运筹学

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出版者:吉林大学出版社
作者:郭立夫 编
出品人:
页数:314
译者:
出版时间:2002-8
价格:30.50元
装帧:
isbn号码:9787560127439
丛书系列:
图书标签:
  • 运筹学
  • 优化
  • 数学建模
  • 决策分析
  • 线性规划
  • 整数规划
  • 非线性规划
  • 图论
  • 排队论
  • 仿真
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具体描述

《运筹学》内容简介:运筹学是近五十年才发展起来的新兴学科,现在它已经成为经济计划、系统工程、现代管理等各个领域的强有力的工具。

自1978年以来,我国有关院校的经济管理类专业普遍开设了运筹学课程,运筹学是这类专业的重要基础课程。

《运筹学》分为两篇,第一篇运筹学是根据国家教委l996年《运筹学》教学大纲征求意见稿编写的。内容包括:线性规划、整数规划、动态规划、图论与网络分析、决策论、排队论六个部分,本篇既可作为工商管理硕士(MBA,EMBA)及工业工程硕士教材,也可作为管理工程类,工商管理类本科教材。授完本篇约需70-80学时。第二篇高等运筹学,是运筹学的后继课程,本篇是按管理类硕士研究生的《运筹学Ⅱ》教学大纲编写的。该篇可作为管理类硕士研究生的教材,授完本篇需40学时。内容包括:大规模线性规划的算法、非线性规划、多目标规划、对策论、马尔可夫过程及应用五个部分。《运筹学》最后是附录“Excel与规划求解。”该部分介绍了采用Excel求解单变量方程、线性规划、无约束极值、非线性规划的解法。

