Introduction to Management Science (10th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Bernard W. Taylor

出品人:

页数:840

译者:

出版时间:2009-03-05

价格:USD 198.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136064367

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Management
• Management Science
• Operations Research
• Quantitative Analysis
• Decision Making
• Business Analytics
• Optimization
• Modeling
• Problem Solving
• Statistics
• Linear Programming

运筹学导论：决策科学与现代管理 作者： [此处可填入不同的知名学者姓名，例如：Robert C. Burlinson, David R. Ford] 版本： 第十二版 出版社： [此处可填入知名学术出版社名称，例如：Prentice Hall, McGraw-Hill Education] --- 内容概要 《运筹学导论：决策科学与现代管理》是为商科、工程学以及定量分析领域学生精心设计的前沿教材。本书致力于提供一个全面、深入且高度实用的运筹学（Operations Research, OR）基础框架，帮助读者掌握利用数学模型解决复杂现实问题的核心技能。本书不仅涵盖了经典运筹学的所有关键组成部分，更融入了最新的管理科学发展趋势和计算工具应用，旨在培养读者从“数据驱动”向“决策优化”转型的能力。 本版在继承前几版严谨的理论基础之上，特别加强了模型构建的直觉理解和实际案例的贴合度。我们深知，高效的决策者不仅需要知道“如何求解”，更需要理解“为什么这样建模”。因此，每一章节都紧密围绕一个核心的商业或工程挑战展开，引导学生逐步建立、求解并解释优化模型。 核心主题与结构安排 本书结构清晰，从基础概念逐步过渡到高级建模技术，共分为五大部分： 第一部分：决策科学基础与线性规划入门 本部分为构建后续所有模型奠定坚实基础。 第 1 章：决策科学与优化思维 本章首先界定了运筹学在现代企业管理中的角色，强调其作为跨学科工具的本质。我们探讨了决策制定的结构化过程，从问题识别、模型构建、求解、敏感性分析到最终的实施。通过引入模型分类法（描述性、预测性、规范性模型），为读者建立全局视野。 第 2 章：线性规划 (LP) 模型基础 线性规划是运筹学的基石。本章详细介绍了线性规划问题的标准形式、构建要素（目标函数、决策变量、约束条件）。我们采用大量的资源分配和产品混合的经典案例，确保读者能够熟练地将业务语言转化为精确的数学表达式。 第 3 章：线性规划求解：图形法与单纯形法 本章深入浅出地讲解了求解线性规划问题的两种主要方法。图形法用于二维问题，帮助建立对可行域、最优解和对偶性的直观理解。随后，本书详尽地介绍了单纯形法（Simplex Method） 的工作原理，包括迭代步骤、基变量和非基变量的转换，以及如何识别无界解和无可行解的情况。 第二部分：对偶理论与高级线性规划技术 理解对偶性是提升决策洞察力的关键。 第 4 章：对偶理论与敏感性分析 本章是本书的理论核心之一。我们详细推导了原问题与对偶问题的关系，解释了对偶变量的经济学意义（如影子价格）。重点关注敏感性分析，指导读者理解当资源限制或单位贡献发生微小变化时，最优解如何响应，这对于预算制定和定价策略至关重要。 第 5 章：高级线性规划模型 本章扩展了线性规划的应用范围，涵盖了： 网络流模型：最小成本流、最大流问题，应用于物流配送和通信网络优化。 整数规划 (IP) 与混合整数规划 (MIP)：讨论了必须做出离散决策（如“是/否”决策）的场景，例如工厂选址、设施布局等。我们引入了割平面法（Cutting Plane） 和分支定界法（Branch and Bound） 的基本概念。 第三部分：网络优化与动态规划 本部分专注于解决具有拓扑结构的问题，是物流、供应链和项目管理的核心工具。 第 6 章：网络流模型进阶 本章深入探讨了最短路径问题（Dijkstra 算法与 Bellman-Ford 算法），最小生成树（Prim 与 Kruskal 算法），以及最大流/最小割定理在实际中的应用，特别是在系统可靠性分析中的作用。 第 7 章：项目管理与时间优化 重点介绍关键路径法 (CPM) 和计划评审技术 (PERT)。本书强调如何使用网络图来确定项目工期，识别关键路径，并进行资源平滑处理，确保项目按时交付。 第 8 章：动态规划 (Dynamic Programming) 动态规划用于解决具有最优子结构和重叠子问题的决策序列问题。本章通过货运装载、资源分配等例子，阐述了贝尔曼方程的构建和自底向上的求解策略，培养读者在多阶段决策中的全局优化思维。 第四部分：库存管理与排队论 本部分关注运营管理中不可或缺的两个方面：如何最经济地管理存货，以及如何有效处理随机到达的服务需求。 第 9 章：确定性库存模型 详细分析经济订货批量 (EOQ) 模型及其变体，包括考虑缺货成本和批量折扣的场景。本章还介绍了物料需求计划 (MRP) 的基本原理。 第 10 章：随机库存模型 引入概率论的概念，分析连续审查和定期审查系统下的最优订货点和安全库存计算。重点讲解如何使用服务水平作为关键绩效指标来平衡持有成本与缺货风险。 第 11 章：排队论基础 (Queuing Theory) 排队论是分析服务系统性能的关键。本章介绍了基本的排队系统符号（Kendall 符号，如 M/M/1, M/G/c），并推导了关键性能指标，如平均等待时间、系统忙率和设备利用率。本章特别强调等待成本与服务成本之间的权衡。 第五部分：仿真、决策分析与前沿应用 最后一部分将理论工具与不确定性分析相结合，并展望了OR的前沿发展。 第 12 章：决策分析与风险 本章处理不确定性下的决策制定。内容包括：决策树分析（用于序列决策），极大极小准则、极大极大准则和最小后悔值准则。引入期望货币价值 (EMV) 和期望效用理论作为理性决策的基础。 第 13 章：系统仿真 (Simulation) 对于那些数学模型难以建立或求解的复杂系统，仿真提供了一种替代方案。本章重点介绍离散事件仿真的基本原理，指导读者如何使用仿真软件（如 Arena 或专业工具）来建模和分析等待时间、资源利用率等动态性能指标。 第 14 章：非线性规划与启发式方法 简要介绍当目标函数或约束条件是非线性时（如规模不经济、二次成本函数），问题求解的挑战。此外，本书简要介绍了启发式算法和元启发式算法（如遗传算法的原理），以应对大规模优化问题的求解瓶颈。 本版特色与教学优势 1. 软件集成与实践导向： 每章均提供详细的Excel Solver操作指南，并提供针对主流优化软件（如 Gurobi 或 CPLEX）的接口说明，确保学生能够立即将所学知识应用于实际软件环境中。 2. “为什么”先于“如何”： 强调模型背后的商业逻辑和决策背景。在介绍数学公式之前，会先用一个详尽的商业案例引出建模的必要性。 3. 丰富的案例研究： 涵盖了供应链优化、医疗资源调度、金融投资组合选择、生产调度等多个领域的真实案例，案例数据清晰、可操作性强。 4. 自测与回顾： 每章末尾提供“关键概念回顾”和分级练习题（从概念性到计算密集型），以帮助巩固学习效果。 5. 最新的计算方法： 相比旧版，本版对大规模整数规划的求解器技术进行了更新，并增加了对现代算法（如内点法）的理论概述。 通过学习本书，读者将不仅仅掌握一套数学工具，更将培养出一种系统化、量化和优化的思维模式，这在当今任何需要复杂决策支持的职业领域都将是宝贵的财富。

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