经济管理中的模糊数学方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京经济学院出版社

作者:

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:1995-02

价格:6.50

装帧:平装

isbn号码:9787563804818

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经济管理中的模糊数学方法 (Alternative Book Introduction) 书名：复杂系统决策与优化：基于演化计算与智能算法的新视角 图书简介 在当代经济管理实践中，决策者常常面临海量、不确定、甚至难以精确量化的信息。传统的基于精确集合论和概率论的分析工具，在处理诸如“高风险偏好”、“客户满意度低”、“市场前景模糊”等定性或半定性问题时，显得力不从心。本书并非聚焦于经典的模糊集合理论在经济模型中的应用，而是将视角投向一种更具动态性、适应性和全局搜索能力的计算范式——演化计算（Evolutionary Computation, EC）及其在复杂经济系统优化中的前沿应用。 本书核心关注点：从确定性约束到动态适应性学习 本书旨在为经济学、管理科学、运筹学以及信息科学的研究者和高级管理者提供一套应对高度复杂、非线性、多目标经济管理难题的先进工具箱。我们摒弃了对系统参数的静态假设，转而拥抱系统内在的动态演化过程。 第一部分：复杂系统的建模挑战与智能算法基础 第一章：经济管理复杂性剖析与传统方法局限 本章首先系统梳理了现代经济管理中涌现出的主要复杂性特征：非线性和动态耦合、信息不对称性、多重目标冲突、以及环境的突变性。深入分析了经典优化方法（如线性规划、非线性规划）在面对大规模组合优化问题（如供应链网络设计、生产调度）和参数不确定性时的计算瓶颈和模型简化陷阱。重点讨论了如何通过构建更具鲁棒性的系统结构模型，来代替对单一精确解的追求。 第二章：演化计算范式与经济优化哲学 本章详细介绍了演化计算（EC）的核心理论框架，包括遗传算法（GA）、进化策略（ES）、差分进化（DE）以及粒子群优化（PSO）。我们将演化计算视为一种模拟自然选择和群体智能的优化哲学，强调其内在的鲁棒性、全局搜索能力和对目标函数连续性要求的弱化。详细阐述了适应度函数的设计艺术，如何将模糊的、难以量化的管理目标转化为可计算的适应度指标。 第三章：混合智能系统（Hybrid Intelligence）的构建 在实际的经济管理场景中，单一的优化算法往往难以兼顾效率和精度。本章致力于构建混合智能系统。重点研究如何将演化计算（用于全局探索）与局部搜索算法（如模拟退火、梯度下降的变体）相结合，形成“全局勘探-局部精炼”的优化范式。讨论了如何将领域知识（Domain Knowledge）嵌入到交叉、变异操作中，以加速收敛并提高解的工程可行性。 第二部分：前沿应用：演化算法在关键管理领域的突破 第四章：复杂供应链网络的动态优化与弹性设计 供应链管理是典型的多层级、强耦合的复杂系统。本章重点探讨如何使用多目标遗传算法（MOEA/D, NSGA-II等）来解决供应链网络的选址、库存策略和物流路径规划问题。我们关注的不再是最小化某单一成本，而是同时优化成本、风险暴露度与响应速度这三个相互制约的指标。引入了基于演化算法的鲁棒优化技术，以应对需求波动和供应中断带来的不确定性。 第五章：金融市场建模与投资组合的自适应构建 金融市场的非平稳性和高噪声特性对传统金融工程构成了巨大挑战。本章应用演化算法对高频交易策略进行回溯测试和参数优化。重点研究如何利用粒子群优化（PSO）来构建具有风险平价约束的投资组合，并探索使用遗传规划（GP）自动发现新的、能够适应市场结构变化的金融因子模型。强调算法如何处理交易成本和流动性约束等实际工程限制。 第六章：生产调度与资源分配的实时决策 在智能制造（Industry 4.0）背景下，柔性生产系统的作业调度是关键瓶颈。本章以流水车间调度（Job-Shop Scheduling）和资源受限项目调度（RCPSP）为案例，展示如何将演化算法嵌入到实时决策系统中。探讨了基于演化计算的实时反馈机制，使得生产计划能够快速响应机器故障或紧急订单的插入，实现系统的自适应重规划。 第三部分：算法的深化与未来展望 第七章：深度学习与演化计算的协同（Neuroevolution） 本章跨越传统优化范畴，深入探讨将演化计算与深度学习（DL）的结合。重点研究神经进化（Neuroevolution）技术，即利用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构（Network Architecture Search, NAS）和权重参数，尤其是在强化学习（RL）环境中，以解决传统梯度方法难以处理的稀疏奖励问题。这为构建具有高度自主决策能力的经济代理提供了新的理论基础。 第八章：大规模并行计算与云端优化 随着问题的规模和实时性要求的提高，演化算法的并行化成为必然趋势。本章详细介绍了岛屿模型（Island Model）、主从模型（Master-Slave Model）等并行计算策略，并探讨了如何在云计算和高性能计算（HPC）平台上高效部署大规模的遗传算法求解器。旨在确保所提出的优化方案能够在企业级生产环境中快速、可靠地运行。 总结与展望 本书为读者提供了一套以“适应、学习、演化”为核心思想的经济管理优化框架。它超越了对传统数学工具的依赖，强调通过模拟自然界最成功的适应机制来解决人类社会最复杂的决策问题。读者将掌握如何利用这些前沿的智能计算方法，构建出比传统静态模型更具鲁棒性、更贴近真实世界动态的经济管理解决方案。