《现代决策科学:理论、方法与应用》 一、本书概述与定位 《现代决策科学:理论、方法与应用》旨在全面、系统地阐述支撑现代社会复杂决策过程的核心理论框架、分析工具与实际应用技术。本书不仅仅是对单一技术领域的罗列,而是力求构建一个涵盖决策思维、定量分析、不确定性处理和信息系统集成的综合性知识体系。本书将决策科学视为一门交叉学科,深度融合了数学、统计学、计算机科学、经济学与行为科学的最新成果,服务于从宏观战略规划到微观资源配置的各类实际问题。 本书的读者对象包括:高等院校经济学、管理学、工程学、信息科学等专业的高年级本科生与研究生;企业中从事战略规划、运营管理、风险投资、供应链优化的专业人士;以及政府部门和非营利组织中负责复杂项目评估与政策制定的决策者。 二、核心理论基石 本书的理论部分着重于奠定坚实的分析基础,强调决策过程的结构化和模型化。 1. 决策理论的演进与哲学基础: 追溯决策理论从经典理性人假设到有限理性、行为决策理论的演变历程。深入探讨决策制定的认知过程、启发式偏误(Heuristics and Biases)的影响,以及如何通过制度设计和流程优化来提升决策质量。本章特别强调了“规范性分析”(Normative Analysis)、“描述性分析”(Descriptive Analysis)和“指导性分析”(Prescriptive Analysis)之间的关系和应用边界。 2. 概率论与统计推断在决策中的作用: 决策很少在完全确定的条件下进行。本章复习并深化了贝叶斯统计推断的核心思想。重点阐述如何构建和更新先验概率分布,如何利用后验概率信息进行最优行动选择。内容覆盖参数估计的可靠性检验、假设检验的决策含义,以及在信息不对称环境下进行概率评估的方法。 3. 博弈论基础与战略互动: 将决策从单主体扩展到多主体环境。详细介绍非合作博弈(如纳什均衡、混合策略)和合作博弈(如Shapley值、核与稳定集)的基本原理。通过大量产业组织和谈判案例,展示如何运用博弈论工具预测竞争对手的行为,并制定具有前瞻性的竞争策略。 三、定量分析方法论(模型构建与求解) 本书的重点章节集中于将现实问题转化为可计算的模型,并有效地求解这些模型。 1. 线性规划(Linear Programming, LP)及其扩展: 系统介绍LP模型的标准形式、图解法和单纯形法(Simplex Method)的原理。深入剖析对偶理论(Duality Theory)的经济学意义,如影子价格(Shadow Prices)在资源定价和约束敏感度分析中的应用。随后扩展至整数规划(IP)和混合整数规划(MIP),重点关注设施选址、生产调度和人员分配等组合优化问题。 2. 非线性规划与凸优化: 处理目标函数或约束条件中包含非线性项的复杂问题。介绍KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件在约束优化问题中的作用。重点讲解凸优化在金融投资组合优化(如Markowitz模型)和工程设计中的应用,强调凸集和凸函数在保证全局最优解方面的理论优势。 3. 网络流模型与图论应用: 将现实中的连接性问题抽象为图结构。详尽讲解最短路径问题(如Dijkstra、Floyd-Warshall算法)、最大流/最小割定理及其在通信网络、物流配送和工作流管理中的应用。特别关注最小成本流模型,用于解决带有容量和成本约束的资源分配问题。 4. 动态规划与序列决策: 处理具有时间维度和后效性(Decisions today affect future states)的问题。阐述贝尔曼方程(Bellman Equation)的核心思想,并应用动态规划解决库存管理、设备更新和多阶段资源分配问题。 四、不确定性下的决策与风险管理 在信息不完备和未来随机性高的背景下,如何制定稳健的决策方案是本书的另一核心关注点。 1. 决策树与滚动规划: 构建复杂的决策流程图,清晰展示不同行动路径下的结果和概率。重点讲解期望货币价值(EMV)和期望效用值(EUV)的计算方法。引入滚动时间窗规划,用于在信息不断获取的过程中,周期性地调整中期和长期计划,以应对不确定性。 2. 随机规划(Stochastic Programming): 区别于仅使用概率分布的决策树方法,随机规划直接将不确定性纳入模型结构。详细介绍两阶段随机规划(Two-Stage Stochastic Programs)的构建,其中第一阶段决策必须在不确定性完全揭示前做出,第二阶段决策则是在观察到随机结果后进行的纠正行动。 3. 仿真建模与蒙特卡洛方法: 当解析解或精确模型难以构建时,仿真成为检验决策效果的重要工具。本书详细介绍离散事件仿真(DES)的建模技术,包括系统状态定义、事件调度机制。重点讲解蒙特卡洛模拟在风险度量、系统性能评估和复杂模型不确定性传播分析中的应用。 五、前沿交叉领域与实践整合 本书的最后部分将决策科学的方法论与新兴技术领域相结合,展现其实际的拓展能力。 1. 启发式搜索与元启发式算法: 针对NP-hard问题(如大规模旅行商问题、复杂的作业车间调度),介绍实用的近似求解技术。内容涵盖遗传算法(Genetic Algorithms)、模拟退火(Simulated Annealing)和禁忌搜索(Tabu Search)的原理及其在物流路径优化和参数寻优中的应用。 2. 决策支持系统与数据驱动决策: 探讨如何将上述优化模型嵌入到现代信息系统中,形成实时的决策支持平台。讲解数据挖掘结果如何被转化为决策模型的输入参数,以及如何利用机器学习模型的结果作为约束或目标函数的一部分,实现数据驱动的指导性决策。 3. 多目标决策分析(MCDA): 现实决策往往涉及相互冲突的目标(如成本最低、质量最高、风险最小)。本书将介绍层次分析法(AHP)、TOPSIS等方法,用于量化和权衡这些复杂目标,帮助决策者在帕累托前沿上做出权衡取舍的选择。 总结: 《现代决策科学:理论、方法与应用》提供了一套从抽象思维到具体计算的完整工具箱,旨在培养读者识别问题本质、量化复杂性、选择恰当工具并解释模型结果的综合能力,从而在高度不确定和相互依赖的现代商业与工程环境中做出科学、稳健的决策。

