擁塞型服務設施優化建模理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍丹丹，劉智偉，王國利 著

圖書標籤:

• 擁塞係統
• 排隊論
• 服務設施
• 優化模型
• 數學建模
• 運籌學
• 性能評估
• 仿真
• 隨機過程
• 係統工程

店鋪： 英典圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030479808

商品編碼：29166174583

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

基本信息

書名：擁塞型服務設施優化建模理論與方法

：56.00元

作者：鬍丹丹,劉智偉,王國利

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-05-01

ISBN：9787030479808

字數：203

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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書係統總結瞭作者近年來在擁塞型服務設施優化問題建模、分析與求解方麵的研究成果。所謂擁塞指的是：當需求數量大於服務容量時，服務設施無法同時滿足它們，緻使部分需求不能立刻獲得服務，這就造成瞭設施擁塞。以擁塞型服務設施為研究對象，從優化建模及算法的角度對擁塞型服務設施的相關問題進行瞭深入研究，包括傳統選址問題、隨機服務係統理論和啓發式算法，並且深入研究瞭擁塞設施的各類型選址、需求指派、容量優化等問題。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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現代金融風險管理與量化策略構建 本書聚焦於當前金融市場復雜性日益增加的背景下，如何係統、科學地構建現代金融風險管理體係，並結閤前沿的量化分析技術，設計和實施有效的投資策略。全書內容涵蓋瞭從宏觀經濟環境分析到微觀資産定價，再到風險對衝與投資組閤優化的全過程，旨在為金融機構、資産管理公司以及高淨值投資者提供一套理論與實踐深度融閤的解決方案。 第一部分：金融風險的理論基礎與度量體係 本部分深入探討瞭金融風險的本質、分類及其在不同市場環境下的演變規律。風險不再僅僅被視為不確定性，而是被置於復雜的係統性交互之中進行審視。 第一章：金融風險的結構性解析 本章首先界定瞭信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險以及聲譽風險等核心風險類型。重點分析瞭近年來全球金融危機中暴露齣的風險傳染機製，特彆是金融工具的復雜化如何加劇瞭係統性風險的纍積。我們引入瞭“尾部風險”（Tail Risk）的概念，探討瞭在極端市場條件下，傳統風險模型失效的內在原因，並引入瞭非綫性動態係統理論來描述風險的突變點。 第二章：經典與前沿的風險度量工具 詳細梳理瞭衡量風險的經典指標，如標準差、Beta係數、久期（Duration）和凸度（Convexity）。隨後，筆墨集中於現代風險管理的核心工具：風險價值（Value at Risk, VaR）及其局限性。我們批判性地分析瞭曆史迴溯法、參數法（方差-協方差法）和濛特卡洛模擬法的適用場景和計算難點。 更重要的是，本章著重介紹瞭對極值事件更敏感的度量工具——預期虧損（Expected Shortfall, ES）或稱條件風險價值（CVaR）。通過大量的實際案例和數值模擬，展示瞭ES在捕捉極端損失分布方麵的優越性。此外，章節末尾還探討瞭基於信息熵和Copula函數構建多變量風險依賴結構的方法，以更好地刻畫不同風險因子間的非對稱關聯。 第三章：壓力測試與情景分析的動態設計 風險管理絕非靜態的度量，而是動態的壓力測試。本章詳細闡述瞭如何設計有效的情景假設。這包括宏觀經濟衝擊情景（如利率急劇上升、地緣政治衝突）、特定行業或資産類彆的黑天鵝事件情景。書中提供瞭一套構建情景矩陣的SOP（標準操作流程），並討論瞭如何利用曆史數據和專傢判斷相結閤的方式，對不同情景下的投資組閤損失進行前嚮預測。強調瞭逆嚮壓力測試（Reverse Stress Testing）在識彆係統脆弱性方麵的關鍵作用。 第二部分：量化投資策略的建模與實施 本部分將理論風險分析與實際的資産配置和交易策略相結閤，構建一套可操作的量化投資框架。 第四章：現代投資組閤理論的拓展與修正 迴顧瞭馬科維茨（Markowitz）的均值-方差模型，並指齣瞭其在現實應用中的“輸入敏感性”缺陷。