Introduction to Operations Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Frederick S. Hillier

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-07-23

价格:USD 158.44

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072527445

丛书系列:

图书标签:

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• 管理科学
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• 整数规划
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• 模拟
• 决策分析
• 数学建模
• 运筹学导论

好的，这是一份针对一本名为《Mathematical Methods for Business Decisions》的图书的详细简介，其内容与《Introduction to Operations Research》不重叠，专注于商业决策中的数学应用。 --- 数学方法与商业决策：面向现代商业环境的量化分析 图书简介 在当今瞬息万变的商业世界中，数据已成为核心资产，而将这些数据转化为可操作的、最优的决策，是企业保持竞争优势的关键。《数学方法与商业决策》并非一本操作研究的教科书，它专注于商业管理实践中直接应用的高级数学工具和建模技术，旨在为管理者、分析师和高阶商科学生提供一个坚实、实用的量化分析框架。 本书的核心理念是：优秀的商业决策源于严谨的数学结构化思维。我们避开了传统运筹学中对大规模线性规划或复杂网络流的深度讲解，转而聚焦于那些能立即应用于财务规划、市场营销策略、风险评估与供应链弹性设计中的数学工具。 全书分为四个主要部分，每一部分都围绕一个核心的商业决策领域展开，并辅以大量的真实世界案例研究和Python/R语言实现示例（非运筹学标准求解器，而是侧重于统计建模和优化算法的定制化实现）。 --- 第一部分：量化基础与不确定性下的决策 本部分奠定了进行现代商业分析所需的数学基石，并重点处理决策中不可避免的“不确定性”因素。 章节一：基础微积分在商业中的应用 本章深入探讨了导数和偏导数在经济学和财务模型中的精确意义。我们着重于边际分析（Marginal Analysis）的深化，包括如何利用二阶导数来判断利润函数的凹凸性，从而确定最优投入水平。重点案例包括： 弹性度量： 需求价格弹性、交叉弹性以及它们在定价策略中的动态计算。 复合增长模型的优化： 连续复利模型下的投资回报率（IRR）的非线性求解，引入牛顿法等数值逼近技术来处理无法解析求解的财务方程。 成本最小化与利润最大化： 在多产品环境下，使用多变量微积分来确定最优生产组合。 章节二：概率论与期望值决策 本书将概率论从描述性统计提升到规范性决策工具的高度。我们专注于贝叶斯方法论在商业情报收集中的应用，而非传统的频率派统计。 决策树与期望效用理论（EUT）： 构建复杂的多阶段决策树，引入效用函数来替代纯粹的货币价值，以反映管理层的风险偏好。案例聚焦于新产品开发阶段的“进入/退出”决策。 马尔可夫链在客户行为建模中的应用： 详细介绍如何利用转移概率矩阵来预测客户的生命周期价值（CLV）、品牌忠诚度的转换路径，以及市场份额的长期稳定状态分析。 --- 第二部分：高级回归分析与预测建模 本部分关注如何使用回归技术来理解商业变量间的复杂关系，并对未来趋势进行稳健预测。 章节三：多元线性回归的深度应用 超越简单的 $Y = a + bX + epsilon$，本章探讨了回归模型在因果推断中的挑战与解决方案。 异方差性与自相关处理： 针对时间序列数据（如销售额、股价）的特殊结构，介绍加权最小二乘法（WLS）和广义最小二乘法（GLS）。 变量选择的严格方法： 详细比较前向选择、后向消除、逐步回归以及基于信息准则（AIC/BIC）的正则化方法，如岭回归（Ridge）和 Lasso 回归，尤其是在处理高度共线性的市场数据时的优势。 章节四：非线性回归与时间序列分解 本章面向需要预测复杂时间动态的分析师。 非线性模型拟合： 针对S形增长曲线（如技术采纳率）和指数衰减模型，介绍非线性最小二乘法的迭代求解过程。 时间序列分解与平稳性检验： 详细介绍经典的时间序列分解（趋势、季节性、随机波动），并引入 ADF 检验等工具来评估序列的平稳性。 ARIMA 模型族介绍： 侧重于理解 ARIMA (p, d, q) 参数的业务含义，以及如何通过残差分析来验证模型的适用性，而非仅仅是模型拟合度。 --- 第三部分：优化方法论的财务与资源配置 本部分摒弃了纯粹的图论和网络流，而是将优化方法聚焦于资源稀缺和资本约束下的财务决策。 章节五：无约束优化与投资组合理论 本章将微积分优化工具直接应用于现代投资管理。 均值-方差优化（Markowitz 模型）： 详细推导有效前沿（Efficient Frontier）的数学构建过程。重点在于利用二次规划（Quadratic Programming, QP）的原理来求解在给定风险水平下的最大预期收益组合，而非依赖现成的投资组合优化模块。 拉格朗日乘数法的实际应用： 阐释如何使用该方法来处理投资组合中的多样性约束（如行业集中度限制、最低持有比例等）。 章节六：动态规划与阶段性资源分配 本章介绍如何将复杂决策分解为一系列相互依赖的子问题，解决跨期资源配置问题。 贝尔曼方程的建立： 阐述动态规划的核心思想，即“最优子结构”和“重叠子问题”，并将其应用于多阶段的预算分配和库存更新策略中。 资源分配实例： 针对跨年度的研发预算分配、项目阶段性投资回收分析，展示如何通过逆向归纳法找到整体最优路径。 --- 第四部分：高级分析技术与模型验证 最后一部分关注如何评估模型的可靠性和在实际应用中的稳健性。 章节七：蒙特卡洛模拟在风险分析中的应用 本书强调蒙特卡洛方法是理解尾部风险（Tail Risk）的有力工具。 模拟流程的构建： 详细步骤指导读者如何根据历史数据或专家判断为输入变量定义概率分布（如对数正态分布、三角分布），并执行数千次迭代。 风险度量（VaR与CVaR）： 使用模拟结果计算投资组合的在险价值（Value at Risk, VaR）和条件在险价值（Conditional VaR, CVaR），这是超越传统概率分析的关键步骤。 章节八：模型校准、敏感性分析与决策鲁棒性 本章是连接数学模型与管理实践的桥梁。 敏感性分析： 系统性地改变模型关键参数（如增长率、折扣率），观察输出结果的变化幅度，识别模型对哪些假设最敏感。 模型选择的统计检验： 介绍如何使用统计检验（如F检验、t检验）来比较不同数学模型（如线性模型与非线性模型）的拟合优度及其统计显著性，确保选择的数学结构是最适合商业现实的。 《数学方法与商业决策》致力于培养读者将复杂的商业情境抽象为可求解的数学框架的能力，并通过严谨的量化分析，为企业决策提供清晰、可辩护的量化支持。本书的读者将不仅学会“如何计算”，更会理解“为什么这样计算”才是最优策略。

