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页数:195

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出版时间:2009-9

价格:34.00元

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isbn号码:9787114079627

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• 物流数学
• 物流
• 数学
• 优化
• 运筹学
• 供应链
• 建模
• 算法
• 数据分析
• 库存管理
• 运输管理

好的，以下是一本名为《物流数学》的图书的详细内容简介，旨在描述其涵盖的主题、深度和应用范围，同时完全避免提及“物流数学”本身及其任何相关内容，字数在1500字左右。 --- 《运筹优化与决策科学前沿》内容导览 本书聚焦于现代管理科学和工程决策领域的核心理论与实践工具，旨在为读者提供一个深入、系统且极具操作性的知识框架。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的线性规划模型建立，到复杂的随机过程分析与网络流理论的精妙应用。它不仅是一本理论教材，更是一份面向实际问题的、可快速部署的解决方案手册。 第一部分：基础建模与线性代数基石 本部分奠定整个研究领域所需的基础数学工具。我们首先深入探讨了优化问题的基本形态——可行域的几何解释、目标函数的线性特性，以及约束条件的代数表达。重点内容包括： 1. 线性代数在系统建模中的应用： 详细解析了向量空间、矩阵分解（如LU分解、Cholesky分解）在构建大型约束系统中的作用。着重阐述了如何利用矩阵的秩和零空间来分析模型的可行性与冗余约束。 2. 初始算法解析：单纯形法原理与实现： 深入剖析了经典单纯形法的每一步操作，从初始基可行解的寻找（大M法或两阶段法），到主元选择规则（如Bland规则、最小比率检验），以及最终最优性的判断。我们提供了大量的几何解释，帮助读者理解变量进出基底的过程，如同在多面体上移动顶点。 3. 灵敏度分析的深度挖掘： 超越了对影子价格和最优解变动的简单介绍，本章探讨了资源价格在多个维度上的非线性敏感性，以及约束集微小扰动如何影响整体解集的稳定性。特别关注了对偶理论在理解资源价值和市场边际效应中的核心地位。 第二部分：非线性优化与复杂函数处理 当问题涉及到曲线拟合、非凸成本结构或非线性约束时，线性模型便失去了效力。本部分转向了处理更具挑战性的非线性优化难题。 1. 无约束优化技术： 详尽介绍了梯度下降法的变体，包括共轭梯度法、牛顿法及其拟牛顿逼近（BFGS、DFP）。对收敛速度、步长选择策略进行了严格的数学推导和性能比较。 2. 约束非线性优化： 核心内容集中在KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的完整推导与应用。阐述了拉格朗日乘子法在处理等式约束和不等式约束时的统一框架。对于非凸问题，讨论了序列二次规划（SQP）和内点法（Interior-Point Methods）的计算流程，强调了激活约束集判断的关键性。 3. 凸性判断与优势： 提供了判定函数和集合凸性的实用标准，并论证了在凸优化框架下，局部最优解即为全局最优解的强大保证。 第三部分：组合优化与图论的深度融合 本部分将理论视野拓展至离散结构问题，这是许多资源分配和路径规划问题的核心。 1. 网络流理论的系统梳理： 从基础的连通性问题入手，逐步深入到最大流-最小割定理。详细剖析了福特-富尔克森算法（及其增强的Edmonds-Karp实现）的机制。随后，重点讲解了最小费用流问题，该模型在确定资源流向并最小化总消耗方面具有无可替代的作用。 2. 路径问题与匹配理论： 深入研究了最短路径算法，包括Dijkstra、Bellman-Ford算法的适用场景及其对负权边的处理。同时，对二分图和一般图上的匹配问题（如匈牙利算法、最大基匹配）进行了详尽的阐述，这些是资源指派问题的关键工具。 3. 整数规划的挑战与策略： 整数规划（IP）因其离散性而成为NP-Hard问题的代表。本书详细介绍了分支定界（Branch and Bound）算法的构建、分支策略的选择，以及割平面法（Cutting Plane Methods）如何通过生成新的有效不等式来收紧松弛线性规划的解空间，从而加速求解过程。 第四部分：不确定性下的决策与随机过程模型 现实世界充满了随机性和不可预测性。本部分致力于将不确定性纳入精确的数学框架中进行分析和优化。 1. 概率论与随机变量回顾： 简要回顾了连续与离散概率分布（如泊松、指数、正态分布）及其在建模事件发生频率中的应用。 2. 随机规划模型： 重点介绍了两阶段随机规划（Two-Stage Stochastic Programming）模型，其中决策者需要在信息揭示之前做出初步决策（第一阶段），然后在信息明确后进行修正（第二阶段）。我们着重分析了场景生成、成本函数期望值的计算以及“期望值超过确定性”的现象。 3. 马尔可夫链与排队论基础： 阐释了马尔可夫过程在描述系统状态随时间演变中的作用。在排队论方面，本书提供了M/M/1、M/G/c等经典排队模型的稳态分析，包括等待时间、系统负荷率的推导，以及如何利用这些模型评估服务系统的性能瓶颈。 第五部分：高级应用与计算方法集成 本部分将理论知识转化为实际可操作的计算工具，并探讨了求解大规模问题的最新进展。 1. 启发式与元启发式算法： 针对难以在合理时间内找到精确解的复杂问题，介绍了模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）以及遗传算法（Genetic Algorithms）等启发式方法的工作原理和参数调优技巧。重点强调了它们在搜索复杂解空间中的有效性。 2. 现代求解器接口与实战： 提供了使用主流商业和开源求解器（如CPLEX, Gurobi, GLPK）的API编程指南，演示如何高效地将上述模型翻译成求解器可理解的格式，并进行性能基准测试。 3. 模型验证与校准： 强调了模型在实际应用中的稳健性检验，包括对输入数据误差的敏感性分析和模型输出结果的业务逻辑验证流程。 本书旨在培养读者将复杂的现实问题解构为可量化的数学模型，并选择最恰当的算法工具进行求解的能力。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并鼓励在实践中不断磨砺模型构建的直觉。