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这本书的名字叫《经济管理中的模糊数学方法》，我拿到它的时候，其实内心是有点忐忑的。我一直觉得经济管理离我有点远，而数学，尤其是“模糊数学”，听上去就充满了理论和公式，感觉和实际应用总是有那么一点距离。但好奇心驱使我翻开了它。第一眼看到目录，确实扑面而来的是各种数学符号和概念，比如模糊集合、模糊关系、模糊推理、模糊决策等等。我有点担心自己是不是跟不上节奏，但作者在开篇部分花了很大篇幅来解释模糊数学产生的背景和核心思想，用了很多通俗易懂的比喻，比如“模糊”在日常生活中的体现，像“多穿一点”、“天气有点热”这些主观的描述，是如何被模糊数学捕捉和量化的。这让我顿时觉得亲切了不少。接着，作者开始将这些抽象的概念一一对应到经济管理的具体场景中，比如在风险评估时，我们很难给出一个精确的概率值，这时候模糊数学就可以派上用场，通过主观的经验和判断来建立模糊的风险等级，这比传统的量化模型更加灵活和贴近实际。在市场预测方面，产品的生命周期、消费者偏好等等，很多因素都带有模糊性，模糊数学的方法可以帮助我们更好地理解和预测这些不确定性。我特别喜欢其中关于模糊综合评价的章节，它详细介绍了如何利用模糊逻辑来整合多个评价指标，最终得出一个综合性的评价结果，这对于企业在项目选择、供应商评估等方面都非常有指导意义。书中的案例也很多，虽然有些案例涉及的行业我不太熟悉，但作者的讲解逻辑非常清晰，能让我一步步理解模糊数学是如何在实际问题中发挥作用的。总的来说，这本书让我对“模糊”这个概念有了全新的认识，并且看到了它在解决复杂、不确定问题上的巨大潜力。

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《经济管理中的模糊数学方法》这本书，就像一扇窗户，让我看到了经济管理领域一个截然不同的视角。我以前对数学在管理中的应用，大多停留在线性规划、回归分析这些比较“硬核”的领域。这本书则将我的视野引向了更广阔的“模糊”地带。作者的开篇非常引人入胜，他并没有直接抛出公式，而是从人类认知的不确定性谈起，比如我们如何判断一个产品是“好”还是“坏”，或者一个投资是“有前景”还是“风险大”，这些判断往往是模糊的，而模糊数学正好能捕捉这种模糊性。让我印象深刻的是，书中关于模糊评价的内容，它提供了一种系统的方法来整合来自不同方面的、带有模糊性的评价信息，最终得出一个综合性的结论。这对于企业在绩效评估、项目筛选等复杂决策场景下非常有借鉴意义。作者在介绍模糊决策模型时，也给了很多具体的例子，比如如何利用模糊逻辑来模拟企业家的决策过程，考虑模糊的未来收益和风险，做出最优的战略选择。书中的案例也很多，作者在讲解时，不仅仅是给出公式和结果，而是会详细地分析每一步的逻辑，以及这些模糊的量是如何在实际管理中被赋予意义的。我尤其喜欢关于模糊控制在生产调度和库存管理中的应用，它能够更好地处理需求波动和交货期不确定等问题，从而优化资源利用效率。这本书，让我深刻体会到，即使是看似难以量化的管理问题，通过模糊数学的方法，也能找到清晰的解决方案。

