具体描述
《基于Markov链的网络决策分析方法》介绍了一种新的决策方法——基于有限状态齐次Markov链的网络决策分析方法，该方法改进了传统的层次分析／网络分析方法，将决策准则与方案分别处理，用有向图定义决策准则及准则之间的支配关系，通过两两比较量化支配关系，用Markov链的状态转移概率矩阵表达支配关系。新方法强调了支配关系的合成，给出了两种合成模型，定义了决策问题的解，研究了唯一解的存在条件及求解算法。最后一章从应用的角度分析了网络决策分析方法的特点、适用范围及使用技巧，并介绍了两个有代表性的案例。
《基于Markov链的网络决策分析方法》可供高等院校运筹学、系统工程、管理工程等专业高年级本科生和研究生教学使用，也可供管理人员、工程技术工作者决策活动与自学参考。
现代供应链中的需求预测与库存优化策略研究 图书简介 本书聚焦于现代复杂供应链环境下的核心挑战——需求预测的准确性与库存管理的效率。在当前全球化、不确定性增强的市场背景下，企业面临着快速变化的市场需求、波动的供应能力以及日益严格的成本控制要求。传统的、基于历史数据的静态预测和经验驱动的库存策略已难以适应现代商业的动态需求。本书旨在提供一套系统化、理论与实践相结合的决策框架，以应对这些挑战。 全书分为四个主要部分，从基础理论到前沿应用，层层递进，旨在为供应链管理者、运营分析师以及相关领域的科研人员提供深入的洞察和实用的工具。 --- 第一部分：现代供应链环境下的需求不确定性分析 本部分首先剖析了导致需求波动的根本原因，并建立了需求建模的理论基础。我们摒弃了对简单线性模型的过度依赖，转而深入探讨高维、非线性的需求驱动因素。 第一章：供应链的复杂性与需求波动的内生性 本章探讨了现代供应链的结构特征，包括多级分销网络、柔性生产系统以及全球采购网络的相互依赖性。我们将详细分析“牛鞭效应”在不同供应链结构中的表现形式及放大机制。重点讨论了宏观经济指标、消费者行为模式（如社交媒体趋势影响、瞬时偏好转变）如何作为外部干扰因子融入需求函数中。我们引入了随机过程的初步概念，用以描述需求随时间演化的内在随机性。 第二章：多尺度需求数据的特征提取与预处理 高质量的预测依赖于对原始数据的精细处理。本章详细介绍了处理不同粒度（日、周、月）需求数据的方法。内容包括：缺失值填充技术（非简单的均值插补，而是基于上下文的回归或插值）、异常值检测与平滑处理（采用适应性滤波方法而非简单的移动平均）。此外，我们还探讨了如何有效利用外部辅助信息（如促销活动日志、天气数据、竞争对手动态）进行特征工程，为后续的高级建模做准备。 第三章：基于时间序列的经典与现代预测模型 本章系统回顾了经典的统计预测方法，如ARIMA族模型、指数平滑法，并详细分析了它们在处理趋势、季节性和周期性数据时的优势与局限。随后，本书引入了更现代的、能处理非线性关系的预测模型，例如基于状态空间模型的平滑技术，以及初步探讨了机器学习在时间序列预测中的应用潜力，重点关注如何评估和比较不同模型的预测准确性（如MAPE、RMSE、WAPE在不同场景下的适用性）。 --- 第二部分：库存控制理论的深化与扩展 库存是连接需求与供应的缓冲器，其管理直接关系到营运资金效率和客户服务水平。本部分将经典库存模型建立在更现实的运营约束之上。 第四章：确定性与随机性库存模型的回顾与应用场景界定 本章重温了经济订货批量（EOQ）模型及其变体（如考虑订货成本和持有成本的平衡）。关键在于区分这些模型在“确定性需求”和“已知随机需求分布”下的适用边界。我们着重分析了提前期（Lead Time）的变异性对库存策略的影响，并介绍了基于提前期变异的再订货点（ROP）的优化方法。 第五章：服务水平驱动的库存策略设计 在许多行业，维持特定的客户服务水平（Fill Rate或Order Fulfillment Rate）是首要目标。本章深入探讨了如何将目标服务水平转化为精确的安全库存（Safety Stock）水平。