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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
• 排队论
• 库存控制

店铺： 灌南新华图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302363293

商品编码：26874007389

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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《现代决策科学：原理、模型与应用》 引言 在日新月异的商业世界中，决策的质量直接关系到组织的生存与发展。从精益求精的生产制造，到高效敏捷的服务供应，再到精准制导的市场营销，每一个环节都充满了复杂性与不确定性。管理者们面临着海量的数据、相互关联的系统以及不断变化的环境，如何在这样的挑战下做出最优、最有利的决策，成为了衡量其能力与价值的关键。传统的依靠经验和直觉的决策方式，在面对日益复杂的现代组织时，显得力不从心。因此，一种系统化、科学化的决策支持方法应运而生，并不断发展壮大，最终形成了我们今天所称的“决策科学”这一重要学科领域。 《现代决策科学：原理、模型与应用》正是为应对这一时代需求而编写的。本书旨在为广大管理者、研究者以及对决策科学感兴趣的学习者提供一个全面、深入且实用的学习平台。我们不满足于仅仅介绍枯燥的数学公式或抽象的模型，而是致力于揭示决策科学背后深刻的逻辑与原理，展示其在解决实际问题中的强大力量。通过对经典理论的梳理与现代方法的融合，本书力图构建一个理论与实践并重的知识体系，帮助读者掌握分析复杂问题、构建决策模型、评估不同方案并最终做出科学、有效的决策。 本书的编写遵循了严谨的学术精神和高度的应用导向。在内容组织上，我们首先从决策科学的基本概念和方法论入手，为读者打下坚实的理论基础。随后，我们将逐步深入到各种关键的决策模型和技术，从数学规划、模拟仿真到统计分析、决策树等，力求覆盖决策科学的核心工具集。更重要的是，本书特别强调了这些模型和技术在不同领域的实际应用，通过丰富的案例分析，让读者能够清晰地看到理论是如何转化为解决实际问题的强大武器的。我们相信，理论的价值在于应用，而实践的进步则离不开理论的指导。 内容概述 本书共分为若干核心部分，每一部分都围绕着决策科学的某个关键方面展开，层层递进，构建起一个完整的知识框架。 第一部分：决策科学基础 本部分将引领读者进入决策科学的广阔天地，从其历史渊源、基本概念、研究范畴出发，建立起对这一学科的宏观认识。我们将探讨决策科学在现代管理中的地位和作用，分析其与其他管理学科（如管理学、经济学、运筹学、信息科学等）的交叉与融合。同时，我们将深入剖析决策过程的本质，理解理性决策的假设与局限，以及现实世界中决策所面临的各种挑战，包括信息不对称、不确定性、风险以及组织行为的非理性因素。这部分内容旨在为读者搭建一个理解后续更具体模型和方法论的坚实平台。 第二部分：优化模型与方法 优化是决策科学的核心思想之一，它致力于在给定的约束条件下，找到最优的解决方案。本部分将详细介绍各种经典的优化模型和求解方法。我们将从线性规划（LP）开始，理解其基本原理、图解法、单纯形法等求解技术，并探讨其在资源分配、生产计划、运输路径选择等方面的应用。在此基础上，我们将进一步扩展到整数规划（IP）、混合整数规划（MIP），介绍其建模技巧和求解难度，并应用于更复杂的离散化决策问题。非线性规划（NLP）也将被涵盖，分析其建模特点和求解方法，特别是在涉及非线性成本或收益函数的情况。此外，我们还将介绍多目标优化，当决策者需要同时考虑多个相互冲突的目标时，如何有效地进行权衡与选择。 第三部分：不确定性与风险下的决策 现实世界充满了不确定性。对未来的准确预测几乎是不可能的，而决策往往需要在这种不确定性中进行。本部分将专注于在不确定和风险条件下进行决策的方法。我们将介绍概率论和统计学在决策分析中的应用，包括贝叶斯方法、概率分布的建模等。决策树（Decision Trees）将作为一种直观的图形化工具，用于分析一系列连续决策和可能结果，并帮助计算期望收益。蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）将作为一种强大的数值模拟技术，用于评估复杂系统在多种随机因素影响下的行为，从而量化风险并支持决策。马尔可夫链（Markov Chains）和排队论（Queuing Theory）将分别应用于分析系统状态随时间演变的随机过程和评估服务系统的性能，为库存管理、服务水平设计等问题提供洞察。 第四部分：系统仿真与建模 当现实系统的复杂性超出了现有解析模型的处理能力时，系统仿真便成为了一个不可或缺的工具。本部分将深入探讨离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）和连续仿真（Continuous Simulation）的原理与应用。我们将学习如何构建仿真模型，定义系统实体、事件、状态变量和随机变量，以及如何进行模型验证与确认（Verification and Validation）。通过仿真，我们可以对不同管理策略进行“预演”，评估其在各种条件下的表现，从而在实际部署前做出更明智的决策。本书还将讨论仿真的典型应用领域，如供应链设计、生产流程优化、物流网络规划、客户服务系统设计等。 第五部分：高级决策模型与技术 除了上述基础和核心模型外，本书还将介绍一些更高级或特定领域的决策模型和技术。这包括博弈论（Game Theory），它研究理性个体之间的策略互动，在市场竞争、谈判、拍卖等场景中具有重要意义。我们也将探讨智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems），包括如何利用人工智能技术（如机器学习、专家系统）来辅助决策。此外，供应链管理中的复杂决策问题，如网络设计、库存策略、需求预测等，以及项目管理中的时间、成本和资源优化问题，也将作为重点案例进行分析。 第六部分：决策科学的应用实践 理论的价值最终体现在应用。本部分将通过大量来自不同行业的真实案例，展示决策科学的强大生命力。我们将深入分析金融领域的投资组合优化、风险管理；生产制造领域的生产计划、质量控制、库存管理；营销领域的定价策略、广告投放优化；物流与交通领域的路线规划、网络优化；以及医疗健康领域的资源调度、医疗决策支持等。每个案例都将详细阐述所面临的实际问题，选择并构建适用的决策模型，通过求解获得最优或次优方案，并分析方案的实际效果。这些案例旨在帮助读者将书本知识转化为解决实际问题的能力，培养其运用决策科学工具的敏锐度和创造力。 第七部分：案例研究与项目实施 为了进一步巩固读者的学习成果，本书将包含一系列精心设计的案例研究。这些案例将引导读者独立或分组完成一个完整的决策科学项目，从问题识别、模型构建、数据收集与分析，到模型求解、结果解释与实施建议。我们将提供指导性的步骤和思考框架，鼓励读者在实践中学习，克服可能遇到的困难。这部分内容强调了实践的重要性，旨在培养读者成为能够独立运用决策科学解决复杂问题的专业人才。 结论 《现代决策科学：原理、模型与应用》的编写目标是成为一本既有深度又不失广度的参考书籍。我们力求用清晰易懂的语言，解释复杂的概念；用严谨的数学推导，展示模型的逻辑；用生动的案例分析，揭示方法的应用。本书将不仅仅是一本知识的汇编，更是一次引领读者探索决策科学奥秘的旅程。我们相信，通过掌握本书所介绍的原理、模型与方法，读者将能够更加自信地应对商业世界中的挑战，做出更具战略性、更具竞争力、也更可持续的决策。在这个信息爆炸、变化加速的时代，科学决策的能力，将是个人和组织制胜的关键。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的编排和叙述方式，真的让我感受到了“润物细无声”的力量。起初，我只是抱着学习的态度来阅读，但随着章节的深入，我发现自己越来越沉浸其中，甚至会时不时地停下来，思考书中提出的问题，并尝试着用自己的方式去解答。作者在介绍每一种运筹学技术时，都会先从一个普遍的痛点出发，比如“如何在高不确定性环境中做出最优决策”，然后逐步引入相应的模型和算法。这种由问题导向的教学方式，极大地激发了我的学习兴趣，也让我更容易理解这些抽象概念的实际意义。我特别欣赏的是书中关于决策分析的讨论，它不仅仅停留在理论层面，还提供了一些实用的工具和框架，帮助我系统地评估不同方案的优劣。