Recent Advances in Stochastic Operations Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Dohi, Tadashi (EDT)/ Osaki, Shunji (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2007-1

价格:$ 140.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812567048

丛书系列:

图书标签:

• Stochastic Optimization
• Stochastic Modeling
• Operations Research
• Queueing Theory
• Inventory Control
• Markov Decision Processes
• Simulation
• Monte Carlo Methods
• Applied Probability
• Statistical Modeling

《运筹帷幄：精益决策与智能系统》 导言： 在瞬息万变的商业环境与日益复杂的社会挑战面前，高效的决策与最优的资源配置已成为组织生存与发展的生命线。从制造业的生产排程，到金融领域的风险管理，再到医疗保健的流程优化，以及物流运输的路径规划，每一个环节都蕴含着海量的信息与潜在的不确定性。如何驾驭这些不确定性，从中提炼出最有价值的洞见，并据此做出前瞻性、鲁棒性的决策，是所有追求卓越的组织都必须面对的核心课题。 《运筹帷幄：精益决策与智能系统》一书，正是聚焦于这一时代命题。本书并非对某一特定领域的深入剖析，而是致力于构建一个更宏观、更系统化的视角，探讨如何运用一系列经过时间检验且与时俱进的数学模型、算法工具以及计算方法，来解决那些伴随着随机性、动态性与全局优化要求的复杂决策问题。本书旨在为读者提供一套理解和解决现实世界中各类优化难题的通用框架与实践指南。 核心理念： 本书的核心在于“精益决策”与“智能系统”的融合。 精益决策：强调决策过程的效率、有效性与经济性。这意味着在有限的时间、信息和资源条件下，找到“足够好”甚至“最优”的解决方案。它要求我们识别问题的本质，剥离冗余，关注关键约束与目标，并通过严谨的逻辑与量化分析来指导行动。这种精益思维要求我们在面对不确定性时，不被其所压倒，而是将其视为可以被理解、量化并纳入决策考量的因素。 智能系统：指的是能够感知环境、学习规律、做出判断并采取行动的集成化解决方案。在本书的语境下，智能系统并非指狭义的人工智能，而是更广泛地涵盖了那些能够自动或辅助人类进行优化决策的计算框架、算法流程以及由此构建的各类应用系统。这些系统能够处理大量数据，识别潜在模式，预测未来趋势，并基于这些信息生成可操作的决策建议，甚至自动执行某些操作。 本书结构与内容概述： 本书分为三个主要部分，层层递进，从基础理论到高级应用，再到实际部署的挑战。 第一部分：决策的基石——量化不确定性与优化模型 本部分为读者打下坚实的理论基础，重点在于如何将现实世界的复杂性转化为数学模型，并理解这些模型背后的逻辑。 章节一：理解现实的语言——数据与模型 本章将首先探讨如何从纷繁复杂的数据中提取信息，识别关键变量与潜在的关联性。我们将讨论不同类型的数据（如时序数据、空间数据、关联数据等）的特征及其在建模中的作用。 随后，本章将引入“模型”的概念，解释模型如何作为现实世界的简化表示，帮助我们理解现象、预测未来并指导决策。我们将重点讨论不同层次的模型抽象，从简单的统计关系到复杂的系统动力学模型。 特别地，我们将强调在决策过程中，选择合适的模型类型是至关重要的第一步，它直接影响到后续分析的有效性和结果的可靠性。 章节二：量化未知——不确定性建模基础 本章将深入探讨不确定性的概念及其在决策科学中的重要性。我们将介绍几种核心的不确定性量化方法，包括概率论的基本概念（随机变量、概率分布、期望值、方差等），以及如何使用统计学工具来估计和描述这些不确定性。 我们将讨论不同类型的随机过程，例如马尔可夫链、泊松过程等，它们在模拟具有随机演化特性的系统时非常有用。 此外，本章还将触及一些更高级的不确定性表达方式，例如模糊集合理论、证据理论等，它们适用于信息不完全或不精确的情形。 章节三：寻找最优——经典优化理论回顾 本章将回顾和梳理优化理论的核心概念。我们将从最基础的线性规划（LP）入手，讲解其基本原理、标准形式、图解法以及单纯形法等求解方法。 随后，我们将扩展到整数规划（IP）和混合整数规划（MIP），讨论其在需要离散决策变量时的应用，并介绍一些常用的求解策略，如割平面法和分支定界法。 