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出版者:清华大学出版社

作者:温斯顿

出品人:

页数:860

译者:杨振凯

出版时间:2006-8

价格:99.0

装帧:平装

isbn号码:9787302132080

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 数学
• 统计学
• 经济学
• 社会学
• 运筹学
• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 非线性规划
• 图论
• 排队论
• 仿真

《运筹帷幄：决策的艺术与科学》 在这瞬息万变的时代，无论是宏观的战略部署，还是微观的日常管理，我们都面临着无数的决策。每一次选择都可能牵引着连锁反应，影响着结果的走向。从企业如何优化资源配置以提升效率，到城市如何规划交通网络以缓解拥堵，再到国家如何制定经济政策以实现可持续发展，每一个层面的成功都离不开对复杂问题的深刻洞察和科学的决策方法。《运筹帷幄：决策的艺术与科学》正是一本旨在揭示这些决策背后逻辑、提供解决之道、赋能读者成为卓越决策者的百科全书。 本书并非仅仅罗列枯燥的理论公式，而是以一种引人入胜的方式，将高深的数学模型与现实世界的鲜活案例巧妙地融为一体。我们将一起踏上探索“运筹”真谛的旅程，理解它如何从军事战略的“运筹帷幄”演变为现代科学管理的核心驱动力。它是一门关于如何用最有限的资源，在最不确定的环境中，做出最优决策的学问。 核心内容概览： 第一部分：认识运筹学——理论基石与发展脉络 在深入探讨具体方法之前，我们将首先构建对运筹学坚实的理论基础认知。这部分将带领读者回顾运筹学的起源，理解它如何在第二次世界大战的烽火中孕育而生，如何从最初解决军事难题逐步渗透到工业、商业、服务业等各个领域，成为现代科学管理不可或缺的组成部分。我们将剖析运筹学与其他学科，如数学、统计学、计算机科学、经济学等之间的紧密联系，理解它如何跨越学科界限，形成独特的分析视角和解决问题的框架。 历史沿革与时代演进： 从“二战”时期为应对物资分配、战略部署等问题而成立的运筹学小组，到如今成为企业进行战略规划、流程优化、风险管理的重要工具，我们将梳理运筹学的发展历程，展现其适应性和生命力。 学科交叉与理论融合： 探索运筹学如何借鉴和融合数学规划、概率论、博弈论、信息论等多个学科的知识，构建起庞大而精密的理论体系。 核心理念与基本原则： 讲解运筹学的基本哲学，如系统化思维、模型化方法、优化目标、约束条件等，为后续的学习打下坚实的基础。 第二部分：线性规划——资源分配的基石 线性规划是运筹学中最基础也是应用最广泛的模型之一。本书将以通俗易懂的语言，深入浅出地解析线性规划的基本原理、建立方法和求解技术。我们将通过一系列生动的商业案例，展示如何运用线性规划解决诸如生产计划、产品组合、运输问题、饲料配方等实际问题，帮助读者理解如何在有限的资源下，最大化利润或最小化成本。 模型构建与变量定义： 学习如何将实际问题转化为数学模型，识别决策变量、目标函数和约束条件。 图解法与单纯形法： 掌握解决二维和多维线性规划问题的基本算法，理解其背后的逻辑原理。 对偶理论与灵敏度分析： 深入理解对偶问题与原问题的关系，以及如何通过灵敏度分析评估模型参数变化对最优解的影响，从而做出更稳健的决策。 实际应用案例： 从工厂的生产排产到贸易公司的商品调配，从农场的畜牧业规划到航空公司的航班调度，展示线性规划在各个行业的应用。 第三部分：整数规划与非线性规划——复杂决策的深化 现实世界中的许多问题并非总是线性的，决策变量也可能需要取整数值。本部分将拓展线性规划的范畴，引入整数规划和非线性规划。我们将探讨在存在离散选择、固定成本、或者目标函数与约束条件为非线性关系时，如何建立和求解模型。这包括固定费用问题、选址问题、投资组合优化等，这些问题在实际决策中更为普遍和复杂。 整数规划： 区分纯整数、混合整数和0-1整数规划，理解引入整数约束带来的挑战，并介绍割平面法、分支定界法等求解技术。 非线性规划： 探讨目标函数或约束条件包含非线性项的情况，以及如何利用拉格朗日乘数法、KKT条件等来寻找最优解。 组合优化问题： 深入研究如旅行商问题（TSP）、背包问题等经典的组合优化问题，理解其NP-hard特性，并介绍近似算法和启发式方法。 案例分析： 解决如物流配送路线规划、工厂布局优化、新产品定价策略等复杂决策问题。 第四部分：网络优化——流动与连接的智慧 网络模型在现实世界中无处不在，从交通运输网络、通信网络到供应链网络。本部分将聚焦于网络流问题，包括最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题、最小费用最大流问题等。我们将学习如何利用图论的工具和算法，分析和优化网络结构，以实现高效的物资流动、信息传递和资源分配。 图论基础： 掌握图、节点、边、路径、环等基本概念，理解网络模型的可视化表达。 最短路径算法： 深入学习Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，应用于导航系统、工程设计等领域。 最小生成树算法： 理解Prim算法、Kruskal算法，应用于通信网络建设、管线铺设等。 网络流问题： 讲解最大流-最小割定理，学习Ford-Fulkerson算法，以及最小费用流问题的求解方法，应用于生产调度、电力输送等。 