物流運籌學（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳立，黃立君 編

圖書標籤:

• 物流
• 運籌學
• 供應鏈
• 優化
• 建模
• 算法
• 運輸
• 庫存
• 網絡
• 決策

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787568201148

版次：2

商品編碼：11668642

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：183

字數：285000

正文語種：中文

內容簡介

　　《物流運籌學（第2版）》根據高等院校物流管理專業的教學要求及特點編寫而成，全書內容包括：物流運籌學導論、物流預測、物流綫性規劃、物流運輸路徑規劃、物流動態規劃、物流庫存管理、物流設施選址規劃、物流決策、優化軟件及應用9個章節。
　　《物流運籌學（第2版）》內容深入淺齣，結閤實際，突齣應用型高等教育的特點，不僅適於用作高等院校物流管理專業和相關專業的教材，也可作為物流從業人員的參考書及物流工程技術和管理人員培訓用參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 物流運籌學導論
1.1 物流及其概念
1.2 運籌學概述
1.3 運籌學與物流

第2章 物流預測
2.1 物流預測的概念與程序
2.2 定性預測法
2.3 時間序列預測法
2.4 平均數預測法與移動平均預測法
2.5 指數平滑預測法
2.6 迴歸分析預測方法

第3章 物流綫性規劃
3.1 綫性規劃及單純形法
3.2 綫性規劃問題的解
3.3 運輸問題
3.4 整數規劃
3.5 指派問題

第4章 物流運輸路徑規劃
4.1 圖與網絡的基本概念
4.2 最短路徑問題
4.3 運輸流量問題
4.4 單迴路運輸路綫問題
4.5 多迴路運輸路綫

第5章 物流動態規劃
5.1 動態規劃
5.2 動態規劃數學模型的建立
5.3 動態規劃應用舉例

第6章 物流庫存管理
6.1 庫存管理的基本概念
6.2 瞬時進貨模型
6.3 逐漸進貨模型
6.4 隨機庫存模型

第7章 物流設施選址規劃
7.1 物流設施選址概述
7.2 單一物流設施連續點選址模型
7.3 多物流設施連續點選址模型
7.4 離散型物流設施選址模型
7.5 定性與定量相結閤的選址方法

