物流运筹学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈立，黄立君 编

图书标签:

• 物流
• 运筹学
• 供应链
• 优化
• 建模
• 算法
• 运输
• 库存
• 网络
• 决策

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568201148

版次：2

商品编码：11668642

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：285000

正文语种：中文

内容简介

　　《物流运筹学（第2版）》根据高等院校物流管理专业的教学要求及特点编写而成，全书内容包括：物流运筹学导论、物流预测、物流线性规划、物流运输路径规划、物流动态规划、物流库存管理、物流设施选址规划、物流决策、优化软件及应用9个章节。
　　《物流运筹学（第2版）》内容深入浅出，结合实际，突出应用型高等教育的特点，不仅适于用作高等院校物流管理专业和相关专业的教材，也可作为物流从业人员的参考书及物流工程技术和管理人员培训用参考书。

内页插图

目录

第1章 物流运筹学导论
1.1 物流及其概念
1.2 运筹学概述
1.3 运筹学与物流

第2章 物流预测
2.1 物流预测的概念与程序
2.2 定性预测法
2.3 时间序列预测法
2.4 平均数预测法与移动平均预测法
2.5 指数平滑预测法
2.6 回归分析预测方法

第3章 物流线性规划
3.1 线性规划及单纯形法
3.2 线性规划问题的解
3.3 运输问题
3.4 整数规划
3.5 指派问题

第4章 物流运输路径规划
4.1 图与网络的基本概念
4.2 最短路径问题
4.3 运输流量问题
4.4 单回路运输路线问题
4.5 多回路运输路线

第5章 物流动态规划
5.1 动态规划
5.2 动态规划数学模型的建立
5.3 动态规划应用举例

第6章 物流库存管理
6.1 库存管理的基本概念
6.2 瞬时进货模型
6.3 逐渐进货模型
6.4 随机库存模型

第7章 物流设施选址规划
7.1 物流设施选址概述
7.2 单一物流设施连续点选址模型
7.3 多物流设施连续点选址模型
7.4 离散型物流设施选址模型
7.5 定性与定量相结合的选址方法

