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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： 阜宁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：26972077741

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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《管理运筹学：模型与方法（第2版）》图书简介 在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战，资源配置的优化、决策过程的科学化以及运营效率的提升成为企业能否在激烈竞争中脱颖而出的关键。正是基于这样的时代背景，《管理运筹学：模型与方法（第2版）》应运而生，它将为广大读者，特别是管理学、工程学、经济学、计算机科学等领域的学生、研究人员和实践者，提供一套系统、深入且极具实用价值的分析工具和决策框架。本书旨在帮助读者掌握运用数学模型和优化方法解决实际管理问题的能力，从而做出更明智、更具成本效益的决策。 本书的基石在于“运筹学”这一学科。运筹学是一门跨学科的科学，它运用数学、统计学、计算机科学以及其他定量方法来分析和解决复杂的决策问题。它强调将管理问题抽象化为数学模型，然后通过求解这些模型来寻找最优或近似最优的解决方案。从第二次世界大战时期军事情报分析的需求出发，运筹学已发展成为现代管理科学的核心组成部分，广泛应用于生产制造、物流运输、金融服务、医疗保健、公共事业等各个行业。 《管理运筹学：模型与方法（第2版）》在第一版的基础上，进行了全面而深入的修订和完善。本书在内容编排上，力求逻辑清晰，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和方法。每一章都围绕着一个核心的运筹学主题展开，详细阐述其理论基础、数学模型、求解算法以及在实际管理中的应用案例。 核心内容概览： 第一部分：运筹学基础与模型构建 本书的开篇，将为读者构建起坚实的运筹学知识体系。首先，我们将深入探讨运筹学的概念、发展历程及其在现代管理中的地位和作用，帮助读者理解运筹学为何是解决复杂管理问题的利器。 接下来，本书将重点讲解“模型构建”这一核心能力。模型构建是运筹学问题的起点，也是最关键的一步。我们将详细介绍不同类型的模型，包括： 数学模型： 如何将现实管理问题中的变量、约束和目标转化为数学表达式，例如线性方程、不等式、函数等。 优化模型： 重点关注如何定义问题的目标函数（如最小化成本、最大化利润、最小化时间等）以及决策变量，并建立相应的约束条件，从而形成一个可求解的优化问题。 仿真模型： 介绍在系统行为难以精确建模时，如何通过模拟随机过程来分析系统性能。 此外，本部分还将初步介绍一些基础的优化概念，如可行解、最优解、全局最优解和局部最优解等，为后续深入学习打下基础。 第二部分：线性规划及其应用 线性规划是运筹学中最基本、最广泛应用的优化技术之一。本书将用相当大的篇幅来详细讲解线性规划。 模型建立： 读者将学会如何将各种资源分配、生产计划、运输安排等问题转化为标准的线性规划模型，即目标函数和约束条件都为线性的数学模型。 图解法： 对于变量较少的问题，将介绍图解法，通过可视化方式帮助理解可行域和最优解的概念。 单纯形法： 这是求解线性规划问题的经典算法。本书将详细阐述单纯形法的原理、步骤和计算过程，并介绍其各种变种，如大M法和两阶段法，以处理各种类型的线性规划问题。 对偶理论： 讲解对偶问题与原问题的关系，对偶变量的经济含义，以及其在敏感性分析中的应用。 灵敏性分析（敏感性分析）： 探讨当模型中的参数（如资源供给、需求量、成本系数等）发生变化时，最优解会如何改变，这对于决策的稳健性至关重要。 应用案例： 丰富的案例将展示线性规划在生产计划、产品组合、混合问题、运输问题、指派问题等领域的实际应用。 第三部分：整数规划与网络优化 在许多实际问题中，决策变量往往需要取整数值，例如生产多少件产品，派遣多少辆车等。整数规划就是处理这类问题的数学工具。 整数规划模型： 介绍纯整数规划、混合整数规划、0-1整数规划等模型，以及如何将其构建出来。 求解方法： 讲解分支定界法、割平面法等求解整数规划的基本算法。 应用： 重点关注整数规划在设备选址、项目选择、车辆调度、装箱问题、排班问题等方面的应用。 网络优化是运筹学中另一类重要的问题，它涉及到图论和路径查找。 最小生成树问题： 寻找连接所有顶点的最小权重的边集合。 最短路径问题： 寻找图中两点之间的最短距离，介绍Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等。 最大流问题： 寻找网络中从源点到汇点的最大流量，介绍Ford-Fulkerson算法及其改进算法。 最小费用最大流问题： 在满足最大流需求的同时，最小化总费用。 