Contemporary Management Science with Spreadsheets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western Educational Publishing

作者:David Ray Anderson

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1999-11-08

价格:USD 97.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324054941

丛书系列:

图书标签:

• 管理科学
• 运筹学
• 电子表格
• 优化
• 建模
• 决策分析
• 定量分析
• Spreadsheets
• 高等教育
• 商业分析

好的，这是一份针对《当代管理科学与电子表格应用》之外，另一本涵盖管理科学领域的图书的详细简介，旨在为读者提供一个聚焦于理论前沿、应用实践与前瞻性思维的学术视角。 --- 洞察决策：现代管理科学前沿与应用实践 一、本书核心理念：跨越传统，拥抱复杂性 在当今瞬息万变的商业环境中，传统的、基于经验的决策制定模式已逐渐显露出局限性。本书《洞察决策：现代管理科学前沿与应用实践》旨在为管理者、分析师及高级学员提供一个深入、前瞻性的视角，探讨如何利用最新的管理科学理论与量化工具来驾驭复杂系统、优化资源配置，并最终实现组织绩效的最大化。 本书的独特之处在于其对“现代”的深刻理解：它不仅关注经典的管理科学模型（如线性规划、排队论等），更将重心放在如何应对非线性、不确定性、大规模和动态变化带来的挑战。我们认为，管理科学的未来在于其适应性和集成性，即将数据科学、行为经济学以及复杂性科学的洞察力无缝融入到决策框架之中。 二、主要内容模块划分 本书结构严谨，共分为六大核心部分，层层递进，从基础理论构建到高阶应用实践，力求构建一个完整的知识体系。 第一部分：管理科学的范式转型与基础重塑 (Foundational Shifts) 本部分着重于理论基础的更新。我们首先回顾了管理科学在21世纪面临的挑战，特别是大数据、实时决策和全球化供应链带来的压力。核心章节包括： 1. 从确定性到不确定性建模： 深入探讨随机过程、马尔可夫决策过程（MDPs）在动态环境下的应用，区别于传统的静态优化模型。 2. 决策分析的心理学维度： 整合行为决策理论，分析人类认知偏差（如前景理论、启发式偏差）如何影响模型构建的有效性，并提出“人机协同”的决策框架。 3. 复杂适应系统（CAS）视角下的组织动力学： 引入生态学和物理学中的概念，分析组织如何作为自组织系统，在非平衡态下寻找最优路径。 第二部分：高级优化理论与计算方法 (Advanced Optimization & Computation) 本部分是技术核心，聚焦于超越标准线性规划的复杂优化技术，强调在计算资源日益充裕的背景下，如何处理更大规模、更高维度的问题。 1. 大规模混合整数规划（MIP）的求解器实践： 详细介绍分支定界、割平面法的高级变体，并辅以实际供应链网络设计案例，重点讲解商业求解器（如CPLEX, Gurobi）的高级参数调优技巧。 2. 非线性与非凸优化： 探讨如何利用内点法、序列二次规划（SQP）解决非线性约束下的资源分配问题，特别是在产品设计和研发投资组合优化中的应用。 3. 启发式与元启发式算法的精进： 深入剖析遗传算法、模拟退火、粒子群优化（PSO）的最新改进模型，并对比其在求解NP-hard问题（如大规模车辆路径问题）时的效率与解的质量。 第三部分：面向实时性的风险与不确定性管理 (Real-Time Risk and Uncertainty Management) 在金融、物流和医疗等领域，决策的时效性至关重要。本部分专注于处理瞬息万变的环境。 1. 随机规划与鲁棒优化： 区分两者的哲学差异，并针对资源调度和项目管理，演示如何构建能够抵御参数波动的鲁棒模型。 2. 实时排队系统与网络流优化： 结合物联网（IoT）数据，构建高吞吐量系统的动态容量规划模型，例如云服务负载均衡与医院急诊室流程优化。 3. 情景模拟与压力测试： 教授如何构建高保真度的Monte Carlo模拟框架，用于评估极端事件（“黑天鹅”事件）对业务连续性的潜在影响。 第四部分：数据驱动的预测与决策集成 (Data-Driven Forecasting and Integration) 本部分强调管理科学模型必须与现代数据分析和机器学习成果深度融合，实现从“描述性”到“规范性”的飞跃。 1. 预测模型输出的优化整合： 探讨如何将时间序列预测（如ARIMA, Prophet）的结果作为随机规划的输入参数，实现预测性维护调度。 2. 机器学习在组合优化中的角色： 介绍强化学习（RL）在动态定价、库存控制中的前沿应用，特别是其在处理高维状态空间方面的优势。 3. 因果推断与决策验证： 使用A/B测试设计、倾向得分匹配等因果推断方法，科学地评估管理干预措施（如新的激励机制）的真实效果，避免决策偏差。 第五部分：供应链与运营的数字化转型 (Digital Transformation in SCM & Operations) 本部分聚焦于在工业4.0背景下，管理科学在实体经济中的具体应用场景和技术前沿。 1. 多层级、多产品供应链的集成建模： 采用层次化优化方法，解决从战略选址到战术库存分配的复杂决策链。 2. 弹性供应链设计（Resilient Supply Chains）： 引入韧性指标，构建能够快速从中断中恢复的供应链网络模型，考虑地理、政治和环境风险因素。 3. 精益与敏捷的量化平衡： 探索如何利用运营研究工具，在追求极致效率（精益）的同时，保持对市场需求的快速响应能力（敏捷）。 第六部分：前瞻：管理科学的未来方向 (Future Directions) 本部分对读者提出更高的要求，展望管理科学领域尚未完全成熟但潜力巨大的研究方向。 1. 可持续性与ESG优化： 如何将环境成本、社会责任指标纳入多目标优化框架，实现经济效益与可持续发展目标（如碳中和路径规划）的协同优化。 2. 大规模群体优化与众包决策： 探讨如何利用网络科学和博弈论来协调分散决策者，以达成全局最优目标。 3. 解释性与信任： 讨论“黑箱”模型在关键决策中的透明度问题，介绍可解释AI（XAI）技术在管理科学模型中的应用潜力。 三、本书受众定位 本书面向具备一定统计学和微积分基础的读者，特别适合以下群体： 企业高级管理人员与战略规划师： 寻求用量化工具取代直觉，制定更具前瞻性的长期战略。 运筹学、工业工程、商业分析专业的研究生与博士生： 作为前沿课程的教材或深入研究的参考资料。 数据科学家与商业分析师： 希望将他们的预测能力转化为可操作的、优化驱动的业务建议。 通过《洞察决策》，读者将不仅学习到如何使用工具，更重要的是，学会如何思考——如何将现实世界的复杂挑战，抽象为可求解的数学模型，并以最前沿的计算和理论方法，找到最具洞察力的解决方案。本书是通往下一代管理科学实践者的必经之路。

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