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出版者:

作者:傅维潼 编

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2008-5

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787040191134

丛书系列:

图书标签:

• 物流
• 数学
• 优化
• 运筹学
• 供应链
• 建模
• 算法
• 数据分析
• 库存管理
• 运输管理

现代运筹学在复杂系统优化中的应用 书籍简介 本书深入探讨了现代运筹学（Operations Research, OR）的核心理论、前沿方法及其在处理当前社会和产业中日益复杂的决策问题中的实际应用。它并非传统意义上的教科书，而是一部面向具有一定数学基础、渴望将优化思维应用于现实世界挑战的专业人士、研究人员和高级学生的深度指南。 第一部分：基础理论的重塑与深化 本书从对经典运筹学基础的重新审视开始，强调了在数据驱动和快速变化环境下，理论模型必须具备的适应性和鲁棒性。 第一章：优化建模的范式转变 本章分析了从确定性模型向随机性、半确定性模型的过渡。我们讨论了如何有效地将现实世界的模糊性和不确定性量化，并引入了“信息价值”的概念，指导决策者在信息获取成本与决策改进收益之间进行权衡。重点关注了机会约束规划（Chance-Constrained Programming）和区间规划（Interval Programming）在建模供应链中断风险时的适用性。 第二章：线性与非线性规划的现代求解技术 虽然线性规划（LP）仍是基石，但本书着重介绍了内点法（Interior-Point Methods）的最新发展，特别是其在大规模稀疏矩阵问题中的性能优化。在非线性规划（NLP）部分，我们详细剖析了序列二次规划（SQP）和内点-外点混合方法。针对大规模、非凸问题，本章引入了先进的全局优化策略，如分枝定界（Branch and Bound）的改进型算法，以及基于张量分解的近似求解技术。我们还讨论了如何利用GPU并行计算加速这些迭代优化过程。 第三章：组合优化的高效算法与启发式策略 组合优化是解决资源分配、路径规划等问题的关键。本章超越了基础的割平面法（Cutting-Plane Methods），深入研究了分解技术，如Benders分解和Lagrangian松弛在解决大规模混合整数规划（MIP）中的实际效果。对于NP难问题，本书详细阐述了元启发式算法（Metaheuristics）——包括禁忌搜索（Tabu Search）、模拟退火（Simulated Annealing）以及特别是基于群体智能的优化方法（如粒子群优化PSO和蚁群优化ACO）——在保证可行性和接近最优解方面的性能差异和适用边界。 第二部分：随机性与动态决策的整合 现代系统的核心特征在于其动态性和不可预测性。本部分致力于将时间维度和概率分布整合到优化框架中。 第四章：随机规划与决策树 随机规划是应对未来不确定性的有力工具。本章详细区分了两阶段随机规划（Two-Stage Stochastic Programming）和多阶段随机规划。我们着重讲解了场景生成技术（Scenario Generation）和聚类方法，以有效管理庞大的场景空间。此外，还探讨了基于鲁棒优化（Robust Optimization）的方法，它提供了一种对模型输入数据变化具有稳定性的解决方案，而非仅仅依赖于概率分布的假设。 第五章：动态规划与最优控制理论 本章将运筹学的动态规划思想与微分对策理论相结合。我们探讨了如何使用贝尔曼方程（Bellman Equation）来解决具有时间依赖性的资源调度问题。对于连续时间系统，本书引入了庞特里亚金最大值原理（Pontryagin’s Maximum Principle），并将其应用于复杂的制造流程控制和动态库存管理中，强调了计算求解这类偏微分方程（PDE）的方法，如有限差分法在数值近似中的应用。 第六章：排队论与网络分析的深入应用 排队论不再局限于M/M/1模型。本章聚焦于复杂的网络化排队系统（Queuing Networks），包括带有优先级的多服务台系统和马尔可夫调制排队系统（MMS）。我们详细分析了Little定律的推广形式，并将其应用于分析呼叫中心、数据中心和复杂生产线中的延迟和吞吐量。网络流理论方面，则侧重于最大流/最小割在网络可靠性评估中的应用。 第三部分：大数据环境下的前沿优化技术 随着计算能力的飞速发展，运筹学正加速与数据科学的交叉融合。本部分探讨了将优化方法应用于大规模数据分析和机器学习中的新趋势。 第七章：大规模优化与分布式求解 面对海量数据和模型参数，单机求解已不再可行。本章深入研究了大规模优化问题的分解策略，如Benders分解和Dantzig-Wolfe分解在分布式计算环境下的实现。我们探讨了异步和同步并行求解框架的设计原则，包括如何处理通信延迟和节点故障对收敛性的影响。 第八章：优化驱动的机器学习（OML） 本章是本书的亮点之一，展示了优化理论如何作为机器学习的核心引擎。我们分析了支持向量机（SVM）和结构化预测模型背后的凸优化问题。重点讲解了如何利用一阶优化方法（如随机梯度下降SGD及其变体ADAM、RMSprop）高效训练深度神经网络。此外，我们还探讨了模型压缩中的稀疏优化（Lasso, Elastic Net）在特征选择和模型可解释性中的作用。 第九章：大规模优化模型的求解软件与实践 本章侧重于实际操作能力。我们对主流的商业求解器（如CPLEX, Gurobi）和开源框架（如PuLP, CVXPY）的特性、性能瓶颈和模型构建语言进行了深入的比较分析。重点指导读者如何识别模型中的“热点”——即计算瓶颈所在——并针对性地选择正确的建模技术或求解器参数进行性能调优。本书提供了针对特定工业案例（如车辆路径规划与设施选址的集成模型）的完整代码示例和求解日志分析。 结论：运筹学的未来趋势 本书总结了运筹学正朝着更具适应性、更具计算效率和更紧密集成于数据科学流程的方向发展。未来的研究将更关注于混合整数规划的自动化求解、强化学习与最优控制的融合，以及解决涉及人类行为与决策的社会系统优化问题。 本书旨在培养读者构建严谨数学模型的能力，并掌握最先进的算法工具，以应对二十一世纪最具挑战性的决策难题。