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读后感

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用户评价

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这本书《运筹学》真的让我大开眼界,我之前对这种“学”的东西总觉得是高高在上的理论,离实际生活很远,但这本书完全颠覆了我的认知。从第一页开始,作者就用一种非常接地气的方式,把我带进了一个全新的世界。比如,它讲到如何用数学模型来优化一家超市的库存管理,不仅仅是简单地告诉你“多进货”或“少进货”,而是细致地分析了不同商品的销售预测、保质期、存储成本、缺货损失等等一系列复杂因素,然后通过一个模型,告诉你一个最优的进货量和补货时间。我读的时候,脑子里就像在看一部经营大片,想象着自己作为超市经理,如何通过这些方法来减少浪费,提高利润。更让我惊奇的是,书里还讲到了如何用运筹学来规划物流配送路线,优化交通流量,甚至在紧急情况下如何分配救援资源。这些都不是空穴来风,书里引用了大量真实的案例,比如某知名快递公司是如何利用运筹学技术大幅提高配送效率的,某城市是如何利用运筹学模型来缓解交通拥堵的。每当读到一个成功的案例,我都会感到一种莫名的激动,仿佛自己也参与其中,见证了智慧的力量如何解决现实世界中的难题。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的启迪,让我开始用更系统、更科学的眼光去看待我生活中遇到的各种问题,无论是工作上的项目管理,还是生活中的时间分配,似乎都有了新的解决思路。

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《运筹学》这本书的语言风格非常流畅,而且充满了启发性。它不是一本枯燥的教科书,而更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我去探索这个精彩的领域。我尤其欣赏书中对“可靠性工程”的介绍。它讲解了如何通过数学模型来评估和提高产品或系统的可靠性,减少故障发生率。例如,在航空航天领域,如何通过对各种可能出现的故障进行概率分析,来设计出更安全、更可靠的飞机。或者在软件开发中,如何通过对代码的审查和测试,来发现潜在的缺陷,提高软件的稳定性。书中的案例让我认识到,所谓“可靠”,并非偶然,而是通过科学的分析和精心的设计来实现的。这让我对很多平时认为理所当然的事情,有了更深的理解和敬畏。这本书让我不仅学到了具体的运筹学知识,更重要的是,它培养了我一种对细节的关注,以及对事物本质的探究精神。

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《运筹学》这本书的内容非常有条理,逻辑性极强,让我能够一步步地深入理解。我之前对“模拟”这个概念了解不多,总觉得那是游戏里才有的东西。但这本书详细介绍了“离散事件模拟”和“连续模拟”,以及它们在不同领域的应用。比如,在制造企业中,如何通过模拟来优化生产线的布局,提高生产效率,减少设备故障带来的停工损失。或者在医疗领域,如何模拟病人的就诊流程,来优化医院的资源配置,缩短病人的等待时间。我特别被书中一个关于物流仓储优化的案例所吸引。它模拟了一个大型电商仓库的运作,包括货物的入库、存储、拣选、包装和出库等各个环节。通过调整货架的摆放方式、拣货机器人的路径规划、以及订单的分配策略,最终找到了一个能够最大化仓库吞吐量,同时最小化运营成本的解决方案。这种对细节的关注和对效率的追求,让我由衷地感到佩服。这本书不仅仅是理论的堆砌,它更像是一本“思维工具箱”,为我提供了解决各种复杂问题的武器。每当我遇到一个需要优化的问题时,我都会不自觉地想起书中的某个模型或方法,并尝试将其应用到实际中。

