Książka ta jest podręcznikiem, którego celem jest przystępne wprowadzenie początkującego czytelnika w problematykę badań operacyjnych. Jest przeznaczona dla przyszłych ekonomistów i inżynierów. Powinna być również przydatna dla wszystkich tych osób, które chcą uzyskać podstawowe informacje dotyczące modelowania matematycznego zagadnień ekonomicznych. Do jej zrozumienia wystarczająca jest znajomość matematyki w zakresie szkoły średniej oraz podstawowa wiedza o rozwiązywaniu układów równań liniowych i poszukiwaniu ekstremów funkcji wielu zmiennych.

Mimo że w książce w dużej mierze są rozpatrywane matematyczne aspekty zagadnienia podejmowania decyzji, nie jest to książka dla matematyków. Wskazuje na to sposób prezentacji materiału. Rozważania najczęściej rozpoczynają się od prezentacji prostego przykładu. W trakcie jego rozwiązywania przedstawiane jest intuicyjne uzasadnienie omawianych metod, a w końcu następuje sformułowanie pewnych ogólnych zasad. Naruszony więc został tradycyjny ciąg narracji wykorzystywany w podręcznikach matematycznych: definicja–twierdzenie–dowód–przykład. Autor ma jednak nadzieję, że będzie to z korzyścią dla czytelnika niezbyt przywykłego do sformalizowanych rozważań matematycznych. Jednocześnie autor podziela pogląd, że uczący się lepiej zrozumieją metodologię budowy modeli, jeżeli będą mogli łatwo dostrzec strukturę formalną problemu decyzyjnego, dlatego zdecydował się na dokonanie podziału materiału względem podstawowych modeli badań operacyjnych.

W książce wiele miejsca poświęcono zagadnieniom optymalizacji liniowej, nazywanej tradycyjnie programowaniem liniowym. Przedstawione zostały: metoda geometryczna, metoda simpleks i – wykorzystywane w dalszej części podręcznika – aspekty dualności. Dalej omówiono szczególne modele liniowe – zadanie całkowitoliczbowe oraz zadanie transportowe, obszernie przedstawiono modele wielokryterialnego programowania liniowego i celowego, które niezbyt często pojawiają się w polskich podręcznikach, przedstawiono również najczęściej wykorzystywane wielokryterialne metody dyskretne. Kolejne fragmenty pracy dotyczą podejmowania decyzji w warunkach niepewności i ryzyka, optymalizacji wypukłej, planowania i harmonogramowania projektów, optymalizacji sieciowej i optymalizacji dynamicznej. Pokazano także możliwości wykorzystania bardzo popularnych obecnie algorytmów genetycznych.

W poszczególnych rozdziałach omówiono wiele zagadnień, głównie z zakresu zarządzania. Należą do nich m.in. problemy planowania produkcji, diety i rozkroju, wyboru optymalnego wariantu rozwoju mocy produkcyjnych, problemy: transportowo-produkcyjny i minimalizacji pustych przebiegów, organizacji kampanii reklamowej, określenia strategii długookresowej firmy, lokalizacji, wyboru portfela akcji, sterowania zapasami.