제1부 선형대수학 기초
제1장 벡터
1. 벡터의 개념과 연산 / 2. 위치벡터 / 3. 벡터의 곱셈 / 4. 벡터의 성분 / 5. 볼록성과 선형독립
제2장 행렬
1. 행렬의 개념과 연산 / 2. 행렬과 연립일차방정식 / 3. 행렬식
제2부 최적화 문제와 해결책
제3장 선형계획
1. 의사결정 / 2. 실제 문제와 모형 / 3. 최적화 모형의 의미와 특징 / 4. 선형계획 모형의 의미 / 5. 선형계획 모형수립의 예
제4장 선형계획의 해법
1. 선형계획의 도해적 해법 / 2. 선형계획의 대수적 해법 / 3. 단체법 적용을 위한 사전 작업 / 4. 단체법의 적용 / 5. 단체법 적용 시 검토사항들
제5장 쌍대문제와 민감도 분석
1. 선형계획 해의 종류 / 2. 원-쌍대 문제 / 3. 선형계획 모형의 민감도 분석 / 4. 단체법의 행렬연산 / 5. 선형계획의 특수 해법들
제6장 소프트웨어를 이용한 선형계획 해법
1. 소프트웨어 준비하기 / 2. 엑셀의 ‘해 찾기’ 기능 사용하기 / 3. 엑셀을 이용한 ‘해 찾기’에서 특수한 해를 판독하는 방법
제7장 선형계획 응용Ⅰ-정수계획법
1. 정수계획법의 특징 / 2. 정수계획법의 실행가능 영역의 변화 – 도해법 / 3. 엑셀을 이용한 정수계획법의 최적해 찾기
4. 이진 정수계획법 / 5. 정수계획법의 응용 분야
제8장 선형계획 응용Ⅱ-수송문제와 목적계획법
1. 수송문제 / 2. 수송계획의 선형계획 모형화 / 3. 할당문제 / 4. 목적계획법
제3부 네트워크 이론
제9장 네트워크 모형과 이론
1. 네트워크와 그래프 / 2. 그래프의 표현 / 3. 경로와 사이클 / 4. 트리
제10장 네트워크와 최적화 문제
1. 최단경로 문제 / 2. 최소비용 흐름 문제 / 3. 최소비용 걸침 나무 문제
제4부 확률에 기반한 의사결정
제11장 확률과 확률변수
1. 확률의 개념 / 2. 사건의 발생확률 / 3. 확률의 연산 / 4. 베이지안 이론 / 5. 변수의 정의 / 6. 확률변수
7. 확률분포 / 8. 확률함수 / 9. 확률분포의 기대값과 분산 / 10. 두 확률변수의 결합분포
제12장 확률분포
Part Ⅰ 이산형 확률분포
1. 베르누이 시행 / 2. 이항분포 / 3. 초기하분포 / 4. 포아송분포 / 5. 기하분포
Part Ⅱ 연속형 확률분포
1. 균등분포 / 2. 정규분포 / 3. 표준정규분포 / 4. t-분포 / 5. 카이제곱-분포 / 6. F–분포 / 7. 지수분포
제13장 의사결정 분석
1. 불확실성을 고려한 의사결정 / 2. 의사결정 나무 / 3. 사전확률과 사후확률
제14장 확률과정과 시뮬레이션
1. 이산시간 마르코프 체인 / 2. 대기행렬 이론 / 3. 몬테카를로 시뮬레이션
이성철 (집필)
연세대학교 경영학과(경영학사)
연세대학교 경영학과(경영학석사)
연세대학교 경영학과(경영학박사)
현재: 한국방송통신대학교 경영학과 교수
정세윤 (집필)
서울대학교 지역시스템공학 & 연합전공 기술경영(공학사)
서울대학교 산업공학과(공학석사)
한국과학기술원 경영공학부(공학박사)
현재: 한국방송통신대학교 프라임칼리지 첨단공학부 교수
문상원 (집필)
서울대학교 영어영문학과(영문학사)
미국 텍사스대학교 경영학과(경영학석사)
미국 펜실베이니아대학교 워튼스쿨(경영학박사)
현재: 한국방송통신대학교 경영학과 명예교수
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