第8章 物流决策
8.1 决策的基本概念
8.2 不确定型决策
8.3 风险型决策
8.4 效用决策
8.5 多目标决策

第9章 优化软件及应用
9.1 Excel及使用
9.2 LINDO/LINGO及使用
参考文献

前言/序言

《供应链中的数学模型与优化方法》 图书简介 在当今高度互联且竞争激烈的全球经济中，高效的供应链管理已成为企业生存和发展的生命线。从原材料的采购、生产制造，到产品的配送和最终交付，每一个环节都蕴含着复杂的决策过程和潜在的优化空间。《供应链中的数学模型与优化方法》一书，旨在为读者构建一个坚实的理论基础和实用的分析工具，以系统性、科学性的方法应对供应链中的各种挑战。本书并非一本仅限于理论探讨的著作，而是聚焦于如何运用数学模型和优化技术，将抽象的供应链流程转化为可量化的决策问题，并从中寻求最优解，从而提升效率、降低成本、增强韧性，并最终赢得市场竞争优势。 本书内容涵盖了供应链管理中核心的数理分析方法，从基础的数学概念入手，逐步深入到复杂的优化模型和求解算法。读者将学习到如何将实际的供应链问题抽象为数学语言，如何构建不同类型的数学模型来描述和分析这些问题，以及如何运用各种优化技术来求解这些模型，从而为实际决策提供科学依据。 第一部分：供应链的数学基础与建模 本部分为读者打下坚实的数学和建模基础，为后续的深入分析做好准备。 数学基础回顾与供应链应用： 这一章节将梳理和回顾与供应链优化密切相关的数学概念，包括集合论、图论、线性代数、概率论和统计学等。我们将重点阐述这些数学工具在供应链场景下的具体应用，例如，如何用图论表示物流网络，如何用矩阵表示库存水平，以及如何用概率统计描述需求波动等。强调数学语言作为描述和分析复杂系统（如供应链）的强大工具，理解其基本原理是进行量化分析的前提。 供应链建模的核心思想与方法： 深入探讨供应链建模的哲学和实践。我们将介绍不同层次的建模方法，包括概念模型、逻辑模型和数学模型。重点在于如何将实际的供应链决策问题，如选址、运输、库存、生产计划等，进行有效的抽象和简化，提炼出关键变量、参数和约束条件，并最终转化为可以求解的数学表达式。我们将讨论模型的精度与复杂性之间的权衡，以及如何根据问题的特点选择最合适的建模范式。 确定性与不确定性建模： 区分并详细介绍在供应链分析中至关重要的确定性建模和不确定性建模。 确定性模型： 当供应链中的参数（如需求、成本、交货时间）在决策时刻是已知且固定的情况下，我们可以采用确定性模型。这类模型易于理解和求解，是许多基础优化问题的出发点。我们将涵盖常见的确定性模型，如最短路径模型、最大流模型、最小成本流模型等，并介绍它们在网络设计、运输路径规划等方面的应用。 不确定性模型： 现实世界的供应链充满着各种不确定性，如市场需求的波动、供应商的可靠性、自然灾害等。忽略这些不确定性可能导致决策的次优甚至失败。本章将介绍如何将不确定性引入模型，如使用随机变量、场景分析、模糊数等。我们将初步接触到随机规划、鲁棒优化等处理不确定性问题的模型框架，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二部分：基础优化模型与算法 本部分将聚焦于供应链管理中应用广泛的基础优化模型和求解算法。 线性规划（LP）及其在供应链中的应用： 线性规划是优化领域最基础也是最重要的模型之一。本章将系统讲解线性规划的标准形式、图解法、单纯形法等求解方法，并重点介绍其在供应链中的实际应用，例如： 生产计划与调度： 如何利用线性规划确定最优的生产批次、生产顺序，以最小化生产成本、最大化产出。 资源分配： 如何在有限的资源（如劳动力、设备、原材料）下，进行最优的资源分配，满足生产和销售需求。 运输与分配问题： 经典的应用，如如何以最低成本将产品从工厂运往各地仓库，或从仓库运往零售点。 设施选址问题： 如何选择最佳的仓库或生产设施位置，以最小化总的运营和运输成本。 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 当决策变量必须取整数时，我们就需要用到整数规划。本章将介绍纯整数规划、0-1整数规划以及混合整数规划，并讲解其求解的难点和常用的分支定界法、割平面法等算法。我们将重点展示IP/MIP在供应链中解决具有离散特性的问题： 设施选址与容量决策： 决定是否建设某个设施，以及建设多大的容量，这些决策往往是离散的。 车辆路径问题（VRP）： 如何规划一系列车辆的行驶路线，以访问一组客户点，并满足车辆容量和时间窗等约束，这是经典的NP-hard问题，通常需要用IP/MIP来建模。 