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韩大卫 著

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 优化模型
• 数学规划
• 算法
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 排队论
• 库存控制

店铺： 响水新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302363293

商品编码：26914923179

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-08-01

内容介绍
基本信息

书名：	管理运筹学-模型与方法(D2版)
作者：	韩大卫	开本：
YJ：	39.8	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2014-06
书号：	9787302363293	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录 D0章 绪论
0.1 运筹学的基本属性
0.2 运筹学的历史沿革
o.3 运筹学模型概要
D1章 线性规划基本模型
1.1 线性规划的实用模型
1.2 线性规划的一般模型
1.3 线性规划的图解法
1.4 标准形线性规划的解
习题
D2章 单纯形法
2.1 基本思想
2.2 基本方法
2.3 其他法则
习题
D3章 对偶模型
3.1 线性规划的对偶关系
3.2 线性规划的对偶性质
3.3 对偶单纯形法
习题
D4章 参数分析
4.1 灵敏度分析
4.2 预变分析
习题
D5章 运输模型
5.1 一般模型
5.2 表上作业法
5.3 实用模型
习题
D6章 整数规划
6.1 一般模型
6.2 一般解法
6.3 0-1规划
6.4 指派模型
习题
D7章 目标规划
7.1 基本模型
7.2 基本方法
7.3 实用模型
习题
D8章 网络规划
8.1 图的基本概念与模型
8.2 Z小树问题
8.3 Z短路问题
8.4 Z大流问题
8.5 Z小费用流问题
习题
D9章 动态规划
9.1 基本特性
9.2 基本原理
9.3 离散确定型典例
9.4 连续确定型典例
9.5 离散随机型典例
习题
D10章 决策分析
10.1 基本概念
10.2 基本准则
10.3 信息分析
10.4 效用分析
习题
D11章 矩阵对策
11.1 基本概念
11.2 特殊方法
11.3 线性规划法
习题
D12章 排队论
12.1 基本概念
12.2 简单模型(M/M／s模型)
……
D13章 存贮论  
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《运筹帷幄：决策优化与系统分析导论》 一、 核心内容概览 本书旨在为读者提供一个全面、系统的运筹学知识体系，从理论基础到实际应用，深度剖析如何运用科学的方法和模型来解决复杂的决策问题，优化资源配置，提升系统效率。全书以“模型构建”和“方法求解”为双重主线，辅以大量真实案例，力求让抽象的数学工具落地为解决实际痛点的利器。我们将探讨如何识别问题本质，将其转化为数学模型，并通过各种算法和技术找到最优或次优的解决方案，最终实现决策的科学化和管理的精益化。 二、 理论基石与模型构建 本书的首要目标是夯实读者在运筹学领域的理论基础，并重点训练构建数学模型的能力。我们将从逻辑思维和定量分析的视角出发，引导读者理解不同类型问题的共性与特性。 问题识别与建模导论： 这一部分将深入阐述运筹学如何成为现代管理的重要支撑。我们会讨论在商业、工业、服务业乃至公共管理等众多领域，普遍存在的资源稀缺、目标冲突、系统复杂等核心挑战。我们将引入“建模”的概念，强调其在理解和解决问题中的关键作用。建模不仅仅是将现实情境抽象化，更是对问题关键要素、变量、约束条件和目标函数的精准提炼。我们将通过一系列思维训练，引导读者学会： 识别决策点： 哪些环节需要做出选择？这些选择会产生什么影响？ 定义决策变量： 我们能够控制的因素是什么？它们如何表示？ 量化约束条件： 限制我们决策的因素有哪些？它们如何用数学语言表达？