评分☆☆☆☆☆

这本清华翻译的运筹学很不错，关键的概念都有标注了对应的英文单词，特别有利于对科研打基础，适合计算机的学生，人工智能模式识别等研究基础读物。 国外的教材写得就是好，在理论背后铺以大量感性材料，脱离了纯数学的枯燥与晦涩，练习也很有启发意义。 如果新版有对应的matla...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间试图理解其中关于随机过程的章节，结果发现作者在基础概念的引入上显得心有余悸，总是绕着核心定义打转，却又不肯给出足够的直观例子来佐证。他似乎假设读者已经对概率论和微积分有着极其扎实的背景，但对于一本“入门”书籍而言，这种做法是极不负责任的。举例来说，当引入马尔可夫链的平稳分布时，推导过程跳跃得令人费解，对每一步的数学操作缺乏必要的背景解释或直觉性的联想。我不得不翻阅其他更专业的参考资料，才能真正把握住其背后的思想精髓。更令人气馁的是，书中的练习题设置也显得十分功利化，大量重复性的数值计算题占据了篇幅，而真正能考察读者对模型构建和分析能力的、更具开放性和挑战性的问题却凤毛麟角。那些所谓的“应用案例”也停留在极其简化的、脱离实际业务场景的层面，无法激发任何将理论应用于解决现实世界复杂问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