第8章 物流決策
8.1 決策的基本概念
8.2 不確定型決策
8.3 風險型決策
8.4 效用決策
8.5 多目標決策

第9章 優化軟件及應用
9.1 Excel及使用
9.2 LINDO/LINGO及使用
參考文獻

前言/序言

《供應鏈中的數學模型與優化方法》 圖書簡介 在當今高度互聯且競爭激烈的全球經濟中，高效的供應鏈管理已成為企業生存和發展的生命綫。從原材料的采購、生産製造，到産品的配送和最終交付，每一個環節都蘊含著復雜的決策過程和潛在的優化空間。《供應鏈中的數學模型與優化方法》一書，旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎和實用的分析工具，以係統性、科學性的方法應對供應鏈中的各種挑戰。本書並非一本僅限於理論探討的著作，而是聚焦於如何運用數學模型和優化技術，將抽象的供應鏈流程轉化為可量化的決策問題，並從中尋求最優解，從而提升效率、降低成本、增強韌性，並最終贏得市場競爭優勢。 本書內容涵蓋瞭供應鏈管理中核心的數理分析方法，從基礎的數學概念入手，逐步深入到復雜的優化模型和求解算法。讀者將學習到如何將實際的供應鏈問題抽象為數學語言，如何構建不同類型的數學模型來描述和分析這些問題，以及如何運用各種優化技術來求解這些模型，從而為實際決策提供科學依據。 第一部分：供應鏈的數學基礎與建模 本部分為讀者打下堅實的數學和建模基礎，為後續的深入分析做好準備。 數學基礎迴顧與供應鏈應用： 這一章節將梳理和迴顧與供應鏈優化密切相關的數學概念，包括集閤論、圖論、綫性代數、概率論和統計學等。我們將重點闡述這些數學工具在供應鏈場景下的具體應用，例如，如何用圖論錶示物流網絡，如何用矩陣錶示庫存水平，以及如何用概率統計描述需求波動等。強調數學語言作為描述和分析復雜係統（如供應鏈）的強大工具，理解其基本原理是進行量化分析的前提。 供應鏈建模的核心思想與方法： 深入探討供應鏈建模的哲學和實踐。我們將介紹不同層次的建模方法，包括概念模型、邏輯模型和數學模型。重點在於如何將實際的供應鏈決策問題，如選址、運輸、庫存、生産計劃等，進行有效的抽象和簡化，提煉齣關鍵變量、參數和約束條件，並最終轉化為可以求解的數學錶達式。我們將討論模型的精度與復雜性之間的權衡，以及如何根據問題的特點選擇最閤適的建模範式。 確定性與不確定性建模： 區分並詳細介紹在供應鏈分析中至關重要的確定性建模和不確定性建模。 確定性模型： 當供應鏈中的參數（如需求、成本、交貨時間）在決策時刻是已知且固定的情況下，我們可以采用確定性模型。這類模型易於理解和求解，是許多基礎優化問題的齣發點。我們將涵蓋常見的確定性模型，如最短路徑模型、最大流模型、最小成本流模型等，並介紹它們在網絡設計、運輸路徑規劃等方麵的應用。 不確定性模型： 現實世界的供應鏈充滿著各種不確定性，如市場需求的波動、供應商的可靠性、自然災害等。忽略這些不確定性可能導緻決策的次優甚至失敗。本章將介紹如何將不確定性引入模型，如使用隨機變量、場景分析、模糊數等。我們將初步接觸到隨機規劃、魯棒優化等處理不確定性問題的模型框架，為後續章節的深入探討奠定基礎。 第二部分：基礎優化模型與算法 本部分將聚焦於供應鏈管理中應用廣泛的基礎優化模型和求解算法。 綫性規劃（LP）及其在供應鏈中的應用： 綫性規劃是優化領域最基礎也是最重要的模型之一。本章將係統講解綫性規劃的標準形式、圖解法、單純形法等求解方法，並重點介紹其在供應鏈中的實際應用，例如： 生産計劃與調度： 如何利用綫性規劃確定最優的生産批次、生産順序，以最小化生産成本、最大化産齣。 資源分配： 如何在有限的資源（如勞動力、設備、原材料）下，進行最優的資源分配，滿足生産和銷售需求。 運輸與分配問題： 經典的應用，如如何以最低成本將産品從工廠運往各地倉庫，或從倉庫運往零售點。 設施選址問題： 如何選擇最佳的倉庫或生産設施位置，以最小化總的運營和運輸成本。 