（例如，产能限制、时间约束、预算上限、库存水平等） 确定目标函数： 我们追求的是最大化收益、最小化成本、缩短周期，还是提高满意度？目标如何用数学表达式表示？ 线性规划（LP）模型： 作为运筹学中最基础也最核心的模型之一，线性规划将得到详尽的阐释。我们会从其基本假设（线性关系、连续变量、非负性）入手，逐步深入到各种实际应用场景。 基本理论： 介绍可行域、最优解、基可行解、单纯形法等基本概念，并提供其几何解释，帮助读者建立直观理解。 标准形式与转换： 讲解如何将各种实际问题转化为标准的线性规划模型。 实际应用案例： 生产计划与调度： 如何决定不同产品的生产数量以最大化利润，同时考虑原料、设备和劳动力限制。 资源分配： 如何将有限的资源（如广告预算、人力、设备）分配给不同的项目或部门，以达到最佳的总体效益。 混合问题： 涉及多种投入和产出的混合加工问题。 运输问题与指派问题： 作为线性规划的特例，我们将重点分析如何最小化运输成本或实现最优的任务分配。 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 当决策变量必须取整数（如生产整台机器、派遣整支队伍）或涉及0-1决策（如是否投资某个项目）时，线性规划的连续变量假设就不再适用。本书将深入介绍整数规划模型。 模型特点： 解释整数变量和二元变量的引入如何增加问题的复杂性。 求解方法： 介绍割平面法、分支定界法等经典算法的思想和原理，以及实际求解器在解决大规模整数规划问题中的作用。 应用领域： 设施选址： 确定最佳的工厂、仓库或配送中心位置。 项目选择： 在预算约束下，选择最有价值的项目组合。 排班问题： 设计最优的员工班次安排，满足服务需求的同时最小化成本。 背包问题： 在有限容量下，选择具有最高价值的物品组合。 非线性规划（NLP）： 现实世界中，许多关系并非简单的线性。例如，规模效应、边际效益递减等都可能导致目标函数或约束条件呈现非线性。本书将介绍非线性规划模型及其相关概念。 模型构建： 如何识别和构建包含非线性项的模型。 求解方法： 介绍梯度下降法、牛顿法等迭代优化算法的基本思想，以及在处理复杂非线性问题时遇到的挑战。 应用场景： 投资组合优化： 在风险和收益之间寻求最优平衡（如现代投资组合理论）。 工程设计优化： 在满足性能要求的前提下，最小化材料成本或设计参数。 经济模型： 描述市场供需关系、成本效益分析等。 动态规划（DP）： 针对具有“最优子结构”和“重叠子问题”特征的问题，动态规划提供了一种高效的求解策略。它通过将大问题分解为一系列小问题，并存储子问题的解来避免重复计算。 基本原理： 阐述“最优子结构”和“重叠子问题”的概念，以及递推关系式的建立。 状态定义与转移： 重点讲解如何准确定义状态和转移方程是动态规划成功的关键。 经典问题与应用： 最短路径问题： 例如，在一个网络中寻找两点之间的最短路径（如Bellman-Ford算法）。 背包问题（变种）： 动态规划是解决0/1背包问题的一种有效方法。 生产换代问题： 确定在不同时间点进行生产设备更新的最佳策略。 资源分配（多阶段）： 随着时间的推移，如何分配资源以最大化累积收益。 网络优化模型： 网络流模型是运筹学中一个非常重要且应用广泛的领域，用于分析和优化网络结构中的流量问题。 最大流与最小割： 介绍最大流-最小割定理，以及 Ford-Fulkerson 算法、Edmonds-Karp 算法等求解最大流问题的经典方法。 最小费用最大流： 在满足流量需求的同时，最小化总费用。 关键路径法（CPM）与项目评审技术（PERT）： 应用于项目管理，确定项目最短完成时间，识别关键活动。 应用场景： 交通流量优化： 协调交通信号灯，优化车辆调度。 通信网络设计： 优化数据传输路径，提高传输效率。 供应链管理： 优化物料在供应链中的流动。 人员调度： 在满足服务水平的前提下，优化人员排班。 三、 决策支持与系统分析方法 在掌握了基础模型构建能力后，本书将进一步引导读者学习如何运用这些模型来支持决策，并分析复杂系统。 排队论（Queueing Theory）： 现实世界中充满了等待的现象，如顾客等待服务、机器等待维修、呼叫等待接听等。排队论提供了一套数学工具来分析和优化这些等待系统。 排队系统的基本组成： 到达过程、服务过程、服务台、顾客状态、服务规则等。 