实际应用： 从城市交通流量优化到互联网数据传输，从物流配送到水资源调度，展示网络优化的强大威力。 第五部分：排队论——等待与服务的平衡 在服务行业、生产制造、通信系统等领域，排队现象普遍存在。排队论正是研究顾客（或任务）到达、等待服务和接受服务过程的数学理论。《运筹帷幄：决策的艺术与科学》将深入浅出地介绍排队论的基本模型（如M/M/1, M/M/c等）、关键指标（如平均等待时间、队列长度、系统利用率）以及如何利用这些知识来优化服务资源配置，提高客户满意度，降低运营成本。 排队系统模型： 理解泊松到达过程、指数服务时间等概念，掌握不同排队模型（M/M/1, M/G/1, M/M/c等）的特点。 性能指标分析： 计算并解读平均队长、平均等待时间、系统吞吐量等关键指标，为决策提供量化依据。 优化策略： 探讨如何通过增加服务台、改进服务流程、调整服务策略等方法来改善排队系统的性能。 案例应用： 从银行窗口服务、呼叫中心运营到医院挂号系统，从生产线上的工件等待到计算机系统的任务处理，理解排队论在提升效率和客户体验中的作用。 第六部分：决策分析与风险管理——不确定性下的明智抉择 现实世界充满了不确定性，而决策往往需要在信息不完全或结果不可预测的情况下进行。本部分将介绍决策树、效用理论、蒙特卡洛模拟等决策分析工具，帮助读者系统地评估不同决策方案的优劣，量化风险，并做出理性选择。我们还将探讨如何利用运筹学的方法来识别、评估和管理潜在的风险，从而提高决策的鲁棒性。 决策树分析： 学习构建和分析决策树，评估不同行动路径的期望收益，为项目选择、市场进入等决策提供支持。 效用理论： 理解风险偏好对决策的影响，以及如何量化个体的决策偏好。 蒙特卡洛模拟： 掌握利用随机抽样来模拟复杂系统的行为，评估不确定性对结果的影响，如金融风险评估、项目进度预测等。 博弈论基础： 介绍合作博弈与非合作博弈，学习纳什均衡等概念，用于分析竞争对手的行为和制定应对策略。 风险量化与管理： 学习如何识别、评估和量化风险，并介绍一些运筹学视角下的风险管理策略。 第七部分：项目管理与仿真——复杂系统的时间与动态 项目管理是运筹学在实践中一个重要的应用领域。本书将介绍关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT）等项目管理工具，帮助读者有效地规划、调度和控制项目进度，确保项目按时、按预算完成。此外，我们还将探讨仿真技术，如何通过模拟现实系统的运行来预测其行为、评估不同策略的效果，尤其适用于那些难以用解析方法解决的复杂动态系统。 项目计划与调度： 学习CPM和PERT，理解活动、节点、关键路径等概念，掌握项目时间估算和进度控制的方法。 资源优化与成本管理： 讨论如何在项目执行过程中进行资源分配和成本控制，确保项目效益最大化。 仿真建模与分析： 介绍离散事件仿真、连续仿真等技术，如何构建仿真模型，收集和分析仿真数据，用于生产线优化、物流系统设计、服务流程改进等。 案例应用： 从建筑工程、软件开发到新产品上市，从工业生产线的波动到城市交通的拥堵，仿真技术提供了强大的洞察力。 第八部分：统计决策与质量管理——数据驱动的改进 统计学是运筹学不可或缺的助手，特别是在数据分析和决策制定过程中。本部分将介绍统计推断、假设检验、回归分析等统计工具，并将其应用于质量管理和过程改进。我们将学习如何通过统计过程控制（SPC）来监控产品和服务的质量，如何利用实验设计（DOE）来优化生产过程，最终实现持续的改进和卓越的运营。 统计推断基础： 掌握样本与总体的关系，理解置信区间和假设检验的原理。 回归分析： 学习如何建立和解释回归模型，用于预测变量之间的关系，如销售额与广告投入的关系。 统计过程控制（SPC）： 介绍控制图的应用，如何实时监控生产过程，及时发现和纠正偏差，确保产品质量。 实验设计（DOE）： 学习如何系统地设计实验，以最少的试验次数发现影响产品性能的关键因素，并找到最优的参数组合。 应用实例： 从制造业的产品质量控制到医疗服务的效率提升，从金融产品的风险评估到市场营销的效果预测，统计决策无处不在。 贯穿全书的特点： 数学模型与实际应用相结合： 每一章节都将理论模型与丰富的现实世界案例紧密联系，力求让抽象的概念变得具体，让读者能够理解“如何用”。 循序渐进的学习路径： 内容从基础理论到高级模型，再到跨领域应用，设计合理的学习顺序，确保不同基础的读者都能有所收获。 强调决策导向： 本书的核心目标是赋能读者进行更明智、更科学的决策。因此，在讲解方法的同时，始终关注其在决策中的指导意义。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂的数学原理，但本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐释，避免不必要的学术术语，让更多人能够理解和应用。 案例研究丰富多样： 涵盖了制造业、服务业、交通运输、金融、医疗、公共管理等多个行业，展现了运筹学解决问题的普适性和强大能力。 《运筹帷幄：决策的艺术与科学》不仅仅是一本书，更是一次探索最优解的思维之旅。它将帮助您构建起一套科学的分析工具箱，提升您在复杂环境中洞察问题、分析矛盾、制定策略、做出明智决策的能力。无论您是身处商业决策前沿的管理人员，还是希望提升解决问题能力的工程师，抑或是对科学管理充满兴趣的学生，本书都将是您不可或缺的良师益友，助您在事业和生活的各个领域运筹帷幄，决胜千里。

