管理运筹学教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:浙江大学出版社

作者:蒋绍忠

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2005-8

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787308044394

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
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《管理运筹学教程》是一本深入浅出、理论与实践相结合的管理学著作，旨在为读者提供一个系统而全面的运筹学知识框架。本书不仅仅是知识的堆砌，更是思维方式的启迪，它将带领读者踏上一段探索如何运用科学的决策方法来优化管理实践的旅程。 第一部分：管理运筹学导论与基础 本书的开篇，我们将从最基础的概念出发，为读者搭建坚实的理论基石。 管理运筹学的本质与范畴： 什么是管理运筹学？它与其他管理学科有何关联？本书将阐述运筹学作为一门跨学科的科学，如何运用数学模型、统计方法和算法来解决现实世界中的复杂管理问题。我们会深入探讨其核心思想——“优化”，以及如何在不确定性和资源有限的条件下，做出最优决策。 科学决策的过程： 掌握科学决策方法是运筹学的灵魂。我们将详细解析一个完整的决策过程，包括问题识别、目标设定、信息收集、方案设计、模型构建、方案评估、决策执行及效果反馈。通过案例分析，读者将能深刻理解这一流程的严谨性和实用性。 数学模型在管理中的应用： 数学模型是运筹学的语言。本书将介绍不同类型的数学模型，如描述性模型、预测性模型和规范性模型，以及它们在不同管理场景下的应用。读者将学习如何将实际问题抽象成数学模型，并通过求解模型来获得指导性结论。 数据分析与统计基础： 现代管理离不开数据。本书将回顾必要的统计学知识，包括描述性统计、概率论基础、抽样理论以及假设检验等。这些工具将为后续的建模和分析提供坚实的基础，使读者能够有效地处理和理解数据。 第二部分：线性规划与网络优化 线性规划是运筹学中最经典、应用最广泛的模型之一。本部分将带领读者深入理解其原理和应用。 线性规划模型构建： 读者将学习如何识别和构建线性规划问题，包括定义决策变量、目标函数和约束条件。我们将通过生动详实的案例，如生产计划、资源分配、混合问题等，来展示线性规划模型的实际应用。 图解法与单纯形法： 对于小规模问题，图解法是直观理解线性规划的有效途径。本书将详细介绍图解法的步骤和局限性。随后，我们将重点讲解求解线性规划的强大工具——单纯形法。从其基本原理到详细的迭代过程，本书将力求让读者透彻理解单纯形法的数学逻辑和算法操作。 对偶理论与灵敏度分析： 对偶问题是线性规划中的重要概念，它揭示了原问题的内在联系。本书将阐述对偶理论的意义，以及如何从对偶解中获得有价值的管理洞察，例如影子价格的含义。灵敏度分析则帮助我们理解模型参数变化对最优解的影响，从而更好地应对不确定性。 网络优化模型： 网络模型在物流、交通、通信等领域有着广泛的应用。我们将介绍最短路径问题、最大流问题、最小费用流问题等经典网络优化模型，并探讨相应的求解算法。这些模型将帮助读者理解如何优化网络结构和资源流动。 第三部分：整数规划与非线性规划 在现实管理问题中，决策变量往往需要取整数，或者目标函数和约束条件是非线性的。本部分将聚焦于这些更复杂的模型。 整数规划模型： 读者将学习如何将带有整数约束的问题转化为整数规划模型。我们将介绍0-1整数规划、纯整数规划和混合整数规划的概念，以及它们在组合优化问题中的应用，例如指派问题、背包问题、设施选址等。 整数规划的求解方法： 整数规划的求解比线性规划更为复杂。本书将介绍分支定界法和割平面法等经典求解算法，并解释其基本思想和实现过程。尽管这些算法的理论深度较大，但本书将以易于理解的方式呈现，并结合实例说明其应用。 非线性规划模型： 当目标函数或约束条件不再是线性的，我们就需要非线性规划模型。本书将介绍非线性规划的基本概念，以及如何识别和构建这类模型。 非线性规划的求解方法： 非线性规划的求解通常没有通用的解析解法，更多依赖于迭代算法。我们将介绍梯度下降法、牛顿法等典型的非线性规划求解方法，并探讨它们在实际中的应用场景。 第四部分：动态规划与决策论 动态规划是处理具有序贯性特征的决策问题的有力工具，而决策论则为不确定条件下的决策提供理论支持。 