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出版者:Prentice Hall

作者:Harvey M. Wagner

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1975-09

价格:USD 86.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780137095926

丛书系列:

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• 运筹
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《决策的艺术：优化你的世界》 在瞬息万变的现代社会，无论是企业管理者、工程师、经济学家，还是任何渴望在个人生活中做出更明智选择的人，都面临着一个共同的挑战：如何在错综复杂的信息和众多可能性中，找到最优的解决方案。我们的世界充斥着各种各样的数据、变量和约束条件，从生产线上的资源分配，到金融市场上的风险评估，再到城市交通的规划，甚至日常的出行选择，都隐藏着待发掘的优化潜力。 《决策的艺术：优化你的世界》并非一本高深的理论教科书，而是一本致力于揭示和传授“优化思维”的实践指南。它将带领读者踏上一段探索如何将模糊不清的问题转化为清晰、可量化目标，并最终找到最佳行动方案的旅程。本书的核心在于，通过一系列行之有效的工具、方法和案例，帮助读者理解并掌握如何系统性地分析问题，识别关键因素，预测不同选择的潜在结果，并在此基础上做出最有利的决策。 本书内容概览： 第一部分：问题的本质与优化的基石 在开始探索具体的优化技术之前，本书将首先深入剖析“问题”的构成要素，以及“优化”这一概念的深刻含义。我们将探讨： 什么是“好”的决策？ 这是一个看似简单却至关重要的问题。本书将从收益最大化、成本最小化、时间效率提升、资源利用率最大化等多个维度，阐释不同情境下的“最优”标准。我们将学习如何将模糊的业务目标转化为具体的、可衡量的数学模型。 识别关键变量与约束： 任何决策都离不开一系列变量（我们可以控制或影响的因素）和约束条件（我们必须遵守的限制）。本书将提供系统性的方法，帮助读者准确识别和定义这些要素，为后续的建模打下坚实基础。例如，在生产计划中，产品产量是变量，而原材料供应、设备产能、劳动力限制则是约束。 建模的艺术： 将现实世界的复杂性提炼成数学模型是优化的核心步骤。本书将介绍不同类型的模型，从简单的线性关系到更复杂的非线性方程，并解释如何根据问题的性质选择合适的模型。我们将强调模型应具备的“简洁性”与“准确性”之间的平衡。 优化的基本原理： 在进入具体技术之前，我们将引入一些基础性的优化思想，例如“边界最优”的概念，即很多最优解存在于约束条件的边缘。这将帮助读者建立对优化过程的直观理解。 第二部分：线性优化——精打细算，事半功倍 线性优化是优化领域最基础、最广泛应用的工具之一。本书将以通俗易懂的方式，深入浅出地讲解线性优化的原理和应用。 线性规划（Linear Programming, LP）： 这是线性优化的核心。我们将详细介绍线性规划模型的构建，包括目标函数和约束条件的线性表示。通过一系列贴近现实的案例，例如： 生产计划优化： 如何根据市场需求、生产能力和成本，确定各种产品的最佳生产数量，以最大化利润。 资源分配问题： 如何将有限的资源（如资金、人力、设备）分配给不同的项目或部门，以达到最佳的整体效益。 混合配料问题： 例如，食品生产或饲料配制，如何在满足营养成分要求的前提下，最小化成本。 运输问题： 如何以最低的总运输成本，将货物从多个生产地运往多个目的地。 单纯形法（Simplex Method）： 这是求解线性规划问题最经典的算法。本书将用直观的图解和清晰的步骤，解释单纯形法的工作原理，而非仅仅展示复杂的数学公式。读者将理解算法如何一步步地从一个可行解移动到另一个更优的可行解，直到找到全局最优解。 对偶理论（Duality）： 对偶理论是线性规划中一个非常强大且富有洞察力的概念。本书将解释对偶问题如何提供关于原问题的“影子价格”，即在约束条件放松一单位时，目标函数可以改善多少。这将帮助管理者理解资源稀缺性的价值，并做出更明智的投资或成本控制决策。 灵敏度分析（Sensitivity Analysis）： 在现实世界中，数据总是在变化。灵敏度分析允许我们在模型确定后，考察当模型中的某些参数（如成本、需求、约束值）发生变化时，最优解会如何改变。本书将教导读者如何进行灵敏度分析，从而理解模型对不确定性的鲁棒性。 