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这本书，嗯，拿到手的时候就觉得分量十足，装帧设计也挺耐看的，那种沉稳的学术气息扑面而来。我原本是冲着书名里的“运筹”两个字来的，想着能学点儿现代企业管理中那些精妙的决策优化技巧。翻开目录，发现内容涉猎极广，从最基础的线性规划讲起，延伸到整数规划、网络流、动态规划，甚至还涉及了一些随机过程的影子。我特别留意了关于“资源分配”和“项目调度”的那几个章节。作者在阐述这些模型时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用非常贴近实际的案例来铺垫，比如工厂的生产计划、物流网络的路径选择。这种由浅入深的讲解方式，对于我这种对数学推导感到头疼的人来说，简直是福音。举个例子，讲到单纯形法时，作者用了好几页篇幅来图示性地解释“基变量”和“非基变量”的迭代过程，那个几何意义的解释，比我大学教材上那种纯粹的代数推导要清晰得多。不过，有一点小小的遗憾，可能是篇幅限制或者为了保持整体的平衡性，某些高级应用，比如大规模优化问题的求解算法的最新进展，介绍得略显简略了，更侧重于理论基础的夯实。总的来说，这是一本能让你对“如何科学地做决定”建立起扎实框架的入门级进阶读物，读完后感觉思路开阔了不少，不再是盲目凭经验拍脑袋了。

