现有Python相关书籍多为其语法、开源库的介绍，或者为针对网络爬虫、数据分析、项目开发领域的应用介绍，针对运筹学领域的Python应用，只有在网上零散的学习资源，缺乏系统性强、实践性强的书籍。Python语言作为应用非常广泛的一门语言，对于管理类专业同学而言，这门编程语言学习难度低，应用场景多，掌握用Python进行运筹学问题的求解，简单有效，可以把更多的精力放在问题发现与建模上，有效增强其未来核心竞争力。因此本书针对《运筹学》中的主要分支，如线性规划、运输问题、整数规划、图论、非线性规划及启发式算法（遗传算法、模拟退火算法），进行理论模型简介，然后系统性地以大量实例进行Python相关优化开源库的介绍与应用实践。

全面掌握Python代码性能分析和优化方法，消除性能瓶颈，迅速改善程序性能！ 对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。最后介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得最佳性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： - ...(展开全部)

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本书在第三版基础上，吸收了广大读者的意见，做了局部调整和修改。全书共分为绪论、线性规划与目标规划、整数线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、对策论、决策论和启发式方法11篇。 本书着重介绍运筹学的基本原理和方法，注重结合经济管理专业实际，具有一定的深度和广度。书中每章后附有习题，便于自学。有些部分的后面增补了“注记”，便于读者了解运筹学各分支的发展趋势。 本书可作为高等院校理工科各专业的教材，亦可作为报考研究生的参考书。

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《定价与收益优化》是在哥伦比亚大学和斯坦福大学开设的定价与收益优化课程的基础上编写的。在当时，只有极少数类似的课程。从那以后，作为商学院和管理科学／运筹学系的一个研究主题，定价与收益优化（又被称为收益管理和动态定价）越来越引起人们的关注。这种兴趣很容易理解：定价与收益优化不仅是定量分析的一个重要应用领域，也在许多行业的应用中获得了广泛的成功，同时跨行业的定价与收益优化技术也引起人们越来越大的兴趣。在MBA课程定价与收益优化的开发和教学中涉及的一些议题，在Peter Bell（2004）和作者自己（Phillips，2004）的文章中已有阐述。

阅读本书仅需要线性代数和数学分析的基本知识。通过学习本书，可以了解凸分析和优化领域的主要结果，掌握有关理论的本质内容，提高分析和解决优化问题的能力。因此，所有涉足系统分析领域的理论研究人员和实际工作者均可从学习或阅读本书中获得益处。此外，本书也可用作高年级大学生或研究生学习凸分析方法和理论的教材或辅助材料。

《运筹学方法与模型》介绍了运筹学中线性规划、目标规划、整数规划、网络规划、网络计划技术、动态规划、排队论、存储论、博弈论、决策分析和排序问题等分支的基本概念和方法，并把各种运筹学求解方法归纳成接近于程序语言的算法步骤。《运筹学方法与模型》特别重视各个运筹学分支对数学模型的建立，配备了相当数量的应用例题，使读者充分理解建立数学模型是一种艺术。《运筹学方法与模型》力求深入浅出，注重应用.每章结尾都配有一定数量的习题，部分习题还附有答案。 《运筹学方法与模型》可作为大专院校交通运输管理类、经济管理类和理工类其他有关专业的本科生、研究生的教材或教学参考书，也可作为各类专业人员的自学参考书。

本书介绍了运筹学中线性规划、目标规划、整数规划、网络规划、网络计划技术、动态规划、排队论、存储论、决策分析和排序问题等分支的基本概念和方法，并把各种运筹学求解方法归纳成接近于程序语言的算法步骤．本书特别重视各个运筹学分支对数学模型的建立，配备了相当数量的应用例题，使读者充分理解建立数学模型是一种艺术．本书力求深入浅出，注重应用．每章结尾都配有一定数量的习题，部分习题还附有答案． 本书可作为大专院校交通运输管理类、经济管理类和理工类其他有关专业的本科生、研究生的教材或教学参考书，也可作为各类专业人员的自学参考书．

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