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这本书，让我对“量化”这个词有了更深的理解。《经济管理中的模糊数学方法》并不是简单地将现实问题转化为数学模型，而是更进一步，探讨了如何在“模糊”和“不确定”的环境下进行有效的量化。作者在开篇就指出了传统量化方法的局限性，尤其是在处理那些难以精确定义、边界模糊的概念时。他通过大量的例子，比如“产品质量”、“客户满意度”、“市场潜力”等等，来阐释模糊数学的必要性。我特别欣赏书中关于模糊时间序列分析的章节，它如何处理那些随时间变化的、具有模糊趋势的数据，这在市场预测、销售预测等领域都具有重要的应用价值。作者在介绍模糊综合评价时，也提供了一种非常系统化的方法，能够将多个模糊的评价因素，通过模糊逻辑的运算，整合成一个清晰的综合评价结果。这对于企业在进行战略选择、供应商评估等复杂决策时，能够提供非常有力的支持。书中还有很多关于模糊决策的案例，比如如何利用模糊逻辑来模拟管理者的风险偏好，从而做出更符合实际情况的投资决策。作者在讲解这些模型时，都力求清晰易懂，并且注重理论与实践的结合，让我能够理解这些抽象的数学概念是如何在现实管理中发挥作用的。读完这本书，我感觉自己不仅学习到了一套新的数学工具，更重要的是，我的思维方式得到了提升，能够以一种更加灵活和辩证的眼光来看待经济管理中的各种问题。

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这本书的论述方式，对我来说，简直就是一场思维的盛宴。我之前接触过一些管理学书籍，它们大多侧重于描述性的理论，或者提供一些定性的框架。而《经济管理中的模糊数学方法》，则完全是另一个维度。它从最根本的“不确定性”出发，用严谨的数学语言，却又带着一种诗意的理解，来解析现实世界中那些难以捉摸的现象。作者在讲解模糊集合时，并不是简单地给出定义，而是先探讨了经典集合的局限性，比如“这个人是年轻人还是老年人？”这样的问题，经典集合只能给出“是”或“否”的二元判断，而模糊集合则能够允许一个人“部分是年轻人，部分是老年人”，这种“程度”的引入，让我豁然开朗。在应用部分，书中详细阐述了模糊推理在专家系统中的作用，以及如何构建模糊控制器来优化生产过程。我印象深刻的是，作者用一个关于“最优订货量”的例子，说明了在需求量不确定、成本信息模糊的情况下，如何运用模糊决策模型来寻找一个既经济又风险可控的订货策略。这比我以前理解的简单库存管理要复杂得多，也更具现实意义。而且，作者在介绍每一种模糊数学方法时，都会先勾勒出它所能解决的问题场景，然后逐步引入相关的数学模型和算法，再通过具体的经济管理案例进行验证。这种“问题-模型-案例”的结构，让抽象的数学概念变得生动形象，易于理解和消化。我特别欣赏书中对模糊优化的讨论，它如何处理多目标、多约束的复杂优化问题，这在资源配置、生产计划制定等领域都至关重要。读完这本书，我感觉自己的管理思维得到了极大的拓展，看待问题的方式也变得更加立体和深刻。

