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| 內容簡介： |
本书系统介绍了运筹优化的理论基础、经典模型、求解算法及其在军事领域的应用。内容分为理论基础篇和实践案例篇，理论部分涵盖了线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等经典优化方法，详细讨论了数学模型、求解算法及软件实现;实践案例部分结合实际军事应用问题探讨建模过程与求解思路，通过大量案例分析，帮助读者了解优化方法如何在复杂军事环境中提供决策支持。
本书适合运筹优化研究者、军事技术人员及对优化算法和军事应用感兴趣的读者，
旨在为推动运筹优化理论与军事实践的融合贡献力量。
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| 目錄：
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《运筹优化军事应用实战案例》目录
第 1 章 绪论
1.1 什么是运筹优化
1.2 运筹优化发展历史
1.2.1 萌芽期（20 世纪 30 年代至 40 年代中期）
1.2.2 形成期（20 世纪 40 年代中期至 50 年代）
1.2.3 发展期（20 世纪 50 年代至今）
1.3 运筹优化求解算法与实现
1.3.1 运筹优化模型算法分类
1.3.2 运筹优化问题模型算法实现语言
1.4 运筹优化军事实践一般流程
1.4.1 问题分析及数据收集
1.4.2 模型建立
1.4.3 模型求解和方案优化
1.4.4 模型测试与修正
1.4.5 解的灵敏度分析与控制
1.4.6 方案实施
1.5 运筹优化军事实践应用领域
1.5.1 运筹优化在作战指挥控制中的应用
1.5.2 运筹优化在军事后勤中的应用
1.5.3 运筹优化在装备管理中的应用
1.6 案例教学使用建议
1.6.1 案例来源与背景说明
1.6.2 案例编写规范说明
1.6.3 教学使用指南
理论基础篇
第 2 章 线性规划
2.1 线性规划的模型
2.2 线性规划的解法
2.2.1 图解法示例
2.2.2 解的 4 种情况
2.2.3 单纯形法的一般思路
2.3 线性规划的软件求解
2.4 应用示例
2.4.1 排班问题
2.4.2 兵力使用规划问题
2.5 模型应用的讨论
2.6 本章小结
第 3 章 整数规划
3.1 整数规划模型及解的特点
3.1.1 数学模型
3.1.2 解的特点
3.2 分枝定界法
3.3 应用案例
3.3.1 指派问题
3.3.2 海上布雷问题
3.4 模型的讨论
3.4.1 解空间呈指数增长
3.4.2 精确求解算法瓶颈
3.5 本章小结
第 4 章 非线性规划
4.1 非线性规划的模型
4.1.1 问题举例
4.1.2 模型形式
4.1.3 相关定义
4.2 非线性规划的基础理论
4.2.1 无约束极值问题的最优性条件
4.2.2 约束极值问题的最优性条件
4.3 非线性规划的典型求解算法
4.3.1 搜索算法的基本思想
4.3.2 无约束极值问题的典型算法
4.3.3 约束极值问题的典型算法
4.4 非线性规划的 LINGO 求解
4.5 模型应用的讨论
4.6 本章小结
第 5 章 动态规划
5.1 动态规划的模型
5.1.1 问题的提出与示例
5.1.2 基本概念与模型形式
5.1.3 动态规划的原理
5.2 动态规划的解法
5.2.1 顺序解法
5.2.2 逆序解法
5.2.3 相关说明
5.3 动态规划的软件求解
5.3.1 最短路问题的软件求解
5.3.2 最优生产策略问题的软件求解
5.4 动态规划的应用案例
5.4.1 设备更新问题
5.4.2 不确定性采购问题
5.5 模型应用的讨论
5.6 本章小结
第 6 章 典型综合评价方法
6.1 数据指标预处理方法
6.1.1 指标的一致性处理
6.1.2 指标的无量纲化处理
6.1.3 定性指标的量化
6.2 主客观赋权法
6.2.1 熵权法
6.2.2 主成分法
6.2.3 层次分析法
6.2.4 模糊综合评判
6.3 理想解法
6.3.1 方法与原理
6.3.2 理想解法步骤
6.3.3 理想解法示例
6.4 模型应用的讨论
6.5 本章小结
第 7 章 网络流优化
7.1 相关基础理论
7.1.1 图的基本定义
7.1.2 图的分类
7.1.3 图的性质
7.1.4 图的表示方法
7.1.5 图的路径与圈
7.1.6 哈密顿图
7.1.7 欧拉图
7.2 树问题
7.2.1 生成树
7.2.2 最小生成树
7.2.3 Kruskal 算法和破圈法
7.3 最短路问题
7.3.1 问题背景
7.3.2 理论基础
7.3.3 最短路算法
7.4 最大流问题
7.4.1 基本概念
7.4.2 基本定理
7.4.3 标号法
7.4.4 应用举例
7.5 最小费用流问题
7.5.1 最小费用流问题
7.5.2 最小费用流的数学模型
7.5.3 理论基础
7.5.4 求解算法
7.6 顶点覆盖问题
7.7 模型应用的讨论
7.8 本章小结
第 8 章 预测模型
8.1 线性回归模型及案例
8.1.1 线性回归的定义和原理
8.1.2 简单线性回归模型的建立及求解
8.1.3 案例
8.2 多元线性回归模型及案例
8.2.1 模型形式
