《数学优化方法》 一、主要目标和主要内容： 本课程的学习旨在使学生掌握经济管理中最常见的模型与分析问题解决问题的方法，了解管理运筹学在管理领域的运用以及基本思想体系。通过学习能够独立解决较一些常用实际问题，建立相应数学、统计学的模型，并利用管理运筹学软件工具和R语言对自己所建立的模型设计求解。 二、授课教师和授课对象： 授课教师：陈茵 保险学院 授课对象：博士研究生 三、课程类型和学时学分： 课程类型：专业选修课 学时：2学时/周 学分：2 四、教学方式（授课形式和考核方式）： 授课形式：讲授为主、有上机实践部分。 考核方式：闭卷笔试 五、教材与参考书目： 教材：《管理运筹学》（第三版） 韩伯棠主编 高等教育出版社 参考书： 1.《运筹学》（科学版精品课程立体化教材·管理学系列）(第2版)，张伯生等编著，科学出版社，2012年； 2.《数据、模型与决策》(第13版)，戴维·R·安德森/丹尼斯·J·斯威尼编著，于淼译，机械出版社，2012年； 3、《运筹学》（新体系经济管理系列教材），李成标，刘新卫主编，清华大学出版社，2012年； 4．《运筹学——优化模型与算法》，（美）拉丁（Rardin，R.L.) 著，电子工业出版社，2007年 5.《Introduction to Operations Research》（第6 版）（外原版经典教材）， F. S. Hillier and G. J. Lieberman 著，McGraw-Hill 出版社； 6. 《运筹学》，党耀国，李帮义等编著，科学出版社，2009年； 7. 《物流运筹学》，刘蓉主编，电子工业出版社，2012年； 8. 《运筹学导论》（第9版）（美国麦格劳-希尔教育出版公司工商管理最新教材（英文版）），（美）希利尔，（美）利伯曼 著，清华大学出版社，2010年； 9. 《运筹学》（第4版）（面向21世纪课程教材（信息管理与信息系统专业教材系列），《运筹学》教材编写组　编，清华大学出版社，2012年； 10.《运筹学：应用与解决方法》（第4版）（美国商学院原版教材精选系列），（美）温斯顿 著，清华大学出版社，2011年； 11.《管理运筹学》（高等学校经济与工商管理系列教材），茹少峰，申卯兴 编著，清华大学出版社，2008年； 12.《运筹学》（第3版），刁在筠等编，高等教育出版社，2007年； 13.《实用运筹学：模型、方法与计算》，韩中庚主编，清华大学出版社，2007年； 14.《运筹学》（现代信息管理与信息系统系列教材），李红艳，范君晖主编，清华大学出版社，2012 年； 15.《管理运筹学：管理科学方法》（21世纪管理科学与工程系列教材），谢家平著，中国人民大学出版社，2010年； 16.《运筹学与实验》，薛毅，耿美英 编著，电子工业出版社，2008年； 17.《实用运筹学——上机实验指导及习题解答》，叶向编，中国人民大学出版社，2007年； 18.《应用运筹学》（第二版），曹勇，周晓光，李宗元编著，经济管理出版社，2008年； 19.《运筹学导论》（第8版），（美）希利尔（Hillier,F.S.），（美）利伯曼（Lieberman,G.J.）著，胡运权等译，清华大学出版社，2007年； 20.《经济管理运筹学习题集》，王玉梅，孙在东，张志耀 编著，中国标准出版社，2012年； 21.《运筹学习题集》(第4版),胡运权主编，清华大学出版社，2010年； 22.《运筹学解题指导》，周华任主编，清华大学出版社，2006年； 23.《运筹学概率模型应用范例与解法》（第4版），（美）温斯顿（Winston，W.L.）著，李乃文等译，清华大学出版社，2006年； 24.《运筹学学习辅导与习题解析》(第3版)，戎晓霞，宿洁，刘桂真编，高等教育出版社，2009年； 25.《管理运筹学习题集》(普通高等学校管理科学与工程类学科核心课程教材辅助教材)，韩伯棠，艾凤义 主编，高等教育出版社，2010年； 26.《运筹学学习指导及习题集》（普通高等教育经济管理类专业规划教材，第2版），吴祈宗主编，机械工业出版社，2013年； 27. P. McCullagh and J. A. Nelder. Generalized linear models. Chapman and Hall, London, 2nd edition, 1989. 28. Julian J. Faraway. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman and Hall/CRC, 2005. 29. Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson. Bayesian Data Analysis, Third Edition. Chapman and Hall/CRC, 3rd edition, 2013. 30. Henrik Madsen, Poul Thyregod. Introduction to General and Generalized Linear Models. CRC Press, 2010. 31. Alan Agresti. Categorical Data Analysis. Wiley, 3rd edition,2012. 32. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition. Springer; 2nd ed. 2009. Corr. 7th printing 2013 . 33. Garrett M. Fitzmaurice, Nan M. Laird, James H. Ware. Applied Longitudinal Analysis.Wiley, 2nd edition, 2011. 34. Robert V. Hogg, Joeseph McKean, Allen T Craig. Introduction to Mathematical Statistics . Pearson, 7th Edition, 2012. 35. Max Kuhn, Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling. Springer, 2013 . 36. Julian J. Faraway. Linear Models with R. Chapman and Hall/CRC; Special, 2004. 37. Hadley Wickham. Advanced R. Chapman and Hall/CRC, 2014. 38. David A. Freedman. Statistical Models: Theory and Practice. Cambridge University Press, 2nd edition, 2009. 39. Christopher Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing 2011. 40. Charles E. McCulloch , Shayle R. Searle, John M. Neuhaus. Generalized, Linear, and Mixed Models. Wiley-Interscience, 2nd edition, 2008