对于新手学习运筹学，以下是一些推荐的书籍和资料，这些建议基于内容的深度和广度，以及它们对初学者的友好程度：
入门书籍推荐：
凸优化 书籍名称
：《Convex Optimization》 by Stephen Boyd
特点：理论深入，但可能稍显晦涩，适合有一定数学基础的读者。
线性规划 书籍名称：
《Linear Programming and Network Flows》 by Mokhtar S. Bazaraa
特点：详细介绍单纯形法和对偶问题，适合初学者。
数值优化 书籍名称：
《Numerical Optimization》 by Jorge Nocedal
特点：注重算法，内容全面，适合希望从算法角度入手的读者。
随机过程 书籍名称：
《应用随机过程：概率论模型导论》（第11版） by 张启明
特点：偏重应用，例子丰富，有助于理解概念。
在线资源推荐：
Coursera课程：离散优化建模，由香港中文大学和墨尔本大学合作，适合初学者。
微信公众号 “数据魔术师”提供启发式算法相关的代码和案例。 “运筹OR帷幄”分享业界经验，有直播录播。 其他注意事项： 理论学习与实例应用相结合
教材选择：选择适合自己学习风格的教材，如中文版或英文版。
进阶学习：在基础学习之后，可以进一步学习更高级的主题，如整数规划、网络规划等。
希望这些建议能帮助你入门运筹学，