应用： 这些模型在物流配送、网络设计、通信路由、项目管理（如PERT/CPM）等领域有着广泛的应用。 第四部分：排队论模型 在服务行业和生产系统中，顾客（或任务）到达和等待服务的现象普遍存在。排队论正是用来分析和优化这类系统的数学理论。 排队系统基本概念： 介绍到达过程、服务过程、服务台、队规等基本要素。 马尔可夫链与泊松过程： 讲解排队论中常用的概率模型，如泊松到达过程和指数服务时间。 基本排队模型： 详细介绍M/M/1, M/M/c, M/G/1等经典排队模型，分析系统的各项性能指标，如平均队长、平均等待时间、系统利用率等。 应用： 演示排队论模型如何用于优化银行柜台、呼叫中心、生产线、交通信号灯等系统的设计和运营。 第五部分：决策分析与不确定性建模 现实世界充满不确定性，决策者常常需要在信息不完全或结果不确定的情况下做出选择。决策分析和不确定性建模提供了应对这些挑战的工具。 决策树分析： 使用树状结构来表示一系列决策及其可能的结果，帮助分析不同决策路径的期望收益。 效用理论： 探讨如何量化决策者对不同结果的偏好和风险态度。 蒙特卡洛模拟： 在不确定性环境下，通过大量的随机抽样来评估决策的可能结果分布。 博弈论基础： 介绍零和博弈、非零和博弈等概念，分析在竞争或合作环境下各参与者的最优策略。 应用： 决策分析在投资决策、新产品开发、风险管理、战略规划等领域具有重要意义。 第六部分：仿真技术与应用 当复杂的系统难以用解析模型准确描述时，仿真技术便成为一种强大的分析工具。 离散事件仿真： 讲解如何构建和运行离散事件仿真模型，模拟系统中事件的发生和状态的变化。 仿真软件介绍： 简要介绍主流的仿真软件，并说明其在各行业的应用。 仿真模型的设计与验证： 讨论如何设计有效的仿真实验，以及如何验证仿真模型的准确性。 应用： 仿真技术在供应链管理、工厂布局、交通流量优化、医院流程改进等方面应用广泛。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解运筹学的核心理论和数学模型，更注重这些模型在实际管理问题中的应用，通过大量真实案例和问题驱动的学习方式，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的结构： 内容从易到难，从基础模型到复杂方法，层层递进，确保读者能够逐步掌握运筹学的知识体系。 丰富的数学模型和算法： 涵盖了线性规划、整数规划、网络优化、排队论、决策分析、仿真等运筹学的主要分支，提供了多种数学模型和求解算法。 强调模型构建和解释： 书中不仅教授如何求解模型，更强调如何正确地构建模型，以及如何解释模型求解结果的含义，帮助读者做出有效的管理决策。 第2版更新与提升： 相较于第一版，本书在内容上进行了更新和补充，例如增加了新的模型和算法，更新了应用案例，并对某些章节进行了更深入的阐述，使其更加贴合当前的管理实践需求。 目标读者： 《管理运筹学：模型与方法（第2版）》适合作为高等院校管理学、经济学、工程学、计算机科学等专业本科生和研究生的教材或参考书。同时，对于希望提升自身定量分析和决策能力的企业管理人员、工程师、分析师等专业人士，本书也是一本不可多得的学习资料。通过对本书的学习，读者将能够： 建立科学的决策思维： 掌握运用数学模型和优化方法分析和解决复杂管理问题的系统性思维。 熟练掌握核心运筹学工具： 能够独立构建和求解各种运筹学模型，并理解其应用范围和局限性。 提升资源配置和运营效率： 将学到的知识应用于实际工作中，优化资源配置，提高运营效率，降低运营成本。 增强解决复杂问题的能力： 面对日益复杂的商业环境，具备运用定量方法应对挑战的信心和能力。 总而言之，《管理运筹学：模型与方法（第2版）》是一本集理论严谨性、方法实用性、内容系统性于一体的权威著作，它将为读者打开一扇通往科学决策和精益管理的大门。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正点亮了我学习之路的书！我一直对如何用更科学、更系统的方式去解决实际问题充满好奇，而《管理运筹学-模型与方法(第2版)》就像是一盏指路明灯。从最初接触书名，就觉得它充满了解决复杂挑战的智慧。翻开第一页，就被那种严谨而又条理清晰的叙述风格所吸引。作者并没有直接抛出晦涩难懂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解每一个模型背后的逻辑和应用场景。特别是关于线性规划的部分，书中通过大量贴近实际的案例，比如生产计划、资源分配等，让我深刻体会到了运筹学在优化决策中的强大力量。那些图文并茂的解释，生动形象的比喻，都极大地降低了学习门槛。我尤其喜欢书中对于不同算法的讲解，不仅阐述了其原理，更指出了在何种情况下选用哪种方法最为合适，这对于我这种初学者来说，避免了走弯路，少走了很多歧途。而且，书中还穿插了一些历史故事和行业发展趋势的介绍，让我在学习专业知识的同时，也能感受到运筹学学科的博大精深和不断演进的活力，真的非常值得反复品读和借鉴。

