Outlines & Highlights for Introduction to Management Science by Taylor, ISBN pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2006-10-18

价格:USD 12.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428810112

丛书系列:

图书标签:

• Management Science
• Operations Research
• Quantitative Analysis
• Business
• Textbook
• Study Guide
• Taylor
• Introduction to Management Science
• ISBN
• Higher Education

决策的艺术：面向现代商业环境的管理科学导论 深入理解数据驱动的决策制定，优化运营效率与战略规划 本导论旨在为读者提供一套系统、实用的管理科学方法论框架，使之能够在复杂的商业环境中，运用量化工具和严谨的分析过程，解决运营、规划和战略层面的关键问题。本书摒弃了纯理论的堆砌，而是将重点放在如何将管理科学模型转化为可执行的商业洞察和决策。 第一部分：管理科学的基石与思维模式的转变 本部分首先为读者奠定坚实的基础，阐释管理科学（Management Science）的核心价值及其在现代组织中的不可或缺性。我们将探讨决策制定的本质，从直觉驱动转向基于证据的量化分析的范式转变。 第一章：管理科学导论：跨越不确定性的桥梁 什么是管理科学？ 定义其范围、历史演进及其在工业工程、运营研究和商业分析中的地位。 决策环境的分类： 详细剖析确定性、风险性和不确定性环境下的决策特点与适用模型。 模型构建的艺术： 介绍构建管理科学模型的关键步骤——从识别问题、定义目标函数到参数估计和模型验证的全过程。强调模型的简化与现实复杂性之间的平衡。 第二章：数据准备与描述性分析 在应用高级模型之前，准确理解现有数据至关重要。本章专注于数据收集、清洗、整理，并利用描述性统计工具对数据进行初步洞察。 数据来源与质量控制： 探讨内部数据、外部市场数据以及实验数据的获取方法与潜在偏差。 核心描述性统计量： 均值、中位数、标准差、偏度和峰度的实际业务含义。 可视化在决策中的作用： 利用直方图、箱线图和散点图揭示潜在的模式、异常值和相关性。 第二部分：优化：在约束下追求最优解 优化是管理科学的核心，本部分将深入讲解如何将业务目标转化为数学优化问题，并使用求解器获得最佳资源配置方案。 第三章：线性规划（Linear Programming, LP）基础 线性规划是应用最广泛的优化工具。本章将系统介绍其构建要素及其求解方法。 LP模型的基本结构： 目标函数（最大化利润或最小化成本）与线性约束条件的严格定义。 资源分配问题实例： 深入分析生产计划、产品组合和人员排班等典型问题。 图解法与单纯形法概述： 理解二维问题的几何解释，并对求解算法（如单纯形法）的工作原理进行直观解释。 第四章：高级线性规划与敏感性分析 真实世界的商业决策很少是静态的。本章侧重于分析模型解的稳定性及其对外部变化（如价格、需求或成本变动）的敏感程度。 对偶理论简介： 解释影子价格（Shadow Price）和允许范围（Allowable Increase/Decrease）的经济学意义，为管理者提供议价和战略调整的依据。 大M法与两阶段法： 处理包含大于等于约束和等式约束的复杂模型。 整数规划（Integer Programming, IP）： 当决策变量必须为整数（如工厂数量、员工人数）时，如何修改和求解LP模型。 第五章：网络流模型与物流优化 网络结构是供应链、交通和通信系统的基础。本章专注于利用网络理论解决流动性问题。 最短路径问题（Shortest Path）： 结合Dijkstra或Floyd-Warshall算法，优化路线规划和配送效率。 最大流/最小割定理： 应用于最大化系统吞吐量，例如数据传输能力或管道输送能力。 最小成本流问题： 在满足供需平衡的前提下，如何以最低的运输成本完成货物调配。 第三部分：不确定性下的决策：概率与模拟 现实世界充满随机性。本部分教授如何量化不确定性，并使用统计工具辅助风险管理和预测。 第六章：概率论与随机变量回顾 为后续的模拟和排队论打下概率基础。 核心概率分布： 重点分析二项分布、泊松分布（用于事件计数）和正态分布（用于连续测量）在商业场景中的应用。 期望值与方差的业务解读： 如何用这些指标衡量潜在收益的平均水平与风险暴露程度。 第七章：决策树与风险评估 决策树是结构化处理序列决策和不确定性事件的强大工具。 构建决策树： 识别决策节点、事件节点和终局结果。 期望货币价值（EMV）分析： 通过“向后归纳法”确定每一步的最佳行动方案。 风险规避与效用理论简介： 探讨管理者对损失的厌恶如何影响最终决策。 第八章：仿真技术：超越解析解的工具 当模型过于复杂而无法用解析方法求解时，仿真成为关键。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 介绍如何通过重复随机抽样来估计复杂系统的输出分布。 应用实例： 项目管理中成本和进度的风险评估、金融衍生品定价的概念性介绍。 离散事件仿真简介： 概述如何模拟随时间变化的动态系统，如库存水平的波动。 第四部分：等待与调度：运营效率的提升 本部分关注如何管理服务流程和生产时间表，以最小化等待时间、最大化资源利用率。 第九章：排队论（Queuing Theory）基础 理解和设计服务系统（如呼叫中心、银行柜台、生产线缓冲）的关键。 排队系统的基本组成： 到达过程、服务过程、系统容量和顾客（或工作项）的排列规则。 Kendall符号与基本模型（M/M/1）： 学习如何计算关键性能指标，如平均等待时间、系统利用率。 管理决策的影响： 评估增加服务台数量或改变服务速度对顾客满意度和运营成本的影响。 第十章：项目管理与时间调度 项目是组织资源投入的集中体现。本章侧重于确定项目关键路径和优化资源平衡。 关键路径法（CPM）： 识别项目最短完成时间，明确哪些活动对时间敏感。 计划评审与评估技术（PERT）： 引入三点估计（乐观、最可能、悲观）来处理时间估计的不确定性。 资源平衡与时间/成本权衡： 探讨如何在不增加总工期的前提下，通过资源重新分配或“赶工”来应对进度压力。 第五部分：预测与动态系统 成功的管理科学应用依赖于对未来情况的合理预测。本部分探讨时间序列分析和动态反馈机制。 第十一章：时间序列预测方法 平滑技术： 介绍简单移动平均、加权移动平均和指数平滑法（尤其关注Holt-Winters模型对趋势和季节性的处理）。 回归分析在预测中的应用： 将外部经济指标纳入时间序列模型，构建多元回归预测。 预测误差的度量与选择： 如何使用MSE、MAD等指标评估和比较不同预测模型的性能。 第十二章：系统动力学与反馈回路（选讲） 本章简要介绍管理科学如何从静态分析走向对复杂动态系统的理解。 存量与流量的概念： 理解库存、人力资源等在时间维度上的累积与变化。 反馈回路： 识别增强回路（增长/衰减）和平衡回路（调节/稳定），理解组织行为的潜在非线性。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者一种量化思维习惯。管理科学不是一套孤立的公式，而是一套解决问题的流程。通过对上述模型的学习，读者将能够识别商业挑战的结构，将其抽象为可计算的模型，并利用现代计算工具获得最优或满意的决策方案，从而在竞争激烈的市场中获得持续的竞争优势。本书提供了实践的蓝图，而非仅是理论的地图。

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