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30여 년 전 초판이 출간된 이래 개정을 거듭해 오며 OR 분야를 공부하는 데 필수적인 교재로 꼽혀 왔다. 풍부한 현실 예제와 이해를 돕는 직관적 설명, 그리고 수학적 전개의 상세함은 이 책의 가장 큰 특징이다.
이제 9판에 이른 이 교재는 여전히 이러한 장점을 유지하고 있으며 더불어 현대적 시각에서 다룬 새로운 주제와 예제들을 포함하고 있다.

한글 번역서는 가급적 원작의 표현에 충실하고자 노력하였으며 원 저자의 의도를 그대로 유지하는 범위에서 문장을 우리말법에 맞게 다소 바꾸었다. 이 책은 산업공학과 경영학을 전공하는 학생들을 위한 교재임과 더불어 경영과학의 학제적 본질을 이해하려는 다양한 학문의 전공 학생들에게 OR을 접할 수 있는 기회를 제공한다.

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목차
개정판 9판에서 새로워진 내용 = ⅲ
감사의 글 = ⅴ
저자에 대하여 = ⅶ
번역과 관련하여 = ⅸ
역자 프로필 = xi
Chapter 1 Operations Research란? = 1
 1.1. 개요 = 1
 1.2. 경영과학 모형 = 1
 1.3. OR모형의 해 찾기 = 5
 1.4. 대기행렬과 시뮬레이션모형 = 6
 1.5. 모델링 기술 = 6
 1.6. 단순 수학을 넘어서 = 7
 1.7. OR 연구의 단계 = 9
 1.8. 교재에 대하여 = 10
 참고문헌 = 11
Chapter 2 선형계획 모형화 = 13
 2.1. 2개 변수를 활용한 선형계획모형 = 13
 2.2. 그래프에 의한 LP 해법 = 16
  2.2.1. 최대화 모형의 해법 = 17
  2.2.2. 최소화 모형의 해법 = 25
 2.3. 엑셀 해찾기와 AMPL을 활용한 컴퓨터에 의한 해법 = 28
  2.3.1. 엑셀 해찾기를 활용한 LP 해법 = 28
  2.3.2. AMPL을 활용한 LP 해법 = 32
 2.4. 선형계획의 응용 사례 = 36
  2.4.1. 지금 투자 = 36
  2.4.2. 생산계획 및 재고관리 = 42
  2.4.3. 인력계획 = 50
  2.4.4. 도시 개발계획 = 54
  2.4.5. 혼합 및 정제 = 59
  2.4.6. 추가적인 LP 응용사례 = 66
 참고문헌 = 71
Chapter 3 심플렉스법과 민감도분석 = 73
 3.1. 등식형태의 LP모형 = 73
 3.2. 그래프에 의한 해법에서 대수적 해법으로 전환 = 76
 3.3. 심플렉스법과 민감도분석 = 80
  3.3.1. 심플렉스법의 반복계산적 속성 = 81
  3.3.2. 심플렉스 알고리즘의 세부계산 절차 = 83
  3.3.3. 심플렉스법의 요약 = 89
 3.4. 인공 초기해 = 93
  3.4.1. M-방법 = 93
  3.4.2. 2단계 방법 = 98
 3.5. 심플렉스법의 특별한 경우들 = 103
  3.5.1. 퇴화 = 103
  3.5.2. 대안 최적해 = 106
  3.5.3. 무한해 = 109
  3.5.4. 불가능해 = 110
 3.6. 민감도분석 = 112
  3.6.1. 그래프를 활용한 민감도분석 = 112
  3.6.2. 대수적 민감도 분석 - 우변값의 변화 = 118
  3.6.3. 대수적 임감도분석 - 목적계수의 변화 = 127
  3.6.4. TORA, 엑셀 해찾기, AMPL을 활용한 민감도분석 = 133
 3.7. 선형계획의 계산 측면의 이슈 = 135
 참고문헌 = 140
Chapter 4 쌍대와 최적화-사후분석 = 141
 4.1.  쌍대문제의 정의 = 141
 4.2. 근원-쌍대 관계 = 145
  4.2.1. 행렬의 기본연산 = 145
  4.2.2. 심플렉스표의 배치 = 146
  4.2.3. 최적 쌍대해 = 147
  4.2.4. 심플렉스표 연산 = 154