评分☆☆☆☆☆

这是一本充满实践导向的绝佳读物！《管理运筹学-模型与方法(第2版)》给我的最大感受就是，它不是一本“纸上谈兵”的书。作者在内容编排上，始终紧扣“模型”与“方法”这两个核心，并大量引入了现实世界中的经典案例，使得理论知识与实际应用无缝对接。我特别欣赏书中关于网络优化和项目管理的内容，这些章节的讲解不仅详细，而且充满了操作性的指导。无论是求解最短路径问题，还是进行关键路径分析，书中的步骤都清晰明了，配合详尽的图示，让即使是初次接触运筹学的读者也能迅速掌握。更重要的是，作者在讲解每个模型时，都强调了其背后的假设条件以及适用范围，这使得读者在实际应用中能够避免“穿新鞋走老路”，而是能够根据具体情况灵活选择和调整模型。书中还包含了一些关于数据分析和仿真技术的介绍，这些都是现代管理决策不可或缺的组成部分。总而言之，这本著作提供了一个强大的分析框架，帮助我系统地思考和解决实际管理难题，其价值远超预期。

评分☆☆☆☆☆

自从捧读《管理运筹学-模型与方法(第2版)》以来，我的思维方式仿佛经历了一次“升级”。我一直认为，管理者最核心的竞争力之一就是能否在信息不完全、资源受限的情况下做出最优决策，而这本书恰恰为我提供了实现这一目标的强大工具箱。它的价值绝不仅仅是理论知识的堆砌，更多的是一种解决问题的思维模式和分析框架。书中深入浅出的讲解，将原本可能显得枯燥的数学模型，转化为一个个可以应用于日常管理决策的生动案例。例如，在探讨库存管理模型时，作者通过清晰的图示和详细的计算步骤，让我明白了如何平衡过高的库存成本和缺货的风险，这对我理解企业运营的精细化管理有了全新的认识。书中涉及的动态规划、排队论等章节，更是为我揭示了时间、流程和不确定性如何影响决策。每当我遇到工作中的瓶颈，或者需要权衡各种方案的优劣时，我都会下意识地回想起书中的模型和方法，尝试用更结构化的视角去审视问题。这本书的出版，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，让我能够更自信地面对复杂的管理挑战，并不断提升自己的决策水平。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《管理运筹学-模型与方法(第2版)》这本书给了我巨大的启发。我一直认为，很多管理问题看似复杂，其实背后都有其内在的规律和可优化的路径，而这本书恰恰为我揭示了这些规律。它以一种非常系统和深入的方式，将抽象的数学模型转化为可操作的管理工具。我尤其喜欢书中对于决策树和博弈论的阐述，这些章节让我看到了在不确定环境下进行战略决策的可能性，以及如何通过分析对手的行动来制定最优策略。书中对于各种优化算法的详细介绍，无论是通用算法还是特定问题的求解方法，都清晰易懂，并且配有丰富的图例和算例，使得学习过程更加生动有趣。更令人称道的是，书中还涉及了对模型局限性的讨论，这让我认识到，任何模型都只是现实的简化，我们需要结合实际情况来灵活运用。这本书不仅是一本学习运筹学理论的优秀教材，更是一本提升管理思维和决策能力的实践指南，我强烈推荐给所有希望在管理领域有所建树的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是为那些渴望提升决策能力、优化资源配置的管理者量身打造的！《管理运筹学-模型与方法(第2版)》以其逻辑严谨、体系完整的特点，让我对运筹学这门学科产生了前所未有的浓厚兴趣。我发现，书中不仅仅是列举公式和推导过程，而是更注重于揭示这些模型是如何帮助我们理解和解决现实世界中各种复杂问题的。例如，关于整数规划和非线性规划的讲解，虽然涉及一定的数学基础，但作者通过生动的案例，比如如何进行最优投资组合选择，或者如何实现最佳的生产调度，让我深刻体会到了这些高级模型在实际决策中的巨大潜力。书中对于模型选择和算法应用的指导，更是点睛之笔，它帮助我建立了一个清晰的判断标准，知道何时该用何种工具，避免了盲目套用。这本书不仅提升了我分析问题的能力，更重要的是，它教会了我如何用更系统、更科学的思维去面对和解决日常工作中遇到的各种挑战，让我受益匪浅。