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读完《经济管理中的模糊数学方法》，我最大的感受就是，它不仅仅是一本关于数学方法的书，更是一本关于如何“聪明地”理解和处理现实世界中复杂性的书。作者在开篇就点明了经济管理中的一个普遍难题：现实世界充满了模糊性，但我们往往习惯于用精确的数学工具去解决它们，这就导致了模型与现实脱节。这本书正是为了弥合这种差距而存在的。它首先深入浅出地介绍了模糊数学的核心思想，比如模糊集合和隶属度函数，并通过大量的生动比喻，比如“高个子”、“年轻”这些模糊的概念，来阐释模糊数学的逻辑。让我印象深刻的是，作者在讲解模糊关系时，是如何将模糊关系矩阵与经济管理中的相互影响、相互制约的关系联系起来的，比如企业与供应商之间的信任度，或者产品之间的替代关系，这些都很难用精确的数值来衡量，但模糊数学提供了一种量化的方法。书中关于模糊优化的章节尤其精彩，它解决了许多传统优化方法难以处理的“多目标”、“模糊约束”的问题。比如，在资源分配时，我们可能既想最大化利润，又想最小化风险，同时还受到模糊的产能限制，模糊优化就能够提供一个兼顾各方需求的解决方案。作者在介绍每一种方法时，都尽可能地从经济管理中的具体问题出发，比如模糊决策在投资项目评估中的应用，如何根据模糊的收益和风险预测来做出最优的投资选择。书中的案例也很多，并且作者在讲解时，会细致地分析每一个步骤，让读者能够理解数学模型是如何与管理实践相结合的。这本书，让我看到了数学在解决那些“非黑即白”的管理问题上，有着多么强大的生命力。

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《经济管理中的模糊数学方法》这本书，彻底改变了我对“精确”的理解。我过去一直认为，管理决策的关键在于精确的数据和严谨的逻辑。但这本书让我意识到，在许多情况下，我们拥有的信息本身就是模糊的，而试图用过于精确的模型去处理它们，反而会产生误导。作者在开篇就用了很多生动的例子，比如“衣服有点旧”、“速度很快”这些主观的描述，来阐释模糊概念的普遍性。让我印象深刻的是，书中关于模糊数在不确定性分析中的应用，它能够更真实地表达那些无法精确确定的数值，比如“预期利润在100万到200万之间”。这比简单的点估计更加贴近现实。作者在介绍模糊综合评价时，也提供了一种非常系统化的方法，能够将来自不同方面的、带有模糊性的评价信息，通过模糊逻辑的运算，整合成一个清晰的综合评价结果。这对于企业在进行战略选择、供应商评估等复杂决策场景下非常有借鉴意义。书中还有很多关于模糊决策的案例，比如在风险投资决策中，如何利用模糊逻辑来整合模糊的收益预测和风险评估，从而做出最优的投资组合。作者在讲解这些模型时，都力求清晰易懂，并且注重理论与实践的结合，让我能够理解这些抽象的数学概念是如何在现实管理中发挥作用的。这本书，让我看到了数学工具在解决那些“非黑即白”的管理问题上，有着多么强大的生命力。

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坦白说，一开始我拿到《经济管理中的模糊数学方法》这本书，是抱着一种“试试看”的心态。我一直觉得自己在数学方面算是有一些基础，但“模糊数学”这个概念对我来说是全新的，听起来就带有一种神秘感。然而，随着阅读的深入，我发现它并没有我想象的那么遥不可及。作者在书的开头，非常巧妙地从人类的认知和判断出发，解释了为什么我们需要模糊数学。他举了很多生活化的例子，比如如何判断一个词语的含义，或者如何描述一个人的情绪，这些都是模糊的，无法用简单的“是”或“否”来界定。然后，作者循序渐进地介绍了模糊集合、模糊隶属度函数等核心概念，并用图示的方式清晰地展示了模糊集合的特性。让我印象深刻的是，书中有一章专门讲了模糊统计，它如何处理那些无法精确测量的数据，比如市场调研中的“大概多少人”这样的信息，如何通过模糊统计来得到更有意义的结论。在经济管理的应用方面，书中有很多精彩的案例，比如如何利用模糊聚类分析来划分客户群体，找出具有相似特征的消费者，这对于精准营销非常有帮助。还有关于模糊控制在生产线上的应用，如何根据各种模糊的传感器信号来实时调整生产参数，以提高效率和产品质量。作者在介绍这些方法时，非常注重理论与实践的结合，每一个模型都配有详细的计算步骤和实际应用场景的解析，这让我能够清晰地理解每一种方法是如何运作的，以及它在解决实际问题中的价值。这本书不仅让我学习到了新的数学工具，更重要的是，它改变了我对“不确定性”的看法，让我学会了如何在模糊和不确定中找到规律，做出更优的决策。

