本书是国内第一本面向运筹学学科的课程思政研究图书，内容分为三大模块：第1模块是思政理念篇，主要阐述用于运筹学课程教学的思政理念和主要方法，包括课程思政的思想理念、方式方法，3S思政框架及批判性思维的融合应用等；第2模块是历史与人物篇，介绍运筹学学科发展的历史和相关历史人物，提供了学科的全景图像和70位杰出人物的小传，核心是希望教师和学生理解知识发展的动态性和人物背后的科学精神与价值观；第3模块是思政案例篇，包括“情感价值”浓度比较集中的知识点小型案例和学科发展历史上的综合应用实例，其中，第一类案例共54个，以小品文的形式给出，第二类案例共3个，分章单独给出。

李志猛，国防科技大学副教授，博士，军事运筹学硕士研究生导师，加拿大约克大学、美国亚利桑那州立大学访问学者。先后获应用数学专业理学学位、军事运筹学专业硕士学位、管理科学与工程博士学位，主要研究方向为军事运筹理论与方法，在运筹学、军事运筹学方面从事了10余年的教学科研工作，获学校与军队级教学奖励十余项，参与军队统编教材编写1部，出版专著2部，在国内外重要期刊发表论文20多篇，主持科研项目6项，获军队科技进步二等奖1项。

目 录
一、思政理念篇
第1章 运筹学学科简介 003
1.1 学科概况 004
1.2 定义与性质 006
1.3 一般研究过程 007
1.4 应用与展望 013
本章参考文献 016
第2章 运筹学课程思政的理念方法 017
2.1 教学目标设计 018
2.2 思政目标设计 020
2.3 思政理念分析 022
2.4 课程思政的方式方法 025
2.5 3S框架下的教学思政示范 032
2.5.1 思政示范1：“低碳智慧校园”综合能源系统的优化设计 032
2.5.2 思政示范2：现代联合作战后勤保障的优化决策与使命担当 035
本章参考文献 037
第3章 批判性思维视角下的运筹学课程思政 039
3.1 批判性思维与课程思政的关系 040
3.1.1 批判性思维简介 040
3.1.2 支撑关系与结合点 043
3.2 批判性思维对运筹学课程思政的支持框架 047
3.3 通过批判性思考设计课程思政的典型方法 051
本章参考文献 055
二、历史与人物篇
第4章 运筹学学科简史 059
4.1 学科整体发展历程 060
4.1.1 萌芽时期 060
4.1.2 形成时期 062
4.1.3 发展时期 063
4.2 线性规划发展简史 065
4.2.1 线性规划的起源：从数学理论到战时需求（1939年前） 067
4.2.2 20世纪30—40年代现代线性规划的独立诞生 067
4.2.3 20世纪中期的寻求高效解法历程 069
4.2.4 20世纪50年代以来的应用拓展 070
4.2.5 人工智能时代线性规划的未来 072
4.2.6 线性规划背后的科学思维和价值理念 072
4.3 目标规划发展简史 074
4.3.1 目标规划解决多目标问题的核心机制 075
4.3.2 20世纪50—80年代：目标规划的发展历程 075
4.3.3 目标规划的实践应用与未来展望 077
4.3.4 目标规划背后的科学思维与价值理念 078
4.4 整数规划发展简史 079
4.4.1 20世纪50—60年代的算法突破 081
4.4.2 20世纪70年代的理论发展与突破 082
4.4.3 20世纪80年代后现代求解器的崛起 082
4.4.4 从理论到现实：整数规划的实践应用 083
4.4.5 整数规划背后的科学思维和价值理念 085
4.5 非线性规划发展简史 087
4.5.1 20世纪50年代学科的诞生：库恩、塔克与最优性条件 088
4.5.2 20世纪50年代到2000年之间算法的攀登：一部创新的时间线 089
4.5.3 实践中的非线性规划：重塑科学与工业 091
4.5.4 非线性规划背后的科学思维与价值理念 093
4.6 动态规划发展简史 094