关于网络流模型和图论应用的章节，其组织逻辑更是令人摸不着头脑。作者似乎没有明确区分理论基础的构建与实际算法的演示。在讲解最大流最小割定理时，上下文的切换显得非常突兀，一会儿是拓扑结构分析，一会儿又跳跃到具体的 Edmonds-Karp 算法的迭代步骤，读者很难在脑海中构建起一个统一的、层层递进的知识体系。这种结构上的混乱，导致初学者很容易在众多的算法变体和定理的交叉点上迷失方向。此外，书中对算法复杂度的讨论也处理得不够一致，有些算法的运行时间分析详细到令人发指，而对于一些更重要的、影响实际应用的关键算法，却只是蜻蜓点水般地提了一下，没有给出严格的复杂度证明或性能比较。这种选择性地深入，使得全书的深度和广度严重失衡，无法提供一个均衡的知识图谱，让读者在面对不同难度的优化问题时，缺乏一个明确的、结构化的解决路径指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格异常枯燥、冗长且充满术语的堆砌，阅读体验如同在啃一块没有调味的干硬面包。作者似乎追求一种冷峻的学术腔调，但结果却是将原本可以清晰阐述的概念变得晦涩难懂。大量使用被动语态和复杂的从句结构，使得句子结构松散，重点模糊不清。例如，一个本应三言两语说明白的定义，在书中却被拉长为一段近乎绕口令式的文字描述。我发现自己不得不频繁地回溯阅读前面已经读过的段落，以确保没有遗漏关键的限定条件或隐含假设。这种写作方式极大地消耗了读者的精力和专注力，让人很难在长时间内保持阅读的连贯性。如果作者能采用更简洁、更直接的陈述方式，辅以更多的比喻和实际场景的对话式讲解，这本书的亲近感和教育价值将会得到极大的提升，而非仅仅是一部冰冷的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

从学术严谨性的角度来看，这本书在某些前沿主题的覆盖上显得严重滞后，仿佛停留在上个世纪末期的教材水平。例如，在讨论启发式算法和元启发式算法时，对于近二十年来在组合优化领域取得的显著进展，如某些先进的禁忌搜索变体或者深度强化学习在调度问题中的初步应用，这本书完全是只字未提。这使得它在作为一个当前研究和工业实践的参考时，显得力不从心。作者似乎更热衷于详细阐述那些已经形成经典理论框架的内容，比如单纯形法和整数规划的基础，但在这些经典方法引入新视角和计算效率提升方面也缺乏深入探讨。对于那些希望通过这本书了解如何将运筹学应用于现代大数据环境或复杂供应链网络的读者来说，这本书提供的工具箱显得过于陈旧和笨重，缺乏必要的灵活性和可扩展性。它更像是一份详尽的历史档案，而非面向未来的技术指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是一场视觉灾难，完全没有现代教科书应有的清晰度和易读性。封面设计保守得让人昏昏欲睡，色彩搭配像是上个世纪的产物，拿在手里都觉得有些沉重和过时。内页的字体选择也极其古怪，正文字体和公式字体之间切换得毫无逻辑，导致阅读长串数学推导时，眼睛需要不断地重新适应焦点，效率极低。更要命的是，图表的质量低劣，很多关键的流程图和模型示意图都模糊不清，线条交叠在一起，几乎无法辨认出它们想要表达的实际结构或关系。有时候，为了理解一个简单的线性规划模型图示，我不得不自己拿尺子在纸上重新勾勒，这对于一本声称是入门级别的教材来说，是不可原谅的疏忽。章节之间的过渡也显得非常生硬，仿佛是几篇独立论文的简单拼凑，缺乏一种流畅的叙事线索将复杂的概念有机地串联起来。整体装帧质量也令人堪忧，纸张的质地粗糙，墨迹的均匀度也时好时坏，翻页时总有一种廉价感扑面而来，很难相信这会是一本面向专业领域读者的正式出版物。

评分☆☆☆☆☆

這門英文課，我要滿分啦！上天！本學期終於考完啦！喜歡田納西的教授教我們的前半部分，後半部分本校的老師就在讀PPT呃。不管怎樣，上下都滿分！

评分☆☆☆☆☆

买了本书第9版的电子版，很贵，但物有所值。

评分☆☆☆☆☆

optimization under constraint; transportation; network

评分☆☆☆☆☆

学了两个学期，算是学了一遍

评分☆☆☆☆☆

入门读物，写的很好