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韩大卫 著

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 优化模型
• 数学规划
• 算法
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 网络优化
• 仿真

店铺： 泰州新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302363293

商品编码：26850704728

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-08-01

内容介绍
基本信息

书名：	管理运筹学-模型与方法(D2版)
作者：	韩大卫	开本：
YJ：	39.8	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2014-06
书号：	9787302363293	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录 D0章 绪论
0.1 运筹学的基本属性
0.2 运筹学的历史沿革
o.3 运筹学模型概要
D1章 线性规划基本模型
1.1 线性规划的实用模型
1.2 线性规划的一般模型
1.3 线性规划的图解法
1.4 标准形线性规划的解
习题
D2章 单纯形法
2.1 基本思想
2.2 基本方法
2.3 其他法则
习题
D3章 对偶模型
3.1 线性规划的对偶关系
3.2 线性规划的对偶性质
3.3 对偶单纯形法
习题
D4章 参数分析
4.1 灵敏度分析
4.2 预变分析
习题
D5章 运输模型
5.1 一般模型
5.2 表上作业法
5.3 实用模型
习题
D6章 整数规划
6.1 一般模型
6.2 一般解法
6.3 0-1规划
6.4 指派模型
习题
D7章 目标规划
7.1 基本模型
7.2 基本方法
7.3 实用模型
习题
D8章 网络规划
8.1 图的基本概念与模型
8.2 Z小树问题
8.3 Z短路问题
8.4 Z大流问题
8.5 Z小费用流问题
习题
D9章 动态规划
9.1 基本特性
9.2 基本原理
9.3 离散确定型典例
9.4 连续确定型典例
9.5 离散随机型典例
习题
D10章 决策分析
10.1 基本概念
10.2 基本准则
10.3 信息分析
10.4 效用分析
习题
D11章 矩阵对策
11.1 基本概念
11.2 特殊方法
11.3 线性规划法
习题
D12章 排队论
12.1 基本概念
12.2 简单模型(M/M／s模型)
……
D13章 存贮论  
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《管理运筹学：模型与方法（第2版）》图书简介 本书是为致力于提升企业决策效率、优化资源配置、实现管理目标最大化的读者精心打造的一部权威著作。在复杂多变的商业环境中，管理者面临着前所未有的挑战：如何在有限的资源下做出最优选择？如何预测和规避潜在风险？如何设计和实施最有效的运营策略？《管理运筹学：模型与方法（第2版）》正是为了解答这些核心问题而生，它将深度剖析管理运筹学的核心理论、建模技术与实际应用，为各行各业的决策者和研究者提供一套系统、实用、前沿的工具箱。 第一部分：运筹学导论与数学基础 本书的开篇将带领读者进入运筹学的宏大殿堂，深入理解其学科的起源、发展历程以及在现代管理中的关键作用。我们将探讨运筹学如何通过科学的方法和严谨的数学工具，将模糊的管理问题转化为清晰、可量化的模型，从而实现系统性的分析与优化。 运筹学的本质与价值： 这一部分将阐释运筹学作为一门跨学科的决策科学，其核心在于利用数学模型、统计方法和算法来解决复杂的管理和运营问题。读者将了解到运筹学如何在生产、物流、金融、医疗、公共服务等众多领域发挥举足轻重的作用，帮助组织实现效率的提升、成本的降低、效益的最大化以及风险的最小化。我们将通过生动的案例，展示运筹学在实际管理决策中带来的颠覆性变革。 建模的基本思想： 建模是运筹学的灵魂。本书将详细介绍建立管理运筹学模型的基本原则和步骤。从问题的识别与定义，到关键变量的选取，再到目标函数与约束条件的设定，我们将引导读者逐步掌握如何将现实世界的复杂场景抽象化为易于分析的数学模型。这包括对确定性模型与随机性模型的区分，以及不同类型模型的适用范围。 必备数学工具复习与梳理： 为了确保读者能够无障碍地理解后续的运筹学模型与方法，本书特设一章，系统回顾和梳理了运筹学研究所需的关键数学基础。