4.6.1 20世纪50年代贝尔曼与“最优性原理”的诞生 095
4.6.2 20世纪60年代后的发展：由“维度灾难”驱动 096
4.6.3 动态规划的实践应用与发展展望 098
4.6.4 动态规划背后的科学思维方式与价值理念 100
4.7 图与网络流分析的发展简史 100
4.7.1 18—19世纪：抽象的诞生——图论的基础概念 101
4.7.2 20世纪50年代之前的探索：图的遍历 102
4.7.3 20世纪60年代之前的网络流优化：对最优性的求索 103
4.7.4 20世纪60年代后的广泛应用：从军事后勤到全球商业 108
4.7.5 图与网络分析背后的科学思维与价值理念 108
4.8 随机优化模型的发展简史 110
4.8.1 应对随机服务的成本——排队论的诞生与演进 111
4.8.2 应对需求的波动——存储论的诞生与演进 112
4.8.3 理性决策的基石——决策论的诞生与演进 113
4.8.4 战略互动的科学——对策论的诞生和演进 115
4.8.5 随机优化模型的现代应用与未来趋势 117
4.9 启发式方法发展简史 117
4.9.1 务实的开端——简单启发式算法 118
4.9.2 挣脱束缚——元启发式方法的兴起 119
4.9.3 学习机制的飞跃——神经网络与组合优化 122
4.9.4 实践应用与未来趋势 123
4.9.5 启发式方法背后的科学思维与价值理念 123
4.10 学科总体发展展望 124
4.10.1 运筹学的理论发展前景 124
4.10.2 运筹学的实践应用前景 125
4.10.3 运筹学与人工智能结合的前景 126
本章参考文献 127
第5章 学科发展史上的杰出人物 132
5.1 学科形成之前的杰出人物及其成就 133
5.1.1 孙子和《孙子兵法》：古代将量化优化理念用于军事领域的典范 133
5.1.2 约翰·格朗特：首次提出“数据归约”的统计学家 134
5.1.3 艾萨克·牛顿：给世界带来“光”的人与牛顿迭代法 135
5.1.4 亚伯拉罕·棣莫弗：概率论先驱与保险精算奠基人 137
5.1.5 莱昂哈德·欧拉：数学之王与他的七桥问题 138
5.1.6 托马斯·贝叶斯：开创了贝叶斯统计学派的牧师 139
5.1.7 约瑟夫·路易斯·拉格朗日：数学界的金字塔与拉格朗日
乘子法 140
5.1.8 卡尔·弗里德里希·高斯：数学王子与高斯消元法 141
5.1.9 阿德利昂·玛利·埃·勒让德：与高斯争夺最小二乘法发明权的
大师 143
5.1.10 古斯塔夫·罗伯特·基尔霍夫：网络流理论先驱与电路拓扑
分析奠基人 144
5.1.11 威廉·罗恩·哈密顿：图论路径问题的先驱与“爱尔兰的拉格
朗日” 145
5.1.12 弗雷德里克·温斯洛·泰勒：科学管理之父与现代工业工程
奠基人 146
5.1.13 赫尔曼·闵可夫斯基：数论几何化的开创者与整数规划理论的
奠基人 148
5.1.14 亨利·劳伦斯·甘特：项目管理可视化之父与人道主义管理的
先驱 150
5.1.15 安德雷·安德耶维齐·马尔可夫：随机过程理论奠基人 152
5.1.16 弗雷德里克·兰彻斯特：军事运筹学奠基人与航空工程先驱 154
5.1.17 费利克斯·波拉切克：随机排队论的先驱与P-K公式的
奠基人 155
5.1.18 福特·惠特曼·哈里斯：库存管理理论的奠基人与EOQ模型
提出者 157
5.1.19 维尔弗雷多·帕累托：数理经济学之父与多目标优化理论先驱 158
5.2 学科形成时期的杰出人物及其成就 159
5.2.1 A. P. 罗威：运筹学的命名者与雷达作战效能优化的奠基人 159
5.2.2 M. S. 布莱凯特：多学科运筹学的架构师与“布莱凯特马
戏团”领袖 161
5.2.3 菲利普·麦考德·莫尔斯：美国运筹学之父与学科体系的
开拓者 162
