Handbooks in Operations Research and Management Science pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier

作者:A. Ruszczynski

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:2004-01-01

价格:USD 204.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444508546

丛书系列:

图书标签:

运筹学
管理科学
数学规划
优化
决策分析
建模
算法
排队论
库存控制
仿真

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具体描述

The area of stochastic programming was created in the middle of the last century, following fundamental achievements in linear and nonlinear programming. However, because of the inherent difficulty of stochastic optimization problems, it took a long time until efficient solution methods were developed. In the last two decades a dramatic change in our abilities to solve stochastic programming problems took place. This Handbook Volume brings together leading experts in the most important sub-fields of stochastic programming to present a rigorous overview of basic models, methods and applications of stochastic programming. The work is intended for researchers, students, engineers and economists, who encounter in their work optimization problems involving uncertainty. Important research volume for Management Scientists, Operations Researchers, Industrial Engineers, Econometricians, and Applied Mathematicians.

好的，这是一份针对一本名为《运筹学与管理科学手册》之外的图书的详细简介，内容侧重于其独特的主题和方法论，旨在吸引该领域的研究人员和从业者。 --- 图书名称：《复杂系统决策的量化方法论：从理论基础到应用前沿》图书简介本书深入探讨了在高度不确定、动态演化和多目标约束下进行复杂系统决策的量化方法论。区别于传统侧重于结构化问题求解的运筹学范式，本书聚焦于那些本质上是非结构化、依赖于新兴数据和快速变化的现实场景。我们旨在为研究人员和实践者提供一套系统化的工具箱，以应对当今全球商业、工业、公共政策及社会治理中出现的复杂性挑战。核心内容与结构本书结构分为四个主要部分，层层递进，从基础理论到前沿应用，构建了一个全面的知识体系。第一部分：复杂性与决策理论的再审视本部分首先对“复杂系统”进行了操作性定义，强调了其非线性、涌现特性和适应性行为。我们超越了经典的线性规划和确定性模型，引入了适应性动态系统理论（Adaptive Dynamical Systems Theory）和信息熵在决策质量评估中的作用。非线性动力学在决策中的作用：探讨了为什么简单的边际分析在面对反馈回路和时滞效应时会失效。重点分析了混沌理论和分岔点如何影响长期战略规划的可预测性。不确定性与稳健性设计：区别于传统的基于概率的风险分析，本章深入研究了“结构性不确定性”（Deep Uncertainty）的概念，并介绍了多情景分析（Multi-Scenario Analysis）和跨域鲁棒优化（Cross-Domain Robust Optimization）技术，确保决策在广泛的未来状态下保持可接受的性能。第二部分：数据驱动的决策建模范式随着大数据和计算能力的爆炸式增长，本部分的核心在于如何有效地将海量、异构数据转化为可操作的决策洞察，尤其是在数据质量和模型可解释性受限的情况下。因果推断与反事实分析：介绍了从观测数据中识别因果关系的方法，超越了相关性分析。重点讨论了基于结构方程模型（SEM）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在政策评估和干预设计中的应用。混合模型与模型融合（Ensemble Modeling）：探讨了如何将理论驱动的机制模型与数据驱动的机器学习模型相结合。我们将介绍如何利用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging）和深度学习框架来处理高维、非结构化数据对传统优化模型输入参数的影响。高维稀疏数据的优化挑战：针对物联网、传感器网络等场景中产生的大量稀疏数据，本章提出了针对大规模约束优化的修正算法，包括次梯度方法和随机梯度下降的收敛性分析。第三部分：面向实时、动态环境的优化算法本部分聚焦于决策必须在极短时间内完成的场景，例如高频交易、供应链实时调度或应急响应系统。在线决策与强化学习（Reinforcement Learning for Operations）：详细阐述了马尔可夫决策过程（MDP）的扩展形式，特别是部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。我们着重讨论了在奖励函数（Reward Function）难以精确定义的复杂环境中，如何设计有效的探索-利用（Exploration-Exploitation）策略。大规模网络流与网络韧性：针对全球物流、能源电网等巨型网络，本书不再局限于寻找最优流，而是关注网络的抗毁性和恢复能力。引入了基于博弈论的弹性分析和动态网络重构算法。随机过程与排队论的现代应用：将传统的M/M/1模型扩展到具有优先权、有限缓冲和动态到达率的网络化系统，为服务系统设计提供了更贴近现实的分析工具。第四部分：跨学科的应用前沿与伦理考量最后一部分将理论方法应用于当前具有重大社会和经济影响的前沿领域，并探讨了决策科学的社会责任。可持续性与多目标优化：探讨了将环境、社会和治理（ESG）指标纳入决策框架的方法。重点是Pareto前沿分析在气候变化减缓策略和资源分配中的应用，特别是如何处理目标之间的不可通约性。行为经济学与系统集成：考察了人类认知偏差如何扭曲最优决策的执行。本书提出了“行为稳健”的决策框架，将认知捷径（Heuristics）和有限理性纳入优化模型的约束条件或目标函数中。算法公平性与透明度：随着AI和自动化决策的普及，本章对算法决策中的潜在偏见进行了严格的量化分析。我们提出了可解释性（Explainability）技术在复杂优化结果中的应用，确保模型决策过程能够被监管机构和利益相关者理解和问责。本书的独特价值本书不是对既有运筹学教科书的简单汇编或更新，而是对决策科学领域前沿研究方向的整合与批判性反思。它要求读者具备扎实的数学基础，但更侧重于在不确定、非线性、数据丰富的环境下，如何构建、求解和验证新的决策模型。它为处理下一代运营管理挑战提供了理论深度和实践广度。目标读者运营研究学者、工业工程、管理科学、金融工程、计算机科学（机器学习方向）的研究生及资深研究人员，以及在复杂供应链、智慧城市、能源系统规划和金融风险管理领域寻求创新解决方案的行业专家。