 4.3. 쌍대의 경제적 해석 = 157
  4.3.1. 쌍대변수의 경제적 의미 = 158
  4.3.2. 쌍대 제약식의 경제적 의미 = 160
 4.4. 추가적인 심플렉스 알고리즘 = 162
  4.4.1. 쌍대 심플렉스 알고리즘 = 163
  4.4.2. 일반화한 심플렉스 알고리즘 = 168
 4.5. 최적화-사후분석 = 169
  4.5.1. 실행 가능성에 영향을 주는 변화 = 170
  4.5.2. 최적해 조건에 영향을 주는 변화 = 175
 참고문헌 = 179
Chapter 5 수송모형과 변형문제 = 181
 5.1. 수송모형의 정의 = 181
 5.2. 비전통적인 수송모형 = 188
 5.3. 수송 알고리즘 = 193
  5.3.1. 초기해의 결정 = 194
  5.3.2. 수송 알고리즘의 반복적 계산 = 198
  5.3.3. 심플렉스법을 이용한 승수법 설명 = 206
 5.4. 할당모형 = 207
  5.4.1. 헝가리안 방법 = 208
  5.4.2. 심플렉스법을 이용한 헝가리안 방법의 설명 = 214
 참고문헌 = 215
Chapter 6 네트워크모형 = 217
 6.1. 네트워크모형의 범위 및 정의 = 217
 6.2. 최소걸침나무 알고리즘 = 220
 6.3. 최단경로문제 = 225
  6.3.1. 최단경로문제의 응용 예 = 225
  6.3.2. 최단경로 알고리즘 = 229
  6.3.3. 최단경로문제의 LP 정식화 = 238
 6.4. 최대유량모형 = 243
  6.4.1. 절단면의 나열 = 243
  6.4.2. 최대유량 알고리즘 = 244
  6.4.3. 최대유량모형의 LP 정식화 = 253
 6.5. CPM과 PERT = 255
  6.5.1. 네트워크 표현 = 256
  6.5.2. CPM 계산 = 261
  6.5.3. 시간일정의 구성 = 265
  6.5.4. CPM의 선형계획 정식화 = 270
  6.5.5. PERT 네트워크 = 271
 참고문헌 = 273
Chapter 7 고등 선형계획 = 275
 7.1. 심플렉스법의 핵심 = 275
  7.1.1. 극점에서 기저해로 전환 = 277
  7.1.2. 행렬 형태의 심플렉스표 = 280
 7.2. 수정 심플렉스법 = 283
  7.2.1. 최적해 조건과 가능해 조건의 도출 = 284
  7.2.2. 수정 심플렉스 알고리즘 = 287
 7.3. 한계변수 알고리즘 = 292
 7.4. 쌍대 = 299
  7.4.1. 쌍대 문제의 행렬 형태 정의 = 299
  7.4.2. 최적 쌍대해 = 300
 7.5. 매개변수 선형계획법 = 304
  7.5.1. 매개변수 C의 점진적 변화 = 304
  7.5.2. 매개변수 b의 점진적 변화 = 307
 7.6. 추가적인 선형계획 주제 = 310
 참고문헌 = 310
Chapter 8 목표계획 = 311
 8.1. 목표계획 정식화 = 311
 8.2. 목표계획 알고리즘 = 315
  8.2.1. 가중치 방법 = 316
  8.2.2. 선취적 방법 = 318
 참고문헌 = 324
Chapter 9 선형 정수계획 = 325
 9.1. 응용 사례 모음 = 325
  9.1.1. 예산 할당 = 326
  9.1.2. 집합 감싸기 모형 = 330
  9.1.3. 고정비용문제 = 336
  9.1.4. 둘-중-하나 선택 계약조건과 조건부 제약조건 = 340
 9.2. 정수계획법 알고리즘 = 346
  9.2.1. 분지-한계 알고리즘 = 346
  9.2.2. 절단평면 알고리즘 = 355
 참고문헌 = 361
Chapter 10 휴리스틱 알고리즘 = 363
 10.1. 개요 = 363
 10.2. 근시안적(지역 탐색) 휴리스틱 = 364
  10.2.1. 이산변수 휴리스틱 = 364
  10.2.2. 연속변수 휴리스틱 = 366
 10.3. 메타휴리스틱 = 370
