具体描述
本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全面阐述了运筹学在物流活动各方面的应用和发展,主要包括运输与配送、存储与库存、供应链优化、网络计划、设备更新与维护、装卸搬运、配装配载、物流预测与决策、选址优化及系统评价等内容。
本书适合作为普通高等院校物流工程、物流管理、管理工程、交通运输等专业的本科或研究生教材,亦可作为物流咨询公司、物流企业和其他企业物流部门管理人员及物流从业人员科研和实践的参考用书。
作者简介
目录信息
1.1 物流及其概念
1.2 运筹学概述
1.3 运筹学与物流
第2章 物流预测
2.1 物流预测的概念与程序
2.2 定性预测法
2.3 时间序列预测法
2.4 平均数预测法与移动平均预测法
2.5 指数平滑预测法
2.6 回归分析预测方法
第3章 物流线性规划
3.1 线性规划及单纯形法
3.2 线性规划问题的解
3.3 运输问题
3.4 整数规划
3.5 指派问题
第4章 物流运输路径规划
4.1 图与网络的基本概念
4.2 最短路径问题
4.3 运输流量问题
4.4 单回路运输路线问题
4.5 多回路运输路线
第5章 物流动态规划
5.1 动态规划
5.2 动态规划数学模型的建立
5.3 动态规划应用举例
第6章 物流库存管理
6.1 库存管理的基本概念
6.2 瞬时进货模型
6.3 逐渐进货模型
6.4 随机库存模型
第7章 物流设施选址规划
7.1 物流设施选址概述
7.2 单一物流设施连续点选址模型
7.3 多物流设施连续点选址模型
7.4 离散型物流设施选址模型
7.5 定性与定量相结合的选址方法
第8章 物流决策
8.1 决策的基本概念
8.2 不确定型决策
8.3 风险型决策
8.4 效用决策
8.5 多目标决策
第9章 优化软件及应用
9.1 Excel及使用
9.2 LIND0/LING0及使用
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的内容广度令人印象深刻,它覆盖了物流管理中几乎所有需要进行量化决策的环节,并且在每个模块的深度上都保持了较高的水准。我特别欣赏作者在讨论**设施选址(Facility Location)**问题时的全面性。这本书不仅涵盖了经典的单设施、多设施选址问题,还讨论了具有时间依赖性的动态选址问题,这对于正处于业务扩张期的公司来说至关重要。此外,对于“最后一公里”配送的优化,书中专门辟出一章详细阐述了地理信息系统(GIS)数据如何有效地整合到路径优化模型中,例如如何处理实时交通数据和时间窗约束。虽然涉及到复杂的地理空间计算,但作者的描述始终围绕着物流目标——最小化成本或时间,避免了纯地理信息学中的过度技术化。这本书的参考文献列表也极其详尽和专业,为我后续的深入研究指明了方向。总而言之,它不仅仅是一本教科书,更像是一部关于如何用科学、量化的方法构建、分析和运营现代复杂物流系统的“实战百科全书”。
这本《物流运筹学》的引进,对于国内供应链管理领域无疑是一场及时雨。我是在一个朋友的强烈推荐下购入的,一开始还略带怀疑,毕竟市面上的运筹学教材往往陷入过于抽象的数学模型,让人望而生畏。然而,初翻这本书的绪论部分,我就被它清晰的逻辑和与实际应用的紧密结合所吸引。作者并没有将运筹学仅仅视为一系列的求解算法,而是将其定位为一种**决策优化思维框架**。书中对需求预测的章节尤为精彩,它不像传统教科书那样只罗列ARIMA或指数平滑法,而是深入探讨了季节性、趋势性数据在不同供应链层级上的差异化处理策略,并用多个真实的零售业案例展示了如何利用滚动预测机制来应对波动的市场环境。特别是关于库存控制的论述,它没有停留在简单的EOQ模型上,而是详细阐述了连续审查与定期审查系统的优劣,并巧妙地引入了随机需求下的安全库存计算,这些内容对于一个正在负责中小型企业仓库优化的我来说,简直是如获至宝。我甚至发现自己过去在处理紧急订单时所采用的经验法则,其实都能在书中的“动态规划在路径优化中的应用”一节找到更严谨的理论支撑。这本书的难度适中,既能满足高阶研究者的理论需求,也完全能被一线工程师用于指导日常操作,其平衡感的把握令人称赞。
