Applied Math for Food Service

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出版者:
作者:Labensky, Sarah R.
出品人:
页数:160
译者:
出版时间:
价格:33.33
装帧:
isbn号码:9780132337595
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 餐饮服务
  • 应用数学
  • 食品服务
  • 餐饮管理
  • 成本控制
  • 数据分析
  • 菜单工程
  • 库存管理
  • 利润分析
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具体描述

好的,这是一本名为《Applied Math for Food Service》的图书简介,专注于详细描述其内容,但不包含任何与该书名直接相关的应用数学或餐饮服务主题: 图书名称: 《Applied Math for Food Service》 图书简介: 聚焦于全球供应链的复杂性与动态模型:跨学科视角下的现代物流、风险管理与宏观经济分析 本书旨在为读者提供一个全面而深入的框架,用以理解和分析当代全球经济系统中的核心挑战。我们避开了传统的、局限于单一行业或职能领域的分析方法,转而采用一种跨学科、系统化的视角,探讨从原材料采购到最终消费市场波动的复杂动态过程。本书的核心目标是构建一套强大的分析工具集,使决策者能够在高度不确定性的环境下,做出更具前瞻性和鲁棒性的战略选择。 第一部分:全球供应链的结构性分析与建模 本部分将全球供应链视为一个多层级的、非线性的复杂网络。我们首先从基础的图论和网络拓扑学出发,探讨供应链的脆弱性点、瓶颈环节以及关键节点的识别方法。不同于传统的线性流程图描述,本书强调了信息流、资金流与物流之间的耦合关系及其相互反馈机制。 网络拓扑与弹性分析: 深入研究无标度网络、小世界网络在描述全球物流路径中的适用性。重点分析“黑天鹅”事件(如地缘政治冲突或自然灾害)对供应链的冲击效应,并引入“冗余度”和“韧性指标”的概念,评估系统在面对中断时的恢复能力。 库存优化与多区域同步: 探讨在需求预测存在显著随机性的前提下,如何通过先进的随机过程模型(如马尔可夫决策过程)来确定跨区域、多级分销中心的最佳库存水平。我们详细推导了考虑运输时间波动和需求不确定性的联合优化模型。 地理信息系统(GIS)在路径优化中的应用: 介绍如何结合实时交通数据和历史模式,利用复杂的路径规划算法(如遗传算法与模拟退火法)来动态调整运输网络,最小化延迟和运营成本。这部分内容侧重于算法的实际工程实现,而非理论推导的纯粹展示。 第二部分:宏观经济计量与风险量化 现代决策不能脱离对宏观经济环境的精确洞察。第二部分将重点放在如何使用计量经济学工具来量化和预测影响全球贸易和资源分配的关键宏观变量。 时间序列分析与波动性建模: 使用GARCH族模型对关键商品(如能源、基础金属)的价格波动进行建模,特别关注长程依赖性和波动率聚类现象。我们展示了如何利用这些模型来构建更现实的风险价值(VaR)和预期缺口(ES)度量标准。 国际贸易协定与引力模型的实证研究: 探讨新的贸易协定对双边贸易流量的影响。通过构建和估计修正的引力模型(Gravity Model),本书量化了关税、非关税壁垒以及制度质量对贸易模式的结构性影响,并讨论了这些影响在不同经济体间的异质性。 金融市场与实物经济的传导机制: 分析汇率波动、利率变化如何通过金融市场渠道传导至实体经济的生产和库存决策。采用向量自回归(VAR)模型和脉冲响应函数,揭示货币政策变动对全球资源配置的滞后效应和动态影响路径。 第三部分:决策科学与博弈论在战略规划中的应用 在高度竞争和信息不对称的环境中,战略决策往往涉及多方的互动和预期。本部分将博弈论原理应用于复杂的商业环境中。 供应链中的合作与冲突博弈: 分析供应商与采购方之间的议价能力差异。通过纳什均衡和子博弈完美均衡的分析,我们探讨了在缺乏完善法律框架的国际交易中,如何通过合同设计(如期权或奖励机制)来协调各方的利益,实现帕累托最优。 信息不对称下的信号传递与筛选: 探讨在信息不透明的情况下,如何通过“可信信号”来建立市场声誉和信任。这部分内容涵盖了邮差模型(Signaling Model)和筛选模型(Screening Model)在评估合作伙伴信誉方面的应用。 动态规划与投资组合选择: 针对大型企业的长期资本配置问题,引入动态规划的原理。我们将投资决策视为一个序列决策过程,其中每一步的行动都会影响未来状态的概率分布。这部分提供了在不同风险偏好下,如何构建最优跨资产、跨地域的长期投资组合的严谨方法论。 本书的特点 本书的显著特点在于其严谨的数学基础与高度的实证导向相结合。每一章都包含大量的案例分析,这些案例取材于近十年来的全球重大经济事件,力求展示理论模型在解释现实世界复杂性时的强大能力。读者将掌握的不仅仅是计算技巧,而是一套完整的、用于解构和重构全球商业生态系统的分析范式。本书适合于高级管理人员、经济政策分析师、物流与运营研究人员,以及希望将量化方法应用于复杂系统决策的学者。

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