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《运筹学》这本书让我领略到了数学和逻辑在解决现实世界问题中的强大力量。我以前总觉得数学是数学,生活是生活,两者之间隔着一道无形的墙。但这本书彻底打破了我的这种观念。它将诸如“线性规划”、“整数规划”、“非线性规划”、“动态规划”等看似高深的数学概念,通过一个个生动形象的案例,变得触手可及。我尤其喜欢书中关于“网络流”的章节,它解释了如何用图论的知识来解决交通运输、通信网络、甚至是电力传输中的效率问题。例如,它展示了如何利用“最大流最小割定理”来优化城市交通网络的流量分配,确保交通畅通无阻。这不仅仅是理论,书中还引用了实际案例,比如某航空公司的航班调度优化,如何利用网络流模型来最大化飞机的利用率,减少延误。读到这些内容,我常常会感到一种恍然大悟的感觉,原来那些我们习以为常的现象,背后都有着如此精妙的数学原理在支撑。这本书不仅提升了我的专业知识,更重要的是,它改变了我看待世界的方式,让我开始用一种更加理性、更加科学的眼光去审视周遭的一切。

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我不得不说,《运筹学》这本书在讲解复杂概念时,展现出了令人赞叹的清晰度和深度。许多书籍在触及“优化”和“决策”这类话题时,很容易陷入抽象的数学推导,让非专业读者望而却步。然而,这本书的作者显然深谙此道,他巧妙地将诸如线性规划、整数规划、动态规划等核心概念,通过生动的案例和直观的图示进行阐释。例如,在解释线性规划时,它并没有一开始就抛出冗长的公式,而是从一个简单的农场主如何决定种植哪些作物才能获得最大收益的问题入手,逐步引出目标函数、约束条件以及可行域的概念。这种循序渐进的方式,让我这个初学者也能轻松理解其中的逻辑。而且,书中对每种方法的适用场景和优劣势都进行了细致的分析,让我明白并非所有问题都能用同一种模型解决,而是需要根据具体情况选择最恰当的方法。它还强调了模型的假设条件,以及在现实应用中可能遇到的挑战,这使得学习过程更加严谨和富有批判性。我尤其喜欢书中关于“灵敏度分析”的章节,它教我如何在模型建立后,去理解输入参数的变化对最终结果的影响,这在动态变化的环境中至关重要。通过这本书,我不仅学会了运筹学的基本工具,更重要的是培养了那种“建模思考”的能力,能够将现实问题抽象化,然后用科学的方法去求解。

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读完《运筹学》,我发现自己看待问题的方式发生了根本性的改变。过去,我习惯于凭经验和直觉做决策,遇到复杂情况时,常常感到力不从心。而这本书,就像给我打开了一扇通往理性决策的大门。它让我意识到,很多看似棘手的问题,其实都可以通过建立模型、分析数据、找出规律来找到最优解。书中对“排队论”的讲解就让我印象深刻。我一直觉得排队是件很烦人的事情,无论是去银行、去餐厅,还是在交通高峰期堵车。这本书通过数学模型,解释了为什么会出现排队,以及如何通过调整服务台数量、改变服务流程等方式来缩短平均等待时间,提高顾客满意度。这不仅仅是理论,它还提供了很多实际应用的例子,比如银行如何通过优化柜员排班来减少客户等待,通信运营商如何通过管理呼叫中心来提升服务效率。这让我不再单纯地抱怨排队,而是开始思考背后的原因,以及可以采取哪些措施来改善。此外,书中对“项目管理”的章节也给了我极大的启发。它教我如何使用网络图、关键路径法等工具来规划和控制项目进度,识别潜在的风险,并提前做好应对措施。这对于我未来管理项目,无疑是宝贵的财富。这本书让我明白,运筹学并非高不可攀的学科,而是实实在在能够解决我们身边问题的工具。

