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出版者:高等教育

作者:刁在荺　等

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2007-1

价格:31.0

装帧:平装

isbn号码:9787040201987

丛书系列:

图书标签:

• 数学
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• 仿真

运筹帷幄，决胜千里：精妙决策的艺术与实践 这是一本关于如何通过系统性思维和科学方法，将复杂问题转化为清晰行动方案的指南。它并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本充满智慧的工具箱，为读者打开一扇通往更高效、更优决策的大门。本书将带你深入探索如何识别、分析和解决现实世界中面临的各种挑战，无论是企业经营、项目管理，还是个人生活中的规划，都能从中获得启发和实用技巧。 核心理念：从混乱到有序，从直觉到精准 人类在面对复杂情境时，往往依赖直觉和经验。然而，在信息爆炸、变化加速的时代，仅凭直觉已不足以应对挑战。本书的核心在于倡导一种“运筹帷幄”的思维模式——将看似无序、错综复杂的问题，通过科学的分析和严谨的逻辑，提炼出关键要素，构建出可行的解决方案。它强调的不仅仅是“做什么”，更是“如何做得更好”，以及“为什么这样做才最有效”。 主要内容概览： 本书将从多个维度，系统地阐述运筹学的核心概念和应用方法，力求让读者在掌握理论的同时，也能深入理解其在实践中的威力。 问题识别与模型构建： 任何成功的决策都始于对问题的清晰界定。本书将引导读者学习如何敏锐地捕捉和识别问题的本质，区分表面现象与根本原因。更重要的是，它将介绍如何将现实问题转化为数学模型，这是将复杂性量化、分析和优化的关键一步。我们将探讨不同类型的模型，例如线性规划、整数规划、非线性规划等，以及它们各自适用的场景。你会了解到，一个精心构建的模型，能够如同地图一般，清晰地指引我们找到最佳路径。 优化技术的探索与应用： 一旦有了模型，接下来的任务就是寻找最优解。本书将深入浅出地介绍各种强大的优化技术，包括但不限于： 线性规划： 解决资源分配、生产计划等经典问题，学习单纯形法等求解算法。 整数规划： 适用于需要离散决策的问题，如调度、排队等，探讨分支定界法等关键技术。 网络优化： 探索最短路径、最大流、最小生成树等问题，理解网络结构在解决问题中的重要性。 动态规划： 学习如何将复杂问题分解为子问题，通过存储和重用子问题的解来高效求解，例如背包问题、最短路径问题等。 仿真技术： 当现实世界过于复杂，难以建立精确数学模型时，仿真将成为强大的工具。本书将介绍如何通过模拟系统运行，来预测结果、评估策略。 不确定性下的决策： 现实世界充满了不确定性，我们无法预测未来。本书将带领读者认识和应对这种不确定性，学习： 概率论与统计推断： 理解随机变量、概率分布，以及如何从样本数据中推断总体特征，为决策提供统计支持。 决策树与博弈论： 学习在风险和不确定环境下，如何进行多阶段决策，并理解竞争对手可能采取的策略。 排队论： 分析服务系统中的等待现象，优化资源配置，减少客户等待时间，提高服务效率。 应用场景的广泛拓展： 本书并非仅限于理论的探讨，而是强调运筹学在各个领域的广泛应用。我们将通过丰富的案例研究，展示运筹学如何帮助解决： 生产与运营管理： 优化生产流程，制定生产计划，管理库存，提高供应链效率。 市场营销与销售： 制定定价策略，优化广告投放，预测销售趋势。 金融与投资： 构建投资组合，风险管理，优化资产配置。 交通运输与物流： 规划最优路线，优化配送网络，提高运输效率。 医疗健康： 优化医院资源配置，改善患者就医流程，提高医疗服务水平。 人力资源管理： 优化人员排班，评估绩效，进行人才招聘。 本书的价值： 阅读本书，你将获得： 解决复杂问题的能力： 掌握一套系统性的分析工具和方法，能够将模糊的难题转化为可管理的步骤。 更优的决策能力： 能够基于数据和模型，做出更科学、更有效的决策，避免盲目和冲动。 批判性思维的提升： 能够深入理解问题背后的逻辑，评估不同方案的优劣，做出明智的选择。 实践能力的增强： 通过丰富的案例和练习，能够将学到的知识应用于实际工作和生活中。 前瞻性的视野： 培养一种全局观，能够从系统的角度看待问题，预见潜在的风险和机遇。 无论你是希望在职业生涯中更上一层楼的管理者，还是渴望提升个人效率的普通读者，亦或是对科学决策充满好奇的学生，本书都将为你提供宝贵的知识和启示。它将帮助你学会如何“运筹帷幄”，在纷繁复杂的世界中，找到最清晰的路径，实现最佳的结果，最终“决胜千里”。

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坦白说，我买过好几本运筹学的参考书，但很多都流于表面或者过于偏重某一分支，让人读起来总觉得意犹未尽。然而，这本著作的广度和深度都达到了一个令人信服的平衡点。它不仅仅停留在基础的线性规划和整数规划上，更深入地探讨了动态规划、排队论乃至更前沿的启发式搜索算法。让我印象极其深刻的是它对“随机优化”部分的阐述。通常这个领域被处理得非常抽象，但作者这里引入了供应链中断和金融风险管理等现代商业案例，将随机变量的引入变得合情合理。书中对几种不同类型的随机模型（如两阶段随机规划）的比较分析非常到位，清晰地指出了每种模型的适用边界和优缺点。我特别喜欢作者在讨论启发式算法（比如遗传算法和模拟退火）时所采取的批判性视角。他不仅教会了我们如何使用这些工具，更重要的是，教会了我们如何在实际问题中判断何时应该使用它们，以及如何评估它们的求解质量，而不是盲目地将其视为“万能药”。这种成熟、全面的视角，让这本书的价值远超一般的入门教材，更像是一部可以伴随专业人士多年成长的工具手册。