本章还将简要介绍非线性规划（NLP）的基本思想，包括目标函数与约束条件中的非线性性，以及梯度下降、牛顿法等局部优化算法。 第二部分：驾驭变化——动态系统与仿真技术 在现实世界中，许多系统并非静态，而是随着时间不断演变。本部分将聚焦于如何理解和优化这些动态系统。 章节四：时间的轨迹——动态规划与决策过程 本章将深入探讨如何处理涉及时间序列的决策问题。我们将详细介绍动态规划（DP）的思想，包括最优子结构和重叠子问题，并展示如何构建DP方程来解决诸如背包问题、最短路径问题等经典动态规划问题。 我们将重点讨论马尔可夫决策过程（MDP）及其在序列决策中的应用，包括状态空间、动作空间、转移概率和奖励函数。我们将介绍贝尔曼方程和值迭代、策略迭代等求解最优策略的方法。 本书也将探讨连续时间动态系统，例如微分方程模型，并简要介绍其在资源分配与控制中的应用。 章节五：模拟未来——仿真技术与不确定性下的评估 本章将介绍仿真技术作为一种强大的工具，用于分析复杂系统，尤其是在理论分析难以奏效或系统包含高度不确定性时。 我们将详细讲解离散事件仿真（DES）的原理和构建方法，包括事件列表、状态变量、随机数生成等核心要素。 本书将演示如何利用仿真来评估不同决策方案的性能，如排队系统的平均等待时间、库存系统的缺货率等。 特别地，本章将强调在仿真中如何准确地建模不确定性，并利用蒙特卡洛模拟等技术来获取结果的置信区间和概率分布。 章节六：群体行为与协同——博弈论在决策中的应用 本章将引入博弈论，用于分析多个独立决策者之间的互动。我们将从最基础的静态博弈（如囚徒困境、纳什均衡）开始，逐步深入到动态博弈、重复博弈以及具有不完全信息的博弈。 本书将展示博弈论如何帮助我们理解竞争性环境下的决策，例如市场定价、议价谈判、资源争夺等场景。 我们将讨论如何设计机制来引导参与者的行为，以实现期望的集体结果，例如拍卖机制设计、合作博弈等。 第三部分：智能决策与系统构建 本部分将探讨如何将前两部分的理论与技术整合，构建能够进行智能决策的系统，并处理实际部署中可能遇到的挑战。 章节七：从数据到洞察——机器学习在优化中的角色 本章将探讨机器学习技术如何增强优化决策的能力。我们将区分监督学习、无监督学习和强化学习，并重点介绍它们与运筹学问题的结合点。 例如，我们将讨论如何使用回归模型来预测需求，从而为库存优化提供输入；如何使用聚类算法来划分客户群体，实现个性化定价；以及如何使用强化学习来自动调整系统参数，实现动态优化。 本书将强调机器学习不仅仅是预测工具，更可以是学习和适应动态环境的强大驱动力，能够发现隐藏的模式并生成更智能的决策策略。 章节八：集成化解决方案——优化与计算技术 本章将关注如何将前面章节介绍的理论模型转化为实际可执行的计算解决方案。我们将讨论不同的计算范式，例如并行计算、分布式计算，以应对大规模数据集和复杂模型的计算挑战。 本书将介绍一些先进的算法设计技术，包括启发式算法（如遗传算法、模拟退火）、元启发式算法，它们在求解NP-hard问题时能够快速找到高质量的近似解。 我们还将简要介绍图论算法在网络优化、路径规划等领域的应用，以及一些数值计算方法的重要性。 章节九：落地实践——系统部署与持续改进 本章将回归现实，讨论将优化模型和智能系统成功部署到实际业务流程中所需的关键步骤。我们将探讨数据收集与集成、模型验证与校准、用户界面设计以及系统维护的重要性。 本书将强调持续监控与反馈机制的建立，以及如何根据实际运行效果对模型和系统进行迭代更新与优化。 我们将讨论在实际应用中可能遇到的挑战，例如数据质量问题、模型可解释性、组织变革管理等，并提供相应的应对策略。 结论： 《运筹帷幄：精益决策与智能系统》一书，致力于为读者提供一个全面而深刻的视角，去理解和掌握如何运用量化分析、优化建模、仿真技术以及智能算法，来应对现代社会中无处不在的复杂决策挑战。本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 企业决策者与管理者：希望提升组织整体效率，优化资源配置，实现可持续增长。 数据科学家与分析师：寻求将数据分析能力与决策优化深度结合，创造更大商业价值。 操作研究与管理科学的学者与学生：希望了解该领域的最新发展趋势，并将其应用于实际问题。 工程技术人员与系统设计师：致力于构建更智能、更高效的自动化与半自动化决策系统。 本书的最终目标，是赋能读者，使他们能够自信地驾驭不确定性，在瞬息万变的商业与社会环境中，做出更明智、更精益、更具前瞻性的决策，从而实现“运筹帷幄，决胜千里”的目标。

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