5.2.4 雅辛托·斯坦哈特：美国军事运筹学早期领袖 163
5.2.5 伯纳德·奥·库普曼：搜索理论奠基人与动力系统理论家 164
5.2.6 莱昂尼德·康托罗维奇：线性规划奠基人 166
5.2.7 大卫·盖尔：线性规划对偶理论的奠基人与稳定匹配算法
的先驱 167
5.2.8 鲁伊兹·布劳威尔：代数拓扑奠基人与非线性均衡存在性的
证明者 169
5.2.9 约翰·冯·诺依曼：博弈论之父与跨学科数学优化理论
的奠基人 170
5.2.10 瓦西里·列昂季耶夫：投入产出分析之父与宏观经济
建模先驱 171
5.2.11 梅勒尔·米克斯·弗勒德：旅行商问题的推广者与“囚徒困境”
的共同奠基人 172
5.2.12 法兰克·劳伦·希区柯克：运输问题的数学奠基人与线性规划
先驱 173
5.2.13 乔治·伯纳德·丹齐格：线性规划之父与单纯形法的缔造者 174
5.2.14 乔治·斯蒂格勒：实证经济学大师与线性规划的“试金石” 176
5.3 学科发展时期的杰出人物及其成就 177
5.3.1 威廉·卡鲁什：非线性规划核心判据 KKT 条件的先驱 177
5.3.2 阿尔伯特·塔克：非合作博弈与约束优化的推动者 178
5.3.3 哈罗德·库恩：组合优化先驱与数理经济学架构师 179
5.3.4 斯塔尼斯拉夫·乌拉姆：蒙特卡罗法的开创者与跨学科天才 180
5.3.5 小约翰·福布斯·纳什：非合作博弈论的奠基人与纳什均衡的
开创者 182
5.3.6 大卫·诺维克：成本分析理论奠基人与计划预算制度（PPBS）
开创者 183
5.3.7 理查德·贝尔曼：动态规划的创始人与“最优化原理”的
奠基人 184
5.3.8 列夫·庞特里亚金：最优控制理论的盲人先驱 185
5.3.9 罗伊德·沙普利：博弈论的泰斗与“沙普利值”的开创者 186
5.3.10 大卫·乔治·肯德尔：排队论标准标识法的奠基人与概率统计
权威 187
5.3.11 小莱斯特·伦道夫·福特：网络流理论的奠基人与最大流
算法先驱 188
5.3.12 德尔伯特·雷·富尔克森：组合优化先驱与网络流理论
奠基人 189
5.3.13 赫伯特·西蒙：有限理性理论的奠基人与跨学科通才 190
5.3.14 艾兹格·迪杰斯特拉：最短路算法先驱与计算科学的奠基人 192
5.3.15 拉尔夫·戈莫里：整数规划的开拓者与割平面算法的奠基人 193
5.3.16 菲利普·沃尔夫：大系统优化专家与丹齐格?沃尔夫分解算法
的先驱 194
5.3.17 托马斯·萨蒂：层次分析法的创始人与决策科学大师 195
5.3.18 霍华德·拉伊法：决策树分析之父与贝叶斯决策先驱 196
5.3.19 拉特飞·扎德：模糊集合论的奠基人与模糊数学之父 197
5.3.20 埃贡·巴拉斯：从逆境中走出的整数规划先锋 198
5.3.21 爱德华·沙姆伯格·奎德：系统分析方法的奠基人与决策范式
的引领者 199
5.3.22 弗雷德里克·希利尔：运筹学教育的集大成者与经典教材
奠基人 200
5.3.23 杰拉尔德·利伯曼：运筹学教育的建筑师与斯坦福学派
的奠基人 201
5.3.24 阿瑟·M. 杰弗里昂：拉格朗日松弛法的集大成者与运筹学界
卓越领袖 202
5.3.25 列昂尼德·卡奇安：线性规划多项式算法的理论破局者 203
5.3.26 斯蒂芬·库克：计算复杂性理论的奠基人与NP完备性的
开创者 204
5.3.27 彼得·切克兰德：软系统方法论的开创者与系统思考的
奠基人 206
5.3.28 维克托·拉鲁·克利：凸几何大师与算法复杂度分析的先驱 207
5.3.29 约翰·亨利·霍兰德：遗传算法之父与复杂系统的先驱 208
5.3.30 拉尔夫·基尼：决策分析的先行者与以价值为中心思维的
奠基人 210
5.3.31 华罗庚：中国应用数学的旗手与运筹学平民化的开创者 211
5.3.32 管梅谷：中国邮递员问题的提出者 212