我接触运筹学已经有十多年的时间了,市面上很多书籍要么过于侧重优化理论的纯粹推导,让人感觉与现实业务脱节,要么就是过于偏向于软件操作手册,缺乏底层逻辑的构建。而《物流运筹学》在我看来,成功地架设了理论与实践之间的桥梁。这本书的排版和图表的质量非常高,很多复杂的流程图和数学表达式都清晰明了,阅读体验极佳。特别值得一提的是,它对**仿真技术(Simulation)**的介绍非常到位。作者清楚地解释了为什么在面对高度随机性或系统间反馈回路复杂的场景时,解析解方法(如线性规划)会失效,并详细介绍了离散事件仿真(DES)在评估不同调度规则下的系统性能时的具体步骤和输出指标解读。我试着用书中的方法论模拟了一个多工厂、多仓库的复杂分销网络,对比了集中式与分散式决策的效率差异,结果与我过去基于经验的判断高度吻合,但这次有了严谨的数据支撑。这本书让我重新审视了自己过去对某些优化问题的处理方法,它教会我如何恰当地选择建模工具,而不是盲目套用最复杂的算法。
作为一名在咨询行业工作的专业人士,我购买此书的初衷是寻找一套能够快速建立客户对物流效率改进共识的理论工具箱。《物流运筹学》在这方面做得相当出色,其最大的亮点在于**可视化和案例驱动的叙事方式**。例如,在描述“供应链协同”的章节时,书中并没有干巴巴地罗列协同的益处,而是通过一个虚拟的“牛鞭效应”案例,清晰地展示了信息不透明如何导致库存成本的指数级增长,然后立即引入了CPFR(协同计划、预测与补货)模型作为解决方案,并用简洁的数学语言展示了协同带来的预期收益百分比。这种从“痛点”到“工具”再到“量化收益”的结构,极大地提升了我在与高层管理人员沟通时的说服力。此外,书中对于**风险管理和鲁棒性优化**的探讨,在当前多变的国际环境下显得尤为重要。它超越了传统的确定性模型,引入了基于情景分析和敏感性分析的方法来评估决策的稳健性,帮助我们评估极端事件对物流网络可能造成的影响,这使得这本书从一本技术手册升华成了一份战略规划指南。
我一直对复杂系统的建模与求解抱有浓厚的兴趣,而《物流运筹学》这本书在算法的深度和广度上,给了我极大的满足感。我尤其关注其中关于**网络流问题**的章节。许多书籍在介绍最小费用最大流或最大流最小割时,往往只是停留在图论的定义层面,但这本书非常细致地剖析了这些模型在物流网络设计中的实际含义,比如如何用它来规划干线运输中的资源分配,或者如何识别供应链中的瓶颈环节。书中对整数规划和混合整数规划的应用讨论,也极具启发性。它没有回避这些问题在计算复杂度上的挑战,而是引入了分支定界法和割平面法的基本思想,并紧密结合具体的VRP(车辆路径问题)和设施选址问题进行演示。最让我印象深刻的是,作者在讲解启发式算法(Heuristics)和元启发式算法(Metaheuristics)时,不仅介绍了禁忌搜索和模拟退火,还花了大量的篇幅探讨了遗传算法在解决大规模组合优化问题时的参数调优技巧,这对于我们团队在处理跨区域配送调度时遇到的NP难问题,提供了立即可操作的改进思路。这本书无疑是为那些想从“知道怎么用软件”升级到“理解软件为什么这么算”的专业人士准备的深度教材。