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出版者:武汉大学

作者:朱求长

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2004-9

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787307043596

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• 运筹学
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《现代决策科学：方法、模型与实践》 内容简介： 在当今这个信息爆炸、竞争激烈的时代，无论是政府机构、企事业单位，还是个人，都面临着日益复杂且瞬息万变的决策挑战。如何从纷繁的数据中提炼出有价值的洞察？如何构建科学、理性的决策框架来应对不确定性？如何优化资源配置以达成最佳目标？《现代决策科学：方法、模型与实践》旨在系统地、深入地探讨这些核心问题，为读者提供一套严谨而实用的决策工具箱。 本书并非一本专注于单一学科领域的教材，而是将目光投向了“决策科学”这一更广阔、更具前瞻性的领域。它融合了数学、统计学、计算机科学、经济学、管理学等多个学科的精华，专注于研究如何通过科学的分析方法和数学模型，来指导和改进各类决策过程。本书的核心目标是赋能读者，使其能够更加清晰地认识决策的本质，掌握量化分析的工具，并将其有效应用于现实世界的复杂问题中。 本书结构与核心内容： 本书共分为五个部分，层层递进，从基础理论到高级应用，力求构建一个完整的决策科学知识体系。 第一部分：决策科学导论与基础 本部分为读者搭建了坚实的理论基石。首先，我们将深入探讨“决策”的本质、分类及其在不同领域的重要性，理解决策在信息时代的核心价值。接着，我们将详细介绍决策科学的学科起源、发展历程及其与其他相关学科的联系，帮助读者建立宏观认知。随后，本书将聚焦于决策过程中的关键要素：目标设定、信息获取与处理、不确定性评估以及风险分析。我们将介绍各种有效的目标设定方法，如SMART原则，以及如何从海量数据中识别关键信息，过滤噪音。同时，对不确定性的量化表达，如概率分布，以及风险度量和管理的基本概念也将得到详尽阐释。最后，本部分还会介绍一些基本的数学工具，如集合论、逻辑推理、线性代数和概率论基础，为后续章节的深入学习奠定必要的基础。 第二部分：建模与分析方法 本部分是本书的核心理论驱动部分，将系统介绍构建和应用各类数学模型的关键方法。我们将从最基础的线性规划模型入手，详细讲解其模型构建、图解法、单纯形法以及对偶理论，并通过一系列经典的资源分配、生产计划、运输问题等案例，展示线性规划在优化生产与运营中的强大威力。 紧接着，我们将拓展到整数规划和混合整数规划，探讨当决策变量必须为整数或部分为整数时，如何克服线性规划的局限性，并解决选址、调度、组合优化等更复杂的现实问题。 非线性规划作为另一大类优化模型，也将得到深入探讨。本书将介绍无约束和有约束的非线性规划问题的求解方法，例如梯度下降法、牛顿法等，并分析其在工程设计、投资组合优化等领域的应用。 动态规划作为一种强大的序贯决策问题解决方法，将是本部分的重点之一。我们将通过“最短路径”、“背包问题”、“生产与库存”等经典案例，阐述动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题，以及如何构建递推关系求解最优策略。 