  10.3.1. 타부탐색 알고리즘 = 371
  10.3.2. 모의담금질 알고리즘 = 378
  10.3.3. 유전자 알고리즘 = 384
 10.4. 정수계획법에 메타휴리스틱 적용 = 390
  10.4.1. ILP 타부 알고리즘 = 391
  10.4.2. ILP 모의담금질 알고리즘 = 395
  10.4.3. ILP 유전자 알고리즘 = 399
 10.5. 제약조건계획법 개요 = 404
 참고문헌 = 405
Chapter 11 방문판매원문제 = 407
 11.1. 방문판매원문제의 응용 예제 = 407
 11.2. 방문판매원문제의 수학적 모형 = 409
 11.3. TSP의 최적해 알고리즘 = 420
  11.3.1. 분지-한계 알고리즘 = 420
  11.3.2. 절단평면 알고리즘 = 423
 11.4. 지역 탐색 휴리스틱들 = 425
  11.4.1. 최근접 이웃법 휴리스틱 = 425
  11.4.2. 역순법 휴리스틱 = 426
 11.5. 메타휴리스틱 = 429
  11.5.1. TSP 타부 알고리즘 = 429
  11.5.2. TSP 모의담금질 알고리즘 = 433
  11.5.3. TSP 유전자 알고리즘 = 437
 참고문헌 = 441
Chapter 12 확정적 동적계획법 = 443
 12.1. 동적계획법 계산의 순환성 = 443
 12.2. 전진 및 후진순환계산 = 447
 12.3. DP 응용문제 = 448
  12.3.1. 배낭／휴대용구／화물적재모형 = 449
  12.3.2. 노동력 크기결정모형 = 457
  12.3.3. 장비 교체모형 = 460
  12.3.4. 투자모형 = 464
  12.3.5. 재고모형 = 468
 12.4. 차원성 문제 = 468
 참고문헌 = 470
Chapter 13 확정적 재고모형 = 473
 13.1. 일반 재고모형 = 473
 13.2. 재고모형 개발에서의 수요의 역할 = 474
 13.3. 정적 경제적 주문량 모형 = 475
  13.3.1. 전통적 경제적 주문량 모형 = 476
  13.3.2. 가격할인이 있는 경제적 주문량 모형 = 481
  13.3.3. 보관 장소 용량 제약이 있는 다품목 경제적 주문량 모형 = 485
 13.4. 동적 경제적 주문량 모형 = 488
  13.4.1. 준비작업이 없는 동적 경제적 주문량 모형 = 489
  13.4.2. 준비작업이 있는 동적 경제적 주문량 모형 = 493
 참고문헌 = 504
Chapter 14 기초 확률 개념 = 507
 14.1. 확률의 법칙 = 507
  14.1.1. 확률의 가산 법칙 = 508
  14.1.2. 확률의 조건부 법칙 = 509
 14.2. 확률변수와 확률분포 = 511
 14.3. 확률변수의 기대치 = 513
  14.3.1. 확률변수의 평균 및 분산(표준편차) = 514
  14.3.2. 결합확률변수 = 515
 14.4. 네 가지 확률분포 = 518
  14.4.1. 이항분포 = 519
  14.4.2. 포아송분포 = 520
  14.4.3. 지수분포 = 521
  14.4.4. 정규분포 = 522
 14.5. 경험분포 = 525
 참고문헌 = 531
Chapter 15 의사결정분석과 게임 이론 = 533
 15.1. 확실성하의 의사결정-계층분석과정 = 533
 15.2. 위험하의 의사결정 = 543
  15.2.1. 의사결정나무에 의한 기대치 기준 = 543
  15.2.2. 기대치 기준의 변형 = 549
 15.3. 불확실성하의 의사결정 = 557
 15.4. 게임 이론 = 562
  15.4.1. 2인 영합 게임의 최적해 = 563
  15.4.2. 혼합전략 게임의 해 = 565
 참고문헌 = 572
Chapter 16 확률적 재고모형 = 573
 16.1. 연속 조사모형 = 573
  16.1.1. 확률화된 경제적 주문량 모형 = 573
