运筹学：优化模型与算法

　　CHAPTER I  PROBLEM SOLVING WITH MATHEMATICAL MODELS
　　1.1  OR Application Stories
　　1.2  Optimization and the Operations Research Process
　　1.3  System Boundaries, Sensitivity Analysis, Tractability and Validity
　　1.4  Descriptive Models and Simulation
　　1.5  Numerical Search and Exact versus Heuristic Solutions
　　1.6  Deterministic versus Stochastic Models
　　1.7  Perspectives
　　Exercises
　　CHAPTER 2  DETERMINISTIC OPTIMIZATION MODELS IN OPERATIONS RESEARCH
　　2.1  Decision Variables, Constraints, and Objective Functions
　　2.2  Graphic Solution and Optimization Outcomes
　　2.3  Large-Scale Optimization Models and Indexing
　　2.4  Linear and Nonlinear Programs
　　2.5  Discrete or Integer Programs
　　2.6  Multiobjective Optimization Models
　　2.7  Classification Summary
　　Exercises
　　CHAPTER 3  IMPROVING SEARCH
　　3.1  Improving Search, Local and Global Optima
　　3.2  Search with Improving and Feasible Directions
　　3.3  Algebraic Conditions for Improving and Feasible Directions
　　3.4  Unimodel and Convex Model Forms Tractable for Improving Search
　　3.5  Searching and Starting Feasible Solutions
　　Exercises
　　CHAPTER 4  LINEAR PROGRAMMING MODELS
　　4.1  Allocation Models
　　4.2  Blending Models
　　4.3  Operations Planning Models
　　4.4  Shift Scheduling and Staff Planning Models
　　4.5  Time-Phased Models
　　4.6  Models with Linearizable Nonlinear Objectives
　　Exercises
　　CHAPTER 5  SIMPLEX SEARCH FOR LINEAR PROGRAMMING
　　5.1  LP Optimal Solutions and Standard Form
　　5.2  Extreme-Point Search and Basic Solutions
　　5.3  The Simplex Algorithm
　　5.4  Dictionary and Tableau Representations of Simplex
　　5.5  Two Phase Simplex
　　5.6  Degeneracy and Zero-Length Simplex Steps
　　5.7  Convergence and Cycling with Simplex
　　5.8  Doing It Efficiently: Revised Simplex
　　5.9  Simplex with Simple Upper and Lower Bounds
　　Exercises
　　CHAPTER 6  INTERIOR POINT METHODS FOR LINEAR PROGRAMMING
　　6.1  Searching through the Interior
　　6.2  Scaling with the Current Solution
　　6.3  Affine Scaling Search
　　6.4  Log Barrier Methods for Interior Point Search
　　6.5  Dual and Primal-Dual Extensions
　　Exercises
　　CHAPTER 7  DUALITY AND SENSITIVITY IN LINEAR PROGRAMMING
　　7.1  Generic Activities versus Resources Perspective
　　7.2  Qualitative Sensitivity to Changes in Model Coefficients
　　7.3  Quantifying Sensitivity to Changes in LP Model Coefficients: A Dual Model
　　7.4 Formulating Linear Programming Duals
　　7.5  Primal-to-Dual Relationships
　　7.6  Computer Outputs and What If Changes of Single Parameters
　　7.7  Bigger Model Changes, Reoptimization, and Parametric  Programming
　　Exercises
　　CHAPTER 8  MULTIOBYECTIVE OPTIMIZATION AND GOAL  PROGRAMMING
　　8.1  Multiobjective Optimization Models
　　8.2  Efficient Points and the Efficient Frontier
　　8.3  Preemptive Optimization and Weighted Sums of Objectives
　　8.4  Goal Programming
　　Exercises
　　CHAPTER 9 SHORTEST PATHS AND DISCRETE DYNAMIC
　　CHAPTER 10 NETWORK FLOWS
　　CHAPTER 11 DISCRETE OPTIMIZATION MODELS
　　CHAPTER 12 DISCRETE OPTIMIZATION METHODS
　　CHAPTER 13 UNCONSTRAINED NONLNEAR PROGRAMMING
　　CHAPTER 14 CONSTRAINED NONLINEAR PROGRAMMING
　　SELECTED ANSWERS
　　INDEX