此外，我们还将介绍图论在决策中的应用，如网络流问题（最大流、最小割）、关键路径法（CPM）和项目评估与评审技术（PERT）在项目管理中的应用，以及如何利用图模型解决路径选择、调度安排等问题。 第三部分：不确定性下的决策模型 现实世界充满不确定性，本书的第三部分将专门聚焦于如何在不确定性环境下进行有效的决策。我们将从概率决策入手，介绍贝叶斯理论在更新信念、处理新信息方面的应用，以及如何利用概率模型进行预测。 决策树分析作为一种直观且强大的决策工具，将得到详细介绍。本书将通过实例讲解如何构建决策树，评估不同决策路径的期望收益，并在风险和不确定性下做出最优选择。 仿真技术，特别是蒙特卡罗模拟，将是本部分的重要组成部分。我们将解释如何利用随机抽样来模拟复杂系统的行为，评估各种方案的风险和潜在结果，并用于金融风险分析、排队论研究、工程可靠性评估等。 博弈论作为研究多个决策主体之间相互影响的数学理论，也将得到介绍。我们将阐述零和博弈、非零和博弈的概念，介绍纳什均衡等概念，并分析其在市场竞争、谈判策略、拍卖设计等领域的应用。 第四部分：统计推断与数据驱动决策 随着大数据时代的到来，统计推断和数据驱动决策变得尤为重要。本部分将介绍统计推断的基本原理，包括参数估计（点估计与区间估计）、假设检验等，使读者能够从样本数据中得出关于总体特征的可靠结论。 回归分析将是数据驱动决策的核心工具之一。本书将深入讲解简单线性回归、多元线性回归，以及非线性回归模型，展示如何识别变量之间的关系，建立预测模型，并对模型进行诊断和优化。 时间序列分析将用于分析和预测具有时间依赖性的数据。我们将介绍移动平均、指数平滑、ARIMA模型等经典方法，并展示其在经济预测、销售预测、股票市场分析等领域的应用。 此外，本书还将简要介绍机器学习的基本概念及其在决策中的潜在应用，例如分类、聚类等，以期为读者打开通往更高级数据分析方法的大门。 第五部分：决策科学的实践与应用 在掌握了理论方法之后，本部分将重点关注决策科学在实际问题中的应用。我们将通过跨学科的案例研究，展示决策科学如何解决各行各业的实际挑战。 供应链与运营管理： 探讨如何利用库存模型、车辆路径问题、设施选址模型等来优化供应链的效率和成本。 金融工程与投资决策： 分析投资组合优化、风险管理、期权定价等问题，展示如何运用量化模型指导投资。 市场营销与客户关系管理： 介绍如何利用数据分析预测客户行为、优化定价策略、提高营销活动效果。 公共政策与城市规划： 探讨资源配置、交通优化、环境保护等公共领域决策的科学方法。 医疗保健与生物信息学： 展示决策科学在疾病诊断、治疗方案选择、药物研发等方面的应用。 本书在每一章节都配有详细的理论讲解、算法介绍和丰富的实际案例，并提供相应的数学模型和求解思路。同时，本书也鼓励读者结合实际问题，尝试运用书中的方法和工具进行分析和决策。 目标读者： 《现代决策科学：方法、模型与实践》适合以下读者群体： 高等院校的本科生和研究生： 作为决策科学、运筹学、管理科学、运筹学、应用数学、计算机科学、经济学、统计学等相关专业的教材或参考书。 企业管理者与决策者： 希望通过科学的方法提升决策质量，优化资源配置，提高企业效益的各级管理者。 工程师与技术人员： 需要运用量化分析和模型工具解决实际工程和技术问题的专业人士。 研究人员与数据科学家： 希望深入学习决策建模和分析方法的科研工作者。 对复杂问题分析和科学决策感兴趣的任何人士： 渴望掌握更有效的分析工具，理性看待和解决现实世界挑战的个人。 本书力求在理论严谨性与实践可操作性之间取得平衡，通过清晰的讲解和丰富的案例，帮助读者建立起一套完整、科学的决策思维体系，从而在复杂多变的现代环境中做出更明智、更有效的选择。