装箱问题： 如何将物品装入有限数量的箱子中，以最小化使用的箱子数量，在物流包装和仓储管理中非常常见。 多期生产与库存计划： 涉及生产决策、库存决策以及不同时间段之间的衔接，往往包含离散的决策点。 网络优化模型： 供应链本质上是一个复杂的网络。本章将深入探讨各类网络优化模型及其算法，包括： 最短路径问题： 在物流网络中寻找从起点到终点的最短（或成本最低）路径，应用于货物运输、信息传递等。 最大流问题： 在网络中找到从源点到汇点的最大流量，可以用来分析网络的吞吐能力，或在资源分配场景下使用。 最小成本流问题： 在满足流量需求的同时，最小化网络中的总成本，是解决许多分销和调度问题的基础。 汇集点选址问题（Facility Location Problem）： 经典的网络设计问题，在分散的客户点和潜在的供应点之间，选择最佳的汇集点（如仓库）来服务客户。 第三部分：进阶优化模型与应用 本部分将进一步拓展优化模型的应用范围，处理更复杂和动态的供应链问题。 非线性规划（NLP）： 当目标函数或约束条件中包含非线性关系时，需要用到非线性规划。本章将介绍非线性规划的特点、求解的挑战（如局部最优解问题），以及一些典型的应用场景，例如： 需求预测模型中的参数优化： 许多需求预测模型（如指数平滑、ARIMA）的参数需要通过非线性优化来求解，以最小化预测误差。 定价策略优化： 在某些市场环境下，价格与需求之间存在非线性关系，需要用NLP来确定最优定价。 生产工艺优化： 某些生产过程中的效率或成本与操作参数之间存在复杂的非线性关系。 多目标优化： 现实中的供应链决策往往需要同时考虑多个相互冲突的目标，例如，在降低成本的同时提高服务水平，或者在减少库存的同时避免缺货。本章将介绍多目标优化的概念，如Pareto最优解，并介绍处理多目标问题的技术，如加权求和法、ε-约束法等。我们将探讨如何在供应链中进行多目标决策，如在成本、交货期、质量和客户满意度之间找到平衡。 库存管理模型： 库存是供应链中的一个关键环节，管理不当会导致成本积压或销售损失。本章将深入探讨各种经典的库存管理模型，从确定性模型到随机性模型： EOQ（Economic Order Quantity）模型： 经典的确定性库存模型，用于计算经济订货批量。 再订货点模型（Reorder Point Model）： 确定何时以及订购多少数量的库存。 定期审查模型（Periodic Review Model）： 在固定时间间隔内进行库存审查。 安全库存与服务水平： 如何计算安全库存以应对需求波动，以及如何设定合理的服务水平。 多级库存优化： 考虑整个供应链网络中的库存分配和管理。 排队论模型与服务系统优化： 供应链中的许多环节可以看作是服务系统，例如，仓库的装卸区、配送中心的包裹处理线、客户的呼叫中心等。本章将介绍排队论的基本原理，如M/M/1、M/M/c等模型，以及Little法则等，并讲解如何应用这些模型来分析和优化服务系统的性能，如减少等待时间、提高服务能力、优化资源配置。 第四部分：不确定性下的供应链优化 本部分将聚焦于处理供应链中普遍存在的不确定性问题，构建更具鲁棒性和适应性的决策框架。 随机规划（Stochastic Programming）： 针对未来需求、价格、交货时间等不确定性参数，构建能够最大化期望收益或最小化期望损失的决策模型。本章将介绍两阶段随机规划、多阶段随机规划等模型框架，并讨论其在生产计划、库存策略、网络设计等方面的应用。 鲁棒优化（Robust Optimization）： 旨在寻找在最坏情况下依然能表现良好的决策方案，即使参数存在较大的不确定性。本章将介绍鲁棒优化的基本思想，如不确定集的概念，并探讨其在面临参数波动时的决策稳健性。我们将看到鲁棒优化如何帮助企业应对供应链中断、需求剧烈波动等挑战。 仿真技术在供应链分析中的应用： 仿真是一种强大的工具，可以用来模拟复杂的供应链系统，并在不确定性环境下评估不同决策方案的性能。本章将介绍离散事件仿真、系统动力学仿真等技术，并展示如何利用仿真来验证优化模型的有效性，评估风险，以及进行“what-if”分析，从而更好地理解供应链的行为模式。 第五部分：供应链中的高级专题与实践 本部分将探讨一些更具前瞻性和实践性的供应链优化主题。 供应链网络设计与优化： 涵盖从宏观层面设计和优化整个供应链网络，包括工厂、仓库、配送中心的选址、数量、容量以及它们之间的连接关系。