这包括： 线性代数基础： 向量、矩阵、线性方程组的解法、特征值与特征向量等，这些概念是理解线性规划、矩阵运算等后续内容的基础。 微积分基础： 导数、偏导数、梯度、拉格朗日乘数法等，它们是理解优化理论、求解非线性问题不可或缺的工具。 概率论与数理统计基础： 随机变量、概率分布、期望、方差、假设检验、回归分析等，它们是进行随机模型分析、风险评估、预测和决策的重要基石。 集合论与逻辑基础： 集合运算、逻辑推理等，有助于严谨地表达模型和证明定理。 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，使其能够自信地走进更复杂的运筹学世界，理解模型的内在逻辑，并为后续的学习做好充分准备。 第二部分：线性规划及其应用 线性规划是运筹学中最基础、最重要也最广泛应用的数学模型之一。本书将以前所未有的深度和广度，解析线性规划的理论体系和求解方法。 线性规划模型建立： 读者将学会如何将实际的资源分配、生产计划、成本最小化、利润最大化等问题，转化为标准的线性规划模型。我们将深入探讨目标函数和约束条件的构建逻辑，以及变量的含义和取值范围。 图解法与单纯形法： 对于变量较少的线性规划问题，本书将介绍直观易懂的图解法，帮助读者理解可行域、最优解的概念。在此基础上，我们将详细讲解求解线性规划问题的核心算法——单纯形法。从标准形式的转换、基变量与非基变量的选取，到迭代求解的步骤，我们将层层剖析，确保读者彻底掌握单纯形法的操作精髓。 对偶理论与灵敏度分析： 对偶理论是线性规划理论体系的重要组成部分。本书将阐释对偶问题与原问题的内在联系，以及对偶变量的经济解释。灵敏度分析则能帮助管理者理解模型参数（如资源可用量、单位利润等）的变化对最优解的影响，从而做出更具鲁棒性的决策。我们将通过实例，演示如何进行灵敏度分析，以及其在实际决策中的意义。 典型应用场景： 生产计划与调度： 如何确定最佳的生产数量和生产顺序，以满足市场需求并最小化成本。 资源分配： 如何将有限的资源（如人力、物力、财力）分配到不同的活动中，以实现最优的整体效益。 运输问题与指派问题： 这是线性规划的经典应用，用于解决货物在不同地点之间的最优运输方案，以及人员与任务的最优匹配问题。 利润最大化与成本最小化： 广泛应用于商业决策，帮助企业制定最优的定价策略、营销组合等。 通过对线性规划的深入学习，读者将掌握一套强大的工具，能够系统地解决各种资源优化配置问题，为企业带来直接的经济效益。 第三部分：整数规划与非线性规划 在许多现实场景中，决策变量可能并非连续可取，例如，生产的数量必须是整数，或者生产线是否启用只能是“是”或“否”。这时，就需要借助整数规划和非线性规划的工具。 整数规划模型： 纯整数规划、混合整数规划： 详细介绍不同类型的整数规划模型，以及如何建立这些模型。 求解方法： 介绍分支定界法、割平面法等经典的整数规划求解算法，并分析其算法原理与求解效率。 应用： 设施选址、项目选择、排班问题、背包问题等。例如，如何选择最经济的厂址，如何最优地分配有限的资源给多个项目，如何设计最优的工作排班表。 非线性规划模型： 概念与特性： 解释非线性规划模型与线性规划模型的区别，以及非线性函数对模型求解带来的挑战。 凸优化与非凸优化： 区分凸集、凸函数，以及它们在非线性规划求解中的重要性。 求解方法： 介绍梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等迭代求解算法，并讨论全局最优解的获得问题。 应用： 投资组合优化、风险管理、工程设计、化学反应优化等。例如，如何在预期收益与风险之间找到最佳平衡点，如何设计最有效的化学反应条件。 本部分将极大地拓展读者的建模能力，使其能够应对更为复杂和现实的管理问题，突破线性模型的局限。 第四部分：网络优化模型 网络模型以其直观性和强大的表示能力，在管理运筹学中扮演着极其重要的角色，尤其适用于解决与连接、流动、路径等相关的优化问题。 图论基础： 简要介绍图、节点、边、路径、回路等基本概念，为理解网络模型打下基础。 最短路径问题： 介绍求解单源最短路径（如Dijkstra算法）和所有节点对最短路径（如Floyd-Warshall算法）的方法，以及其在交通路线规划、通信网络设计等领域的应用。 最大流问题： 讲解如何确定网络中两个节点之间的最大流量，介绍Ford-Fulkerson算法等求解方法，并阐述其在物流配送、生产线产能分析等方面的应用。 最小成本流问题： 结合了成本和流量的优化，求解在满足流量需求的同时最小化总成本的方案。 最小生成树问题： 介绍如何连接所有节点且总边权最小的树形结构，在通信网络建设、管线铺设等场景中有广泛应用。 