都尽量运用直观手段和通俗语言来说明其基本思想，并辅以较丰富的算例和实例来说明求解的步骤和方法。另外，本书还将LINGO优化建模软件引入到各类运筹学模型的实际应用之中，较系统地介绍了利用LINGO软件解决各类实际管理问题的编程方法，并给出了求解各类大型运筹学模型的通用LINGO程序。
　　本书自第一版问世以来，在同行专家和广大读者的关怀和支持下，先后被多所兄弟院校选为理、工、经、管等各类专业本科生和研究生的教材或参考书。2013年，本书第一版被列为辽宁省首批“十二五”普通高等教育本科省级规划教材，被作者所在学校评为精品教材一等奖并获得校级教学成果二等奖。
　　经过5年多的使用和检验，在第一版的基础上，根据教学过程中有关专家、学者的意见，以及各位编者在教学过程中发现的不足，也为了更好地适应读者的要求和教材的定位，我们对第一版的部分内容进行了修订。修订的主要内容如下。
　　（1） 大幅调整并增加了各章课后的练习题数量，更换了部分章节的例题，使练习题和例题更具有代表性。同时，为了便于读者自学和自查学习效果，在附录中较详细地给出了每章课后习题的参考答案，并在配套资料中给出了每道习题的详细解答过程。
　　（2） 第二版的第2章、第3章、第4章和第7章基本上是重新编写的。在第3章中补充了大量整数规划(尤其是01整数规划)建模实例；在第4章中增加了求解多目标线性规划的逐步法和妥协约束法，增加了数据包络分析和层次分析法等；在第7章中增写了纳什均衡等方面的知识。
　　（3） 在第9章中加大了对随机存储模型的介绍，增写了需求是连续的随机型存储模型；在第10章中，增写了风险型决策等方面的内容；对其他章节的内容也做了适当的调整，增加了实例，更加注重对LINGO软件求解方法的介绍，力求使得第二版比第一版更加实用。
　　（4） 为了方便教学，我们还编写了与本书内容相配套的电子课件、课后习题详解等，将免费为各位读者提供，欢迎大家向出版社或主编本人索取。
　　(5) 与本教材相配套，编写了《实用管理运筹学实践教程（第二版）》（书号： 9787302359180），由清华大学出版社同步出版，供运筹学实验教学和学生上机实验选用。
　　本书由徐家旺和刘彬担任主编，姜波和王晓波担任副主编，最后的统稿定稿等工作由徐家旺完成。本书中带*号的章节属于中级管理运筹学的内容，供研究生选读，其他章节内容可供本科生选读，各校可根据教学计划中的学时数和具体情况安排。
　　本书引用了《运筹学》、《运筹学教程》、《运筹学实用教程》、《优化建模与LINDO/LINGO软件》及《实用运筹学模型、方法与计算》等教材或著作中的许多例题和习题等，在此对所有被本书引用资料的作者们表示最衷心的感谢！同时，真诚地感谢第一版各位作者过去付出的努力和辛勤劳动！特别感谢清华大学出版社为本书的修订和出版所做的大量辛勤工作！
　　由于作者水平所限，书中可能存在一些不妥或需要改进的地方，欢迎广大读者及同行专家批评指正。

　　徐家旺
　　
　　2014年5月第一版前言
　　从各高校经济管理等文科类专业的课程设置来看，绝大多数专业都将运筹学或管理运筹学作为专业的主干技术基础课程。通过该门课程的学习，使学生掌握运筹学主要分支的基本概念、基本模型与求解模型的基本方法，重点是对各种模型与方法的运用。
　　据不完全统计，到目前为止，已出版的有关运筹学的教科书已不下百种，适用于各种不同的教学层次。这其中有许多经典之作，被许多高校直接作为本科生或研究生的教材进行讲授，也被大量的从事管理科研和实践的科研人员作为重要的参考资料。但在多年的运筹学教学实践过程中，我们发现，大部分文理兼招而且文科学生占多数的经济管理等文科类专业的本科生和研究生，在学习运筹学课程中的理论证明、繁复的数学推导和复杂的运筹学算法等知识时感到非常吃力，自学起来更加费力，尤其是在遇到规模稍大的实际管理问题时，无法灵活运用所学知识和有效的建模、求解工具去解决。另外，现有的有关运筹学方面的教材内容多，需要的教学课时量大，48或64学时的课堂教学无法完成全部的教学内容。鉴于此，我们尝试着从实用的角度，针对文科学生的特点，结合自己的教学实践，在现有的优秀运筹学教材基础上，注重方法与应用的教学，回避复杂的理论证明和繁复的公式推导，有效控制教学所需学时数，将运筹学的建模方法、应用实例和LINGO软件计算有机地结合起来，专门为经济管理等文科类本科生和研究生编写了此书。