重點介紹瞭超越傳統效率前沿的優化方法： 1. Black-Litterman 模型： 結閤瞭市場均衡觀點和投資者的主觀信念，提供瞭一個更穩健的資産權重分配方案。 2. 風險平價（Risk Parity）策略： 側重於通過控製各類風險的貢獻度來構建投資組閤，而非僅依賴預期收益率，對構建跨資産類彆的穩健組閤具有重要指導意義。 3. 貝葉斯方法在組閤優化中的應用： 如何利用貝葉斯統計框架對輸入參數進行正則化處理，以提高組閤構建的穩定性。 第五章：因子投資的深度挖掘與多因子模型構建 因子投資是現代量化策略的核心驅動力。本章從Fama-French三因子模型齣發，係統梳理瞭價值、規模、動量、質量、波動率等主流因子。 因子識彆與檢驗： 詳細介紹如何利用時間序列和截麵迴歸方法檢驗因子的有效性，並警惕“數據挖掘”（Data Mining）的陷阱。 因子模型的動態選擇： 探討瞭如何構建一個能夠適應市場周期的多因子模型，例如，使用機器學習技術（如LASSO迴歸或隨機森林）來篩選齣當前市場環境下最具有解釋力的因子組閤。 因子純化與對衝： 闡述瞭如何通過正交化（Orthogonalization）技術來剝離因子間的相關性，確保投資組閤對特定風險因子的暴露是精確控製的。 第六章：高頻交易與市場微觀結構分析 本章轉嚮瞭時間維度更短的交易策略。首先，對市場微觀結構進行瞭細緻的描述，包括訂單簿的動態、買賣價差（Bid-Ask Spread）的形成機製、訂單執行的成本與滑點（Slippage）。 流動性供給與需求建模： 介紹利用高頻數據分析市場流動性的瞬時變化，如有效市場深度（Effective Market Depth）。 算法交易策略的優化： 重點解析瞭時間加權平均價格（TWAP）和成交量加權平均價格（VWAP）算法的局限性，並引入瞭基於最優執行理論（Optimal Execution Theory）的動態算法，如考慮衝擊成本和市場價格影響的算法模型。 第三部分：風險對衝、衍生品與係統性管理 本部分關注如何運用金融衍生工具進行風險轉移與管理，並討論瞭金融機構層麵更宏觀的風險治理框架。 第七章：衍生品在風險管理中的應用 本章深入分析瞭遠期、期貨、互換和期權在對衝各類風險中的具體操作細節。 精確對衝與基差風險： 詳細討論瞭利用股指期貨和利率期貨進行係統性風險和利率風險對衝的具體模型，並量化瞭基差（Basis Risk）對對衝效率的影響。 期權策略的多維風險敞口管理： 闡述瞭如何利用希臘字母（Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho）來解構和管理期權組閤的復雜風險結構。特彆關注波動率交易策略（Volatility Arbitrage）的構建與風險敞口限製。 信用衍生品與CVA/DVA的計量： 對於場外衍生品交易，係統性地介紹瞭信用風險調整後的估值（Credit Valuation Adjustment, CVA）和債務價值調整（Debt Valuation Adjustment, DVA）的計算方法，這是現代交易對手風險管理的關鍵環節。 第八章：金融機構的宏觀審慎監管與閤規 本章從監管視角探討金融風險治理。詳細解讀瞭巴塞爾協議III（Basel III）的核心要求，特彆是對資本充足率（Capital Adequacy Ratio, CAR）、杠杆率（Leverage Ratio）和流動性覆蓋率（LCR）的最新規定。書中強調瞭模型風險（Model Risk）在監管資本計算中的重要性，以及內部模型驗證（Model Validation）的嚴格流程。同時，也探討瞭如何將“逆周期資本緩衝”（Countercyclical Capital Buffer）納入到機構的長期資本規劃之中。 第九章：機器學習在風險預測與策略迭代中的前沿應用 本章展望瞭利用人工智能技術增強風險管理和投資決策的能力。 非綫性風險建模： 利用神經網絡（NN）和支持嚮量機（SVM）對高維、非綫性的風險因子進行建模，以提高對極端事件的早期預警能力。 強化學習（Reinforcement Learning）在動態對衝中的潛力： 探討瞭如何將強化學習算法應用於復雜的動態資産配置和最優執行問題，讓智能體通過與模擬市場的交互，自主學習最優的決策策略，從而剋服傳統優化模型的靜態限製。 可解釋性AI（XAI）： 鑒於金融決策的敏感性，本章重點論述瞭如何應用LIME和SHAP等工具，確保復雜的預測模型具有可解釋性，滿足監管和投資者的信任需求。 結語：麵嚮未來的金融穩健性 全書最終落腳於構建一個適應快速變化技術和市場環境的、高度韌性的金融風險管理與量化投資生態係統。強調理論的嚴謹性與實踐操作的靈活性並重，為讀者提供一套穿越牛熊周期的綜閤性工具箱。

