Operations Research and Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ablex Publishing Corporation

作者:C. W. Holsapple

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:1994-12

价格:USD 19.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781567500363

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 人工智能
• 优化
• 机器学习
• 算法
• 建模
• 数据分析
• 决策科学
• 工业工程
• 计算智能

《运筹学与人工智能》 《运筹学与人工智能》是一部深度融合了现代管理科学与前沿人工智能技术的学术专著。本书旨在为读者全面解析如何运用计算智能、机器学习、数据挖掘等人工智能的核心方法，来革新和优化传统的运筹学模型与决策过程。 本书并非仅是对这两个学科的简单叠加，而是着力于探索它们之间深刻的内在联系与互补性。在当前信息爆炸、环境日益复杂的商业和社会背景下，传统的运筹学方法在处理大规模、高维度、不确定性强的实际问题时，往往面临计算复杂度高、模型鲁棒性不足等挑战。《运筹学与人工智能》正是在这样的背景下应运而生，它系统地介绍了如何利用人工智能的技术优势，为运筹学问题提供更高效、更智能的解决方案。 核心内容概述： 本书共分为八个主要章节，每个章节都紧密围绕“运筹学问题”与“人工智能方法”的结合展开： 第一章：现代运筹学面临的挑战与人工智能的机遇 本章首先回顾了运筹学在生产、物流、金融、医疗等多个领域取得的辉煌成就，并深入剖析了在数据驱动和智能时代，传统运筹学模型在效率、适应性和智能化程度方面的局限性。接着，本章详细阐述了人工智能，特别是机器学习、深度学习、神经网络、进化计算等技术，如何为解决这些挑战提供新的视角和强大工具，奠定了全书的研究基础。 第二章：机器学习在优化问题中的应用 本章聚焦于如何利用监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习技术来增强运筹学问题的求解能力。例如，如何利用回归模型预测需求，如何利用分类模型识别关键参数，以及如何利用强化学习优化动态决策过程。书中将结合实际案例，如库存优化、路径规划等，展示机器学习模型如何替代或补充传统优化算法，从而实现更优的预测和决策。 第三章：深度学习与复杂优化模型的构建 本章深入探讨了深度学习在处理高度非线性、高维度以及具有复杂结构的数据方面的优势。将详细介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及图神经网络（GNN）等模型，如何在复杂的优化问题中进行特征提取、模式识别和预测。例如，在供应链网络设计中，如何利用GNN来捕捉网络间的复杂关系；在资源调度中，如何利用深度学习来预测任务的执行时间。 第四章：智能搜索与进化计算在全局优化中的角色 对于许多NP-hard的运筹学问题，全局最优解的寻找是核心挑战。本章详细介绍了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等进化计算和群体智能算法。本书将演示如何将这些算法与机器学习方法相结合，以提高搜索效率和解的质量。例如，在生产调度中，如何利用遗传算法结合神经网络来生成更优的调度方案。 第五章：智能数据分析与预测在运筹学模型中的集成 高质量的数据是所有智能决策的基础。本章重点阐述了数据预处理、特征工程、异常检测等数据挖掘技术在运筹学应用中的重要性。同时，将介绍时间序列分析、贝叶斯模型等统计学习方法，如何用于精确预测关键变量（如需求、价格、交货时间），从而为优化模型提供更可靠的输入。 第六章：强化学习在序列决策与动态规划中的突破 在许多运筹学场景中，决策是在一系列动态变化的状态下进行的。本章将深入介绍强化学习的原理，包括Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic等方法，以及它们如何应用于需要序贯决策的问题，例如动态定价、库存控制、动态资源分配等。书中将展示强化学习如何在不确定环境中学习最优策略，克服传统动态规划的“维度灾难”。 第七章：应用案例研究：智慧物流与供应链优化 本章将通过一个贯穿全书的综合性案例——智慧物流与供应链优化，来具体展示运筹学与人工智能的融合。从需求预测、仓储选址、车辆路径规划、库存管理到整体供应链协同，本书将展示如何运用机器学习进行需求预测，深度学习优化仓储布局，强化学习实现动态路径规划，以及进化计算优化资源分配等。 第八章：面向未来的挑战与展望 最后一章将探讨运筹学与人工智能交叉领域的前沿研究方向，如可解释AI在运筹学中的应用、多智能体系统在协同优化中的作用、联邦学习在分布式优化中的潜力等。同时，也将讨论在实际部署过程中可能遇到的挑战，以及未来研究的可能发展趋势，为读者提供更广阔的视野。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述了相关的理论基础，更结合了大量实际应用案例，帮助读者理解如何将抽象的算法应用于解决真实的商业和工业问题。 方法论的创新： 重点在于展示如何利用人工智能方法提升传统运筹学的效率和智能化水平，而不是简单介绍两种学科。 前沿性与系统性： 涵盖了当前运筹学与人工智能交叉领域最前沿的研究成果和应用方向，为读者提供了一个系统性的学习框架。 易读性与可操作性： 尽管内容深刻，本书在叙述上力求清晰易懂，并提供了实践指导，便于读者学习和应用。 《运筹学与人工智能》是一本为对优化决策、数据科学、人工智能及其交叉应用感兴趣的研究人员、工程师、管理者以及高年级本科生和研究生量身打造的读物。阅读本书，将帮助您构建一套更强大、更智能的决策工具箱，从而在复杂多变的商业环境中取得竞争优势。

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