经典排队模型（M/M/1, M/M/c 等）： 介绍不同参数下的泊松到达、指数服务时间等模型，并推导关键性能指标（如平均队长、平均等待时间、系统利用率）。 应用案例： 银行柜台、呼叫中心： 确定所需的服务台数量，以平衡服务效率和客户满意度。 生产线瓶颈分析： 识别生产线上的瓶颈环节，优化生产流程。 交通枢纽设计： 优化车道数量、调度策略，减少拥堵。 库存控制模型： 库存是企业运营中的一个重要环节，过高或过低的库存都会带来成本。本书将介绍如何建立库存模型来决定订货策略。 EOQ（经济订货量）模型： 介绍最基本的定量订货模型，计算最优的单次订货量。 再订货点模型： 确定何时需要进行下一次订货。 考虑缺货和折扣的库存模型： 引入更复杂的场景。 应用： 零售业、制造业的原材料和产成品库存管理。 决策分析（Decision Analysis）： 当面临不确定性下的决策时，决策分析提供了一种结构化的方法来评估不同选项的风险和收益。 决策树： 图形化展示决策序列和可能结果。 效用理论： 引入效用函数来量化决策者对不同结果的偏好。 贝叶斯更新： 如何根据新的信息调整对未来事件的概率估计。 应用： 新产品开发、市场进入策略、重大投资决策。 仿真技术（Simulation）： 对于那些难以用解析模型准确描述的复杂系统，仿真技术提供了一种强大的工具。通过模拟系统在不同条件下的运行，来评估其性能和潜在问题。 离散事件仿真： 模拟系统中事件发生和状态变化的序列。 系统建模与参数化： 如何将现实系统转化为仿真模型。 仿真实验设计与分析： 如何进行有效的仿真实验并解释结果。 应用： 复杂的生产调度、物流系统、金融市场模拟。 可靠性与维护模型： 评估系统和设备的可靠性，并制定最优的维护策略。 可靠性函数与失效率： 描述设备失效的概率和规律。 寿命模型： 介绍指数分布、威布尔分布等常用寿命模型。 维护策略： 预防性维护、视情维护、检查与修理等。 应用： 飞机、核电站、大型机械等关键设备的维护决策。 四、 实践导向与案例研究 本书的另一个重要特色是强调理论与实践的结合。 丰富多样的案例研究： 书中将穿插大量来自不同行业、不同领域的实际案例，如制造业的生产计划、物流业的路径优化、金融业的投资组合、医疗行业的资源分配、服务业的排队系统设计等。这些案例将帮助读者理解抽象模型在真实世界中的应用方式，并激发读者将所学知识应用于自身工作场景的灵感。 建模思路与解题步骤： 对于每个案例，我们将详细拆解其建模思路、选择的优化方法、求解过程以及最终的决策建议。重点在于展示如何将“业务问题”转化为“数学模型”，再通过“数学方法”找到“可行的解决方案”。 对模型局限性的探讨： 任何模型都是对现实的简化。本书不会回避探讨所介绍模型的假设、前提条件以及在实际应用中可能存在的局限性，并会引导读者思考如何改进模型或结合其他方法来克服这些局限。 五、 学习目标与价值 通过学习本书，读者将能够： 提升问题分解与抽象能力： 将复杂的现实问题，提炼出关键要素，构建出数学模型。 掌握核心运筹学模型： 熟悉线性规划、整数规划、动态规划、网络流、排队论、库存模型等经典模型。 理解并应用关键优化算法： 了解解决这些模型的常用算法的思想和原理。 做出更科学、更优化的决策： 运用运筹学工具，在资源约束下，实现经济效益的最大化或成本的最小化。 分析和改进复杂系统： 通过排队论、仿真等方法，识别系统瓶颈，提升系统效率。 培养量化思维和逻辑分析能力： 具备用数学语言描述和解决问题的能力。 本书适合管理类、工程类、经济类专业的学生，以及在企业、政府部门从事决策、规划、运营、供应链、项目管理等工作的专业人士。它不仅是一本理论教材，更是一本指导读者成为更具竞争力的“问题解决者”的实践指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜是持续不断的。作为一名对数据分析和决策优化充满兴趣的初学者，我一直渴望找到一本能够系统梳理运筹学体系的书籍。《管理运筹学-模型与方法(第2版)》正是这样一本集大成之作。它不仅仅涵盖了运筹学的基础概念，更深入地介绍了各种核心模型，从经典的线性规划到更复杂的动态规划，再到概率模型和决策论，都进行了详尽的阐述。书中的语言风格非常严谨且清晰，使得复杂的数学原理能够被准确地传达，同时又不失逻辑的流畅性。