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运筹学

✍ Scribed by 党耀国


Publisher
电子工业出版社
Year
2015
Tongue
Chinese
Leaves
226
Category
Library

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No coin nor oath required. For personal study only.

✦ Synopsis


1972年,雅达利公司推出了街机游戏Pong。之后,游戏行业历经了几十年的风风雨雨和几许轮回,依然方兴未艾。多少年以来,无论是俄罗斯方块,还是魔兽世界,游戏制作者面临的挑战都始终如一,即如何为玩家展现出最佳的游戏体验。

本书是一本有关游戏设计的技术类书籍。从表面上看,本书的重点在于游戏的设计,规划,平衡性,界面,市场等要素。然而实际上,本书的核心正是游戏体验。如何通过游戏设计来创造丰富多彩的游戏体验,以及如何真正从内心打动玩家,才是作者的真正目的。难能可贵的是,本书虽然涉及了许多游戏行业的专业课题,内容却轻松易懂,耐人回味。而读者在阅读本书时,也可以从自己感兴趣的章节开始,逐层深入。所以,无论读者是游戏行业的从业者,还是游戏爱好者,都不妨一读。说不定在某一页,就会不由自主地产生共鸣。

✦ Table of Contents


扉页
内容简介
前言
目录
第1 章 线性规划
1. 1 线性规划问题及其数学模型
1. 1. 1摇线性规划问题的数学模型
1. 1. 2摇线性规划问题的标准型
1. 2 线性规划问题的图解法及几何意义
1. 2. 1 线性规划问题解的概念
1. 2. 2 线性规划问题的图解法
1. 2. 3 线性规划的基本定理
1. 3 线性规划问题的单纯形算法
1. 3. 1 确定初始基可行解
1. 3. 2 最优性检验
1. 3. 3 基变换
1. 4 线性规划问题的Excel 求解
1. 5 规划求解的极限值报告和敏感性报告
1. 5. 1 极限值报告
1. 5. 2 敏感性报告
1. 6 线性规划问题的灵敏度分析
1. 6. 1 目标函数价值系数cj的灵敏度分析
1. 6. 2 资源约束量b 的灵敏度分析与影子价格
1. 6. 3 添加新变量的灵敏度分析
1. 6. 4 添加新约束的灵敏度分析
1. 6. 5 技术系数aij的改变(计划生产的产品工艺结构发生改变)
1. 7 案例分析
1. 8 案例讨论
习题1
第2 章 运输问题
2. 1 运输问题的数学模型
2. 2 运输问题的基本可行解
2. 3 运输问题的表上作业法
2. 3. 1 确定初始基可行解
2. 3. 2 最优解的判别
2. 3. 3 基可行解改进的方法———闭回路调整法
2. 4 运输问题的Excel 求解方法
2. 4. 1 产销平衡运输问题
2. 4. 2 产销不平衡运输问题
2. 5 案例分析
习题2
第3 章 整数规划
3. 1 整数规划的求解
3. 1. 1 装箱问题
3. 1. 2 分支定界算法
3. 1. 3 一般整数规划的Excel 求解
3. 2 0 - 1 规划
3. 2. 1 工厂选址问题
3. 2. 2 背包问题
3. 2. 3 隐枚举法
3. 2. 4 0 -1 规划的Excel 求解
3. 3 指派问题
3. 3. 1 指派问题模型
3. 3. 2 匈牙利法
3. 3. 3 指派问题的Excel 求解
3. 4 案例分析
习题3
第4 章 图论与网络计划
4. 1 图与网络
4. 1. 1 图的基本概念
4. 1. 2 网络的基本概念
4. 2 最小生成树问题
4. 2. 1 最小生成树
4. 2. 2 最小生成树算法
4. 2. 3 最小生成树Excel 软件求解
4. 3 最短路与最大流问题
4. 3. 1 最短路算法
4. 3. 2 最短路问题Excel 软件求解
4. 3. 3 最大流算法
4. 3. 4 最大流算法的Excel 软件求解
4. 4 网络计划技术
4. 4. 1 网络图的绘制
4. 4. 2 网络图的编制
4. 4. 3 路线与关键路线
4. 5 网络优化
4. 5. 1 工期优化问题
4. 5. 2 时间—费用优化问题
4. 6 案例分析
4. 7 案例讨论
习题4
第5 章 存储论
5. 1 存储概述
5. 2 确定性存储模型
5. 2. 1 基本经济订购批量模型
5. 2. 2 允许缺货的EOQ 模型
5. 2. 3 有数量折扣的EOQ 模型
5. 3 单周期的随机性存储模型
5. 3. 1 离散需求的随机存储模型
5. 3. 2 连续需求的随机存储模型
5. 4 案例分析
5. 5 案例讨论
习题5
第6 章 决策分析
6. 1 基本概念及分类
6. 2 不确定型决策方法
6. 2. 1 乐观准则
6. 2. 2 悲观准则
6. 2. 3 折衷准则
6. 2. 4 等可能性准则
6. 2. 5 后悔值准则
6. 3 风险型决策分析方法
6. 3. 1 最大收益期望值决策准则
6. 3. 2 最小机会损失期望值决策准则
6. 3. 3 渴望水平决策方法
6. 3. 4 决策树分析方法
6. 4 多属性决策方法
6. 4. 1 决策指标的标准化
6. 4. 2 线性加权方法
6. 4. 3 理想解方法
6. 4. 4 层次分析法
6. 5 案例分析
6. 6 案例讨论
习题6


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