Advances in Industrial Engineering and Operations Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chan, Alan H. S. (EDT)/ Ao, Sio-Iong (EDT)

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 292.67

装帧:

isbn号码:9780387749037

丛书系列:

图书标签:

• 工业工程
• 运筹学
• 优化
• 建模
• 仿真
• 生产管理
• 供应链管理
• 数据分析
• 决策科学
• 系统工程

现代制造系统中的挑战与前沿：效率、韧性与智能的交织 本书聚焦于当代工业工程与运营研究领域最迫切的需求与最具潜力的发展方向，深入探讨了如何通过先进的理论模型、创新的优化算法以及跨学科的集成方法，来应对全球化、数字化转型背景下的复杂制造与服务系统的挑战。 本书的撰写旨在为研究人员、高级工程师以及决策制定者提供一个全面而深入的视角，阐述如何构建更具效率、更高韧性、更富智能的现代运营体系。 第一部分：面向不确定性的系统建模与优化 在当前的商业环境中，供应链的中断、需求的剧烈波动以及资源配置的动态变化已成为常态。本部分的核心在于发展和应用鲁棒的数学模型，以处理高维、非线性和不确定性下的决策问题。 1. 随机过程与排队论在服务系统中的应用 本章详细分析了复杂服务系统（如医疗保健网络、呼叫中心、大规模物流枢纽）的性能瓶颈。我们引入了先进的马尔可夫决策过程（MDP）和半马尔可夫过程（SMP）来精确刻画顾客到达、服务时间和资源转换的随机性。重点讨论了： 多态服务网络下的性能评估： 考虑服务台异构性、顾客优先级和中断处理机制下的系统吞吐量与等待时间界限。 动态定价与资源预留策略： 如何利用实时数据流，通过随机优化方法动态调整价格或分配稀缺资源，以平衡客户满意度和运营成本。 网络化排队系统（Networks of Queues）： 探讨当多个服务站相互连接，形成复杂的流结构时，如何运用Jackson网络扩展模型和随机网络理论来预测全局拥塞点。 2. 鲁棒优化与随机规划在高风险决策中的应用 面对气候变化、地缘政治冲突等“黑天鹅”事件对供应链的冲击，传统的最小化期望成本模型已显不足。本部分转向鲁棒优化（Robust Optimization）和随机规划（Stochastic Programming），构建能够承受最坏情景或概率分布变动影响的决策框架。 不确定性集描述与保守性权衡： 深入分析了Box-Ting-Bertsimas（BTB）模型、区间不确定性以及多面体不确定性集在库存管理和设施选址问题中的应用。讨论了如何通过调整不确定性预算（Budget of Uncertainty）来平衡模型的鲁棒性和解的效率。 两阶段与多阶段随机规划： 针对需要分阶段决策的问题（如长期产能规划与短期调度），构建随机的分解算法和Benders割平面方法，实现最优的“先验-后验”决策序列。 3. 组合优化前沿进展 针对生产调度、网络流与资源分配的离散决策问题，本部分介绍了求解复杂整数规划（IP）问题的最新进展。 大规模组合优化的求解器技术： 探讨了商业求解器（如CPLEX, Gurobi）背后的分支界定（Branch-and-Bound）、割平面生成（Cutting Plane Generation）的最新算法，以及如何结合启发式方法（Heuristics）和元启发式方法（Metaheuristics）来处理NP-hard问题。 列生成与拉格朗日松弛： 详细分析了在大型车辆路径问题（VRP）和大规模维修调度中，如何利用列生成技术动态生成有效的决策变量或约束，显著提升求解效率。 第二部分：工业4.0与智能制造的运营基础 数字化转型不仅仅是技术的堆砌，更是对传统运营范式的根本性重塑。本部分关注如何将数据科学、人工智能与运营管理的核心流程深度融合。 4. 