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出版者:Prentice Hall

作者:Weiss, Howard J.

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2005-9

价格:$ 114.36

装帧:HRD

isbn号码:9780131735453

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 数学建模
• POM-QM
• Windows
• 优化
• 排队论
• 模拟
• 线性规划
• 决策分析

《运筹帷幄：现代管理决策的智慧之光》 引言：在不确定性中寻找最优解 在当今瞬息万变的商业世界中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。从生产制造到供应链管理，从市场营销到人力资源配置，每一个决策都可能对组织的成败产生深远影响。然而，伴随着信息爆炸和市场波动，纯粹依靠直觉和经验进行决策已不再足够。我们需要更科学、更系统化的方法来分析问题、评估选项、预测结果，并最终做出最优的选择。 《运筹帷幄：现代管理决策的智慧之光》正是这样一本旨在赋能管理者，让他们在复杂环境中游刃有余的指南。它并非一本罗列抽象理论的书籍，而是一套实用的工具和思维模式的集合，帮助读者理解和应用那些能够显著提升决策质量的量化方法。本书聚焦于将那些看似高深莫测的数学模型和统计技术，转化为触手可及的实践工具，让管理者能够自信地应对各种管理难题，挖掘潜在的竞争优势。 核心理念：量化分析，驱动卓越 本书的核心理念在于“量化分析，驱动卓越”。我们坚信，对于大多数管理问题，都存在可以通过数据和模型进行量化分析的维度。通过对这些维度进行深入挖掘和严谨建模，我们可以揭示隐藏在表象之下的规律，量化各种方案的优劣，从而做出更明智、更有效的决策。这不仅仅是理论上的推导，更是对实际操作层面的一套方法论的介绍。 本书将带领读者循序渐进地探索一系列经典的运筹学和管理科学模型，这些模型经过实践的检验，已成为现代企业管理不可或缺的组成部分。我们不会回避其中的数学原理，但更侧重于解释这些原理在实际应用中的意义、操作步骤以及如何解读模型输出的结果。目标是让读者能够理解“为什么”这样操作，以及“如何”将这些方法应用到自己的具体业务场景中。 第一部分：基础构建——洞察问题与数据之美 在深入复杂的模型之前，我们首先需要建立坚实的基础。这一部分将聚焦于如何清晰地界定管理问题，并理解数据在决策过程中的关键作用。 问题识别与建模思维： 任何成功的决策都始于对问题的准确理解。我们将探讨如何将模糊的商业挑战转化为可操作的管理问题，并引入建模的基本思维，即如何抽象现实世界的复杂性，用简化的、可管理的模型来代表它。这包括识别关键变量、明确目标函数以及理解约束条件。 数据驱动的决策： 数据是量化分析的血液。本章将详细阐述数据收集、清洗、整理的重要性，以及如何从海量数据中提取有价值的信息。我们将介绍一些基础的数据分析技术，例如描述性统计，帮助读者理解数据的分布、中心趋势和离散程度，为后续的建模工作打下基础。 量化分析的价值与局限： 认识到量化分析的优势，同时也要理解其局限性。我们将讨论何时量化分析是最佳选择，以及在哪些情况下需要结合定性分析。这有助于读者建立理性而务实的决策观。 第二部分：优化利器——寻找最佳解决方案 本部分将深入探讨一系列核心的优化技术，这些技术能够帮助我们在给定的约束条件下，找到实现目标的最优方案。 线性规划： 作为运筹学中最基础也最强大的工具之一，线性规划将在本书中占据重要地位。我们将详细介绍如何构建线性规划模型，解决资源分配、生产计划、运输问题等经典场景。通过具体的案例分析，读者将学习如何将实际问题转化为线性规划模型，并理解单纯形法等求解算法的原理（但重点在于应用而非算法细节）。我们将重点关注如何解读模型输出，例如最优解、影子价格和对偶变量，以及它们在实际决策中的意义。 整数规划： 在许多实际问题中，变量的取值必须是整数，例如生产多少件产品、派遣多少人手等。本章将介绍整数规划模型，并探讨解决这类问题的特殊方法。我们将通过实例说明，如何将带有整数约束的问题进行建模，并理解何时需要使用整数规划而非线性规划。 网络优化模型： 网络模型在物流、通信、项目管理等领域有着广泛的应用。