我尤其欣赏书中对于模型选择和适用范围的讨论，它引导我思考在不同情境下，哪种模型是最合适的，以及如何根据实际情况对模型进行调整。这种对“方法论”的深刻理解，远比简单地记忆几个公式来得重要。这本书就像是一本宝贵的工具箱，为我打开了通往更高级、更专业运筹学领域的大门，让我对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《管理运筹学-模型与方法(第2版)》可以说是颠覆了我对运筹学的认知。我原本以为这会是一本充斥着枯燥公式和复杂推导的书籍，但实际阅读后，我发现它充满了智慧和启发。作者在阐述复杂概念时，运用了非常巧妙的比喻和类比，让原本抽象的数学模型变得易于理解，甚至可以说是妙趣横生。我尤其欣赏书中对于“系统思维”的强调，它不仅仅教会我如何应用某个具体的运筹学模型，更重要的是让我理解了“系统”这个整体的概念，以及各个组成部分之间是如何相互影响、相互制约的。这种宏观的视角，对于我理解企业运营、项目管理中的种种复杂现象非常有帮助。书中的案例分析也做得非常出色，不仅仅是简单地罗列结果，而是深入剖析了问题产生的根源，以及运筹学模型是如何帮助我们找到症结所在并给出解决方案的。读完之后，我感觉自己看待问题的角度都发生了变化，不再局限于表面的现象，而是能够深入挖掘其背后的逻辑和规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何优化资源配置、提高决策效率感到好奇，但苦于找不到合适的入门书籍。这本《管理运筹学-模型与方法(第2版)》恰好填补了我的知识空白。书中的内容从最基础的概念讲起，循序渐进，即使是对运筹学一无所知的新手也能轻松理解。我特别喜欢它在介绍各种模型时，都会结合生动的实际案例，让我能够直观地感受到这些理论是如何在现实世界中发挥作用的。比如，在讲解线性规划时，作者就用了一个生产计划的例子，清晰地展示了如何通过数学模型来确定最优的生产组合，从而最大化利润。这种理论与实践相结合的方式，让学习过程不再枯燥，而是充满探索的乐趣。而且，书中对方法的讲解也相当深入，不仅仅是停留在理论层面，还提供了计算的步骤和思路，让我能够自己动手去解决一些简单的问题。这对于我来说，是学习任何一门学科最有效的途径。我感觉这本书不仅教授了我知识，更培养了我用系统化、模型化的思维去分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本《管理运筹学-模型与方法(第2版)》时，并没有抱太高的期望。我担心它会是一本过于理论化、脱离实际的书籍，难以在工作和生活中找到实际的应用场景。然而，这本书的实践导向性彻底打消了我的顾虑。作者并没有仅仅停留在模型的理论讲解，而是花大量篇幅探讨了如何将这些模型应用到实际的管理决策中。书中提供了大量的实际案例，涵盖了生产、库存、运输、调度等多个管理领域，让我看到运筹学是如何在真实世界中解决企业面临的各种难题的。我特别喜欢书中关于“仿真模型”的介绍，它让我看到了如何通过模拟来预测不同决策可能带来的结果，从而降低试错成本。这种“在实践中学习，在学习中实践”的方式，让我觉得这本书非常有价值。我感觉自己不仅学习到了运筹学的知识，更重要的是，我学会了如何将这些知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我曾对如何高效地管理一个项目感到束手无策，总是觉得事情繁杂，难以把握重点。直到我翻阅了这本《管理运筹学-模型与方法(第2版)》，才仿佛打开了一扇新的大门。书中关于项目管理的部分，简直是我的救星。它系统地介绍了诸如关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）等经典项目管理工具，并通过详细的步骤讲解，让我清楚地知道如何去识别项目的关键活动，预测项目的完成时间，以及如何有效地分配资源来规避风险。书中的插图和图表也起到了画龙点睛的作用，让我能够更直观地理解这些方法的逻辑。更重要的是，这本书让我意识到，管理不仅仅是靠经验和直觉，更需要科学的方法和严谨的分析。通过学习书中的模型，我学会了如何将复杂的项目分解成可管理的任务，如何评估不同方案的优劣，并做出更明智的决策。这本书不仅为我提供了实用的工具，更重要的是，它教会了我一种更加系统化、逻辑化的项目管理思维方式，让我对未来管理项目充满了信心。