具体描述
This first-rate text concerns the theory and methodology of systems engineering as they relate to the evaluation of alternative courses of action and associated decision making. Topics include psychological value measurements, classical decision analysis, vector optimization theory, and noninteractive and interactive methods. 1983 edition.
运筹学在现代管理中的应用：理论与实践 图书简介 本书深入探讨了运筹学（Operations Research, OR）在当代复杂决策环境中的核心理论、前沿方法及其在各个行业中的实际应用。本书旨在为读者提供一个全面而严谨的分析框架，用以理解和解决涉及资源优化、流程改进和系统设计中的关键问题。 第一部分：运筹学基础与建模范式 本书的开篇部分着重于奠定坚实的理论基础。我们首先追溯了运筹学的历史发展脉络，阐释了其作为一门交叉学科的本质，即利用数学、统计学和计算机科学的方法来辅助制定最优决策。 第1章：决策科学导论与建模思维 本章详述了决策制定的过程，从问题的识别、目标函数的设定，到约束条件的量化。重点介绍了“建模思维”的建立，即如何将现实世界的模糊情境转化为精确的数学模型。讨论了模型的类型，包括描述性模型、预测性模型和规范性模型。此外，还引入了决策树和敏感性分析的初步概念。 第2章：线性规划的深入解析（Linear Programming, LP） 线性规划是运筹学的基石。本章不仅复习了标准形式、松弛变量和人工变量的引入，还对单纯形法（Simplex Method）的代数和几何解释进行了详尽的剖析。我们详细讨论了对偶理论（Duality Theory），阐释了对偶变量的经济学意义——即影子价格（Shadow Prices）如何指导资源的边际价值评估。针对实际应用中常见的整数限制，本章也引入了混合整数规划（MIP）的概念框架。 第3章：网络流模型及其扩展 网络流是处理连接性、路径和容量问题的强大工具。本章覆盖了从基础的最大流/最小割问题（Max-Flow Min-Cut Theorem）到最小成本流（Minimum Cost Flow）的经典算法。应用方面，重点讲解了最短路径算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）在物流配送和通信网络优化中的应用。此外，还探讨了项目管理中的关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），这些都是网络流理论在时间管理上的直接体现。 第二部分：优化方法的拓展与精深 在掌握了线性规划的框架后，本书转向了更复杂的非线性、动态和随机环境下的优化技术。 第4章：非线性规划（Nonlinear Programming, NLP） 当目标函数或约束条件包含非线性项时，问题复杂度显著增加。本章系统介绍了梯度下降法、牛顿法以及KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件，这是求解无约束和有约束非线性问题的理论基础。特别关注了凸优化（Convex Optimization）的性质，解释了为什么凸问题易于求解，并讨论了二次规划（Quadratic Programming, QP）作为NLP的一个重要子类在金融投资组合优化中的地位。 第5章：动态规划与时序优化 动态规划（Dynamic Programming, DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构特性的序列决策问题的有效方法。本章详细阐述了贝尔曼方程（Bellman Equation）的构建原则。通过经典的背包问题、最短路径变体以及资源分配的例子，清晰展示了如何通过自底向上的迭代过程找到全局最优解。 第6章：随机优化与决策树 现实世界的决策往往伴随着不确定性。本章引入了概率论的工具来处理随机变量。我们详细探讨了两阶段随机规划模型，其中第一阶段决策必须在不确定性完全揭示前做出。此外，还深入分析了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估复杂随机系统性能和验证优化模型稳健性方面的作用。 第三部分：应用导向的现代优化技术 本部分将理论与前沿实践相结合，探讨了在特定管理挑战中运筹学工具的具体部署。 第7章：排队论与服务系统设计 排队论（Queuing Theory）是分析等待和资源利用率的核心。本章从马尔可夫过程出发，详细介绍了M/M/1、M/G/c等基础排队模型，并推导了Little's Law。应用层面，本书指导读者如何利用排队模型来确定最优的服务台数量、预测等待时间，并评估在线客户服务和生产线中的瓶颈。 第8章：库存管理与供应链优化 有效的库存控制是降低成本、满足客户需求的平衡艺术。本章全面覆盖了确定性库存模型（如EOQ模型及其变体）和随机性库存模型（如（s, S）策略）。在供应链方面，讨论了选址问题（Facility Location Problems）的整数规划模型，以及如何通过优化运输路线（Vehicle Routing Problem, VRP）来降低分销成本。 第9章：启发式方法与元启发式算法 当优化问题过于庞大或复杂到无法在合理时间内找到精确解时，启发式和元启发式方法变得至关重要。本章介绍了局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）以及禁忌搜索（Tabu Search）。这些方法被展示为寻找高质量“可行解”的实用工具，尤其适用于NP-hard问题，如复杂的调度和设施布局问题。 第十至十二章：综合案例分析 最后三章通过跨行业、整合多个优化技术（如LP与DP结合）的综合案例，深化读者的理解： 第10章：金融工程中的优化应用 重点分析了基于均值-方差模型的资产组合优化，展示了如何利用二次规划来平衡风险与回报。 第11章：生产调度与作业车间优化 讨论了如何使用混合整数规划（MIP）解决复杂的作业排序和机器分配问题，目标是最小化总完工时间（Makespan）或惩罚成本。 第12章：公共服务与设施的优化布局 探讨了如何运用设施选址模型（如K-median和K-center）来确定医院、消防站的最佳地理位置，以最小化平均响应时间和最大化覆盖范围。 本书的特色在于其理论的严谨性与实践应用的紧密结合，通过大量结构化的例题和行业相关的案例研究，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”，从而成为具备强大分析能力的决策者。
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