我们将介绍综合考虑成本、服务水平、风险等多种因素的复杂建模与求解方法。 逆向物流与回收系统优化： 随着可持续发展理念的普及，逆向物流（如产品退货、维修、回收）的优化变得越来越重要。本章将探讨逆向物流网络的结构、收集、分拣、处理等环节的建模与优化，以及如何构建高效的回收系统。 供应链协同与信息共享的优化： 协同是提升供应链整体绩效的关键。本章将探讨如何在参与方之间进行信息共享、风险共担、利润分享，以及如何通过优化技术促进供应链的协同决策，以提升响应速度和整体效率。 大数据与人工智能在供应链优化中的融合： 结合大数据分析和人工智能（如机器学习、深度学习）技术，为供应链优化带来新的机遇。本章将介绍如何利用大数据挖掘潜在的优化机会，如何利用机器学习进行更精确的需求预测和风险评估，以及如何将AI与传统优化模型相结合，实现更智能化的决策。 结论与展望 《供应链中的数学模型与优化方法》一书，将通过清晰的理论阐述、丰富的案例分析和实用的模型介绍，帮助读者掌握运用数学工具和优化技术解决复杂供应链问题的能力。本书的读者群不仅包括对供应链管理感兴趣的本科生和研究生，更涵盖了企业中的运营经理、供应链分析师、物流工程师等实践者。通过学习本书，读者将能够更深刻地理解供应链的运行机制，更有效地识别和量化潜在的优化机会，并最终为企业创造更大的价值。本书旨在成为读者在供应链优化领域的一本得力助手，引导他们走向更智能、更高效、更具韧性的供应链未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在探索一座古老而又充满活力的宝藏。它承载着物流运筹学几十年的发展积淀，同时也展现出其在应对新时代挑战时的创新活力。我对书中关于网络优化和布局决策的内容特别着迷。它不仅仅是简单地分析现有网络，而是着眼于如何设计和优化未来的物流网络。从选址策略、配送中心的规模和数量，到运输线路的规划，书中都给出了系统性的分析方法。我记得其中一个章节，详细介绍了如何利用数学规划模型来解决设施选址问题，考虑了运输成本、固定成本、客户服务水平等多种因素，来确定最佳的设施布局。这个章节的深入讲解，让我对物流网络规划的复杂性和重要性有了更深刻的认识。而且，书中还探讨了动态网络优化的问题，也就是说，在市场需求和运营环境不断变化的情况下，如何对物流网络进行实时的调整和优化，这一点对于应对快速变化的市场非常有价值。我还在书中看到了关于风险管理和应急响应的内容，这让我觉得这本书非常全面。它不仅关注如何提高效率，也关注如何应对突发事件，确保物流系统的韧性。这一点在当今不确定的世界环境中尤为重要。这本书的另一个亮点在于，它对新技术在物流运筹学中的应用进行了深入的探讨。例如，书中提到了大数据分析、物联网、人工智能等技术如何被应用于优化决策，这让我看到了物流运筹学未来的发展方向。总的来说，这本书既有深厚的理论根基，又不乏对前沿技术的关注，它为我提供了一个全面而深入的视角来理解物流运筹学，让我对接下来的学习和研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它极强的实用性和指导性。作者在理论讲解的同时，非常注重与实际业务的结合，这一点让我觉得非常难得。书中的每一个理论模型，都配有丰富的实际案例，而且这些案例都来自真实的物流企业，具有很强的代表性。我印象最深刻的是关于库存管理的那一部分。书中不仅仅介绍了 EOQ 模型等经典理论，还详细探讨了如何根据不同类型的产品（如易耗品、季节性商品、高价值商品等）来制定差异化的库存策略。特别是对于如何利用数据分析来优化安全库存和订货点，书中给出了非常具体的操作方法和模型。我记得书中有一个关于快消品零售商如何管理过期风险的案例，通过精细化的库存控制和促销策略，有效地降低了商品损耗，提升了利润率。这让我意识到，看似简单的库存管理，背后蕴含着如此多的智慧和策略。此外，书中对供应链协同的论述也让我受益匪浅。它强调了在现代物流中，单个企业的力量是有限的，只有通过上下游企业之间的紧密合作，才能构建起高效、敏捷的供应链。书中介绍了一些关于信息共享、风险共担、以及协同规划的模式，这对于我理解和实践供应链管理有着重要的指导意义。我还注意到书中对绿色物流和可持续发展议题的关注，这让我觉得这本书非常具有前瞻性，符合当前社会发展的趋势。它不仅仅关注效率和成本，更关注物流活动对环境和社会的影响。总的来说，这本书就像一位经验丰富的物流顾问，它用通俗易懂的语言，结合大量的实际案例，为我提供了许多可以直接应用于实践的宝贵建议。