管理科学学习指导

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出版者:科学
作者:耿修林
出品人:
页数:309
译者:
出版时间:2006-12
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787030178411
丛书系列:
图书标签:
  • 管理科学
  • 运筹学
  • 优化
  • 建模
  • 决策分析
  • 数学模型
  • 量化分析
  • 高等教育
  • 教材
  • 学习指南
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具体描述

《管理科学学习指导》是学习《管理科学原理》的配套材料,是学习管理科学的辅助性读物。主要包括:学习要点、内容提要、软件应用、例题讲解、复习思考题及参考答案。

一、学习要点。在这一部分,我们结合教学大纲的考核要求,提纲挈领地指出每一章着重需要关注的内容和知识点,希望大家在学习的时候,能够做到心中无数,并加以认真领会。

二、内容提要。在这一部分,我们对各章所介绍的知识做出提炼和总结,特别是其中的主要知识点。

三、软件应用。尽管教材中已对EXCEL、LINDO、LINGO的使用方法做出了说明,但在这里我们仍将结合一些例题和案例,进一步讲解这些软件的应用,目的是希望大家在学习管理科学原理和管理科学方法的时候,能够自觉地、更加熟练地学会利用计算机工具进行模型处理和决策分析。

四、例题讲解。主要是通过例题来讲解如何求解管理科学模型,以及怎样应用管理方法分析和解决管理科学问题。

五、复习思考题。在这一部分,我们主要针对各章的内容,编写了相应的练习和复习思考题,希望通过练习检查对内容的掌握和理解的程度。

六、案例讨论。各章几乎都编写了案例讨论题,以训练大家综合运用管理方法解决问题的能力。

七、参考答案。对每一章的练习题给出了参考答案,以便大家对照检查习题求解的正确与否。

现代商业决策与运营优化:理论、工具与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,剖析现代商业环境中,如何运用科学的方法论、量化的工具以及严谨的管理框架,来实现组织绩效的最大化和运营效率的提升。本书内容聚焦于那些支撑复杂商业决策和流程优化的核心学科,而非侧重于特定学科的学习指导本身。 第一部分:决策科学的基石与应用 本部分将系统梳理支撑理性决策的数学模型与统计学原理,重点阐述其在商业环境中的实际应用。 第一章:运筹学:资源的优化配置 运筹学作为一门强调应用科学的学科,其核心在于利用数学模型来寻找复杂系统中的最优解。本章将深入探讨线性规划(Linear Programming, LP)的基本原理、建模方法及其在生产计划、物流配送和资源分配中的经典应用案例。我们将详细解析单纯形法(Simplex Method)的内在逻辑,并引入整数规划(Integer Programming)和非线性规划(Nonlinear Programming)的概念,以应对更贴近现实的复杂约束条件。 更进一步,本章将覆盖网络流理论,包括最大流/最小割问题及其在通信网络设计、交通流量控制中的应用。动态规划(Dynamic Programming, DP)作为解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器,其马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)将在库存管理和序列决策中得到详尽的阐述。 第二章:决策分析与风险评估 在信息不完全或未来结果不确定的情况下,科学的决策分析方法至关重要。本章首先介绍决策树(Decision Trees)的构建与求解,重点在于如何量化不确定性下的期望值和效用。随后,我们将引入贝叶斯统计在决策过程中的作用,阐释如何利用先验信息更新后验概率,从而做出更具适应性的决策。 风险管理是决策科学的核心组成部分。本章将介绍多种风险度量指标,如方差、标准差、Value at Risk (VaR) 等。针对不同风险偏好的决策者,我们将讨论如何运用期望效用理论(Expected Utility Theory)来选择最优策略,并探讨在多目标冲突情况下(如成本与质量的权衡)的帕累托最优分析方法。 第二部分:量化模型与模拟技术 本部分着重介绍如何通过构建和运行量化模型来预测系统行为、评估不同策略的潜在后果,并解决那些无法通过解析方法直接求解的复杂问题。 第三章:系统仿真建模与分析 对于那些涉及随机性、复杂交互作用或时间动态性的系统,解析模型往往力不从心。本章将聚焦于离散事件仿真(Discrete Event Simulation, DES)技术。我们将详细讲解如何识别仿真模型中的关键组成部分——活动、事件、状态变量和时钟。 本书将指导读者掌握仿真建模的标准流程,包括模型概念化、数据收集与输入分布的拟合(如指数分布、泊松分布的应用),以及仿真模型的运行与输出结果的统计分析。特别地,我们将讨论如何进行充分性分析(Verification)和有效性分析(Validation),确保仿真结果的可靠性。蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)作为处理高维积分和不确定性传播的强大工具,将在本章作为重要补充进行深入探讨。 第四章:可靠性工程与质量管理中的统计推断 本章将统计推断的原理应用于工程和质量控制领域。我们将首先探讨生存分析(Survival Analysis)的基本概念,包括寿命分布模型(如威布尔分布、指数分布)及其在产品寿命预测和维护策略制定中的应用。 在质量管理方面,本章将超越基本的描述性统计,深入讲解推断性统计在过程控制中的应用。这包括控制图(Control Charts)的构建原理,特别是针对变量数据(如$ar{X}-R$图)和计数值数据(如p图、c图)的选择与解读。此外,我们将介绍过程能力分析(Process Capability Analysis),如$C_p$和$C_{pk}$的计算及其在评估生产过程是否能稳定满足规格要求方面的意义。 第三部分:管理系统与流程优化 本部分将视角从纯粹的量化模型转向实际管理系统的设计与改进,关注如何将优化理论与组织流程相结合。 第五章:供应链与物流管理中的优化策略 现代企业的竞争力日益依赖于高效的供应链。本章将重点探讨供应链网络设计和库存控制的优化模型。在库存管理方面,我们将分析经典经济订货批量(EOQ)模型及其变种,如考虑订货点(Reorder Point)和安全库存的随机需求模型。 对于复杂的物流问题,本章将介绍车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)的复杂性,并探讨启发式算法(Heuristics)和元启发式算法(Metaheuristics,如遗传算法、模拟退火)在求解大规模VRP时的有效性。此外,交叉和后延策略(Cross-docking and Postponement)在降低库存成本和提高响应速度方面的管理哲学也将被详细剖析。 第六章:项目管理与资源调度 项目管理是资源、时间和任务相互依赖的典型复杂系统。本章将围绕项目计划与控制展开。我们将深入解析关键路径法(Critical Path Method, CPM)和计划评审技术(Program Evaluation and Review Technique, PERT)的构建步骤,重点在于如何识别项目的紧前/紧后关系,并计算最早/最晚开始/完成时间,从而确定时间缓冲。 资源受限项目调度是实际工程中更具挑战性的问题。本章将介绍如何将资源约束纳入调度模型,并探讨甘特图(Gantt Charts)的动态调整艺术。我们还将触及项目风险的量化分析,即如何通过模拟来评估项目按期完成的可能性分布。 第七章:运营管理中的排队论基础 服务系统和生产车间的效率瓶颈往往与等待时间相关。本章将引入排队论(Queuing Theory)作为分析等待和拥塞问题的核心工具。我们将系统地介绍肯德尔符号(Kendall Notation),并详细推导和分析最基础的M/M/1模型(泊松到达、指数服务时间、单服务台)的性能指标,如系统平均人数、平均等待时间等。 随后,本书将拓展至更具现实意义的模型,如M/M/c模型(多服务台)和M/G/1模型(一般服务时间分布),并讨论有限容量系统和损失系统(如电话交换系统)的特点。排队论的最终目标在于指导管理者做出最优的资源配置决策,例如确定所需服务台的数量或设定合理的预约策略。 总结:集成化管理思维 本书的最终目标是培养读者一种集成化的管理思维——即能够将现实世界的商业挑战抽象为可量化的数学模型,运用恰当的优化或模拟工具求解,并最终将模型结果转化为可执行的、高效的运营策略。本书内容覆盖了从基础的数学建模到前沿的运营优化实践,为有志于在复杂决策环境中取得卓越成就的专业人士提供坚实的理论支撑和实用的方法论工具集。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,我之前对学习管理科学这件事,是有点抗拒的。总觉得这玩意儿太枯燥,太抽象,跟我这个基层管理者有点距离。我的工作主要是处理一些日常事务,应付各种突发状况,哪有时间去研究什么“运筹帷幄”、“系统工程”?但是,当我拿到这本《管理科学学习指导》后,我的想法悄然发生了改变。这本书的语言风格非常亲切,没有那种高高在上的说教感,更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我。它并没有上来就讲那些高深的理论,而是从我最关心的问题入手,比如“如何更有效地安排工作?”“如何做出更明智的决策?”“如何带领团队更好地完成目标?”等等。这些问题,正是我在日常工作中经常遇到的难题。书中用生动形象的比喻,将一些看似复杂的管理学概念,解释得通俗易懂。我记得有一个章节讲到“组织行为学”,我之前对这个词的印象就是一个个专业术语堆砌的学术名词,但书中通过一个公司内部沟通不畅导致项目失败的案例,让我深刻理解了沟通、激励、团队协作这些因素在组织中的重要性。而且,这本书并没有让我感觉是在“被动接受”知识,而是鼓励我去思考,去主动探索。每个章节的结尾,都会有一些思考题或者小练习,引导我去结合自己的实际情况去运用所学,这让我感觉我不仅仅是在读一本书,更像是在进行一场自我提升的旅程。

