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出版者:South-Western College Pub

作者:David R. Anderson

出品人:

页数:900

译者:

出版时间:2007-4-19

价格:USD 254.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324399806

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• management
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现代企业决策的基石：运营研究原理与应用 图书名称：现代企业决策的基石：运营研究原理与应用 内容简介 在当今瞬息万变的商业环境中，企业面临的决策挑战日益复杂，涉及资源分配、流程优化、风险管理等诸多关键领域。成功的企业不再仅仅依赖直觉或经验，而是越来越多地转向科学化的决策工具和方法。本书《现代企业决策的基石：运营研究原理与应用》正是为满足这一时代需求而编写的权威性教材与实践指南。它系统地介绍了运营研究（Operations Research, OR）的核心理论、经典模型以及在不同行业中的实际应用，旨在帮助管理者和分析师构建严谨的决策框架，从而实现效率最大化和成本最小化。 本书的结构设计旨在实现理论深度与实践广度的完美结合。我们首先从基础概念入手，为读者打下坚实的数学和逻辑基础，随后逐步深入到复杂模型的研究。全书内容覆盖了运营研究领域最核心的几个分支，确保读者能够全面掌握现代量化决策的工具箱。 第一部分：决策科学的基石与数学建模 本书开篇聚焦于运营研究的本质及其在决策科学中的地位。我们探讨了决策制定的结构化过程，强调了将现实问题转化为可解数学模型的重要性。 第一章：运营研究导论 本章阐明了运营研究的起源、发展及其在工业工程、经济管理中的关键作用。重点阐述了OR解决问题的标准流程：定义问题、构建模型、求解模型、验证模型以及实施决策。我们引入了“系统思维”的概念，强调将企业视为一个相互关联的复杂系统进行分析的重要性。 第二章：线性规划基础 线性规划（Linear Programming, LP）是运营研究中最基础也是应用最广泛的工具。本章详尽介绍了线性规划模型的标准形式、约束条件的建立（包括资源限制、需求约束和非负性约束）。我们深入讲解了图解法（适用于二元变量问题）和著名的单纯形法（Simplex Method）的原理和迭代过程。对于单纯形法，不仅展示了如何操作，更侧重于理解其代数意义和几何解释，特别是基可行解的含义。 第三章：对偶理论与敏感性分析 理解对偶理论是提升决策洞察力的关键。本章详细阐述了如何从原始问题构造对偶问题，并深入分析了它们的经济学解释——影子价格（Shadow Price）和允许范围（Allowable Range）。敏感性分析是连接模型与现实世界的桥梁，我们探讨了系数变化、资源增加对最优解及目标函数值的影响，这对于管理者评估政策稳健性至关重要。 第四章：整数规划与混合整数规划 许多实际问题（如设备选型、人员调度）要求决策变量必须取整数值。本章专门探讨了整数规划（Integer Programming, IP）的建模技巧，如引入二元变量（Binary Variables）来表示“是/否”决策。我们介绍了求解IP的关键算法，如割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound），解释了这些方法如何系统地搜索整数解空间，避免陷入局部最优。 第二部分：网络流模型与资源分配 网络结构是描述许多运营问题的自然框架。本部分聚焦于利用图论来解决复杂的物流、调度和连接问题。 第五章：网络流模型与最短路径问题 本章介绍了图论的基本概念（节点、弧、流）。