动态规划原理与递推关系： 动态规划的核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。本书将详细阐述这两个核心概念，并通过求解经典问题，如最短路径、背包问题、最长公共子序列等，来演示动态规划的求解过程。读者将学习如何将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并利用递推关系求解。 多阶段决策过程： 动态规划尤其适用于解决多阶段决策问题，例如库存管理、设备更新、资源分配等。本书将通过这些实际案例，展示动态规划如何帮助管理者在不同阶段做出最优决策，以达到整体最优。 决策树与概率决策： 在信息不完全或结果不确定的情况下，决策论提供了决策框架。本书将介绍决策树的概念，如何构建和分析决策树，以及如何利用期望值来指导决策。 风险与不确定性下的决策： 面对风险和不确定性，管理者需要权衡收益和可能性。我们将探讨不同风险偏好下的决策准则，如最大最小准则、最大最大准则、后悔值最小准则等，以及如何进行效用分析来量化决策者的偏好。 第五部分：排队论、库存论与可靠性理论 这些理论模型直接服务于运营管理中的关键问题，帮助管理者优化资源配置和降低风险。 排队论模型： 现实中，等待现象无处不在，如银行窗口、呼叫中心、生产流水线等。本书将介绍排队论的基本概念，如到达过程、服务过程、队长、等待时间等。我们将重点讲解M/M/1、M/M/c等经典排队模型，并分析如何通过调整服务能力、服务速率等参数来优化系统性能。 库存论模型： 库存管理是企业运营的重要环节，过高或过低的库存都会带来问题。本书将介绍库存论的基本模型，如经济订货批量（EOQ）模型，并探讨其变种和适用范围。我们还将介绍有缺货情况下的库存模型，以及如何考虑需求的不确定性，如定量订货模型和定期订货模型。 可靠性理论与维护优化： 设备或系统的可靠性直接影响着生产的连续性和效率。本书将介绍可靠性函数、失效率、平均寿命等基本概念。我们将探讨如何利用可靠性理论来评估系统性能，以及如何制定最优的维护策略，如定期维护、预防性维护等，以延长设备寿命并降低故障率。 第六部分：项目管理与仿真技术 项目管理是复杂任务的规划与执行，而仿真技术则为分析复杂系统提供了强大的工具。 项目管理方法： 本书将介绍项目管理中的关键技术，如关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）。读者将学习如何定义项目活动、建立网络图、估算工期、确定关键路径，以及如何进行项目进度控制和资源优化。 项目风险管理： 项目的成功离不开有效的风险管理。我们将探讨项目风险识别、风险评估、风险应对策略等内容，并介绍如何利用运筹学方法来量化和管理项目风险。 仿真技术导论： 当数学模型难以精确描述复杂系统时，仿真技术成为有力的替代。本书将介绍离散事件仿真、连续系统仿真等基本概念。我们将阐述仿真建模的步骤，以及如何通过仿真实验来评估不同策略的效果，如对排队系统、库存系统进行仿真分析。 仿真模型的构建与分析： 读者将学习如何根据实际问题构建仿真模型，如何设计仿真实验，以及如何分析仿真结果，例如输出分析、方差减小技术等，以获得可靠的结论。 第七部分：决策支持系统与人工智能在管理中的应用 随着信息技术的发展，运筹学与决策支持系统以及人工智能深度融合，为管理带来了新的突破。 决策支持系统（DSS）的构建与应用： 本书将探讨决策支持系统在管理中的作用，包括如何集成数据、模型和用户界面，以支持管理者的决策。我们将分析不同类型的DSS，以及它们如何应用于战略规划、运营管理等领域。 人工智能基础与管理应用： 随着人工智能技术的飞速发展，其在管理中的应用日益广泛。本书将简要介绍机器学习、深度学习等人工智能的基本概念，并重点探讨其在需求预测、客户细分、流程自动化等方面的应用。 运筹学与人工智能的结合： 运筹学提供了强大的优化求解能力，而人工智能则擅长模式识别和智能决策。本书将探讨如何将运筹学方法与人工智能技术相结合，以构建更智能、更有效的决策系统，例如强化学习与优化模型的结合。 总结与展望 本书的最后一章，我们将对所学内容进行系统性的回顾与总结，并对管理运筹学的未来发展趋势进行展望。本书旨在培养读者的问题分析能力、模型构建能力和决策优化能力，使他们能够将所学知识灵活应用于各种管理情境，成为更具竞争力的管理者。无论是身处初创企业还是大型跨国公司，无论是在职场新人还是资深管理者，本书都将是您提升管理水平、实现卓越决策的宝贵财富。