評分☆☆☆☆☆

讀完前幾章的摘要，我有一種強烈的直覺：這本書試圖解決的並非孤立的瓶頸問題，而是一個動態的、演化的係統性難題。傳統優化通常是靜態的“點解決方案”，而現代服務業的特點是需求會隨著時間、價格甚至心理預期而不斷變化。這本書的“動態優化”理念，可能意味著它引入瞭時間序列分析、馬爾可夫決策過程（MDP）甚至強化學習的某些思想來指導設施的實時調整。這對我理解大型互聯網服務平颱的資源伸縮（Scaling）策略非常有啓發性。比如，在綫視頻流媒體在節假日高峰期的帶寬分配策略，如何纔能在保證服務質量（QoS）的同時，最大化服務器的利用率？書中對“資源池”的管理和“動態定價”機製的建模，想必會是精彩的篇章。我期待看到作者如何將復雜、高維的決策空間進行有效的降維處理，使得求解過程在計算復雜度上具備可行性。如果它能提供一套經過嚴格復雜度分析和收斂性證明的求解算法，那麼這本書的理論深度無疑是頂級的。它不再是描述“有什麼問題”，而是提供瞭一套“如何實時解決問題”的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，很大程度上源於它對“理論”與“方法”並重的承諾。很多學術著作往往偏嚮理論的構建，雖然嚴謹但缺乏落地性；而很多工程手冊又過於注重工具的使用，缺乏對底層原理的深刻洞察。我希望這本專著能夠完美地平衡兩者。特彆是“方法”部分，我非常關注其在處理實際數據異構性方麵的能力。現實世界的數據充滿瞭缺失值、異常點和測量誤差，一個健壯的優化模型必須能夠容忍甚至利用這些不完美的數據進行決策。書中是否探討瞭如何將貝葉斯方法或不確定性量化技術融入到擁堵模型的參數估計中？此外，鑒於現代服務設施往往是分布式、多層級的網絡結構，書中是否也提供瞭網絡級優化的視角，而不是僅僅局限於單個服務站點的優化？例如，如何通過優化上遊調度中心來減輕下遊多個接觸點（Touch Points）的局部擁堵？這本書如果能展現齣從微觀的排隊機製到宏觀的網絡平衡這一完整的建模光譜，那麼它就真正配得上“理論與方法”的稱號，將對整個運營管理領域産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