第三部分：整数优化——做出明确的选择，而非模糊的比例 许多现实问题要求决策变量只能取整数值，例如生产的产品数量（不能生产半个产品）、分配的人员数量、或者是否执行某个项目。整数优化正是处理这类问题的利器。 混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）： 当问题中包含连续变量和整数变量时，我们将使用混合整数规划。本书将通过实际案例，展示如何构建和解决MIP问题。 选址问题（Facility Location）： 决定在哪里开设新的工厂或仓库，以最小化总的固定成本和运输成本。 项目选择问题（Project Selection）： 在有限的预算下，选择哪些项目投资，以最大化预期的回报，并考虑项目之间的依赖关系。 排班问题（Scheduling）： 例如，如何为员工制定最优的轮班表，以满足服务需求，同时考虑员工的偏好和劳动法规。 二元变量的运用： 二元变量（只能取0或1）在整数优化中扮演着至关重要的角色，它们可以用来表示“是/否”的决策。本书将展示如何利用二元变量来建模固定成本、互斥约束（如只能选择A或B，不能同时选）以及逻辑关系。 第四部分：非线性优化——复杂关系的探索 现实世界中的关系并非总是线性的。例如，收益可能随产量增加而递减，成本可能随规模扩大而下降，这些都属于非线性关系。 非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）： 当目标函数或约束条件中包含非线性项时，我们就需要使用非线性规划。本书将介绍非线性规划的基本概念，以及一些常用的求解方法，虽然这些方法在理论上可能更复杂，但本书将侧重于其直观的理解和应用场景。 投资组合优化： 在考虑收益的同时，如何最小化风险（通常用方差来衡量），这是一个经典的非线性问题。 工程设计优化： 例如，如何设计一个产品结构，使其在满足强度要求的同时，材料用量最少。 第五部分：网络优化——连接与流动 许多实际问题可以被抽象为网络结构，例如道路网络、通信网络、供应链网络等。网络优化技术能有效地解决这类问题。 最短路径问题： 如何在网络中找到连接两个点的最短路径？这在导航系统、通信路由中至关重要。 最大流问题： 如何在网络中实现从源点到汇点的最大流量？这在交通运输、资源调度中非常有用。 最小生成树问题： 如何用最少的成本连接网络中的所有节点？例如，规划电缆铺设或管道铺设。 第六部分：仿真与随机性——应对不确定性的挑战 现实世界充满了不确定性。我们无法精确预测未来的需求、原料价格或设备故障。仿真技术和随机优化方法是应对这些挑战的有效工具。 蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）： 通过大量的随机抽样来模拟复杂系统的行为，并评估不同决策在不确定性下的风险和收益。本书将通过实例，演示如何使用蒙特卡洛仿真来评估项目投资的风险，或模拟供应链的鲁棒性。 排队论（Queuing Theory）： 研究系统中的等待现象，例如银行柜台的顾客等待时间、呼叫中心的电话等待情况。通过排队论，我们可以优化服务资源配置，减少顾客等待。 决策树（Decision Trees）： 用于分析一系列连续的、有不确定性的决策。决策树能够清晰地展示每个决策点可能的结果及其概率，帮助做出最优的序列化决策。 第七部分：决策支持系统与实际应用 优化软件工具介绍： 本书将简要介绍市面上一些主流的优化求解器（如CPLEX, Gurobi, LINGO）和建模语言（如AMPL, GAMS），并提供一些入门级的操作指导，让读者能够实际动手求解问题。 案例研究与行业应用： 从制造业到服务业，从金融到物流，本书将通过一系列精心挑选的案例，展示优化技术在不同行业的实际应用，包括： 供应链管理： 库存优化、配送路径规划、网络设计。 金融风险管理： 投资组合优化、信用风险评估。 市场营销： 广告预算分配、定价策略。 医疗保健： 医院床位分配、手术室调度。 公共服务： 应急响应车辆调度、城市资源规划。 拥抱持续改进： 优化并非一劳永逸。本书将强调建立持续改进的文化，不断回顾和调整优化模型，以适应不断变化的环境。 《决策的艺术：优化你的世界》的目标是赋予读者一种全新的、系统性的思考方式。它不要求读者成为数学家，而是成为一个更聪明、更具洞察力的决策者。无论您是在公司运营中寻求效率提升，在个人投资中追求更高回报，还是仅仅希望在日常生活中做出更明智的选择，《决策的艺术》都将为您提供宝贵的工具和启示，帮助您将不确定性转化为机遇，将复杂的挑战化为清晰的行动，最终优化您的世界。