我们详细研究了最短路径问题，包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，并讨论了它们在设施选址和路线规划中的应用。 第六章：最大流与最小割 本章探讨了网络中的流量限制问题。我们解释了最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的深刻内涵，并详细介绍了Ford-Fulkerson算法及其改进版本，如何有效地确定网络的最大承载能力。 第七章：最小费用最大流与网络流的应用 在许多情况下，我们需要在满足最大流量或固定流量要求的同时，最小化总运输成本。本章重点研究了最小费用最大流问题，并将其应用于供应链管理中的运输问题（Transportation Problem）和指派问题（Assignment Problem）的更一般化形式。 第三部分：动态规划、库存与排队论 本书的后半部分转向处理时间维度上的优化问题（动态规划）以及处理随机性（随机过程）对运营效率的影响。 第八章：动态规划原理 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子结构和最优子结构问题的强大工具。本章深入剖析了DP的“最优性原理”，通过诸如资源分配、阶段性投资决策等实例，指导读者如何定义状态变量、制定递归关系式，并利用表格法或自底向上法求解复杂的多阶段决策问题。 第九章：库存管理模型 库存决策是企业运营中的核心难题：订购多少？何时订购？本章系统梳理了确定性需求下的经典库存模型，包括经济订货量（EOQ）模型、有/无缺货模型。随后，我们过渡到随机需求模型，引入了安全库存（Safety Stock）的概念和再订货点（Reorder Point）的优化，以平衡持有成本与缺货风险。 第十章：排队论基础与系统分析 排队论（Queuing Theory）是分析等待系统（如服务台、生产线、呼叫中心）性能的科学。本章介绍了排队系统的基本特征（到达过程、服务过程、系统容量）。我们重点分析了最基本的M/M/1模型、M/M/c模型及其性能指标（平均等待时间、系统繁忙度）。通过对这些模型的深入理解，管理者可以科学地配置服务资源，提升客户体验和系统吞吐量。 第十一章：模拟方法简介 面对模型过于复杂、解析解难以获得的现实问题，模拟（Simulation）成为不可或缺的工具。本章介绍了离散事件模拟的基本概念，讲解了如何构建一个能够反映系统动态变化的仿真模型。我们探讨了随机数生成和检验的方法，并强调了仿真结果的统计有效性。 第四部分：决策分析与现代应用 第十二章：决策树与不确定性下的决策 本章关注于在不完全信息下的决策制定。我们详细介绍了决策树（Decision Trees）的构建和求解过程，解释了如何使用期望货币价值（EMV）等准则来选择最优策略。此外，还引入了风险规避和效用理论在复杂决策中的应用。 第十三章：非线性规划与启发式方法 虽然线性规划应用广泛，但许多现实问题本质上是非线性的（如规模效应、二次成本函数）。本章简要介绍非线性规划（NLP）的基本概念和求解思路。鉴于许多大规模或NP难度的组合优化问题，本章最后引入了遗传算法（Genetic Algorithms）、模拟退火（Simulated Annealing）等启发式和元启发式算法的原理，展示了现代优化工具箱的广度。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将抽象的数学工具应用于解决复杂的、多目标、不确定性商业问题的能力。通过对每一个模型的透彻讲解和大量的案例分析，读者将能够识别企业运营中的瓶颈，设计出量化最优的解决方案。掌握这些运营研究的技术，是每一位致力于提升效率、追求卓越运营的现代管理者和分析师的必备核心竞争力。本书的例题和练习涵盖了制造、服务、物流、金融等多个行业的真实场景，为读者提供了坚实的实践基础，使其能够自信地将理论知识转化为企业的实际竞争优势。