整數規劃（IP）與混閤整數規劃（MIP）： 當決策變量必須取整數時，我們就需要用到整數規劃。本章將介紹純整數規劃、0-1整數規劃以及混閤整數規劃，並講解其求解的難點和常用的分支定界法、割平麵法等算法。我們將重點展示IP/MIP在供應鏈中解決具有離散特性的問題： 設施選址與容量決策： 決定是否建設某個設施，以及建設多大的容量，這些決策往往是離散的。 車輛路徑問題（VRP）： 如何規劃一係列車輛的行駛路綫，以訪問一組客戶點，並滿足車輛容量和時間窗等約束，這是經典的NP-hard問題，通常需要用IP/MIP來建模。 裝箱問題： 如何將物品裝入有限數量的箱子中，以最小化使用的箱子數量，在物流包裝和倉儲管理中非常常見。 多期生産與庫存計劃： 涉及生産決策、庫存決策以及不同時間段之間的銜接，往往包含離散的決策點。 網絡優化模型： 供應鏈本質上是一個復雜的網絡。本章將深入探討各類網絡優化模型及其算法，包括： 最短路徑問題： 在物流網絡中尋找從起點到終點的最短（或成本最低）路徑，應用於貨物運輸、信息傳遞等。 最大流問題： 在網絡中找到從源點到匯點的最大流量，可以用來分析網絡的吞吐能力，或在資源分配場景下使用。 最小成本流問題： 在滿足流量需求的同時，最小化網絡中的總成本，是解決許多分銷和調度問題的基礎。 匯集點選址問題（Facility Location Problem）： 經典的網絡設計問題，在分散的客戶點和潛在的供應點之間，選擇最佳的匯集點（如倉庫）來服務客戶。 第三部分：進階優化模型與應用 本部分將進一步拓展優化模型的應用範圍，處理更復雜和動態的供應鏈問題。 非綫性規劃（NLP）： 當目標函數或約束條件中包含非綫性關係時，需要用到非綫性規劃。本章將介紹非綫性規劃的特點、求解的挑戰（如局部最優解問題），以及一些典型的應用場景，例如： 需求預測模型中的參數優化： 許多需求預測模型（如指數平滑、ARIMA）的參數需要通過非綫性優化來求解，以最小化預測誤差。 定價策略優化： 在某些市場環境下，價格與需求之間存在非綫性關係，需要用NLP來確定最優定價。 生産工藝優化： 某些生産過程中的效率或成本與操作參數之間存在復雜的非綫性關係。 多目標優化： 現實中的供應鏈決策往往需要同時考慮多個相互衝突的目標，例如，在降低成本的同時提高服務水平，或者在減少庫存的同時避免缺貨。本章將介紹多目標優化的概念，如Pareto最優解，並介紹處理多目標問題的技術，如加權求和法、ε-約束法等。我們將探討如何在供應鏈中進行多目標決策，如在成本、交貨期、質量和客戶滿意度之間找到平衡。 庫存管理模型： 庫存是供應鏈中的一個關鍵環節，管理不當會導緻成本積壓或銷售損失。本章將深入探討各種經典的庫存管理模型，從確定性模型到隨機性模型： EOQ（Economic Order Quantity）模型： 經典的確定性庫存模型，用於計算經濟訂貨批量。 再訂貨點模型（Reorder Point Model）： 確定何時以及訂購多少數量的庫存。 定期審查模型（Periodic Review Model）： 在固定時間間隔內進行庫存審查。 安全庫存與服務水平： 如何計算安全庫存以應對需求波動，以及如何設定閤理的服務水平。 多級庫存優化： 考慮整個供應鏈網絡中的庫存分配和管理。 排隊論模型與服務係統優化： 供應鏈中的許多環節可以看作是服務係統，例如，倉庫的裝卸區、配送中心的包裹處理綫、客戶的呼叫中心等。本章將介紹排隊論的基本原理，如M/M/1、M/M/c等模型，以及Little法則等，並講解如何應用這些模型來分析和優化服務係統的性能，如減少等待時間、提高服務能力、優化資源配置。 第四部分：不確定性下的供應鏈優化 本部分將聚焦於處理供應鏈中普遍存在的不確定性問題，構建更具魯棒性和適應性的決策框架。 隨機規劃（Stochastic Programming）： 針對未來需求、價格、交貨時間等不確定性參數，構建能夠最大化期望收益或最小化期望損失的決策模型。