本书共11章，内容包括运筹学思想与运筹学建模、基本概念和基本理论、线性规划、*优化搜索算法的结构与一维搜索、无约束*优化方法、约束*优化方法、目标规划、整数规划、网络计划、层次分析法及智能优化计算简介。这些内容是管理类、经济类专业研究生应具备的知识。作为教材，本书着重阐述基本思想、理论和方法，力求做到深入浅出，通俗易懂。每一章章末配有适当的习题，便于读者理解、消化书中的内容。本书可作为管理类、经济类及大多数工科类专业硕士研究生的教材，也可作为应用数学、计算数学及管理科学与工程专业本科高年级学生的教材或参考书，对于从事运筹及优化应用的技术人员和管理人员也有一定的参考价值。

前言
第1章运筹学思想与运筹学建模
1.1运筹学的特点及其应用
1.2运筹学建模
1.3基本概念和符号习题
第2章基本概念和基本理论
2.1数学规划模型的一般形式
2.2凸集、凸函数和凸规划
2.3多面体、极点和极方向习题
第3章线性规划
3.1线性规划模型
3.2线性规划的单纯形法
3.3线性规划的对偶问题
3.4灵敏度分析习题
第4章最优化搜索算法的结构与一维搜索
4.1常用的搜索算法结构
4.2一维搜索习题
第5章无约束最优化方法
5.1最优性条件
5.2最速下降法
5.3牛顿法及其修正
5.4共轭梯度法
5.5变尺度法
5.6直接搜索算法习题
第6章约束最优化方法
6.1Kuhn-Tucker条件
6.2既约梯度法及凸单纯形法
6.3罚函数法及乘子法习题
第7章目标规划
7.1目标规划模型
7.2目标规划的几何意义及图解法
7.3求解目标规划的单纯形法习题
第8章整数规划
8.1整数规划问题的提出
8.2整数规划解法概述
8.3分枝定界法
8.4割平面法
8.50-1规划的隐枚举法
8.6分派问题及解法习题
第9章网络计划
9.1网络图
9.2关键路线与时间参数
9.3网络的优化习题
第10章层次分析法
10.1层次分析法的基本过程
10.2层次分析法应用中若干问题的处理
10.3应用举例习题
第11章智能优化计算简介
11.1人工神经网络与神经网络优化算法
11.2遗传算法
11.3模拟退火算法
11.4神经网络权值的混合优化学习策略
11.5应用举例
参考文献