其他网络模型： 如旅行商问题（TSP）的近似算法介绍，以及在项目管理中的关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）。 通过学习网络优化模型，读者将能够更有效地分析和优化系统的连通性、流动性与效率，解决诸如物流路径选择、项目时间管理等关键问题。 第五部分：排队论与库存管理 排队论和库存管理是解决服务系统优化和资源保障问题的两大经典分支，它们直接关系到客户满意度、运营成本和资金周转效率。 排队论基础： 排队系统的基本组成： 顾客的到达过程、服务过程、服务台数量、排队规则等。 典型排队模型： M/M/1, M/M/c, M/G/1 等模型，介绍其数学特性和性能指标（如平均等待时间、平均队列长度）。 应用： 呼叫中心设计、银行窗口设置、生产线瓶颈分析、交通流量管理等。例如，如何确定最优的电话客服座席数量，以平衡客户等待时间和运营成本。 库存管理： 库存的基本概念： 订货点、订货批量、安全库存、提前期等。 经济订货批量（EOQ）模型： 介绍EOQ模型及其变种，求解最优的订货量以最小化总库存成本。 考虑需求不确定性的模型： 引入随机需求模型，如新报模型（(s, S) policy），以应对需求波动。 多周期库存模型： 讨论在多个时间周期内的库存决策。 应用： 零售业、制造业、仓储管理等。例如，如何确定何时订货以及订购多少商品，以减少缺货和积压的风险。 本部分将帮助读者理解如何管理等待和储备，从而在保证服务质量和供应可靠性的同时，有效控制运营成本。 第六部分：决策分析与仿真 当面对不确定性、多目标和主观判断时，传统的数学规划模型可能显得力不从心。决策分析和仿真技术提供了强大的支持。 决策树与效用理论： 决策树的构建与分析： 如何用图形化的方式表示不同决策路径及其可能结果，并进行期望货币价值（EMV）计算。 效用函数： 介绍效用概念，解释为什么决策者可能不总是遵循EMV最大化原则，以及如何根据风险偏好构建效用函数。 应用： 新产品开发决策、投资决策、医疗诊断决策等。 多准则决策分析： 层次分析法（AHP）： 介绍如何将复杂问题分解为层级结构，并通过两两比较构建判断矩阵，求解各准则的权重和方案的优劣排序。 其他多准则决策方法： 简要介绍TOPSIS、VIKOR等方法。 应用： 供应商选择、绩效评估、战略规划等。 仿真技术： 蒙特卡洛仿真： 介绍基于随机抽样的仿真方法，如何通过大量重复试验来估计复杂系统的性能指标。 离散事件仿真： 介绍如何模拟系统随时间演变的过程，常用于分析排队系统、生产流程等。 应用： 风险评估、系统性能预测、流程优化等。例如，模拟不同交通流量下的道路拥堵情况，预测新生产线的吞吐量。 本部分将 equip 读者处理现实世界中的不确定性、多目标性和主观因素，做出更为全面和理性的决策。 第七部分：现代运筹学的前沿与发展 本书的最后一部分将聚焦于运筹学领域的新兴技术和发展趋势，帮助读者把握学科的未来方向。 数据挖掘与机器学习在运筹学中的应用： 探讨如何利用大数据和机器学习技术来增强运筹学模型的预测能力和优化效果，例如，基于历史数据的需求预测，以及利用机器学习进行智能调度。 智能优化： 介绍启发式算法、元启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法）在解决复杂优化问题中的作用，尤其是在NP-hard问题上的有效性。 运营研究在可持续发展中的角色： 探讨如何利用运筹学方法来解决环境、社会和经济可持续性方面的挑战，如绿色供应链管理、能源系统优化。 运筹学与其他新兴领域的交叉： 如运筹学与人工智能、区块链、物联网等的结合，以及它们在智慧城市、智能制造等领域的应用前景。 通过对这些前沿领域的介绍，本书旨在激发读者的学术兴趣和创新思维，使其能够将运筹学知识应用于解决更具挑战性和前瞻性的问题。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都深入阐述理论基础，并辅以大量精心设计的实际案例，帮助读者将抽象的模型与现实的管理场景联系起来。 循序渐进的教学体系： 从基础概念到高级模型，由浅入深，逻辑清晰，适合不同背景的读者。 丰富的数学工具梳理： 确保读者具备必要的数学基础，轻松掌握模型和方法。 关注实际应用： 强调运筹学在各行各业的广泛应用，提升读者的解决实际问题的能力。 紧跟学术前沿： 涵盖最新的研究进展和发展趋势，为读者提供前瞻性的视野。 《管理运筹学：模型与方法（第2版）》不仅仅是一本教材，更是一本指导读者在复杂商业环境中做出明智决策、优化运营效率、提升竞争力的实践指南。无论您是经验丰富的管理者，还是渴望掌握科学决策方法的学生，抑或是对量化分析充满兴趣的研究者，本书都将是您不可或缺的智力伙伴。