本章將介紹兩階段隨機規劃、多階段隨機規劃等模型框架，並討論其在生産計劃、庫存策略、網絡設計等方麵的應用。 魯棒優化（Robust Optimization）： 旨在尋找在最壞情況下依然能錶現良好的決策方案，即使參數存在較大的不確定性。本章將介紹魯棒優化的基本思想，如不確定集的概念，並探討其在麵臨參數波動時的決策穩健性。我們將看到魯棒優化如何幫助企業應對供應鏈中斷、需求劇烈波動等挑戰。 仿真技術在供應鏈分析中的應用： 仿真是一種強大的工具，可以用來模擬復雜的供應鏈係統，並在不確定性環境下評估不同決策方案的性能。本章將介紹離散事件仿真、係統動力學仿真等技術，並展示如何利用仿真來驗證優化模型的有效性，評估風險，以及進行“what-if”分析，從而更好地理解供應鏈的行為模式。 第五部分：供應鏈中的高級專題與實踐 本部分將探討一些更具前瞻性和實踐性的供應鏈優化主題。 供應鏈網絡設計與優化： 涵蓋從宏觀層麵設計和優化整個供應鏈網絡，包括工廠、倉庫、配送中心的選址、數量、容量以及它們之間的連接關係。我們將介紹綜閤考慮成本、服務水平、風險等多種因素的復雜建模與求解方法。 逆嚮物流與迴收係統優化： 隨著可持續發展理念的普及，逆嚮物流（如産品退貨、維修、迴收）的優化變得越來越重要。本章將探討逆嚮物流網絡的結構、收集、分揀、處理等環節的建模與優化，以及如何構建高效的迴收係統。 供應鏈協同與信息共享的優化： 協同是提升供應鏈整體績效的關鍵。本章將探討如何在參與方之間進行信息共享、風險共擔、利潤分享，以及如何通過優化技術促進供應鏈的協同決策，以提升響應速度和整體效率。 大數據與人工智能在供應鏈優化中的融閤： 結閤大數據分析和人工智能（如機器學習、深度學習）技術，為供應鏈優化帶來新的機遇。本章將介紹如何利用大數據挖掘潛在的優化機會，如何利用機器學習進行更精確的需求預測和風險評估，以及如何將AI與傳統優化模型相結閤，實現更智能化的決策。 結論與展望 《供應鏈中的數學模型與優化方法》一書，將通過清晰的理論闡述、豐富的案例分析和實用的模型介紹，幫助讀者掌握運用數學工具和優化技術解決復雜供應鏈問題的能力。本書的讀者群不僅包括對供應鏈管理感興趣的本科生和研究生，更涵蓋瞭企業中的運營經理、供應鏈分析師、物流工程師等實踐者。通過學習本書，讀者將能夠更深刻地理解供應鏈的運行機製，更有效地識彆和量化潛在的優化機會，並最終為企業創造更大的價值。本書旨在成為讀者在供應鏈優化領域的一本得力助手，引導他們走嚮更智能、更高效、更具韌性的供應鏈未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是它的“全麵性”。它幾乎涵蓋瞭物流運籌學的所有重要方麵，從基礎理論到前沿應用，都進行瞭深入的探討。我一直對“最後一公裏配送”的問題非常感興趣，這本書在這方麵給瞭我很多啓發。書中詳細分析瞭“最後一公裏”的挑戰，如高成本、低效率、以及客戶滿意度要求高等問題，並探討瞭各種解決方案，包括優化配送路綫、采用眾包模式、利用無人機和機器人配送、以及建設智能快遞櫃等。我記得書中有一個關於生鮮電商末端配送的案例，書中通過詳細的數學模型和仿真分析，展示瞭如何通過優化配送時間和頻率，來降低損耗、提高客戶滿意度。這一點讓我對“最後一公裏”的復雜性和重要性有瞭更深刻的認識。此外，書中對“逆嚮物流”的探討也讓我耳目一新。我之前對逆嚮物流的理解比較片麵，但這本書通過詳細的講解，讓我認識到瞭其在資源迴收、産品退貨、以及售後服務等方麵的重要作用，並分析瞭如何通過優化逆嚮物流網絡來降低成本、提升效率。這一點讓我覺得這本書非常具有前瞻性，符閤當前社會對可持續發展和循環經濟的要求。總而言之，這本書的內容非常豐富，它為我提供瞭一個全麵而深入的物流運籌學知識體係，讓我對接下來的學習和研究充滿瞭信心。它就像一座寶庫，等待著我去一步步地挖掘其價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格和邏輯結構都非常棒，讓我感覺像是和一位經驗豐富的導師在進行一場深入的交流。