  16.1.2. 확률적 경제적 주문량 모형 = 575
 16.2. 단일기간모형들 = 580
  16.2.1. 주문비용이 없는 모형(신문 판매원모형) = 580
  16.2.2. 주문비용이 있는 모형(s-S 정책) = 584
 16.3. 복수기간모형 = 586
 참고문헌 = 589
Chapter 17 마코브체인 = 591
 17.1. 마코브체인의 정의 = 591
 17.2. 절대 및 n단계 전이확률 = 594
 17.3. 마코브체인의 상태 분류 = 596
 17.4. 안정상태 확률과 초기상태로 돌아가는 마코브체인의 평균 회송시간 = 598
 17.5. 최초 도달시간 = 604
 17.6. 흡수상태분석 = 608
 참고문헌 = 613
Chapter 18 대기행렬 시스템 = 615
 18.1. 왜 대기행렬을 공부해야 하는가? = 615
 18.2. 대기행렬모형의 요소들 = 617
 18.3. 지수분포의 역할 = 619
 18.4. 순수 출생 및 사망모형들(지수분포와 포아송분포의 관계 = 622
  18.4.1. 순수 출생모형 = 622
  18.4.2. 순수 사망모형 = 626
 18.5. 일반 포아송 대기행렬모형 = 629
 18.6. 특별한 포아송 대기행렬들 = 634
  18.6.1. 안정상태 성과척도들 = 635
  18.6.2. 단일 서버모형 = 638
  18.6.3. 복수 서버모형 = 646
  18.6.4. 기계 수리모형 -(M／M／R):(GD／K／K), R＜K 모형 = 656
 18.7. (M／G／1):(GD／∞／∞)-Pollaczek-khintchine(P-K) 공식 = 659
 18.8. 다른 대기행렬모형들 = 662
 18.9. 대기행렬 의사결정모형들 = 662
  18.9.1. 비용모형들 = 662
  18.9.2. 열망수준모형 = 667
 참고문헌 = 669
Chapter 19 시뮬레이션 모형화 = 671
 19.1. 몬테카를로 시뮬레이션 = 671
 19.2. 시뮬레이션의 종류 = 676
 19.3. 이산사건 시뮬레이션의 요소들 = 677
  19.3.1. 사건의 범용적 정의 = 677
  19.3.2. 확률분포로부터 표본추출 = 679
 19.4. 난수 생성 = 685
 19.5. 이산 시뮬레이션의 역학 = 687
  19.5.1. 단일 서버 대기행렬모형의 수작업 시뮬레이션 = 687
  19.5.2. 단일 서버 대기행렬모형의 스프레드시트 시뮬레이션 = 693
 19.6. 통계적 관측치들을 수집하는 방법 = 695
  19.6.1. 부분구간 방법 = 696
  19.6.2. 반복실행 방법 = 697
 19.7. 시뮬레이션 전용 언어들 = 698
 참고문헌 = 701
Chapter 20 전통적 최적화 이론 = 703
 20.1. 무제약 문제 = 703
  20.1.1. 필요충분조건 = 703
  20.1.2. 뉴톤 - 랩손 방법 = 707
 20.2. 유제약 문제 = 709
  20.2.1. 등식 제약식 = 709
  20.2.2. 부등식 제약식-Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건 = 719
 참고문헌 = 724
Chapter 21 비선형계획 알고리즘 = 725
 21.1. 무제약 알고리즘 = 725
  21.1.1. 직접탐색법 = 725
  21.1.2. 도함수법 = 728
 21.2. 유제약 알고리즘 = 732
  21.2.1. 가분계획법 = 733
  21.2.2. 2차 계획법 = 741
  21.2.3. 상황 제약계획모형 = 746
  21.2.4. 선형조합 방법 = 750
  21.2.5. SUMT 알고리즘 = 752
 참고문헌 = 753
Appendix A. statistical Tables = 755
Appendix B. Partial Answers to Selected Problems = 759
찾아보기 = 805