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坦白说，当我把这本书从书架上取下来的时候，我内心是有些忐忑的。毕竟，“管理科学”听起来就不是那种能轻松愉快的读物，我担心它会充斥着枯燥的公式和晦涩的术语，让我读起来如坐针毡。我希望这本书能以一种非常平易近人的方式来讲解复杂的概念，或许可以从一些大家耳熟能详的商业案例入手，比如某个知名公司的崛起或衰落，然后层层剥茧，引出与之相关的管理科学原理。我希望它能让我明白，那些听起来高高在上的理论，其实都源自对现实问题的观察和总结，并且是可以被理解和应用的。我特别希望书中能包含一些图表、流程图之类的可视化内容，用来解释那些抽象的流程和模型，这样我的理解会更直观。而且，如果能有“思考题”或者“练习题”之类的设置，那就更好了，可以帮助我巩固所学，检验自己的理解程度。我希望它能像一位耐心循循善诱的老师，一步一步地引导我，让我逐渐掌握管理科学的精髓，而不是让我感到被抛弃在一堆专业名词里。我希望这本书能成为我学习管理科学的“敲门砖”，让我觉得这个领域并非遥不可及，而是充满了探索的乐趣和解决问题的智慧。

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拿到这本《An Introduction to Management Science》的时候，我脑海里闪过的第一个念头是：终于有一本书可能可以帮我理清那些我一直以来感到困惑的管理难题了。我一直对如何做出更有效的决策感到好奇，尤其是在信息繁杂、选择多样的现代商业环境中。我希望这本书能提供一些系统性的方法，让我能够摆脱主观臆断，而是依赖于更科学、更理性的分析。我期待它能介绍一些基础的运筹学、统计学或者决策分析的工具，并且能够用清晰易懂的语言解释它们。我希望通过阅读这本书，我能学会如何去量化问题，如何去建立模型，如何去评估不同方案的优劣，从而做出更明智的商业决策。我特别希望书中能包含一些实际的案例，展示这些方法是如何被应用于解决实际问题的，比如在供应链管理、项目管理、市场营销等方面。我希望这本书不仅能让我学到理论知识，更能培养我一种科学的管理思维方式，让我在面对各种商业挑战时，能够更加从容和自信，能够找到最优的解决方案，而不是仅仅靠运气或者直觉。

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我之前对管理科学一直抱有一种模糊的概念，总觉得它离我的日常生活很遥远，或者说，我不知道它究竟能为我带来什么实际的价值。拿到这本《An Introduction to Management Science》，我便开始幻想，这本书会不会像一位经验丰富的向导，带我穿越一片充满挑战的商业丛林。我希望它能让我看到，那些看似复杂的商业决策背后，其实隐藏着一套严谨的科学逻辑。我希望它能教我一些基本的分析工具，让我能够看穿表象，抓住问题的本质。比如，在面对一个项目时，我如何才能更客观地评估它的可行性？在资源有限的情况下，我如何才能做出最优的分配？我希望这本书能给我提供一些思考框架和解决问题的模型，让我能够像一个“侦探”一样，通过收集和分析信息，最终找到最佳的解决方案。我尤其期待它能包含一些引人入胜的案例研究，这些案例最好能覆盖不同的行业和领域，展示管理科学是如何在各种场景下发挥作用的。我希望它能让我明白，管理学并非仅仅是“经验之谈”，而是一门可以通过学习和实践不断提升的科学。

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拿到这本《An Introduction to Management Science》，我最大的期待便是它能帮助我理解那些看似“黑箱操作”的管理决策是如何产生的。在实际工作和学习中，我们经常会听到各种各样的管理建议，但很多时候，我们只能囫囵吞枣地接受，却不知道其背后的逻辑和依据。我希望这本书能为我打开这扇门，让我明白管理者是如何通过系统性的方法来评估风险、优化资源配置、预测未来趋势的。我希望它能介绍一些我在其他地方可能接触不到的定量分析工具和方法，并且是以一种易于理解的方式呈现。我特别好奇，在面对模糊不清的商业环境时，管理者是如何通过数据和模型来减少不确定性，做出更可靠的决策的。这本书的名字给我一种感觉，它不仅仅是一本教科书，更可能是一本“实战指南”，能够教我如何将理论知识转化为实际行动。我期望它能提供一些具体的案例分析，展示这些管理科学的工具和方法是如何被应用于解决现实世界中的商业挑战的，例如如何进行市场预测、如何优化生产流程、如何进行库存管理等等。我希望读完之后，我能更有底气地去分析一个商业场景，提出一个有理有据的管理方案。

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这本书，当我拿到它的时候，就感觉它像是我的另一位大学室友，每天都要见面，但又不那么熟悉。我翻开它，期待着能看到些什么，能让我眼前一亮，或者至少能给我一些关于管理的全新视角。我希望它能帮我理清那些在课堂上听到的概念，将它们具象化，让我明白那些看似抽象的管理理论究竟是如何在现实世界中运作的。我特别想知道，在信息爆炸的时代，管理者是如何做出更明智、更有效的决策的。这本书的名字里有“管理科学”这个词，这让我对它抱有很大的期望，希望它能揭示科学方法在管理中的应用，或许是通过数据分析、模型构建，甚至是模拟实验来解决那些棘手的管理难题。我希望它能提供一些具体的案例，展示这些科学方法是如何被成功应用的，以及在应用过程中可能遇到的挑战和如何克服它们。我脑海中勾勒出的画面是，这本书不仅仅是理论的堆砌，更能成为我解决实际管理问题的一本工具书，一本能让我触类旁通、举一反三的指南。我想象着，读完这本书，我应该能更自信地去分析一个商业问题，去提出一个有数据支撑的解决方案，而不是仅仅凭直觉或者经验。所以，我期待着它能带我进入一个更系统、更科学的管理世界，让我看到那个隐藏在日常管理工作背后的严谨逻辑和强大力量。

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从鬼佬那边淘到的二手书嘤嘤嘤~

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