本书共6章，绪论介绍了多目标优化问题的概念，并梳理了各种智能优化算法的基本思想和原理；第2章介绍了多目标进化算法的研究现状、算法原理、算法一般框架及算法性能评价指标；第3章介绍了目前提出的几种经典多目标进化算法的基本原理和流程；第4章针对智能仓储系统中的任务分配问题，提出了一种利用非支配排序和maximin适应度函数的新算法；第5章提出了一种新的基于两两比较的适应度评价函数M2F-p来处理多目标优化问题的改进算法；第6章为基于决策空间分解的大规模进化优化方法。

本书首先阐述了线性规划的具体方法，如割平面法、正则形方法、单纯形方法，然后对对偶规划、矩阵对策、决策论、运输问题的特殊解法进行了研究，最后对线性规划的应用作了探索。

本书系统地介绍了与运筹学有关的主要内容，包括线性规划、非线性规划、动态规划、存储论、袂策论、博弈论、图与网络分析、排队论，重点讲述了运筹学的基本概念、基本原理和基本方法。在内容上力求深入浅出，在方法上着重思路的直观解释，而且对应用计算机求解运筹学问题进行了讲解，以便简化问题的求解过程，提高学习效率。

本书在借鉴了一些优秀的运筹学书籍的基础上，融进了近年来国内外运筹研究的新成果与运筹理论最新发展，有利于读者开阔视野、更新观念。本书系统地介绍了运筹学的基本概念、基本原理和基本算法，主要包括线性规划、运输问题、整数规划、动态规划、图与网络分析、存储论、排队论等内容及其在工商管理中的应用。本书每一章后面都附有思考题、讨论题或习题，也可以作为运筹学参考教材，方便教师教学和学生学习，以提高学生运用所学理论去分析问题、解决问题的实际能力。

本书从连续时间的角度介绍了典型分布式非光滑优化控制的基本模型、典型连续时间分布式优化控制算法设计和分析方法。书中介绍了非光滑分析、凸优化、图论的相关数学概念(包括微分包含、次梯度、最优性条件等)，还介绍了针对分布式非光滑优化控制问题的两类典型方法，基于次梯度的方法(第2章、第3章、第6章)和基于算子分割的方法(第4章、第5章)。

"本教材内容是根据作者多年的教学和科研经验完成的，着眼于培养学生解决管理实践活动问题的能力。本教材的主要介绍了排队论、库存论、马尔可夫决策过程、可靠性数学等相关的知识。通过本教材的学习，可以了解随机优化问题的来源及特点；掌握排队系统的指标求解与优化方法、随机性存贮模型的建模求解应用、复杂系统的运行维护方法等理论知识；把握随机运筹学领域的研究热点与前沿问题。 本教材注重内容取材的广泛性和论述的严谨性。教材共分为五章。第一章是基础知识，主要为读者介绍一些随机过程常用的基本模型和方法；第二章介绍排队

"本书突出教材要符合应用型本科教育的定位和人才培养目标，既要考虑到应用型本科教育既要符合高等教育法关于本科教育学业标准的规定，又要充分体现应用性的特点，强调以应用为主线来构建教材的结构和内容，做到基本理论适度，实际应用性突出。 本书以运筹系统规划为主线，围绕规划论、决策论、排队论、库存论、图论、博弈论六大模块展开。在原来2018版的基础上,修订原有版本的遗漏、不当的地方，补充课程思政内容，使之更加适应教学要求，同时适应应用性本科高校选订教材的要求。 "

运筹学强调通过建立数学模型实现决策问题分析与求解，以获得最优的决策。运筹学本身就是一个学科，并且处于快速发展时期。运筹学课程也是管理、工业工程等专业的专业基础课程。本书涵盖线性规划、对偶问题、运输问题、动态规划、目标规划、网络问题等。不同内容之间既有联系又有区别，抓住不同模型的本质特点，形成建模能力更为重要。为此，本书以“搜索”这一概念为突破口，利用一个极其简单的公式“X_(k+1)=X_k+t_kP_k”作为搜索的逻辑框架，将所有章节的内容作为搜索的特例，即：设置不同的步长和搜索方向。本书在写

本书以生产中实际问题为基本素材，引出运筹学相关概念、原理及方法。针对运筹学难点知识，力求以通俗易懂的语言加以解释相关原理或方法背后蕴藏的道理，尽量避免复杂的数学推导，以使读者更好掌握相关知识并对相关知识有更直观、深刻认识；书中对难点知识或易犯错知识点通过“注”给予解释及提醒。此外，教材中选用大量历年各高校运筹学考研考博试题作为例题及习题以让读者对研究生入学考试运筹学试题的命题方向、难度、热点等方面有全面客观认识。本书可作为高等院校经济管理类专业、工业工程类专业、交通运输类专业学生教材，也可作为从

本书系统的介绍了几类具有实际应用背景的数学规划模型及求解方法。全书共分为7章，主要内容包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、图论模型、目标规划模型以及各类模型在优化软件LINGO下的求解方法。内容上尽量淡化各类模型的数学理论分析，着重阐明各种模型的实际求解方法和软件求解过程，选取的例题主要来自各种实际应用中的典型案例。各章附有习题供复习消化课本知识和课后讨论学习。