它让我看到了运筹学理论在解决实际物流问题中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太丰富了，我花了整整一个周末才勉强浏览了一遍，感觉自己像是踏入了一个浩瀚的知识海洋。它对物流系统各个环节的剖析可谓是淋漓尽致，从原材料采购到最终产品交付，每一个环节的优化都给了我深刻的启示。我尤其对书中关于需求预测的部分印象深刻。作者并没有仅仅停留在传统的统计学方法上，而是详细介绍了机器学习和人工智能在需求预测中的应用，比如利用时间序列分析、回归模型，甚至深度学习算法来预测未来的需求量。我记得书中用一个具体的零售业案例，展示了如何通过分析历史销售数据、天气信息、节假日安排等多种因素，构建一个高精度的需求预测模型，这对于减少库存积压和缺货现象起到了至关重要的作用。而且，书中还探讨了预测不确定性对物流系统的影响，以及如何通过柔性供应链设计来应对这种不确定性，这一点让我思考了很多。另外，关于运输网络设计的部分也让我大开眼界。它不仅仅是简单地罗列了几种运输方式，而是从宏观的战略层面，探讨了如何根据企业的业务特点、客户需求以及成本效益，来设计最优的运输网络结构。从多式联运的选择，到干线运输和支线运输的匹配，再到最后一公里配送的优化，书中都给出了详实的理论指导和实践建议。我特别喜欢书中对“最后一公里”配送挑战的深入分析，书中提到的一些创新模式，例如众包配送、无人机配送、以及智能配送柜的使用，都让我看到了未来物流发展的方向。这本书的深度和广度都令人惊叹，它不仅仅是一本教材，更像是一部物流运筹学的百科全书，为我提供了宝贵的知识财富。我还在书中看到了一些关于逆向物流的内容，这部分内容我之前接触得比较少，但书中给出的分析却让我认识到了其在可持续发展和资源循环利用方面的重要意义。总的来说，这是一本我极力推荐给所有对物流领域感兴趣的朋友的书籍，它能够帮助你建立起一个全面而深入的物流运筹学知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计细节给我留下了深刻的印象。首先，书的纸张质量很好，阅读起来非常舒适，不会有那种廉价感。其次，书中的图表非常清晰，无论是流程图、组织结构图还是数据图表，都制作得非常精美，而且标注清晰，能够有效地帮助我理解复杂的概念。我特别喜欢书中对“枢纽与网络设计”那一章的阐述，图文并茂地展示了不同类型的物流网络结构，比如辐射式网络、直线式网络、以及混合式网络，并分析了它们各自的优缺点。这让我对物流网络的整体布局有了更直观的认识。而且，书中还引用了大量的实际案例，这些案例都来源于世界各地的知名企业，具有很强的参考价值。我记得书中有一个关于亚马逊全球仓储网络布局的案例，通过详细的数据分析和图示，展示了亚马逊是如何通过战略性的选址和网络设计，来实现快速配送和低成本运营的。这个案例让我对大型电商企业的物流运作有了更深入的了解，也为我今后的学习提供了新的思考方向。此外，书中还穿插了一些“思考题”和“讨论题”，这些题目非常有启发性，能够引导我去主动思考和探索，而不是仅仅被动接受知识。我尝试着回答了一些题目，虽然有些题目对我来说还有些难度，但通过思考，我能够更深入地理解书中的内容，并将其与自己的实践联系起来。总而言之，这本书在内容深度之外，也在形式和呈现上做足了功夫，使得学习过程更加高效和愉快。它不仅仅是一本知识的载体，更是一次高质量的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“全面性”。它几乎涵盖了物流运筹学的所有重要方面，从基础理论到前沿应用，都进行了深入的探讨。我一直对“最后一公里配送”的问题非常感兴趣，这本书在这方面给了我很多启发。书中详细分析了“最后一公里”的挑战，如高成本、低效率、以及客户满意度要求高等问题，并探讨了各种解决方案，包括优化配送路线、采用众包模式、利用无人机和机器人配送、以及建设智能快递柜等。我记得书中有一个关于生鲜电商末端配送的案例，书中通过详细的数学模型和仿真分析，展示了如何通过优化配送时间和频率，来降低损耗、提高客户满意度。这一点让我对“最后一公里”的复杂性和重要性有了更深刻的认识。此外，书中对“逆向物流”的探讨也让我耳目一新。我之前对逆向物流的理解比较片面，但这本书通过详细的讲解，让我认识到了其在资源回收、产品退货、以及售后服务等方面的重要作用，并分析了如何通过优化逆向物流网络来降低成本、提升效率。这一点让我觉得这本书非常具有前瞻性，符合当前社会对可持续发展和循环经济的要求。