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我一直对管理科学这个领域抱有浓厚的兴趣,但又常常感到力不从心。市面上关于管理科学的书籍很多,但大部分都过于学术化,充斥着各种公式和模型,对于我这样的非科班出身的读者来说,理解起来非常吃力。我曾经尝试过阅读一些经典的管理学著作,但往往读了几页就感到头晕目眩,最终只能放弃。直到我遇到了这本《管理科学学习指导》,我才找到了正确的学习路径。这本书最大的优点在于它的“循序渐进”和“由浅入深”。作者非常善于将复杂的管理科学理论,分解成一个个易于理解的小模块,并且通过大量的图表和案例,将抽象的概念具象化。我尤其喜欢书中关于“数据分析”的部分,作者并没有直接介绍统计学的各种复杂方法,而是从最基础的“如何收集数据”、“如何描述数据”开始讲起,然后逐步引导读者理解如何利用数据来发现问题、分析问题,并最终解决问题。书中用一个服装零售商的销售数据分析案例,让我清晰地看到了数据在商业决策中的巨大价值。而且,这本书不仅仅是告诉我们“是什么”,更重要的是告诉我们“怎么做”。它提供了许多实用的工具和方法,让读者能够真正地将管理科学应用到实际工作中。

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坦白说,我之前对管理科学的认识,更多的是停留在一些模糊的印象中,总觉得它离我这个普通职员的生活有点远,更像是大公司的CEO或者MBA学生才需要研究的东西。然而,这本《管理科学学习指导》彻底颠覆了我之前的认知。它以一种非常接地气的方式,向我展示了管理科学在我们日常生活和工作中无处不在的应用。书中很多例子都非常贴近生活,比如如何通过优化购物清单来节省时间和金钱,如何运用决策分析的方法来选择最适合自己的职业发展方向,甚至是如何更好地管理自己的时间和精力,这些看似琐碎的小事,背后都蕴含着管理科学的智慧。作者的语言风格非常平实,没有故弄玄虚,而是用最直观、最易懂的方式来讲解。我印象最深的是关于“系统思考”的部分,作者并没有上来就讲复杂的系统动力学模型,而是通过一个“养鱼”的比喻,生动地解释了系统中的反馈机制和相互关联性,让我瞬间就理解了为什么有时候我们看似合理的行为,却会带来意想不到的负面后果。这本书让我意识到,管理科学不仅仅是一门学科,更是一种解决问题的思维方式,一种提升效率、优化决策的实用工具。它让我看到了,即使是在平凡的岗位上,我们也可以运用管理科学的原理,让自己的工作和生活变得更加出色。

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这本《管理科学学习指导》的书,拿到手的时候,说实话,我并没有抱太高的期望。市面上关于管理学的书籍汗牛充栋,各种理论、模型、案例,看得人眼花缭乱。很多书要么过于理论化,要么案例陈旧,要么讲解晦涩难懂,真正能做到通俗易懂又具指导意义的,实在凤毛麟角。然而,翻开这本书,我却眼前一亮。它不像其他书籍那样,上来就给你灌输一大堆拗口的专业术语,而是从最基础、最实际的问题入手,比如“为什么我们需要学习管理科学?”“管理科学到底能解决我们工作中的哪些痛点?”这样的开篇,立刻拉近了与读者的距离,让我感觉作者是在和我聊天,而不是在给我讲课。接着,它并没有直接跳到复杂的模型,而是先铺垫了管理学的基本概念和发展脉络,这对于我这样零基础的读者来说,简直是福音。我一直对管理科学感到一丝神秘,觉得它好像是精英阶层的专属知识。但这本书却用非常浅显易懂的语言,将复杂的概念掰开揉碎了讲,让我恍然大悟,原来管理科学并非遥不可及,它就藏在我们日常的工作和生活中。例如,书中关于决策制定的阐述,就将复杂的多标准决策分析,用一个生活化的例子,比如“选择一款合适的手机”,一步步引导我理解其中的逻辑和方法,让我不再感到畏惧,而是跃跃欲试。

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我一直是个实践派,理论性的东西,如果脱离了实际应用,对我来说价值不大。在阅读《管理科学学习指导》之前,我对管理科学的理解,仅仅停留在一些模糊的概念上,比如“效率”、“优化”、“系统”。我总觉得这些概念离我的日常工作太远,不知道该如何将它们运用到实际中。这本书的出现,彻底改变了我的看法。它不仅仅是介绍理论,更重要的是,它非常注重将理论与实践相结合。书中大量的案例分析,都是选取我们生活中或者工作中经常遇到的场景,然后运用管理科学的工具和方法来分析,给出解决方案。我尤其喜欢其中关于供应链管理的章节,作者没有直接堆砌复杂的数学模型,而是通过一个超市进货的例子,层层深入地讲解了需求预测、库存控制、物流配送等环节是如何相互影响,以及如何通过科学的方法来优化这些流程,从而降低成本,提高效率。读完之后,我脑海中立刻浮现出我所在公司供应链的某些环节,开始思考是否可以借鉴书中的思路去改进。而且,这本书还有一个很大的特点,就是它的“指导”性非常强。它不仅仅是告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“怎么做”。书中会给出具体的步骤、常用的工具、甚至是一些实用的技巧,让读者能够立刻上手,将学到的知识应用到实际工作中去。

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