《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理 论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，最后结合常用的优化求解器（CPLEX 和 Gurobi）说明如何用 Python 和 Java 语言实现书中提到的所有精确算法。 全书共分 3 部分。第 I 部分（第 1~4 章）为运筹优化常用模型及建模技巧。该部分着重介绍整数规 划的建模技巧和常见的经典模型。第 II 部分（第 5~7 章）为常用优化求解器 API 详解及应用案例。该 部分主要介绍两款常用的商业求解器（CPLEX 和 Gurobi）的使用方法，包括 Python 和 Java 的 API 详 解、简单案例以及复杂案例。第 III 部分（第 8~17 章）为运筹优化常用算法及实战。该部分详细介绍几 个经典的精确算法的理论、相关案例、伪代码以及相应的代码实现。 本书适合作为高等院校工业工程、管理科学与工程、信息管理与信息系统、数学与应用数学、物流 工程、物流管理、控制科学与工程等开设运筹学相关课程的高年级本科生、研究生教材，同时也可供在 物流与供应链、交通、互联网、制造业、医疗、金融、能源等领域从事有关运筹优化的开发人员以及广 大科技工作者和研究人员参考。

刘兴禄,2018年获得清华大学工业工程系物流工程领域硕士学位。2018年9月至今，于清华大学清华伯克利深圳学院攻读博士学位，研究方向包括共享出行优化模型与算法、车辆路径规划问题等。研究兴趣包括整数规划、鲁棒优化、强化学习等。

前 言 1.为什么要写这本书 近年来，国内从事运筹优化学术研究的科研人员和工业界的运筹优化算法工程师日益增多，运筹优化逐渐得到国内各行各业的重视，这也是为广大运筹从业者所喜闻乐见的。物流、交通、供应链、电商、零售业、制造业、航空、金融、能源、定价与收益管理等各个领域，都有大量运筹优化的应用场景，同时，也有不少复杂的实际问题亟待解决。这对于国内从事运筹学研究的学者和算法工程师而言，无疑是巨大的挑战和机遇，对于该领域的在校博士研究生、硕士研究生，甚至本科生而言，亦是如此。 “问渠那得清如许？为有源头活水来。”一个行业要想长期欣欣向荣，就需要源源不断地涌入优质的行业人才，而行业人才最重要的来源，就是在校博士研究生、硕士研究生和本科生。拥有高水平的运筹优化领域的研究生、本科生教育，是培养出优质行业人才的重要条件。打造丰富多样的优质教材是提高一个领域的教育水平的重要举措。我在硕士研究生阶段，一直留心调研国内运筹优化教材的现状，发现到目前为止，市面上面向本科生教育的优质教材比较多，这些教材在基础理论的讲解上做得非常到位。但是，国内市面上面向研究生，甚至是已经从业的运筹优化算法工程师的优质教材并不多见，至于聚焦在有针对性地、详细地介绍运筹优化常用算法及其编程实战的教材，更是屈指可数。目前国内运筹优化领域的研究生教育所采用的高级运筹学教材，也大多使用国外的课本，这些课本虽然在基本理论讲解方面详尽透彻，但往往在实战方面却少有涉及。大部分现有的教材都聚焦在讲解基本概念、基本理论、公式推导等方面，而不涉及具体代码实现层面的细节和技巧。国内的很多教材，也都聚焦在一些晦涩的理论推导及证明上，...