评分☆☆☆☆☆

《管理运筹学-模型与方法(第2版)》这本书，不得不说，真的给了我太多的惊喜！我之前一直觉得运筹学是个听起来很高大上但又有点遥不可及的学科，直到我翻开这本书，才发现它原来离我们这么近，而且解决问题的方式如此巧妙。书中对网络分析的深入剖析，让我对项目管理中的关键路径法和最优化问题有了全新的认识。特别是它在讲解如何构建网络模型以及进行最短路径、最长路径计算时，步骤清晰，图示直观，让我一下子就掌握了其中的精髓。还有关于排队论的部分，简直是解决服务业瓶颈问题的“圣经”！书里通过各种实际场景，比如银行柜台、呼叫中心等，来阐述如何通过分析顾客到达率和服务率来优化资源配置，减少顾客等待时间，提高服务效率，让我看到了运筹学在提升客户满意度和运营效益方面的巨大潜力。我特别欣赏作者在解释复杂概念时，总能用通俗易懂的语言，配合生动的例子，让抽象的数学模型变得鲜活起来。这本书不仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，教会我如何用一种更系统、更科学的视角去看待和解决管理中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到《管理运筹学-模型与方法(第2版)》这本书，我原本以为会是一本枯燥的学术著作，但读完之后，我被它深深地折服了。作者以一种非常独特的视角，将复杂的运筹学理论与生动的管理实践巧妙地融合在一起。书中对最优化方法在市场营销和财务规划中的应用，让我看到了运筹学不仅仅局限于传统的生产和运营领域，它在现代商业环境中依然扮演着至关重要的角色。例如，在讲解组合优化的章节，作者通过对投资组合的构建和风险管理，让我理解了如何利用数学模型来最大化投资回报并最小化风险。还有关于博弈论的部分，它揭示了在竞争环境中，各方如何进行策略性决策，这对于理解商业竞争、谈判策略等方面非常有帮助。书中的语言风格非常接地气，没有过多的专业术语堆砌，而是用一种循序渐进的方式带领读者一步步深入。我特别喜欢作者在每一章结尾提出的思考题，它们能引导我将所学知识与自己的实际情况相结合，进行更深入的思考和探索。这本书让我意识到，运筹学不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的思维模式，一种发现规律、优化决策的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《管理运筹学-模型与方法(第2版)》这本书是我近几年读过的最实用、最有启发的管理类书籍之一。它不仅仅是一本理论著作，更是一本实践手册。书中对整数规划的介绍，特别是它在生产调度、指派问题上的应用，让我耳目一新。我一直对如何在有限的资源下做出最优决策感到困惑，这本书通过详细的讲解和丰富的案例，为我指明了方向。书中对车辆路径问题、库存模型等方面的阐述，更是让我看到了如何通过精细化的管理来降低成本、提高效益。例如，在讲解EOQ（经济订货量）模型时，作者不仅解释了其数学原理，还结合实际库存管理的场景，让我清晰地理解了如何在订货成本和持有成本之间找到最佳平衡点。此外，书中对仿真技术在管理决策中的应用也做了详尽的介绍，让我了解到如何通过模拟不同的场景来预测结果，从而做出更明智的决策。这本书的优点在于，它既有理论深度，又有实践广度，能够满足不同层次读者的需求。我强烈推荐这本书给所有希望提升管理决策能力、追求科学管理实践的人。

