이 책은 R 프로그램을 이용한 최적화 및 계량분석 방안으로 구성하였다.
1부는, 서론으로, 최적화 및 계량분석 특징과 선형대수를 중심으로 검토하였다.
2부는, 최적화 분석방법으로, 선형계획법, 정수계획법, 목표계획법 등을 검토하였다.
3부는, 기본적인 계량분석으로, DEA, AHP, 마르코프 체인, 시뮬레이션 등을 검토하였다.
4부는, 최신 계량분석으로, 유전자알고리즘, 퍼지분석, 메타분석, SD 등을 검토한다.
특히, 다양한 R 프로그램의 분석기법 및 구체적인 의사결정 활용방안 등을 살펴본다.

1부는 최적화 및 계량분석의 서론에 대한 내용을 중심으로 구성하였다.
최적화분석과 계량분석에 대한 개념과 정의, 그리고 어떠한 특성이 있는지 검토한다.
아울러, 분석의 단계별 수행절차와 적용사례의 구체적 산정 방안에 대하여 살펴본다.
R 프로그램을 이용하여 선형대수 및 수치해석의 구성 방안에 대하여 살펴본다.
특히, R 프로그램의 자료 입출력, 기본적 수식 처리, 결과 산정 등을 살펴본다.

최적화는 제약조건하에서 목적함수의 합리적 의사결정을 위한 전통적인 분석방법이다.
최적화는 선형계획법(LP), 정수계획법(IP) 등을 중심으로 다양한 기법이 개발되었다.
2부는 기존에 개발된 최적화 분석모형(Optimal Models)을 중심으로 구성하였다.
선형계획법(LP), 비선형계획법(NLP), 목표계획법(GP), 네트워크 분석법 등 크게 6개 부문으로 구분하여 최적화 분석모형을 검토한다
각 최적화 분석기법은 R 프로그램을 적용한 사례 분석을 이용하여 이해를 도모한다.

계량분석은 다양한 통계적, 수학적 분석방법 등을 활용하여 System의 의사결정을 수행한다
3부는 계량분석의 수리적 모형에 대한 대표적인 분석기법들을 중심으로 구성하였다.
먼저, System 분석에 따른 DEA, AHP, ANP 등 계량적 의사결정 방법에 대해 살펴본다
또한 System 변화의 마르코프 분석, 은닉 마르코프 모형, 시뮬레이션 등을 살펴본다
각 계량분석 기법에 대한 R 프로그램을 적용한 실증적 적용사례를 통하여 이해을 도모한다.

계량분석은 컴퓨터 기술의 발달 등으로 인하여 다양한 분석기법과 모형이 개발되었다.
4부는 최근 개발된 통계적, 수리적 계량분석의 확장기법 등을 중심으로 구성하였다.
먼저, 유전자 알고리즘, 컨조인트 분석, 메타 분석, 퍼지이론 등에 대하여 살펴본다.
또한 복잡계 연구의 비집계모형, 시스템 다이내믹스, 행위자 기반모형 등을 살펴본다.
계량분석의 확장기법에 대하여 R 프로그램과 적용사례를 통하여 이해를 도모한다.

목차 제1부 서론 01장 최적화 및 계량분석 Optimal & Quantitative Analysis 1.1 최적화 및 계량분석의 개념 1.2 최적화 및 계량분석 수행과정 02장 R의 선형대수 및 수치 해석 Linear Algebra & Numerical Methods of R 2.1 선형대수의 기본연산 2.2 수치해석 (Numerical Methods)의 기본연산 제2부 최적화 분석 03장 선형계획법 Linear Programming 3.1 선형계획법의 개요 3.2 선형계획법 분석사례 04장 수송계획법 Transportation Programming 4.1 수송계획법의 개요 4.2 수송계획법 분석사례 05장 정수계획법 Integer Programming 5.1 정수계획법의 개요 5.2 정수계획법 분석사례 06장 목표계획법 Goal Programming 6.1 목표계획법의 개요 6.2 목표계획법 분석사례 07장 비선형계획법 Non-Linear Programming 7.1 비선형계획법의 개요 7.2 비선형계획법 분석사례 08장 네트워크 분석 Network Analysis 8.1 네트워크 분석의 개요 8.2 네트워크 분석사례 제3부 계량분석 09장 자료포락 분석 DEA - Data Envelopment Analysis 9.1 자료포락 분석의 개요 9.2 자료포락 분석사례 10장 계층분석적 의사결정 AHP - Analytic Hierarch Process 10.1 계층분석적 의사결정의 개요 10.2 계층분석적 의사결정 분석사례 11장 네트워크 분석적 의사결정 ANP - Analytic Network Process 11.1 네트워크 분석적 의사결정의 개요 11.2 네트워크 분석적 의사결정 분석사례 12장 마르코프 분석 MPA - Markov Process Analysis 12.1 확률 과정과 마르코프 분석 12.2 마르코프 과정의 분석사례 13장 은닉 마르코프 모형 HMM - Hidden Markov Model 13.1 은닉 마르코프 모형의 개요 13.2 은닉 마르코프 모형의 분석사례 14장 시뮬레이션 모형 Simulation Model 14.1 시뮬레이션 모형의 개요 14.2 시뮬레이션 모형의 분석사례 제4부 계량분석 확장 15장 유전자 알고리즘 GA - Genetic Algorithm 15.1 유전자 알고리즘의 개요 15.2 유전자 알고리즘의 분석사례 16장 컨조인트 분석 Conjoint Analysis 16.1 컨조인트 분석의 개요 16.2 컨조인트 분석사례 17장 메타 분석 Meta Analysis 17.1 메타 분석의 개요 17.2 메타 분석 사례 18장 Fuzzy 이론 Fuzzy Theory 18.1 Fuzzy 이론의 개요 18.2 Fuzzy 이론의 분석사례 19장 비집계 분석 Disaggregate Analysis 19.1 비집계 분석의 개요 19.2 비집계 분석의 분석사례 20장 시스템 다이내믹스 SD - System Dynamics 20.1 시스템 다이내믹스의 개요 20.2 시스템 다이내믹스 분석사례 21장 행위자 기반모형 ABM - Agent Based Model 21.1 행위자 기반모형의 개요 21.2 행위자 기반모형 분석사례 : CA를 중심으로 찾아보기