总而言之，这本书的内容非常丰富，它为我提供了一个全面而深入的物流运筹学知识体系，让我对接下来的学习和研究充满了信心。它就像一座宝库，等待着我去一步步地挖掘其价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《物流运筹学（第2版）》我可是找了好久了，终于到手了！拿到书的那一刻，我就迫不及待地翻阅起来。首先映入眼帘的是那清晰的书名和沉甸甸的质感，这让我对接下来的阅读充满了期待。我一直对物流领域的研究很感兴趣，但总觉得理论知识有些晦涩，缺乏系统性的梳理。而这本书，恰恰弥补了我的这一遗憾。它从最基础的概念讲起，比如物流的定义、功能、发展历程，然后循序渐进地深入到更复杂的运筹学模型。我特别喜欢书中对各个章节的逻辑安排，就像一座精巧的迷宫，每一步都引导着我走向更深的理解。举个例子，在讲到仓储管理的时候，它不仅介绍了传统的ABC分类法，还详细阐述了如何利用现代信息技术，比如RFID和WMS系统，来优化库存决策。更让我惊喜的是，书中还穿插了大量的案例分析，这些案例都来自于真实世界的物流运作，让我能够将理论知识与实践相结合，茅塞顿开。我记得其中一个关于生鲜电商最后一公里配送优化的案例，书中用清晰的图表和数据，展示了如何通过路径规划算法，最大限度地缩短配送时间和降低成本，这让我对物流的复杂性和精妙性有了全新的认识。而且，这本书的语言风格也很平易近人，即使我不是物流专业的科班出身，也能轻松理解书中的内容。它没有使用过多空洞的术语，而是用通俗易懂的语言来解释复杂的概念，这一点对于我这样的跨领域学习者来说，简直是福音。我甚至觉得，这本书不仅适合物流专业的学生，也适合任何想要了解现代物流运作的企业管理者和从业者。它就像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步探索物流运筹学的奥秘，让我不再对这个领域感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。这本书的版式设计也很考究，字号大小适中，排版疏朗，阅读起来非常舒适，长时间阅读也不会感到疲劳。封面的设计也很有现代感，符合物流科技发展的潮流。总而言之，这是一本值得我反复品读、深入学习的优秀教材，它为我打开了通往物流运筹学世界的一扇大门，我对此深表感谢。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度让我感到惊喜，也着实给我带来了一些挑战。它的讲解方式非常严谨，大量的公式和数学模型穿插其中，这对于我这个数学基础相对薄弱的读者来说，确实需要花费更多的时间和精力去消化。但是，也正是这种严谨性，让书中的每一个结论都显得那么有说服力。作者在推导每一个模型的时候，都给出了详细的步骤和清晰的逻辑，让我能够一步步地理解模型背后的原理。我记得其中有一个章节，详细讲解了车辆路径问题（VRP），书中不仅介绍了经典的多车辆路径问题，还深入探讨了带有时间窗、容量限制、以及多个配送中心的复杂VRP变种。作者通过一系列的数学推导，展示了如何使用整数规划、启发式算法以及元启发式算法来求解这些复杂的优化问题。虽然过程有些烧脑，但当我最终理解了求解思路后，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。这本书让我真正体会到了运筹学在解决实际物流问题中的强大力量。它让我明白，很多看似杂乱无章的物流现象，背后都有着精密的数学模型在支撑。而且，书中还介绍了各种优化算法的优缺点，以及在不同场景下的适用性，这让我能够根据实际情况，选择最合适的算法来解决问题。此外，这本书对于仿真在物流系统分析中的应用也进行了详细的阐述，这让我意识到，除了数学建模，仿真也是一种非常有效的分析工具，尤其是在处理复杂动态系统时。它提供了对不同策略进行评估的平台，减少了实际试错的成本。总的来说，这本书的理论深度非常出色，虽然需要一定的数学功底，但对于希望深入理解物流运筹学理论核心的读者来说，这本书绝对是不可多得的上乘之作。它挑战了我，但也让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和逻辑结构都非常棒，让我感觉像是和一位经验丰富的导师在进行一场深入的交流。作者在讲解每一个概念时，都力求清晰明了，避免使用晦涩难懂的术语，即使是对于初学者来说，也能够相对轻松地理解。我尤其喜欢书中对“可视化”的运用。它不仅仅是简单地展示数据，而是通过各种图表、流程图、以及案例分析，将抽象的理论知识变得生动形象。