本书是一本适应当今运筹学发展趋势的优秀的综合性入门教材，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎全部内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻辑性强，易于理解。本书收录了丰富的实际案例，并有大量上机习题，便于理论结合实践。

ROilaldL，Rardin，美国数学规划和优化理论及其应用运筹学方面的著名学者。于1974年从佐治亚理工学院获得博士学位，长期任普度大学工业工程系教授、普度大学能源建模研究组(PEMRG)主任和Regenstrief医疗保健工程研究中心（RCHE）主任，还曾担任美国国家自然科学基金会运筹学和服务企业项目主任。Raldin教授的教学和研究重点是大规模优化的建模与算法，包括在医疗保健系统、交通与物流系统以及能源规划方面的应用。他曾四次荣获普度大学在工业工程方面的Pritsker杰出教学奖，是美国工业工程学会、运筹学与管理科学学会以及数学规划学会的会员。Rardin教授现已加入阿肯色大学。

CHAPTERIPROBLEMSOLVINGWITHMATHEMATICALMODELS
　1.1ORApplicationStories
　1.2OptimizationandtheOperationsResearchProcess
　1.3SystemBoundaries,SensitivityAnalysis,TractabilityandValidity
　1.4DescriptiveModelsandSimulation
　1.5NumericalSearchandExactversusHeuristicSolutions
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