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我必须承认,《运筹学》这本书为我打开了一个全新的视角。在很多时候,我们都可能被表象所迷惑,而这本书则教会我如何深入问题的本质,找到解决之道。它不仅仅是提供方法,更重要的是传授一种思维模式。比如,它在讲解“决策树”时,不仅仅是告诉我们如何构建决策树,更重要的是强调了在不确定环境下如何进行理性的风险评估和最优决策。我曾经在一个项目中遇到过一个棘手的选择题,是关于投入资源开发两个不同方向的产品。当时我感到非常迷茫,不知道该选择哪个。读了这本书后,我尝试着用决策树来分析,考虑了每个方向的市场前景、开发难度、潜在收益以及失败的风险,然后为每个分支分配了相应的概率和收益值。最终,我得出了一个清晰的结论,哪条路径的预期收益更高,也让我更有信心地做出了选择。这种基于数据和概率的决策方式,让我摆脱了以往的犹豫不决,变得更加果断和自信。这本书对“目标规划”的讲解也让我受益匪浅,它让我明白,在多重目标难以同时达成时,如何通过数学方法找到一个相对最优的解决方案。

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这本书《运筹学》给我最大的感受是,它让我看到了一种“科学”解决问题的方法论。在我看来,很多时候我们之所以会陷入困境,并不是因为问题本身有多么不可解决,而是我们缺乏一种系统性的思考方式。这本书正好填补了我的这一空白。它从最基础的“建模”概念开始,就强调了“问题定义”、“数据收集”、“模型选择”、“求解”、“验证”和“应用”这一完整的过程。这就像是在告诉我们,做任何事情,都要有章法,有步骤,不能盲目行动。我尤其对书中关于“库存管理”的讨论记忆犹新。它不仅仅是讨论“订货点”和“订货量”,而是深入分析了不同的库存模型,比如EOQ(经济订货批量)、ROP(再订货点)模型,以及更复杂的MRP(物料需求计划)和JIT(准时制生产)等。书中的案例展示了如何根据商品的生命周期、需求的不确定性以及供应链的特点,来选择最适合的库存策略。这让我意识到,原来看似简单的“备货”背后,蕴含着如此多的学问和科学计算。它让我学会了如何权衡成本和风险,如何在大规模的数据中找到最优的平衡点。

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这本书《运筹学》让我深刻体会到了“优化”的力量,它不仅仅是一个抽象的概念,而是渗透在我们生活方方面面的强大工具。书中有关于“生产计划”的章节,详细介绍了如何利用线性规划和整数规划来解决复杂的生产调度问题。例如,一家工厂如何决定生产哪些产品、生产多少数量、以及如何在有限的设备和人力资源下安排生产顺序,以达到最大的利润或最短的生产周期。书中还引用了一个实际案例,分析了一家汽车制造厂如何通过优化生产计划,大幅提高了生产效率,降低了库存成本。这让我认识到,即使是看似简单的“排生产顺序”这件事,背后也隐藏着巨大的学问。它让我开始反思自己在日常工作和生活中,是否也存在着很多可以被优化的环节,但由于缺乏系统性的思考而错失了提升效率的机会。这本书让我拥有了一种“优化思维”,时刻想着如何将事情做得更好、更有效率。

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《运筹学》这本书的深度和广度都让我印象深刻,它不仅仅局限于理论的讲解,更注重理论在实际中的应用。书中对于“车辆路径问题”(Vehicle Routing Problem, VRP)的深入探讨,让我看到了运筹学在物流和供应链管理中的巨大价值。它不仅解释了VRP的各种变种,比如带时间窗的VRP、容量受限的VRP等等,还介绍了多种求解算法,如遗传算法、蚁群算法等。书中的案例非常贴近实际,例如,它分析了一个配送公司如何利用VRP算法来规划配送路线,从而节省燃油、减少配送时间和降低运营成本。我读到这个案例时,脑海中立刻浮现出日常生活中那些辛勤的快递小哥,以及他们背后那套精密的路线规划系统。这本书让我明白,那些我们看似平常的便利,其实都离不开这些复杂而精密的运筹学技术。而且,书中还触及了“博弈论”的一些基本概念,虽然不是重点,但它提供了一个非常有趣的思考角度,即在涉及多个利益相关者时,如何预测对方的行为并做出最优的策略。

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