我记得在讲解“仓库布局优化”那一章时，书中就使用了大量的二维和三维示意图，直观地展示了不同仓库布局方案的优劣，以及各种设备（如货架、输送带、叉车等）在仓库中的最佳摆放位置。这一点让我对复杂的仓库布局问题有了更清晰的认识，也为我今后的仓库设计工作提供了很多灵感。而且，书中还巧妙地穿插了一些“小贴士”和“要点总结”，这些小细节能够帮助我快速回顾和掌握关键信息，大大提高了学习效率。我还可以感觉到作者在写作时，充分考虑到了读者的实际需求，力求将理论知识与实际操作相结合。书中提供的许多工具和方法，都具有很强的可操作性，可以直接应用到实际工作中。总而言之，这本书不仅仅是一本知识的罗列，更是一次高质量的学习引导。它以一种非常人性化的方式，将复杂的物流运筹学知识呈现出来，让我学得懂、用得上。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，是一场关于“效率”与“效益”的深度探索之旅。它深入剖析了物流运筹学在提升企业运营效率、降低成本、同时实现经济效益最大化方面的作用。我非常欣赏书中关于“成本控制”和“利润分析”的部分。它不仅仅停留在理论层面，而是提供了非常具体的量化方法和模型。例如，在分析运输成本时，书中详细介绍了如何从燃油、人力、车辆折旧、过路费等多个维度来核算成本，并提出了通过优化路线、提高装载率、以及选择合适的运输方式来降低运输成本的策略。这一点对于我这种注重实际应用的人来说，非常有价值。我记得书中有一个关于集装箱运输优化的案例，通过对集装箱尺寸、装载方案、以及运输路线的精细化设计，成功地将单位运输成本降低了15%，这让我深刻地体会到了运筹学在成本控制方面的巨大潜力。此外，书中对“风险管理”和“应急预案”的重视也让我印象深刻。它认识到，在复杂的物流环境中，风险是不可避免的。因此，书中详细介绍了如何识别潜在的风险，如自然灾害、交通拥堵、供应商违约等，并提出了相应的应对策略和应急预案，以确保物流系统的韧性和连续性。这一点让我觉得这本书非常具有前瞻性，它不仅仅关注如何“做”，也关注如何“应对”。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够从效率和效益的双重维度来审视物流运筹学，并学会如何运用科学的方法来驱动企业实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《物流运筹学（第2版）》的时候，我首先被它厚重的体积和严谨的书名所吸引，这让我预感到这是一本内容扎实、理论深刻的书籍。翻开第一页，我的感觉就被印证了。书中对于物流运作中的各种复杂问题，都进行了非常系统和深入的分析。我特别喜欢它对“瓶颈”和“约束”的探讨。很多时候，我们在进行物流优化时，往往只关注某个环节的效率提升，却忽略了整个系统中的真正瓶颈。这本书通过运筹学的视角，帮助我认识到，只有找到并解决了系统的瓶颈，才能实现整体效率的飞跃。例如，在讲到生产计划与物流协调时，书中详细阐述了如何通过MRP（物料需求计划）和DRP（分销需求计划）等模型，将生产和库存决策与分销网络紧密联系起来，从而避免出现生产过剩或缺货的现象。这让我意识到，物流绝不仅仅是运输和仓储，它与生产、销售等环节是相互关联、相互影响的。书中还用了相当大的篇幅来介绍排队论在物流系统中的应用。我之前对排队论的了解仅限于一些基础概念，但这本书通过生动的例子，展示了如何利用排队论来分析仓库门口的车辆等待时间、生产线的瓶颈、以及客户服务中心的呼叫等待时间等问题，并提供了相应的优化方法。这一点让我对物流系统中的“等待”和“拥堵”有了更深刻的理解，也学会了如何用科学的方法来量化和管理这些问题。书中的数学公式虽然不少，但作者在讲解时都尽量做到详尽和易于理解，这一点对于我这样的非数学专业背景的读者来说，非常友好。总而言之，这本书不仅是一本教材，更像是一本实践手册，它为我提供了解决物流运营中实际问题的宝贵工具和方法论。

评分☆☆☆☆☆

书还行，就是派送的时间太长了

评分☆☆☆☆☆

书还行，就是派送的时间太长了

评分☆☆☆☆☆

书还行，就是派送的时间太长了

评分☆☆☆☆☆

书还行，就是派送的时间太长了

评分☆☆☆☆☆

不错，很实用

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错，很实用

评分☆☆☆☆☆

可惜高数没学好，看起来很吃力

评分☆☆☆☆☆

不错，很实用