作者在講解每一個概念時，都力求清晰明瞭，避免使用晦澀難懂的術語，即使是對於初學者來說，也能夠相對輕鬆地理解。我尤其喜歡書中對“可視化”的運用。它不僅僅是簡單地展示數據，而是通過各種圖錶、流程圖、以及案例分析，將抽象的理論知識變得生動形象。我記得在講解“倉庫布局優化”那一章時，書中就使用瞭大量的二維和三維示意圖，直觀地展示瞭不同倉庫布局方案的優劣，以及各種設備（如貨架、輸送帶、叉車等）在倉庫中的最佳擺放位置。這一點讓我對復雜的倉庫布局問題有瞭更清晰的認識，也為我今後的倉庫設計工作提供瞭很多靈感。而且，書中還巧妙地穿插瞭一些“小貼士”和“要點總結”，這些小細節能夠幫助我快速迴顧和掌握關鍵信息，大大提高瞭學習效率。我還可以感覺到作者在寫作時，充分考慮到瞭讀者的實際需求，力求將理論知識與實際操作相結閤。書中提供的許多工具和方法，都具有很強的可操作性，可以直接應用到實際工作中。總而言之，這本書不僅僅是一本知識的羅列，更是一次高質量的學習引導。它以一種非常人性化的方式，將復雜的物流運籌學知識呈現齣來，讓我學得懂、用得上。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在是太豐富瞭，我花瞭整整一個周末纔勉強瀏覽瞭一遍，感覺自己像是踏入瞭一個浩瀚的知識海洋。它對物流係統各個環節的剖析可謂是淋灕盡緻，從原材料采購到最終産品交付，每一個環節的優化都給瞭我深刻的啓示。我尤其對書中關於需求預測的部分印象深刻。作者並沒有僅僅停留在傳統的統計學方法上，而是詳細介紹瞭機器學習和人工智能在需求預測中的應用，比如利用時間序列分析、迴歸模型，甚至深度學習算法來預測未來的需求量。我記得書中用一個具體的零售業案例，展示瞭如何通過分析曆史銷售數據、天氣信息、節假日安排等多種因素，構建一個高精度的需求預測模型，這對於減少庫存積壓和缺貨現象起到瞭至關重要的作用。而且，書中還探討瞭預測不確定性對物流係統的影響，以及如何通過柔性供應鏈設計來應對這種不確定性，這一點讓我思考瞭很多。另外，關於運輸網絡設計的部分也讓我大開眼界。它不僅僅是簡單地羅列瞭幾種運輸方式，而是從宏觀的戰略層麵，探討瞭如何根據企業的業務特點、客戶需求以及成本效益，來設計最優的運輸網絡結構。從多式聯運的選擇，到乾綫運輸和支綫運輸的匹配，再到最後一公裏配送的優化，書中都給齣瞭詳實的理論指導和實踐建議。我特彆喜歡書中對“最後一公裏”配送挑戰的深入分析，書中提到的一些創新模式，例如眾包配送、無人機配送、以及智能配送櫃的使用，都讓我看到瞭未來物流發展的方嚮。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它不僅僅是一本教材，更像是一部物流運籌學的百科全書，為我提供瞭寶貴的知識財富。我還在書中看到瞭一些關於逆嚮物流的內容，這部分內容我之前接觸得比較少，但書中給齣的分析卻讓我認識到瞭其在可持續發展和資源循環利用方麵的重要意義。總的來說，這是一本我極力推薦給所有對物流領域感興趣的朋友的書籍，它能夠幫助你建立起一個全麵而深入的物流運籌學知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計細節給我留下瞭深刻的印象。首先，書的紙張質量很好，閱讀起來非常舒適，不會有那種廉價感。其次，書中的圖錶非常清晰，無論是流程圖、組織結構圖還是數據圖錶，都製作得非常精美，而且標注清晰，能夠有效地幫助我理解復雜的概念。我特彆喜歡書中對“樞紐與網絡設計”那一章的闡述，圖文並茂地展示瞭不同類型的物流網絡結構，比如輻射式網絡、直綫式網絡、以及混閤式網絡，並分析瞭它們各自的優缺點。這讓我對物流網絡的整體布局有瞭更直觀的認識。而且，書中還引用瞭大量的實際案例，這些案例都來源於世界各地的知名企業，具有很強的參考價值。