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关于这本书的配套资源，我必须给予高度评价。我听说有其他教材只会提供一本光秃秃的书籍，但这套教材显然走了心。它附带了一个非常详尽的在线资源库，里面包含了书中所有案例的计算过程，而且令人称道的是，这些计算并非简单地用Excel完成，而是使用了当时业界主流的优化求解器（比如CPLEX或Gurobi）的脚本文件。这意味着，我不仅能理解模型背后的数学原理，还能亲手运行代码，观察参数调整带来的即时反馈。对于我们这些致力于将理论应用于实践的工程师而言，这种从理论到代码的无缝对接，是无价的。它真正实现了“授人以渔”，让我们在学习过程中就建立起了扎实的计算思维和工程实践能力。

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坦率地说，这本书的“厚度”绝对不是虚张声势，它像一本需要细细品味的百科全书。我发现自己无法在一天内完成任何一个章节的深入学习，它要求读者必须放慢脚步，甚至需要反复咀嚼某些关键的证明步骤。我注意到，作者在处理那些高级的非线性规划问题时，采取了一种非常“仁慈”的策略：他先给出了直观的几何解释，让你对问题的可行域和目标函数曲面有一个大致的感性认识，然后再逐步引入拉格朗日乘子法等分析工具。这种“先感性，后理性”的引导方式，极大地降低了高级数学工具的门槛。与其说这是一本教材，不如说它更像是一位经验丰富的导师，在你每一步探索的岔路口，耐心地为你点亮下一段路程，虽然过程略显漫长，但最终的收获是深厚且持久的，足以支撑未来多年的研究和应用。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳的墨绿色调搭配烫金的字体，拿在手里就感觉分量十足，仿佛里面蕴含着无尽的智慧。我特别欣赏作者在排版上的用心，字体选择既古典又易读，行距和字距都拿捏得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得一提的是，书中大量采用的插图和图表，它们绝非简单的装饰，而是将那些抽象复杂的数学模型和流程图进行了艺术化的提炼。比如，某个关于库存优化的章节，它用了一组非常简洁的动态流程图，一下子就把我脑海中纠结不清的循环逻辑清晰地勾勒出来了。这种对“美学”的考量，使得原本可能枯燥的理论学习过程变成了一种享受，它不仅仅是一本工具书，更像是一件可以摆在书架上炫耀的工艺品，每一次翻开都像是进行一次对知识的郑重对待。

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这本书的语言风格，老实说，对于非专业人士来说，一开始会构成一定的挑战，它带着一种学术特有的严谨与克制，几乎没有一句多余的寒暄。但是，一旦你适应了这种节奏，你会发现这种“不拖泥带水”的表达方式效率极高。作者在定义每一个术语时都力求精准无误，生怕留下任何歧义的空间。尤其是在讨论随机过程和决策树那几章时，作者展现了大师级的逻辑架构能力。他总能用最精炼的语言，将一个多层次的、时间依赖性的复杂问题拆解成若干个可独立求解的小模块，然后再通过严密的递进关系将它们整合起来。对我来说，它就像一座用纯粹逻辑搭建起来的宏伟建筑，每一个砖块（定理）都紧密咬合，很少出现需要反复回溯才能理解上下文的断裂感，整体的阅读体验是一种智力上的酣畅淋漓。

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初次接触这本大部头时，我最大的担忧是它是否会陷入纯粹的公式堆砌，那样不仅晦涩难懂，而且实用性大打折扣。然而，令我惊喜的是，作者在理论阐述的间隙穿插了大量真实世界的商业案例分析，这才是这本书的灵魂所在。我记得有一个关于运输网络设计的案例，它详尽地描述了一个跨国物流公司如何利用线性规划来削减季节性高峰期的配送成本，从最初的数据采集、模型假设到最终的敏感性分析，每一步都写得犹如侦探小说般引人入胜。作者并没有直接给出“标准答案”，而是引导读者去思考不同参数变动对最终决策的影响，这种“苏格拉底式”的教学方法，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动参与解决问题的全过程。这种深度和广度兼备的案例支撑，极大地增强了理论的可信度和操作性。

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