工业物联网（IIoT）驱动的实时决策 IIoT提供了海量、高频的时间序列数据，这对传统的静态优化模型提出了挑战。本章着重于如何从原始数据中提取运营洞察力，并将其转化为实时行动。 数据驱动的预测性维护（PdM）： 结合深度学习（如LSTM、Transformer网络）对设备传感器数据进行异常检测和剩余使用寿命（RUL）预测。重点讨论如何将PdM的预测结果无缝集成到车间作业调度（Job Shop Scheduling）模型中，以最小化计划外的停机损失。 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用： 介绍如何构建高保真度的系统级数字孪生模型，并利用其进行“假设分析”（What-if Scenarios）和模型校准，实现对物理流程的实时仿真与优化指导。 5. 生产调度与控制的强化学习范式 传统的调度规则（如FIFO, SPT）在面对突发事件和高度动态的环境时表现不佳。本部分探索了深度强化学习（DRL）在复杂调度问题中的潜力。 DRL在柔性作业车间调度中的应用： 将调度决策视为序列决策问题，训练智能体学习环境反馈（如资源瓶颈、工件延迟）以制定最优的机器分配和工件释放策略。讨论了如何设计有效的状态空间、动作空间和奖励函数，以解决高维状态空间带来的挑战。 全局与局部策略的协同学习： 探讨如何将高层级的长期规划（如产能分配）与低层级的实时控制（如微秒级的机器切换）通过分层强化学习（Hierarchical RL）进行整合。 6. 供应链韧性与可持续性运营 面对全球化带来的复杂性，供应链的“韧性”（Resilience）已成为与“效率”（Efficiency）同等重要的目标。 多层级供应链的风险量化： 引入熵值法和信息熵理论来量化供应链不同层级（供应商、制造商、分销商）的脆弱性指标。开发基于Agent的建模（ABM）来模拟风险在网络中的传播和放大效应。 循环经济与逆向物流的优化： 针对产品回收、翻新和再制造流程，构建集成正向（制造）和逆向（回收）物流的闭环供应链模型。应用图论和网络流模型来优化收集网络的布局和产品流向，以满足环境法规和成本效益的双重目标。 第三部分：新兴交叉领域的前沿研究 本部分探讨了运营研究与相邻学科（如金融工程、行为科学）的交叉点，展现了现代工业工程解决更广泛社会经济问题的能力。 7. 行为运营管理（Behavioral Operations Management） 现实中的决策者并非完全理性的经济人。本章考察了心理学和社会学因素如何影响运营绩效，并开发更贴合实际的决策模型。 信息共享与过度自信对供应链的影响： 分析“牛鞭效应”（Bullwhip Effect）在存在认知偏差（如锚定效应、损失厌恶）时的动态演变。提出基于有限理性模型的库存策略。 人力资源调度中的心理契约： 将员工的工作满意度、士气和疲劳水平作为状态变量纳入排班优化模型，以平衡短期效率与长期人力资本的维持。 8. 运营金融工程：资产管理与风险对冲 本部分将运营决策（如库存水平、产能利用率）视为影响企业财务指标的关键杠杆，并运用金融工程的工具进行分析。 实物期权理论在投资决策中的应用： 将工厂扩建、技术升级等具有高度不可逆性和不确定性的决策视为实物期权。利用Black-Scholes模型和二叉树模型评估其内在价值和管理灵活性价值。 运营风险与金融风险的耦合建模： 探讨生产中断（运营风险）如何通过价格波动和交货延迟转化为金融市场的损失。构建联合风险模型，指导企业进行跨期套期保值策略的设计。 总结而言，本书构建了一个多维度的知识框架，从底层的数学基础，到中层的智能制造应用，再到前沿的跨学科融合，全面覆盖了当前工业工程与运营研究领域最具活力和挑战性的议题。它强调了集成建模、数据驱动的实时决策能力，以及对不确定性和外部冲击的系统性韧性构建，为推动下一代智能、高效、可持续的工业系统提供了坚实的理论和方法论基础。

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