书中的例子也非常贴近生活和工作，比如如何为家庭规划一次经济实惠的旅行，或者如何优化公司的生产调度，这些都让我觉得运筹学并不是遥不可及的高深学问，而是触手可及的实用工具。我甚至开始在日常生活中，不自觉地运用一些模型思维来分析问题，这让我感到非常有趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的惊喜，远不止是“模型与方法”这几个字所暗示的严谨与学术。从翻开第一页起，我就被作者清晰的逻辑和生动的案例所吸引。那种感觉，就像是走进了一个精心构建的迷宫，每一个转角都充满了挑战，但每一步又都指引着我走向更深层次的理解。书中对于各种运筹学模型的介绍，并非生硬的公式堆砌，而是伴随着实际应用场景的细致剖析。我尤其喜欢其中关于排队论的章节，作者通过对不同服务系统（比如银行、呼叫中心）的深入研究，让我深刻理解了如何通过数学模型来优化资源配置，减少等待时间，提升客户满意度。这种理论与实践的完美结合，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我掌握解决复杂问题的工具。而且，书中对每个模型的假设条件都做了非常明确的阐述，这对于初学者来说至关重要，避免了望文生义的误解。我尝试着将书中的一些线性规划模型应用到我的工作中的库存管理问题上，效果出乎意料的好，这大大增强了我学习运筹学的信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在拿到这本书之前，我对“管理运筹学”的印象还停留在一些比较基础的概念上。然而，《管理运筹学-模型与方法(第2版)》彻底颠覆了我的认知。作者在书中展现的不仅仅是方法的罗列，更是一种深刻的洞察力，能够将看似杂乱无章的管理问题，提炼出其背后的数学结构，并用严谨的模型来加以描述。我尤其对书中关于网络优化部分的论述印象深刻，无论是最短路径问题在物流配送中的应用，还是最大流问题在通信网络中的优化，作者都用非常直观的方式进行了阐释，并且提供了详细的求解算法。读到这里，我仿佛看到了一个清晰的蓝图，能够指导我如何利用这些工具来解决实际的复杂系统问题。书中的图示和表格也运用得恰到好处，帮助我更好地理解复杂的概念。每次读完一个章节，我都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛掌握了一把能够打开管理难题的金钥匙。这种知识的系统性与实践性的结合，是我在这本书中最大的收获。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书给我的感受，那大概是“启迪”。在阅读过程中，我不仅学到了各种运筹学的模型和方法，更重要的是，我被引导去用一种全新的、更具逻辑性和系统性的方式来思考问题。作者在书中并没有简单地告诉读者“怎么做”，而是通过大量的案例分析和深入的原理阐释，让读者能够真正理解“为什么这么做”。例如，在介绍整数规划时，作者从实际生产调度中的资源限制和订单需求出发，层层递进地引出了整数规划模型的构建和求解，这让我深刻地理解了为什么在某些情况下，我们需要使用整数规划而不是简单的线性规划。这种启发式的教学方式，极大地提升了我主动学习的积极性。我发现，在遇到新的管理问题时，我不再感到束手无策，而是能够尝试从运筹学的角度去分析，去寻找潜在的数学模型和优化方法。这本书就像是一本“思维指南”，帮助我打开了通往高效决策和精细化管理的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它并没有将自己局限于纯粹的理论框架，而是紧密地联系着现代管理的实际需求。作者在书中反复强调，运筹学并非是脱离实际的纸上谈兵，而是解决现实世界中各种复杂问题的有力武器。我印象最深刻的是关于项目管理中的关键路径法的介绍，作者通过生动的案例，展示了如何利用该方法来识别项目的瓶颈，优化资源分配，并最终确保项目能够按时、按质、按预算完成。这对于我理解项目管理中的风险和不确定性，以及如何进行有效的风险规避，都起到了非常重要的作用。书中还提到了许多先进的运筹学技术，比如模拟技术在不确定性分析中的应用，以及启发式算法在求解复杂优化问题时的有效性。这些内容让我看到了运筹学在未来管理中的巨大潜力，也让我对如何运用这些工具来应对日益复杂多变的市场环境，有了更清晰的认识。