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这本书的文字风格有一种独特的“智者的沉静感”，它不像某些畅销书那样试图用夸张的语言来吸引眼球，而是以一种非常克制、精确且富有哲理的笔调进行叙述。阅读体验是高度沉浸式的，仿佛作者是一位经验极其丰富的工程师，正在对你娓娓道来他毕生所学的精华。其中有一段关于“最优性”的探讨，作者引用了亚里士多德的某些哲学观点来反思数学模型中的“理想化”问题，这让我对“最优”这个概念有了更深层次的思考——最优并非绝对真理，而是对既定目标函数在特定约束集下的最佳近似。这种将硬核的科学与人文的思辨巧妙结合的方式，极大地提升了阅读的趣味性和思想的深度。它不仅仅是在教授方法，更是在培养一种系统的、结构化的思维模式。读完这本书，我感觉自己看待日常决策问题的角度都发生了微妙的变化，不再是凭感觉，而是下意识地开始构建目标函数、识别约束条件。它对思维框架的重塑作用，远超出了单纯的知识传授，这也许是任何一本优秀的教材最终能留给读者的最宝贵财富。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，透露出一种古典而又严谨的气息，让我忍不住想翻开它一探究竟。刚拿到手的时候，我本来以为这是一本晦涩难懂的学术著作，毕竟“运筹学”这个名字听起来就带着点距离感。但是，当我开始阅读第一章的引言时，我立刻被作者的笔触所吸引。他没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是用非常生动的案例——比如如何规划一个高效的城市交通网络，或者一家工厂如何最大化产能同时最小化成本——来引入主题。这种由浅入深的叙述方式，极大地降低了阅读门槛。特别是关于线性规划那一部分，作者竟然能将那些复杂的约束条件和目标函数，用类似“资源分配的艺术”这样的比喻来解释，让我这个原本对数学有些畏惧的人，也能抓到核心思想。书中穿插的小插图和图表制作得也非常精良，不是那种枯燥的几何图形，而是结合实际情境的流程图，让抽象的概念变得具体可感。我尤其欣赏作者在理论介绍后，总会紧接着给出几个现实世界中的应用实例，这让我能立刻理解“我学到的这些知识到底有什么用”，而不是停留在纯粹的公式推导中。这本书的排版也十分舒服，字号大小适中，行间距恰到好处，即便是连续阅读几个小时，眼睛也不会感到疲劳。总的来说，这本书在包装和引导方面做得非常成功，它成功地将一门看似高深的学科，转化为了一场引人入胜的思维探索之旅。

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这本书的结构组织简直是教科书级别的典范，逻辑性强到让人拍案叫绝。它似乎遵循着一个极其严密的内在规律在推进，每一章节的内容都像是为下一章做好了坚实的基础铺垫，绝无半点冗余或跳跃。我注意到作者在处理复杂算法时，采用了“先宏观概述，后细节剖析”的策略。比如，在讲解网络流模型时，他首先用清晰的语言勾勒出这个模型的解决思路和适用范围，让你心里有个底；然后，才逐步深入到最短路径算法和最大流最小割定理的证明过程。更难能可贵的是，在证明环节，作者没有采用那种冷冰冰的、只有数学符号堆砌的语言，而是加入了大量的文字注解，解释每一步推理背后的“为什么”和“这样做的好处”。这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。我常常发现，其他教材在讲到某个定理时，就直接给出结论，让人感觉像是被强行灌输；而这本书则更像是与一位耐心的大师在对话，他会引导你，让你自己‘发现’那个结论。此外，书中的术语表和索引做得极其详尽，当你忘记某个特定概念时，可以迅速定位到相关的页码和上下文，极大地提高了查阅效率。这种对读者体验的细致考量，体现了作者深厚的教学功底和对学科的透彻理解。

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这本书的“实战性”是它最让我惊喜的特质之一。我一直觉得，运筹学是一门必须与计算工具相结合的学科，空有理论而无实践，犹如拥有了一把精美的钥匙却不知道开启哪扇门。这本书在这方面做得极其到位。它没有仅仅停留在理论推导，而是非常贴心地为每一个核心算法章节配备了伪代码，甚至附带了针对主流编程语言的实现思路。虽然它没有提供完整的源代码包，但这种“搭桥引路”的方式反而更具启发性，因为它要求读者必须真正理解算法的每一步才能转化为代码，从而加深了对原理的掌握。我尝试着根据书中的描述，自己用Python实现了一个简单的资源分配模型，整个过程非常顺畅，这极大地增强了我的信心。最让我感到兴奋的是，书中提到了一些关于使用专业求解器（如CPLEX或Gurobi）的接口和技巧，这直接将我的学习与工业界的实际应用连接了起来。对于想要从学术走向工程实践的学生来说，这种前瞻性的指导是无价的。它不仅是教会你如何解题，更是在教你如何“用工具解决问题”。

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明明那么简单的事，干嘛用那么多复杂的符号？到处都是上下标，不讨人喜欢。

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还不错，简单了解了一下数学规划（主要是线性规划）的问题——单纯形算法、对偶单纯形、灵敏度分析等。作为一本应用类的教材，这样的书应该是足够了，课后习题的某些答案存在一些小问题。