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深入到章节内容后，我发现本书在理论深度和应用广度之间找到了一个绝佳的平衡点。它既没有停留在纯粹的理论推导层面，让人感到枯燥乏味，也没有沦为一本简单的应用手册，缺乏理论支撑。作者似乎深谙“知其然，更要知其所以然”的道理，每一类问题（比如线性规划、整数规划等）的介绍，都伴随着经典的现实世界应用场景的剖析。这些案例的选择非常贴合当代工业和商业管理中的痛点，比如供应链优化、资源调度等，这使得书中的知识不再是孤立的公式集合，而是成为了解决实际管理难题的有力武器，极大地激发了我将理论付诸实践的渴望。

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总体而言，这本书的语言风格是高度专业化且极具权威性的，作者的遣词造句严谨准确，没有丝毫含糊不清之处，这在处理精确的数学模型和算法描述时尤为重要。虽然阅读过程需要高度集中注意力，因为它要求读者具备一定的数学基础和逻辑思维能力，但它提供的知识体系是极其扎实和全面的，完全可以作为一本核心参考书长期保留在书架上。它不仅仅是一本教你“如何计算”的书，更是一本教你“如何像一个管理者一样系统性思考”的书，培养的是一种分析问题的思维范式，这对于任何志在提升决策质量的专业人士来说，都是一笔宝贵的智力投资。

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这本书的装帧设计得相当有质感，封面采用了哑光材质，文字排版既现代又不过于花哨，给人一种专业且可靠的初步印象。内页纸张的质地也比我预期的要好，在长时间阅读后眼睛的疲劳感减轻了不少。虽然我更关注内容本身，但好的物理形态确实能提升阅读体验，让人愿意拿起它来学习。对于一本工具性质较强的教材来说，这种对细节的打磨体现了出版方对读者的尊重。我特别欣赏的是，书中的图表和公式排版清晰，即便是复杂的数学模型也能被清晰地呈现出来，这在快速检索和理解特定概念时提供了极大的便利，避免了因为排版混乱而产生的阅读障碍。

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从学习进度的角度来看，这本书的结构安排非常符合认知规律。它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的优化理论，而是用一个非常贴近实际的案例作为引子，巧妙地将读者带入“为什么我们需要这些工具”的思考框架中。作者在基础概念的阐述上倾注了大量心血，每一步的逻辑推导都交代得详尽而审慎，仿佛旁边有一位耐心的老师在为你细细分解难题。对于我这种在初次接触该领域时容易感到迷茫的学习者来说，这种循序渐进的讲解方式是至关重要的，它确保了我们不会因为某个关键步骤的卡壳而全盘放弃对后续内容的学习热情，而是能够稳步向前推进。

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这本书的习题设计是其教学法中最具亮点的一部分。通常教材的习题要么太简单，要么难度设置得如同“天书”，难以入手。但此书的习题梯度设置得非常科学。前几章的练习侧重于基本概念的巩固和计算技巧的掌握，计算量适中，让人建立信心。越往后，习题的复杂度显著增加，开始引入多目标冲突、不确定性因素等更复杂的管理情境，这些题目往往需要读者综合运用前几章学到的多种方法进行分析和决策。这种设计真正考验了读者对知识的融会贯通能力，也为我未来在工作中遇到复杂问题时提供了一个有效的自我训练体系。

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