　　本书注重从管理学和经济学的角度介绍运筹学的基本知识，试图以各种实际问题为背景，引出运筹学主要分支的基本概念、模型和方法，侧重各种方法及其应用，而对其理论一般不作证明，对许多数学公式也回避繁复的数学推导。对于复杂的运筹学算法，大都尽量运用直观手段和通俗语言来说明其基本思想，并辅以较丰富的算例和实例来说明求解的步骤和方法，每章的最后配有一定数量的练习题并给出了参考答案，以便于读者自学。
　　本书由徐家旺（负责第1章到第6章及两个附录的编写）和孙志峰（负责第7和第8章的编写）担任主编，姜波（负责第11章的编写）、王一女（负责第10章的编写）和王晓波（负责第9章的编写）担任副主编，最后的统稿由徐家旺完成。
　　本书引用了《运筹学》、《运筹学教程》、《运筹学实用教程》、《优化建模与LINDO/LINGO软件》及《实用运筹学模型、方法与计算》等教材或著作中的许多例题和习题等，在此对所有被本教材引用资料的作者们表示最衷心的感谢！
　　特别感谢高等教育出版社为本书出版所做的大量辛勤工作！
由于作者水平所限，书中肯定存在一些错误和需要改进的地方，欢迎广大读者批评指正。

　　编者
　　2009年5月

第1章 绪论
1.1 运筹学的简史
1.2 运筹学的定义
1.3 运筹学的工作步骤
1.4 运筹学的建模方法
1.5 运筹学的研究理论
1.6 运筹学的应用
1.7 运筹学的发展趋势
第2章 线性规划及其对偶问题
2.1 线性规划
2.1.1 线性规划问题的数学模型
2.1.2 线性规划问题解的概念
2.1.3 求解线性规划问题的图解法
2.1.4 求解线性规划问题的单纯形法
2.1.5 单纯形法的进一步讨论
2.1.6 线性规划模型的应用
2.2 对偶理论
2.2.1 对偶问题的提出
2.2.2 线性规划的对偶理论
2.2.3 对偶问题的经济解释
2.2.4 对偶单纯形法
2.3 灵敏度分析
2.3.1 价值系数ck的变化分析
2.3.2 右端项b的变化分析
2.3.3 增加一个变量
2.3.4 增加一个约束条件
2.4 利用LINGO软件求解线性规划模型
2.4.1 求解线性规划模型的LINGO程序
2.4.2 LINGO软件灵敏度分析方法
2.5 应用举例——ABC公司总体计划的制订
练习题
第3章 整数规划与运输问题
3.1 整数规划
3.1.1 整数规划问题的数学模型
3.1.2 整数规划问题实例
3.1.3 整数规划问题的解
3.1.4 整数规划的求解方法
3.1.5 0-1型整数规划实例
3.1.6 0-1型整数规划的求解方法
3.1.7 利用LINGO软件求解整数规划
3.2 运输问题
3.2.1 运输问题的数学模型
3.2.2 求解平衡运输问题的表上作业法
3.2.3 运输问题的变体
3.2.4 求解运输问题的LINGO程序
3.3 指派问题
3.3.1 指派问题的数学表达式
3.3.2 求解指派问题的匈牙利法
3.3.3 求解指派问题的LINGO程序
练习题
第4章 目标规划
4.1 目标规划问题的提出
4.2 目标规划的数学模型
4.2.1 目标规划与线性规划的比较
4.2.2 目标规划的基本概念
4.2.3 目标规划的一般模型
4.3 目标规划的求解算法
4.3.1 求解目标规划的图解法
4.3.2 求解目标规划的单纯形算法
4.3.3 求解目标规划的序贯式算法
4.4 目标规划模型的实例
4.5 求解目标线性规划的逐步法和妥协约束法
4.5.1 逐步法
4.5.2 妥协约束法
4.6 数据包络分析
4.6.1 数据包络分析的基本概念
4.6.2 C2R模型
4.6.3 数据包络分析的求解
4.7 层次分析法
4.7.1 层次分析法的基本原理
4.7.2 多级递阶的层次结构
4.7.3 判断矩阵
4.7.4 相对重要程度（即权重）的计算
4.7.5 一致性检验
4.7.6 综合重要度计算
练习题
第5章 动态规划
5.1 动态规划的实例
5.2 动态规划的原理
5.3 动态规划的基本概念及数学模型
5.4 资源分配问题
5.5 背包问题
5.6 排序问题
5.6.1 n×1排序问题
5.6.2 n×2排序问题
5.6.3 n×3排序问题
练习题
第6章 非线性规划
6.1 非线性规划数学模型
6.2 下降迭代算法
6.3 无约束极值问题
6.4 约束极值问题