评分☆☆☆☆☆

《管理运筹学-模型与方法(第2版)》这本书，对我而言，绝对是一次知识的“洗礼”。它以一种前所未有的方式，把我从模糊的管理直觉提升到了清晰的科学决策层面。书中的一些章节，比如关于预测模型和时间序列分析的部分，简直是为我量身定做的！我一直觉得准确预测未来的销售趋势、市场需求是件非常困难的事情，但这本书通过介绍ARIMA、指数平滑等方法，为我提供了切实可行的工具。书中对这些模型的讲解，不仅解释了其原理，还提供了实际操作的步骤和注意事项，让我能够很快上手。此外，它对灰色预测、粗糙集理论等一些非传统预测方法的介绍，也极大地拓展了我的视野，让我意识到即使在信息不完整或数据稀疏的情况下，依然可以通过科学的方法进行有效的预测。我尤其欣赏作者在书中展现出的严谨学术态度和清晰的逻辑思维，每一个模型、每一种方法都经过了详细的推导和验证，让我信服。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更培养了我一种用数据说话、用模型分析的习惯，让我对管理决策的信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

这本《管理运筹学-模型与方法(第2版)》真是一本引人入胜的书籍！我一直对如何用科学的方法解决实际管理难题充满好奇，这本书无疑为我打开了一扇新的大门。初读之下，就被其严谨的逻辑和清晰的阐述所吸引。作者并没有止步于理论的堆砌，而是深入浅出地介绍了运筹学中的各种模型，例如线性规划、整数规划、非线性规划等，并且详细阐述了它们在资源分配、生产计划、库存管理等方面的应用。我尤其喜欢书中对决策树和蒙特卡洛模拟的讲解，它们提供了处理不确定性问题非常实用的工具，让我对如何进行风险评估和最优决策有了更深刻的理解。书中的案例研究也非常贴合实际，涵盖了制造业、服务业、金融业等多个领域，这让我能够更直观地感受到运筹学在现实世界中的强大力量。虽然书中涉及一些数学模型，但作者的讲解方式非常易于理解，即使是初学者也能逐步掌握。它不仅仅是一本教科书，更像是一本指导我如何更有效地思考和解决复杂问题的“方法论”宝典。我迫不及待地想要将书中学到的知识应用到我的工作中去，相信它会给我带来巨大的启发和帮助。