我们详细阐述了基于正态分布假设的安全库存计算，并进一步探讨了在需求分布非正态（如泊松分布、负二项分布）或数据稀疏情况下的近似计算方法，强调了选择合适的风险容忍度在库存策略制定中的重要性。 第六章：多级供应链库存的协同优化 企业通常拥有多个库存点（如中央仓库、区域配送中心、门店）。本章将焦点从单一点位扩展到整个网络。我们分析了集中化库存与分散化库存的权衡，并介绍了集中（Centralized）与分散（Decentralized）库存策略下的优化目标函数构建。特别地，我们引入了面向多级系统的同步计划与控制（SCP）框架的基本概念，用以协调不同层级的订货和补货决策。 --- 第三部分：面向动态环境的库存决策模型构建 当需求和供应的参数不再是固定常数时，库存决策必须具备实时响应和适应能力。本部分侧重于构建能有效处理不确定性和动态变化的决策模型。 第七章：库存与定价策略的联合优化 库存水平和产品价格相互影响。高库存可能促使降价清仓，而价格变动又会即时影响短期需求。本章探讨了将需求预测模型嵌入到动态定价模型中，以实现库存周转率最大化和利润最大化的联合优化框架。我们分析了在不同生命周期阶段（导入期、成长期、成熟期、衰退期）下，库存水平对最优定价决策的约束作用。 第八章：库存系统中的补货策略的适应性调整 本书探讨了如何设计能够根据环境变化（例如，供应链中断风险增加、需求突然激增）而自动调整参数（如安全裕度、再订货周期）的自适应补货规则。我们引入了基于控制论的反馈机制，用于实时监控预测误差和库存水平，并根据预设的性能指标动态调整库存控制参数。 第九章：供应链风险评估与库存缓冲的量化 在现代供应链中，风险不再是边缘因素，而是核心考量。本章侧重于如何量化供应链中断的潜在影响（例如，关键供应商延迟或自然灾害）。通过情景分析（Scenario Analysis）和敏感性分析，我们可以为不同级别的供应链风险设定相应的、额外的库存缓冲。这部分内容强调了风险成本与持有成本之间的平衡艺术。 --- 第四部分：技术赋能下的决策实践与工具应用 本部分将理论模型转化为可操作的实践方案，并展望了新兴技术在优化库存决策中的角色。 第十章：库存绩效的衡量与管理仪表板构建 有效的库存管理需要清晰的绩效指标体系。本章详细介绍了关键绩效指标（KPIs）的选择和计算方法，包括库存周转率、服务水平达成率、缺货成本、以及库存持有成本的准确核算。此外，我们还讨论了如何设计直观的库存管理仪表板，以便决策者能够快速识别瓶颈和改进机会。 第十一章：仿真建模在复杂库存决策中的应用 对于那些难以用解析方法求解的复杂库存网络，仿真技术提供了强大的替代方案。本章指导读者如何构建离散事件仿真模型（Discrete Event Simulation, DES）来模拟多级库存系统的日常运作。通过仿真，我们可以测试不同的补货策略、提前期波动对最终库存水平和服务水平的综合影响，而无需在实际运营中承担风险。 第十二章：大数据与机器学习在库存优化中的前沿探索 本书的最后一部分展望了未来。我们讨论了如何利用深度学习模型（如RNN、LSTM）来捕捉比传统模型更复杂的、长期的需求依赖关系，从而提高预测的精度。同时，我们也探讨了强化学习（Reinforcement Learning）在动态库存控制中的潜力，即让智能体通过与环境的交互来学习最优的、无需预设参数的补货/订货策略。这部分内容强调了技术采纳的前提是清晰的业务理解和稳健的数据基础。 --- 本书特点： 本书的叙事逻辑旨在从“理解问题”到“建立模型”再到“优化决策”的完整闭环。它不满足于罗列公式，而是强调在具体的业务场景下，如何选择、调整和应用这些工具，最终目标是帮助企业在不牺牲客户满意度的前提下，实现库存投资回报率的最大化。本书适合于有一定运筹学或统计学基础，并希望将其应用于实际供应链管理中的专业人士阅读。
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