我記得書中有一個關於亞馬遜全球倉儲網絡布局的案例，通過詳細的數據分析和圖示，展示瞭亞馬遜是如何通過戰略性的選址和網絡設計，來實現快速配送和低成本運營的。這個案例讓我對大型電商企業的物流運作有瞭更深入的瞭解，也為我今後的學習提供瞭新的思考方嚮。此外，書中還穿插瞭一些“思考題”和“討論題”，這些題目非常有啓發性，能夠引導我去主動思考和探索，而不是僅僅被動接受知識。我嘗試著迴答瞭一些題目，雖然有些題目對我來說還有些難度，但通過思考，我能夠更深入地理解書中的內容，並將其與自己的實踐聯係起來。總而言之，這本書在內容深度之外，也在形式和呈現上做足瞭功夫，使得學習過程更加高效和愉快。它不僅僅是一本知識的載體，更是一次高質量的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本《物流運籌學（第2版）》我可是找瞭好久瞭，終於到手瞭！拿到書的那一刻，我就迫不及待地翻閱起來。首先映入眼簾的是那清晰的書名和沉甸甸的質感，這讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我一直對物流領域的研究很感興趣，但總覺得理論知識有些晦澀，缺乏係統性的梳理。而這本書，恰恰彌補瞭我的這一遺憾。它從最基礎的概念講起，比如物流的定義、功能、發展曆程，然後循序漸進地深入到更復雜的運籌學模型。我特彆喜歡書中對各個章節的邏輯安排，就像一座精巧的迷宮，每一步都引導著我走嚮更深的理解。舉個例子，在講到倉儲管理的時候，它不僅介紹瞭傳統的ABC分類法，還詳細闡述瞭如何利用現代信息技術，比如RFID和WMS係統，來優化庫存決策。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭大量的案例分析，這些案例都來自於真實世界的物流運作，讓我能夠將理論知識與實踐相結閤，茅塞頓開。我記得其中一個關於生鮮電商最後一公裏配送優化的案例，書中用清晰的圖錶和數據，展示瞭如何通過路徑規劃算法，最大限度地縮短配送時間和降低成本，這讓我對物流的復雜性和精妙性有瞭全新的認識。而且，這本書的語言風格也很平易近人，即使我不是物流專業的科班齣身，也能輕鬆理解書中的內容。它沒有使用過多空洞的術語，而是用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念，這一點對於我這樣的跨領域學習者來說，簡直是福音。我甚至覺得，這本書不僅適閤物流專業的學生，也適閤任何想要瞭解現代物流運作的企業管理者和從業者。它就像一位循循善誘的老師，耐心地引導我一步步探索物流運籌學的奧秘，讓我不再對這個領域感到畏懼，反而充滿瞭探索的興趣。這本書的版式設計也很考究，字號大小適中，排版疏朗，閱讀起來非常舒適，長時間閱讀也不會感到疲勞。封麵的設計也很有現代感，符閤物流科技發展的潮流。總而言之，這是一本值得我反復品讀、深入學習的優秀教材，它為我打開瞭通往物流運籌學世界的一扇大門，我對此深錶感謝。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是在探索一座古老而又充滿活力的寶藏。它承載著物流運籌學幾十年的發展積澱，同時也展現齣其在應對新時代挑戰時的創新活力。我對書中關於網絡優化和布局決策的內容特彆著迷。它不僅僅是簡單地分析現有網絡，而是著眼於如何設計和優化未來的物流網絡。從選址策略、配送中心的規模和數量，到運輸綫路的規劃，書中都給齣瞭係統性的分析方法。我記得其中一個章節，詳細介紹瞭如何利用數學規劃模型來解決設施選址問題，考慮瞭運輸成本、固定成本、客戶服務水平等多種因素，來確定最佳的設施布局。這個章節的深入講解，讓我對物流網絡規劃的復雜性和重要性有瞭更深刻的認識。而且，書中還探討瞭動態網絡優化的問題，也就是說，在市場需求和運營環境不斷變化的情況下，如何對物流網絡進行實時的調整和優化，這一點對於應對快速變化的市場非常有價值。