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这本书，让我感受到了数学的“柔性”和“包容”。《经济管理中的模糊数学方法》并不是强求一切事物都必须精确，而是提供了一种方法，让我们能够在模糊和不确定的世界里，依然做出明智的决策。作者在开篇就从人类的认知出发，解释了为什么我们需要模糊数学，比如“天气有点冷”、“这个人很聪明”这些日常的判断，都带有模糊性。我特别喜欢书中关于模糊推理在决策支持系统中的应用，它能够模拟专家的判断过程，从而为管理者提供更智能化的建议。比如，在设备故障诊断中，如何根据模糊的传感器信号和维修经验，来推断出最可能的故障原因。作者在介绍模糊决策时，也给出了很多具体的案例，比如在市场进入决策中，如何根据模糊的市场前景和竞争态势，来评估不同进入策略的优劣。书中的案例非常丰富，并且作者在讲解时，都力求逻辑清晰，步骤详尽，让我能够清晰地理解模糊数学是如何被应用于解决实际管理问题的。我尤其欣赏关于模糊控制在库存管理中的应用，它能够更好地处理需求波动和交货期不确定等问题，从而优化库存水平。这本书，让我看到了数学工具在经济管理领域更广泛的应用前景，也让我学会了如何在模糊和不确定中找到规律，做出更明智的决策。

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《经济管理中的模糊数学方法》这本书，让我对“建模”这个概念有了颠覆性的认识。我之前接触的经济管理模型，大多是基于精确的数值和固定的关系。而这本书则为我打开了另一扇门，让我看到了如何利用模糊数学来构建能够适应不确定性和模糊性的模型。作者在开篇就强调了现实世界的“模糊性”，并指出传统的数学工具在处理这种模糊性时存在局限。他通过“好坏”、“高低”、“大小”等日常用语，来引出模糊集合和隶属度函数的概念，让我觉得非常亲切。让我印象深刻的是，书中关于模糊聚类分析的应用，它能够将具有模糊相似性的对象划分到同一个类别中，这在市场细分、客户分群等方面非常有价值。作者在介绍模糊决策时，也给出了很多精彩的案例，比如在风险投资决策中，如何利用模糊逻辑来整合模糊的收益预测和风险评估，从而做出最优的投资组合。书中的案例非常丰富，并且作者在讲解时，都力求逻辑清晰，步骤详尽，让我能够一步步地理解模糊数学是如何被应用于解决实际管理问题的。我尤其喜欢关于模糊优化的章节，它提供了一种处理多目标、多约束的复杂优化问题的方法，这在资源配置、生产计划等方面都至关重要。这本书，让我看到了数学工具在经济管理领域更广泛的应用前景，也让我学会了如何在模糊和不确定中找到规律，做出更明智的决策。

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这本书，为我提供了一个全新的视角来审视经济管理中的“不确定性”。《经济管理中的模糊数学方法》的作者，并没有回避现实世界中的模糊和不确定，而是将其视为一种普遍现象，并提供了一套强大的数学工具来应对。他从最直观的生活经验出发，比如“天气热”、“声音大”这些模糊的描述，来引出模糊数学的核心概念，让我很快就能理解其精髓。我特别喜欢书中关于模糊关联分析的部分，它能够揭示不同经济管理因素之间的模糊关联程度，从而帮助我们理解事物之间的相互影响。比如，在市场分析中，产品A的模糊价格变动对产品B的模糊需求可能产生什么样的模糊影响，这些都可以通过模糊关联分析来量化。作者在介绍模糊决策时，也给出了很多具体的案例，比如在人力资源管理中，如何根据模糊的员工能力和岗位要求来做出最佳的匹配。书中的案例非常贴近实际，而且作者在讲解时，都力求条理清晰，步骤详尽，让我能够清晰地理解模糊数学是如何被应用于解决实际管理问题的。我尤其欣赏关于模糊控制在供应链管理中的应用，它能够更好地处理需求波动和交货期不确定等问题，从而优化库存和物流。这本书，让我认识到，模糊数学并不是遥不可及的理论，而是能够切实解决现实管理难题的有力工具。

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