5.3.33 邓聚龙：灰色系统理论的创始人与贫信息建模先驱 214
5.3.34 钱学森：中国系统工程的奠基人与航天事业的领航者 215
5.3.35 理查德·卡普：NP 完备性的版图扩张者与算法设计的宗师 217
5.3.36 罗伯特·奥曼：博弈论的大师与长期合作关系的数学解释者 218
5.3.37 叶荫宇：线性规划的传承者与内点算法的全球领军人 219
本章参考文献 221
三、思政案例篇
第6章 小型思政案例 233
6.1 绪论 234
6.1.1 商船上装高炮背后的思考 234
6.1.2 从运筹学角度看《孙子兵法》的伟大 235
6.1.3 地图不是疆域——从伦敦地铁图看建模与抽象 236
6.1.4 胜利的数学——理解兰彻斯特平方律 237
6.2 线性规划与单纯形法 238
6.2.1 线性规划模型解分类的辨析 238
6.2.2 “不完美”的世界——线性规划模型的“游戏规则” 239
6.2.3 运筹学模型要有一个标准形式的原因 241
6.2.4 “这作业有点难”——丹齐格与线性规划的诞生 241
6.2.5 避免循环的精妙设计：平淡规则中的深刻哲理 243
6.3 对偶理论与灵敏度分析 244
6.3.1 换个角度看世界 244
6.3.2 对偶单纯形法：在“最优”的遗憾中寻求可行之路 245
6.3.3 灵敏度分析——探索“what-if”的智慧 246
6.4 运输问题 247
6.4.1 运输问题的求解之道：从直觉启发到最优迭代 247
6.4.2 通过虚拟变量化“供需失衡”到平衡 248
6.5 目标规划 250
6.5.1 那个酷爱工作的老头 250
6.5.2 需要接纳不完美的“偏差” 251
6.5.3 如何为理想排定座次 252
6.5.4 如何更好地选择“选修课” 253
6.6 整数规划 255
6.6.1 整数规划的变量世界：离散选择的力量 255
6.6.2 只用0和1就可以描述复杂的决策 255
6.6.3 分支与切割：化整为零的智慧 257
6.6.4 匈牙利算法名字的奇怪之处 258
6.7 图与网络分析 259
6.7.1 散步散出了“图论”的大学问 259
6.7.2 哈密尔顿问题之难：一步走错，满盘皆输 260
6.7.3 图论基本定理：派对上的“握手”奥秘 261
6.7.4 神奇的旅行商问题 262
6.7.5 树模型：为何我们称之为“树” 263
6.7.6 最短路问题：为何众多学科都青睐它 264
6.7.7 我们现在能用App导航，还得感谢一张餐巾纸 265
6.7.8 最大流与最小割：水管工的哲学 266
6.7.9 最小费用流：为何它如此强大 267
6.8 动态规划 269
6.8.1 动态规划的命名艺术：贝尔曼的“求生欲” 269
6.8.2 博物馆大盗的烦恼——动态规划之背包问题 270
6.8.3 导航软件里的秘密——动态规划求解最短路问题 271
6.9 非线性规划 273
6.9.1 非线性规划模型的智慧：健身、学习与“收益递减” 273
6.9.2 下山寻宝，哪条路最稳？——非线性规划的“凸”性 274
6.9.3 凸优化：为什么我们偏爱“碗”，而害怕“山脉” 275
6.9.4 凸优化的力量与鲍伊德的故事 276
6.9.5 山顶的风光与“驻足点”——费马定理与一阶必要条件 278
6.9.6 被遗忘的天才硕士论文——KKT条件的“公平” 279
6.9.7 摸着石头下山——梯度下降法的朴素智慧 280
6.9.8 聪明人的“一步到位”——牛顿迭代法的远见 282
6.10 随机优化模型 283
6.10.1 为什么总要排队——排队论里的平衡观 283
6.10.2 排队论的心理学：为什么等待的感觉如此“玄学” 285
6.10.3 排队论的公平观：为什么“合并为一队”感觉更公平 286
6.10.4 如何决策才能不后悔 287