我還在書中看到瞭關於風險管理和應急響應的內容，這讓我覺得這本書非常全麵。它不僅關注如何提高效率，也關注如何應對突發事件，確保物流係統的韌性。這一點在當今不確定的世界環境中尤為重要。這本書的另一個亮點在於，它對新技術在物流運籌學中的應用進行瞭深入的探討。例如，書中提到瞭大數據分析、物聯網、人工智能等技術如何被應用於優化決策，這讓我看到瞭物流運籌學未來的發展方嚮。總的來說，這本書既有深厚的理論根基，又不乏對前沿技術的關注，它為我提供瞭一個全麵而深入的視角來理解物流運籌學，讓我對接下來的學習和研究充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我來說，是一場關於“效率”與“效益”的深度探索之旅。它深入剖析瞭物流運籌學在提升企業運營效率、降低成本、同時實現經濟效益最大化方麵的作用。我非常欣賞書中關於“成本控製”和“利潤分析”的部分。它不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭非常具體的量化方法和模型。例如，在分析運輸成本時，書中詳細介紹瞭如何從燃油、人力、車輛摺舊、過路費等多個維度來核算成本，並提齣瞭通過優化路綫、提高裝載率、以及選擇閤適的運輸方式來降低運輸成本的策略。這一點對於我這種注重實際應用的人來說，非常有價值。我記得書中有一個關於集裝箱運輸優化的案例，通過對集裝箱尺寸、裝載方案、以及運輸路綫的精細化設計，成功地將單位運輸成本降低瞭15%，這讓我深刻地體會到瞭運籌學在成本控製方麵的巨大潛力。此外，書中對“風險管理”和“應急預案”的重視也讓我印象深刻。它認識到，在復雜的物流環境中，風險是不可避免的。因此，書中詳細介紹瞭如何識彆潛在的風險，如自然災害、交通擁堵、供應商違約等，並提齣瞭相應的應對策略和應急預案，以確保物流係統的韌性和連續性。這一點讓我覺得這本書非常具有前瞻性，它不僅僅關注如何“做”，也關注如何“應對”。總而言之，這本書為我提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠從效率和效益的雙重維度來審視物流運籌學，並學會如何運用科學的方法來驅動企業實現可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它極強的實用性和指導性。作者在理論講解的同時，非常注重與實際業務的結閤，這一點讓我覺得非常難得。書中的每一個理論模型，都配有豐富的實際案例，而且這些案例都來自真實的物流企業，具有很強的代錶性。我印象最深刻的是關於庫存管理的那一部分。書中不僅僅介紹瞭 EOQ 模型等經典理論，還詳細探討瞭如何根據不同類型的産品（如易耗品、季節性商品、高價值商品等）來製定差異化的庫存策略。特彆是對於如何利用數據分析來優化安全庫存和訂貨點，書中給齣瞭非常具體的操作方法和模型。我記得書中有一個關於快消品零售商如何管理過期風險的案例，通過精細化的庫存控製和促銷策略，有效地降低瞭商品損耗，提升瞭利潤率。這讓我意識到，看似簡單的庫存管理，背後蘊含著如此多的智慧和策略。此外，書中對供應鏈協同的論述也讓我受益匪淺。它強調瞭在現代物流中，單個企業的力量是有限的，隻有通過上下遊企業之間的緊密閤作，纔能構建起高效、敏捷的供應鏈。書中介紹瞭一些關於信息共享、風險共擔、以及協同規劃的模式，這對於我理解和實踐供應鏈管理有著重要的指導意義。我還注意到書中對綠色物流和可持續發展議題的關注，這讓我覺得這本書非常具有前瞻性，符閤當前社會發展的趨勢。它不僅僅關注效率和成本，更關注物流活動對環境和社會的影響。總的來說，這本書就像一位經驗豐富的物流顧問，它用通俗易懂的語言，結閤大量的實際案例，為我提供瞭許多可以直接應用於實踐的寶貴建議。它讓我看到瞭運籌學理論在解決實際物流問題中的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《物流運籌學（第2版）》的時候，我首先被它厚重的體積和嚴謹的書名所吸引，這讓我預感到這是一本內容紮實、理論深刻的書籍。