初翻開這本書的目錄和章節標題，我立刻感受到一種撲麵而來的硬核氣息，這絕非一本麵嚮大眾讀者的通俗讀物，它更像是一份獻給專業研究者和資深工程師的“方法聖經”。從“隨機過程在設施容量評估中的應用”到“多目標優化下的動態調度策略”，書中的術語和概念密度極高，顯示齣作者團隊在理論基礎上的深厚功力。吸引我的一個關鍵點是它對“服務設施”的界定可能非常寬泛，可能涵蓋瞭數據中心、機場停機位、醫院急診室乃至智能製造流水綫上的關鍵工序。這意味著，本書構建的方法論具有極強的遷移性和普適性。我尤其關注其中關於“魯棒性設計”的部分，在當今充滿不確定性的外部環境下，一個僅僅追求“平均最優”的模型是遠遠不夠的，真正有價值的模型必須能抵禦“黑天鵝”事件帶來的衝擊。作者是如何通過引入彈性約束或冗餘設計來提升係統的韌性，並將其量化到模型參數中的？如果書中能詳細剖析不同魯棒性指標（如延遲容忍度、恢復時間）與成本之間的權衡關係，那麼這本書的實戰價值將呈幾何級數增長。它不是在教你如何避免問題，而是在教你如何設計一個係統，使其在問題發生時依然能保持有效運轉。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版風格透露齣一種嚴謹的學術氣質，與其說是閱讀，不如說是“研習”。我注意到它在理論闡述上似乎非常注重邏輯的層層遞進，從基礎的排隊論模型齣發，逐步引入非平穩性、網絡效應和用戶博弈等高階要素。這讓我想起一些經典的運籌學教材，它們之所以經久不衰，就是因為它們搭建瞭一個堅實的理論基石，使得讀者可以站在巨人的肩膀上上去進行創新。我猜測作者在構建這些“優化模型”時，一定對現實世界中服務設施的運作機製進行瞭細緻入微的田野調查和數據采集。例如，在分析醫院門診擁堵時，書中會不會揭示齣“病人選擇不同候診區”的行為偏好如何通過非綫性方式反饋到整體等待時間分布上？如果能深入探討這些行為經濟學或社會心理學因素如何被納入數學框架，那麼這本書的貢獻將遠超傳統的純粹工程優化範疇，而觸及到跨學科交叉研究的前沿。我更希望看到的是，在最終的“方法”章節中，作者能提供一套清晰的算法流程圖或軟件實現思路，讓那些不擅長純粹數學推導的工程師也能上手應用這些高級理論。

評分☆☆☆☆☆

這本新近問世的著作，聚焦於現代交通、物流乃至信息網絡中的一個核心痛點——“擁堵”現象，並試圖提供一套嚴謹而實用的理論框架與操作工具。我之所以對它抱有極大的期待，是因為它似乎沒有流於一般性的描述，而是深入到瞭對服務設施容量、需求波動與資源分配之間復雜耦閤關係的數學建模層麵。以往的許多管理學或運籌學書籍，在討論擁堵時，往往側重於宏觀的係統優化或者微觀的排隊理論的某個特定分支，而鮮有能夠將兩者有機結閤，並針對“服務設施”這一關鍵節點進行深度剖析的。我特彆好奇作者是如何構建那些能夠準確捕捉到非綫性動態反饋機製的模型，例如，當設施的服務能力達到瓶頸時，需求側的行為會如何反嚮影響擁堵程度？書中是否詳細闡述瞭從理論推導到實際參數估計的全過程？如果能提供一些實際案例的驗證，那就更為理想瞭，畢竟理論的魅力最終還是要通過現實問題的解決能力來體現。這本書的價值，可能就在於提供瞭一套能夠將“看不見”的係統約束轉化為“可量化”的決策依據的方法論，這對城市規劃者、供應鏈管理者來說，無疑是一劑強心針。我期待它能成為我們工具箱裏那把解決復雜係統瓶頸問題的“瑞士軍刀”。