8.2.2 模型建立及求解过程
8.2.3 应用案例分析
8.3 广义线性回归模型及案例
8.3.1 广义线性回归模型建立和求解
8.3.2 案例 —— 泊松回归的参数估计
8.4 灰色预测模型
8.5 模型应用的讨论
8.5.1 理论价值
8.5.2 实践价值
8.6 本章小结
第 9 章 智能优化算法
9.1 基本概念
9.1.1 算法提出
9.1.2 智能优化算法特点
9.1.3 智能优化算法的启发式策略与解的邻域
9.2 邻域搜索算法
9.2.1 贪婪算法和局部搜索算法
9.2.2 变邻域搜索算法
9.2.3 自适应大邻域搜索算法
9.3 禁忌搜索算法
9.4 模拟退火算法
9.5 遗传算法
9.6 蚁群优化算法
9.7 粒子群算法
9.7.1 算法基本思想
9.7.2 粒子群算法流程
9.7.3 计算示例
9.8 模型应用的讨论
9.9 本章小结
实践案例篇
第 10 章 防空火力单元机动疏散筹划
10.1 案例背景
10.2 问题描述
10.3 相关数据
10.3.1 蓝方公路交通网
10.3.2 蓝方阵地分布
10.3.3 蓝方设施数据
10.4 求解思路
10.5 问题求解
10.5.1 预备阵地联络点及联络道求解
10.5.2 防空火力单元最优转移方案求解
10.5.3 重点城市最优布防方案求解
10.5.4 蓝方布防方案概率预测求解
10.6 结果讨论
10.7 理论方法
10.7.1 点到线段的矢量算法
10.7.2 最短路问题及求解算法
10.7.3 指派问题及求解算法
第 11 章 公铁联合投送规划
11.1 案例背景
11.2 问题描述
11.2.1 道路通行规则
11.2.2 连续投送规则
11.2.3 路段容量限制规则
11.2.4 装卸载规则
11.3 相关数据
11.3.1 投送任务数据
11.3.2 交通线路数据
11.3.3 结果呈现格式
11.4 求解思路
11.4.1 数据准备
11.4.2 阶段一：路径规划及排序
11.4.3 阶段二：多式联运路径选择
11.5 求解
11.5.1 投送任务路线集合求解
11.5.2 各编组梯队投送方案求解
11.5.3 灵敏度分析
11.6 结果讨论
11.7 理论方法
第 12 章 直升机反潜搜索路径规划
12.1 案例背景
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前言
运筹优化作为一门综合性、交叉性极强的学科，自 20 世纪初萌芽以来，已发展成为解决复杂系统问题的重要工具。其通过数学建模、算法求解和决策支持，为资源分配、调度优化、路径规划等问题提供了系统化的解决方案。在当今信息化、智能化迅速发展的时代，运筹优化不仅在民用领域大放异彩，更在军事领域发挥着不可替代的作用。无论是作战指挥、后勤保障，还是装备管理、任务规划，运筹优化都为军事决策提供了科学依据和技术支撑。
本书以 “运筹优化及其军事应用” 为主题，系统介绍了运筹优化的理论基础、经典模型、求解算法及其在军事领域的实践应用。全书内容结构严谨，分为两个部分：理论基础篇和实践案例篇。理论基础篇从线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等经典优化方法入手，详细阐述了其数学模型、求解算法及软件实现，并结合典型实例探讨了模型的实际应用价值与局限性。实践案例篇则着眼于军事领域的实际需求，精选了防空火力单元机动疏散、公铁联合投送规划、无人机任务规划、导弹打击任务分配等多个典型案例，深入剖析了问题背景、建模过程、求解思路及结果讨论。附件中给出了案例相关代码，方便读者学习使用。
本书的主要特点在于理论与实践相结合，既注重运筹优化的数学基础与算法原理，又突出其在军事领域的应用场景与实际效果。通过大量的案例分析和求解示例，读者可以清晰地了解运筹优化如何在复杂的军事环境中发挥作用，如何通过科学建模和高效算法为指挥决策提供支持。
本书由王建江制定提纲，第 1、3、6、7~12 章由王建江撰写，第 2、4、5、13、14 章由李志猛撰写，第 15~17 章由祝江汉撰写，第 18、19 章由高珺卉撰写，王翔汉参与了第 19 章部分内容的撰写以及全书的校对工作。此外，课题组郑雯、雷涛、仇浩然、杨凯、李娇娇、郜茹、于冠飞、冯骁、陈子鹏、李凯、张明宇、秦杰、范慧怡、丘哓芫、池运莲等同学也参与了内容修改和校对工作，在此一并向他们表示感谢。衷心感谢国防科技大学张维明教授、潘晓刚教授、朱承研究员、马满好教授、李耀宇教授，他们悉心的指导和有益的建议使得本书得以一步步完善。感谢国防工业出版社的大力支持，感谢参与研究的课题组全体博士研究生和硕士研究生。本书的研究工作得到了湖南省学位与研究生教学改革研究重点项目（2023JGZD004）、湖南省自然科学基金（2025JJ20074）、湖南省科技创新计划（2022RC241）等项目的资助，在此深表感谢。
最后，谨向为本书编写付出辛勤努力的所有作者和编辑表示衷心的感谢！同时，因时间及作者水平所限，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正，欢迎通过电子邮件联系作者：jianjiangwang@nudt.edu.cn。
作者
2025 年 3 月
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