6.10.5 美丽心灵与纳什均衡——在博弈的世界里寻找稳定 288
6.10.6 纳什均衡：为什么“内卷”不可避免 289
6.10.7 校园生活中的博弈：小组作业的“搭便车”现象 291
6.10.8 “公地悲剧”：为什么宿舍的公用厨房总是脏乱差 292
6.10.9 如何让“公地悲剧”不再重演 293
6.11 启发式方法 295
6.11.1 眼光长远才能不吃亏 295
6.11.2 当“差不多得了”成为一种高级智慧 296
6.11.3 铁匠的智慧——模拟退火与“跳出舒适区” 297
6.11.4 天外飞仙的第37手——当启发式方法遇上强化学习 299
本章参考文献 301
第7章 综合思政案例一：布莱凯特与第二次世界大战中运筹学的作战应用 304
7.1 引言：从科学困境到战时突破 305
7.2 历史背景：战前的战略误判和潜艇威胁的再现 306
7.3 运筹学的诞生与实践 307
7.3.1 雷达的诞生与科学介入 307
7.3.2 运筹学的概念提出与早期实践 307
7.3.3 布莱凯特的马戏团：海岸司令部的实战革命 308
7.4 运筹学、情报与大西洋战役的转折 309
7.4.1 智力战争：恩尼格玛密码机与“超级情报” 309
7.4.2 “超级情报”与运筹学的协同 310
7.4.3 战略抉择与“黑色五月”的胜利 310
7.5 运筹学的影响与启示 312
7.5.1 总结：这是一场科学的胜利 312
7.5.2 人物：这是一场团队的胜利 313
7.5.3 运筹学战争实践的当代启示 314
本章参考文献 316
第8章 综合思政案例二：华罗庚运筹学思想与推广实践 318
8.1 引言：从理论殿堂到人民田野的伟大转身 319
8.2 历史背景：在时代的洪流中做出抉择 319
8.2.1 积贫积弱的起点与科学报国的信念 320
8.2.2 应用数学的探索与来自最高层的支持 320
8.2.3 特殊时期的坚持与转型 320
8.3 华老的学术贡献：以“双法”为核心的运筹学思想 321
8.3.1 优选法：用“黄金分割”寻找最优工艺条件 321
8.3.2 统筹法：用“烧水泡茶”理清复杂工序 322
8.3.3 学术思想的升华：不只是“写论文” 322
8.4 推广应用历程：走遍中国大地的“双法”小分队 322
8.4.1 从“平话”到“小分队”模式 323
8.4.2 实践中的成功案例 323
8.4.3 经济与社会效益：超越数字的价值 324
8.5 社会影响、精神价值和重要启示 324
8.5.1 华罗庚“双法”的社会价值 324
8.5.2 总结与反思：华罗庚精神的永恒价值 325
8.5.3 重要启示：新时代的运筹学精神 325
本章参考文献 326
第9章 综合思政案例三：我国“西气东输”重大工程中的管道网络优化 327
9.1 引言：国家能源布局中的决策优化 328
9.1.1 宏观背景：中国能源结构的战略转型 328
9.1.2 核心矛盾：基础设施扩张与管理能力的滞后 329
9.1.3 科学决策：运筹学在工业界的巅峰应用 329
9.2 历史背景：超级工程背后的复杂性危机 330
9.2.1 “西气东输”：横跨大陆的能源动脉 330
9.2.2 物理与地理的双重挑战 331
9.2.3 手工时代的终结：电子表格的局限 331
9.3 模型与算法：“三阶段凸松弛”技术 332
9.3.1 数学建模基础：天然气管网的MINLP特征 332
9.3.2 核心创新：三阶段求解框架 333
9.3.3 瞬态优化与管存利用 334
9.4 人物与社会影响：产学研的跨界交响 334
9.4.1 产学研的跨界交响：清华—伯克利—中石油的“铁三角” 334
9.4.2 国际荣誉与实效回报：运筹学“奥斯卡”背后的惊人价值 335
9.4.3 从经验到数据的文化变革：科学决策的转型路径 335
9.5 面向未来的启示 336
本章参考文献 336