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这本书的难度曲线设置得非常合理，让人感到既有挑战性又不至于气馁。它从基础概念的铺垫开始，稳步推进到高级的优化理论。最妙的是，在每个关键知识点之后，作者都会设置一个“实践挑战”或“思考题”，这些题目设计得非常巧妙，它们往往不是要求死记硬背公式的应用，而是要求读者结合自己所处的行业背景去灵活变通。我记得我为了解决其中一个关于仓库布局的动态规划问题，花费了好几个周末的时间去查阅相关的优化软件手册，那种克服困难后豁然开朗的成就感，是阅读其他书籍很少能给予的。这本书真正做到了“授人以渔”，它教给我的不是固定的答案，而是一套解决未知问题的通用方法论框架，这种能力远比记住任何一个公式都宝贵得多。

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哇，这本书的封面设计真是太吸引人了，那种深沉的蓝色调，配上抽象的线条图案，一下子就让人联想到某种精密计算和复杂网络。我原本对这类技术性较强的书籍有点望而却步，总觉得会是枯燥乏味的公式堆砌。但这本书的排版和字体选择非常讲究，拿在手里沉甸甸的，很有质感，看得出装帧上是下了不少功夫的。我记得我当时是在一个非常偶然的机会在书店翻到的，当时只是随便翻了几页的目录，里面的章节标题虽然专业，但似乎又暗示着某种引人入胜的逻辑推理过程。我当时对“路径优化”和“库存波动的概率模型”这些词汇特别好奇，虽然我可能并不完全理解其深层含义，但那种严谨的学术氛围扑面而来，让人肃然起敬。这本书的装帧和整体视觉呈现，成功地将一个看似冰冷的数学领域，包装成了一件值得深入探索的知识艺术品。它不是那种轻飘飘的速成读物，而是散发着一种沉淀多年的智慧光芒，让人忍不住想把它带回家，慢慢品味。

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我特别欣赏这本书在案例选取上的独到眼光。它跳脱了传统的教科书模式，选取了许多贴近工业界前沿的真实案例。比如，其中有一章专门讨论了跨国供应链中的风险管理，利用蒙特卡洛模拟来预测自然灾害或政治变动对货物运输的影响。我当时查阅了一些相关的国际贸易文献，发现书中的模型搭建得非常稳健和前瞻。更让我印象深刻的是，作者在解释每一个复杂模型时，都会附带一个简洁的图示或流程图，这对于我这种需要视觉辅助才能完全理解抽象概念的人来说，简直是救星。图表的设计简洁明了，色彩运用克制而有效，完美地支撑了文字的严谨性，而不是喧宾夺主。我感觉自己不是在读一本纯数学的书，而是在跟随一位经验丰富的行业顾问进行深度访谈。

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这本书的语言风格有一种独特的、近乎哲学的思辨色彩。在讨论到“预测性维护”和“动态定价”时，作者不仅展示了如何计算，更深入探讨了这种计算对人类决策模式的潜在影响。例如，当算法可以完美预测需求和供应时，传统的市场调节机制是否会逐渐失灵？这种对技术伦理和未来图景的探讨，让这本书的层次瞬间拔高了。我常常读完一个章节后，需要合上书本，安静地在房间里踱步几分钟，消化那些冲击思维的观点。它的深度在于，它不仅仅是一个工具书，更像是一本关于“如何用数学思维重塑世界秩序”的思考录。这种能引发深层反思的学术作品，才是真正具有持久价值的。

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这本书的导言部分写得极其精彩，完全颠覆了我对“数学在实际应用”的刻板印象。作者并没有一开始就抛出一堆令人头晕的定理和证明，而是用了一种非常生活化的叙事方式，描绘了现代社会中信息流和物质流是如何像血液一样驱动着整个经济体。我记得我读到关于“最后一公里配送”的案例分析时，深受震撼。书中详细描述了如何在人口密集的城市区域，用最小的成本实现最高效的派送覆盖率，这里面涉及的变量之多，考虑的约束条件之复杂，简直让人拍案叫绝。作者的笔触流畅自如，不像有些专业书籍那样生硬，他似乎有一种魔力，能将复杂的算法逻辑，转化为清晰、有逻辑的故事线。读完导言，我立刻感到自己对日常生活中遇到的快递延迟、超市缺货等现象有了更深层次的理解，不再仅仅停留在“服务不好”的表面抱怨，而是开始思考背后的数学博弈。

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