翻開第一頁，我的感覺就被印證瞭。書中對於物流運作中的各種復雜問題，都進行瞭非常係統和深入的分析。我特彆喜歡它對“瓶頸”和“約束”的探討。很多時候，我們在進行物流優化時，往往隻關注某個環節的效率提升，卻忽略瞭整個係統中的真正瓶頸。這本書通過運籌學的視角，幫助我認識到，隻有找到並解決瞭係統的瓶頸，纔能實現整體效率的飛躍。例如，在講到生産計劃與物流協調時，書中詳細闡述瞭如何通過MRP（物料需求計劃）和DRP（分銷需求計劃）等模型，將生産和庫存決策與分銷網絡緊密聯係起來，從而避免齣現生産過剩或缺貨的現象。這讓我意識到，物流絕不僅僅是運輸和倉儲，它與生産、銷售等環節是相互關聯、相互影響的。書中還用瞭相當大的篇幅來介紹排隊論在物流係統中的應用。我之前對排隊論的瞭解僅限於一些基礎概念，但這本書通過生動的例子，展示瞭如何利用排隊論來分析倉庫門口的車輛等待時間、生産綫的瓶頸、以及客戶服務中心的呼叫等待時間等問題，並提供瞭相應的優化方法。這一點讓我對物流係統中的“等待”和“擁堵”有瞭更深刻的理解，也學會瞭如何用科學的方法來量化和管理這些問題。書中的數學公式雖然不少，但作者在講解時都盡量做到詳盡和易於理解，這一點對於我這樣的非數學專業背景的讀者來說，非常友好。總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一本實踐手冊，它為我提供瞭解決物流運營中實際問題的寶貴工具和方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度讓我感到驚喜，也著實給我帶來瞭一些挑戰。它的講解方式非常嚴謹，大量的公式和數學模型穿插其中，這對於我這個數學基礎相對薄弱的讀者來說，確實需要花費更多的時間和精力去消化。但是，也正是這種嚴謹性，讓書中的每一個結論都顯得那麼有說服力。作者在推導每一個模型的時候，都給齣瞭詳細的步驟和清晰的邏輯，讓我能夠一步步地理解模型背後的原理。我記得其中有一個章節，詳細講解瞭車輛路徑問題（VRP），書中不僅介紹瞭經典的多車輛路徑問題，還深入探討瞭帶有時間窗、容量限製、以及多個配送中心的復雜VRP變種。作者通過一係列的數學推導，展示瞭如何使用整數規劃、啓發式算法以及元啓發式算法來求解這些復雜的優化問題。雖然過程有些燒腦，但當我最終理解瞭求解思路後，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。這本書讓我真正體會到瞭運籌學在解決實際物流問題中的強大力量。它讓我明白，很多看似雜亂無章的物流現象，背後都有著精密的數學模型在支撐。而且，書中還介紹瞭各種優化算法的優缺點，以及在不同場景下的適用性，這讓我能夠根據實際情況，選擇最閤適的算法來解決問題。此外，這本書對於仿真在物流係統分析中的應用也進行瞭詳細的闡述，這讓我意識到，除瞭數學建模，仿真也是一種非常有效的分析工具，尤其是在處理復雜動態係統時。它提供瞭對不同策略進行評估的平颱，減少瞭實際試錯的成本。總的來說，這本書的理論深度非常齣色，雖然需要一定的數學功底，但對於希望深入理解物流運籌學理論核心的讀者來說，這本書絕對是不可多得的上乘之作。它挑戰瞭我，但也讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

不知道怎麼樣，先買再說

評分☆☆☆☆☆

很贊的專業課教材。不錯

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不錯

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可惜高數沒學好，看起來很吃力

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