我们将介绍最短路径问题、最大流量问题、最小生成树问题等，并解释如何利用这些模型来优化网络的效率和成本。例如，如何找到最低成本的运输路线，或者如何规划最有效率的通信线路。 多目标决策： 现实世界中的决策往往涉及多个相互冲突的目标，例如在追求利润最大化的同时，也需要考虑客户满意度和环境保护。本章将介绍多目标决策的基本概念，以及帕累托最优等思想，并探讨如何平衡和权衡不同的目标，找到可接受的折衷方案。 第三部分：决策辅助——应对不确定性与风险 许多管理决策需要在信息不完整或未来结果不确定的情况下做出。本部分将介绍一系列工具，帮助管理者更好地应对不确定性和风险。 决策树与风险分析： 决策树是一种直观的工具，用于分析在不同状态下可能产生的不同结果，并评估各种行动方案的期望收益。我们将学习如何构建决策树，计算期望值，以及如何在不确定性环境下做出理性选择。 仿真技术（Monte Carlo Simulation）： 当问题的复杂性导致无法用解析方法求解时，仿真技术就显得尤为重要。我们将介绍蒙特卡罗模拟的基本原理，以及如何利用它来模拟复杂系统的行为，评估不同决策的风险和不确定性。通过实例，读者将了解如何设计仿真实验，分析仿真结果，并将其应用于业务预测和风险管理。 排队论与服务系统优化： 在服务行业、生产线管理中，排队现象是普遍存在的。本章将介绍排队论的基本模型（如M/M/1模型），帮助读者理解排队系统的关键指标（如平均等待时间、系统平均顾客数），并学会如何通过调整参数来优化服务系统的效率，减少顾客等待，提高顾客满意度。 库存管理模型： 库存是企业运营中的重要组成部分，过高的库存会增加成本，过低的库存则可能导致缺货损失。我们将介绍经典的经济订货批量（EOQ）模型，以及其他一些更复杂的库存管理策略，帮助读者在成本和缺货风险之间找到最佳平衡点。 第四部分：应用实践——各领域决策的量化之道 本书的价值不仅在于理论的介绍，更在于其丰富的实践应用。在这一部分，我们将把前面介绍的各种模型和技术，应用到具体的管理领域，展示它们如何解决现实世界中的挑战。 生产与运营管理： 涵盖生产计划、设备维护、质量控制、流程优化等方面的量化决策。例如，如何利用线性规划优化生产排程，如何应用排队论分析生产线瓶颈，如何通过统计过程控制（SPC）来提升产品质量。 供应链与物流管理： 聚焦于库存决策、运输优化、仓储选址、需求预测等。我们将探讨如何利用网络模型优化物流网络，如何利用库存模型降低库存成本，以及如何通过仿真技术来预测供应链中断的风险。 市场营销与销售： 涉及定价策略、广告投放、销售区域划分、客户细分等。我们将介绍如何利用数据分析和优化模型来制定更有效的营销方案，例如如何进行市场细分，如何优化广告预算分配。 财务与投资决策： 关注项目投资评估、资产组合优化、风险管理等。我们将介绍如何利用量化方法来评估投资项目的可行性，如何构建分散化的投资组合，以及如何进行财务风险的量化分析。 人力资源管理： 探讨人员招聘、排班、绩效评估、培训资源分配等。虽然人力资源的管理往往带有较强的定性因素，但我们也将展示如何利用量化模型来辅助决策，例如如何优化排班计划，如何进行人力资源需求预测。 结论：开启决策智慧的新篇章 《运筹帷幄：现代管理决策的智慧之光》是一本旨在为管理者提供一套强大而实用的决策工具箱的书籍。通过系统地介绍量化分析的方法和模型，本书帮助读者从“凭感觉”走向“凭数据”，从“碰运气”走向“精算赢”。它鼓励读者拥抱科学的管理方法，用逻辑和分析的力量去解决复杂的问题，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。 本书的编写力求深入浅出，理论与实践相结合。我们相信，任何具备基本逻辑思维和学习意愿的管理者，都能够从中获益。无论您是身处高层决策者，还是希望提升自身业务能力的基层管理者，亦或是对管理科学充满好奇的学生，本书都将是您探索和掌握现代管理决策艺术的宝贵向导。 掌握这些量化工具，您将能够更清晰地认识问题，更准确地预测结果，更自信地做出决策。这不仅仅是技术的掌握，更是一种思维方式的转变，一种将复杂世界转化为清晰逻辑，并从中发现最优路径的智慧。让我们一起，通过运筹帷幄，点亮管理决策的智慧之光，开启通往卓越的新篇章。

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