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这本书的封面设计得相当有吸引力，采用了深邃的蓝色调，配以简洁的几何图形，给人一种严谨而又富有现代感的印象。我原本以为这是一本枯燥的纯理论著作，没想到翻开第一章后，就被作者清晰的逻辑和详实的案例所吸引。书中对**《非线性规划》**的阐述非常到位，不仅仅是堆砌复杂的数学公式，而是通过一系列贴近实际生产和管理中的优化问题，层层递进地揭示了各种算法背后的思想精髓。特别是关于KKT条件的讲解，作者用生动的比喻将原本晦涩难懂的概念变得可视化，让我这个初学者也能迅速抓住核心。我尤其欣赏它在章节末尾设置的“思考与实践”环节，它鼓励读者跳出书本的框架，尝试用学到的知识去解决自己生活中遇到的排队、调度等实际难题。这本书的排版也做得很好，字体大小适中，关键定义和公式都有高亮处理，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。如果说有什么可以改进的地方，或许是某些高级算法的收敛性证明部分，对于非数学专业的读者来说，可能需要多花一些时间去消化，但总体而言，这是一本非常扎实的入门和进阶参考书。它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让人感受到了“优化”的无穷魅力。

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作为一名金融风险管理的研究生，我主要关注的是如何在高度波动的市场环境中进行**“投资组合优化”**。我对金融数学和随机过程有一些了解，但一直缺乏一个将这些理论转化为可操作模型的桥梁。这本书中关于**“马尔可夫决策过程（MDP）”**的应用部分，恰好填补了我的知识空白。作者没有止步于经典的均值-方差优化，而是引入了时间不一致性、交易成本等更贴近真实交易环境的约束条件，构建了更复杂的随机优化模型。书中对**“动态规划”**思想的阐述，特别是如何用自上而下的方法来求解这些复杂序列决策问题，讲解得极其透彻。我特别赞赏作者在案例分析中使用的金融数据，尽管是模拟的，但其参数设置和结果分析都非常贴近华尔街的实际操作风格，使我能清晰地看到理论如何直接影响收益和风险的权衡。这本书的价值在于，它迫使读者从静态思维转向动态博弈思维，是进行高级量化分析不可或缺的理论支撑。

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我购买这本书的初衷是想深入学习**《图论及其在网络优化中的应用》**，因为我对构建高效的通信网络拓扑结构非常感兴趣。坦白讲，市面上讲解图论的书籍很多，但大多过于侧重于算法复杂度分析，而忽略了其在实际工程中的灵活性和适应性。然而，这本书在这方面做得非常出色。它花了整整三章的篇幅来讲解最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）的变种在解决物流路径规划和网络路由选择中的具体应用，而且给出的C++代码示例清晰、高效，可以直接拿来作为项目的基础框架。更让我感到惊喜的是，书中还探讨了**“动态网络流”**的概念，这在处理实时交通流量控制或资源动态调度时是至关重要的。作者的叙述语言充满了工程师的严谨和对细节的关注，每一个步骤的推理都逻辑缜密，没有丝毫含糊不清的地方。阅读这本书的过程，就像是有一位经验丰富的首席架构师在旁边手把手指导你如何设计一个健壮的优化系统，让人感觉信心倍增。

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自从接触到**《管理信息系统原理》**这门课程以来，我一直在寻找一本能将技术理论与商业决策紧密结合的教材，而手边的这本《运筹学及其应用》虽然名字听起来偏向数学建模，但它在组织结构分析和决策支持系统构建方面的深度挖掘，却让我眼前一亮。书中用大量的篇幅探讨了如何利用**“数据挖掘与决策树”**的原理来优化供应链的库存策略，而不是简单地停留在传统的线性规划模型上。作者深入分析了复杂系统中的不确定性因素，并引入了蒙特卡洛模拟等工具来评估不同决策方案的风险敞口，这对于我未来想从事商业分析工作非常有指导意义。文字风格非常务实，几乎每一页都能看到引用自知名企业成功或失败案例的分析，使得理论不再是空中楼阁。我特别喜欢其中关于“资源分配优化”的章节，它不仅教你如何建立模型，更教你如何与业务部门沟通，将抽象的数学语言转化为可执行的管理指令。这本书的深度足以让资深从业者回顾基础，其广度又能满足初学者的快速上手需求，是一本真正能指导实践的工具书，而非束之高阁的理论宝典。

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我是一名在制造业从事生产调度优化的工程师，每天面对的都是多机器、多工序、时间窗限制等复杂的约束条件。我购买此书时，其实是抱着试试看的心态，毕竟很多运筹学书籍偏重于学术界的抽象理论。然而，这本书对于**“混合整数规划（MIP）”**的介绍，简直是为我们这类应用场景量身定制的。书中详细介绍了分支定界法、割平面法等求解MIP的底层机制，但更重要的是，它提供了大量关于如何将实际生产中的“开/关决策”、“选择哪个供应商”等二进制变量有效地嵌入到数学模型中的实战技巧。我印象最深的是关于**“柔性作业车间调度”**的章节，作者通过一个汽车零部件生产线的案例，展示了如何利用CPLEX/Gurobi等求解器的特性来提高调度的实时响应能力和资源利用率。这本书的语言风格非常直接和实用主义，少有华丽的辞藻，多的是可以立即在车间落地执行的建模思路。它让我明白，优化不仅是数学家的事情，更是解决实际工程难题的有力武器。

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