6.4.1 最优性条件
6.4.2 可行方向法
6.4.3 制约函数法
6.5 非线性规划的LINGO软件求解方法
练习题
第7章 对策论模型
7.1 对策论的基本概念
7.1.1 引例
7.1.2 对策论的基本概念
7.1.3 对策行为的3个基本要素
7.2 矩阵对策模型
7.2.1 矩阵对策的鞍点——鞍点对策
7.2.2 矩阵对策的混合策略——混合对策
7.2.3 混合对策的线性方程组求解方法
7.2.4 混合对策的线性规划求解方法
7.2.5 利用LINGO软件求解矩阵对策
7.3 双矩阵对策模型
7.3.1 纳什均衡
7.3.2 双矩阵对策的纯对策问题
7.3.3 混合对策问题
7.4 n人合作对策初步
练习题
第8章 排队论模型
8.1 基本概念
8.1.1 排队的例子及基本概念
8.1.2 符号表示
8.1.3 描述排队系统的主要数量指标
8.1.4 与排队论模型有关的LINGO函数
8.2 等待制排队模型
8.3 损失制排队模型
8.4 混合制排队模型
8.5 闭合式排队模型
8.6 经济分析——服务系统的最优化
8.6.1 系统中服务速率μ的优化问题
8.6.2 M/M/S模型中最优的服务台数S
练习题
第9章 存储论模型
9.1 存储论模型的基本概念
9.2 确定型存储模型
9.2.1 模型1：基本的经济订购批量模型
9.2.2 模型2：允许缺货的EOQ模型
9.2.3 模型3：修正EOQ模型
9.2.4 模型4：不允许缺货、生产需一定时间的存储模型
9.2.5 模型5：允许缺货、生产时间很短（立即补充）的存储模型
9.2.6 模型6：价格有折扣情况下的存储模型
9.2.7 模型7：带有约束的EOQ模型
9.2.8 模型8：带有约束允许缺货存储模型
9.3 随机存储模型
9.3.1 模型1：需求是离散的单周期随机存储模型
9.3.2 模型2：需求是连续的单周期随机存储模型
9.3.3 模型3：需求为连续型随机变量的（s,S）型存储模型
9.3.4 模型4：需求为离散型随机变量的（s,S）型存储模型
练习题
第10章 决策论
10.1 决策中的基本概念
10.1.1 决策问题的三要素
10.1.2 决策的分类
10.1.3 决策过程
10.2 不确定型决策
10.2.1 悲观决策准则
10.2.2 乐观决策准则
10.2.3 等可能性决策准则
10.2.4 最小机会损失决策准则
10.2.5 折中主义准则
10.3 风险型决策
10.3.1 仅有先验信息的贝叶斯决策
10.3.2 主观概率
10.3.3 利用后验概率的决策方法
10.4 效用理论在决策中的应用
10.4.1 效用曲线
10.4.2 效用曲线在风险型决策中的应用
10.5 灵敏度分析
练习题
第11章 图论与网络计划
11.1 图的基本概念
11.2 最小树问题
11.2.1 树的概念
11.2.2 最小支撑树问题
11.3 最短路问题
11.3.1 有向图的Dijkstra算法
11.3.2 无向图的Dijkstra算法
11.3.3 最短路的LINGO求解过程
11.4 网络最大流问题
11.4.1 网络与最大流的基本概念
11.4.2 求最大流的标号法
11.4.3 求解网络最大流问题的LINGO程序
11.4.4 最小费用最大流问题
11.5 网络计划
11.5.1 网络计划图
11.5.2 网络计划图的时间参数计算
11.5.3 关键路线与网络计划的优化
11.5.4 完成作业期望和实现事件的概率
练习题
附录A 优化建模语言——LINGO软件使用基础
A.1 LINGO快速入门
A.2 LINGO中的集
A.3 模型的数据部分和初始部分
A.3.1 模型的数据部分
A.3.2 模型的初始部分
A.4 LINGO函数
A.4.1 基本运算符
A.4.2 数学函数
A.4.3 金融函数
A.4.4 概率函数
A.4.5 变量界定函数
A.4.6 集操作函数
A.4.7 集循环函数
A.4.8 输入和输出函数
A.4.9 辅助函数
A.5 LINGO Windows命令
A.5.1 文件菜单（File Menu）
A.5.2 编辑菜单（Edit Menu）
A.5.3 LINGO菜单
A.5.4 窗口菜单（Windows Menu）
A.5.5 帮助菜单（Help Menu）
附录B 练习题参考答案
参考文献