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我花了将近一个月的时间才大致读完这本书，期间做了大量的笔记。这本书最大的特点，或许是它在不同章节之间建立的复杂联系。它不是孤立地讲解每一个知识点，而是不断地将前面的概念融入到后面的内容中去。例如，在讨论多目标优化时，作者巧妙地回顾了线性规划中的影子价格概念，说明了在权衡不同目标时，边际效益的重要性。这种知识的螺旋上升结构，对于初学者来说，可能需要一定的耐心去消化，因为你不能跳着读。如果你只是想快速查阅某个特定公式，效率可能会比较低，因为它似乎更强调知识体系的整体性构建。我特别喜欢其中一章关于“决策树”的分析，它将概率论、信息论和优化目标结合起来，展示了如何通过一个结构化的框架来处理信息不完全的决策场景。那部分的论述逻辑严密得像是精密的钟表机械。唯一的不足是，在一些涉及到高级微积分和矩阵代数的推导过程中，作者似乎默认读者已经非常熟悉这些预备知识，对于那些数学基础相对薄弱的读者来说，某些证明步骤会显得有些跳跃，需要时不时地停下来，翻阅其他数学参考书来补课。

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这本书的语言风格极其严谨、克制，几乎没有使用任何煽情的词汇，完全是以一种冷静、客观的科学态度来陈述事实和理论。这对于追求精确性的读者来说是极大的优点，因为它杜绝了任何模糊不清的表达。我尤其欣赏它在“排队论”部分的讲解。它没有停留在经典的M/M/1模型，而是深入探讨了G/M/c等更复杂的系统，并用到了拉普拉斯变换等工具来求解稳态分布。作者对这些数学工具的使用，展示出一种高超的驾驭能力，每一步转换都解释得清清楚楚，确保了读者能够跟上推导的每一步。这种对细节的执着，使得这本书的权威性毋庸置疑。然而，这种极致的严谨性，也带来了一个阅读上的挑战：它牺牲了一定的可读性和趣味性。整本书读下来，更像是在进行一场高强度的智力训练，而不是轻松的知识获取。对于那些希望通过这本书来“爱上”运筹学的读者来说，可能需要更具引导性的叙事。它更适合那些已经对优化问题有基本概念，并准备进入专业领域深耕的读者，作为一本扎实的参考手册和思维训练工具。

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这本书的叙事风格，说实话，带着一种古典的、近乎哲学的思辨味道，不像现在很多工具书那样直截了当。它更像是在引导你进行一场思维的漫游。我花了很长时间去品味那些关于“最优性”的讨论。它似乎在探讨一个更深层次的问题：在有限的约束条件下，人类如何才能最有效地利用其智慧和资源？书中穿插的一些历史典故和科学家的生平片段，虽然与核心公式推导没有直接关系，却极大地丰富了阅读体验。比如，讲述马尔可夫链时，作者用了大量的笔墨来描绘早年概率论研究者们在面对不确定性时的挣扎与突破，这种人文关怀让冰冷的数学模型变得有温度起来。我尤其欣赏它对“模型假设”的审慎态度。作者反复提醒读者，任何模型都是对现实的简化，理解其局限性比掌握其求解技巧更为重要。这让我的关注点从“如何解题”转向了“该不该用这个模型”。在实际应用中，我尝试着将书中的某个库存控制模型应用于我的部门，结果发现，模型要求的数据精确性远超我们现有系统的采集能力。这本书教会我的不是直接套用公式，而是懂得何时需要退一步，重新审视现实的复杂性。这是一种非常宝贵的反思能力。

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这本书的排版和印刷质量确实值得称赞，纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳。但从内容深度上来说，我感觉它更像是一本“中级应用教程”的优秀代表，而非那种能让你在某一细分领域成为专家的“案头宝典”。它在广度上做到了令人印象深刻的覆盖，几乎涵盖了运筹学领域的主流分支，从静态优化到动态决策都有所涉猎。我最感兴趣的是它关于“启发式算法”的介绍部分。在现实世界中，很多问题的规模大到即便是最强的计算机也无法在合理时间内给出精确解，这时候，像遗传算法、模拟退火这类近似解法就显得至关重要了。书中对这些算法的描述，侧重于其背后的核心思想和收敛机制，配上了不少流程图，脉络清晰。然而，当我真正想深入研究某个特定启发式算法的参数敏感性分析时，发现书中提供的例子略显简单，不足以支撑复杂的参数调整实验。它给出的是一个坚实的起点，但后续的深入探索还需要依赖大量的外部文献补充。对于渴望快速掌握一门技术并投入实践的人来说，这本书提供了足够多的工具箱，但要精通每件工具的使用说明书，可能还需要再找更专业的细分书籍。

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讲的明明白白，好书!每一个理论后面都有案例，来龙去脉。

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