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我花了相当长的时间来研读这本书中关于需求预测和库存波动的章节。作者在这里展现了高超的洞察力，他没有仅仅罗列经典的ARIMA模型或者指数平滑法，而是将其置于一个动态调整的环境中进行讨论。特别是关于“牛鞭效应”的分析，那一段写得极其精彩，生动地描绘了信息延迟和需求不确定性如何层层放大，最终导致整个链条的巨大波动。这本书的优点在于，它能将这些看似抽象的统计学概念，与供应商的议价能力、零售商的促销策略等实际商业行为紧密地联系起来。然而，我发现书中对这些预测模型进行验证和实际检验的部分非常有限。虽然有理论支撑，但我希望能看到更多关于模型在真实物流数据中表现的“鲁棒性”分析，比如在数据缺失或异常值出现时，这些模型是如何失效的，以及是否有相应的“容错”机制被提及。总的来说，理论深度足够，但实战验证的案例略显不足。

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这本书给我的整体感受是：这是一部关于效率哲学的著作，而不是一本纯粹的计算指南。阅读过程中，我不断地在思考，到底是什么驱动着现代物流的效率提升？书中对“最后一公里”配送的挑战进行了深入剖析，从动态拼单策略到无人机配送的法规限制，都进行了非常前瞻性的探讨。让我印象深刻的是它对于数据结构和信息流在优化决策中的核心地位的强调。它清晰地阐述了，没有高质量的数据，再精密的数学模型也只是空中楼阁。不过，在探讨信息系统集成和数据标准的章节，篇幅相对较短，这有点让人遗憾。我原本以为“物流数学”会包含更多关于数据清洗、数据标准化和异构系统间数据互操作性的技术细节。这本书更像是在描绘一幅宏伟的蓝图，指明了未来优化的方向和逻辑，但对于构建实现这幅蓝图所必需的“数字化基石”的具体技术细节，着墨不多，使得读者在合上书本后，在具体实施层面会感到一丝茫然。

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这本书，说实话，我完全是冲着名字去的，想着里面大概会讲点什么高深的、和数字、图表打交道的内容吧，毕竟“物流数学”听起来就挺硬核的。结果呢？我发现它完全不是我想象的那种冷冰冰的公式堆砌。它更像是一本关于“如何把东西从A点完美无瑕地送到B点”的武功秘籍，只是它用的不是招式口诀，而是逻辑和优化。我本来以为会看到一大堆微积分或者线性规划的例子，但更多的是案例分析，比如一个电商仓库如何布局才能让拣货效率最高，或者在面对突发交通管制时，导航系统背后的算法是如何快速重新规划路线的。书中对各种供应链模型做了非常直观的解释，那种清晰度让我这个对数学不太敏感的人都能迅速抓住重点。它没有把我当成一个数学家来要求，而是把我当成一个希望解决实际问题的物流经理来看待。特别是关于库存管理的章节，它阐述了“安全库存”和“再订货点”背后的概率论逻辑，但全过程都穿插着非常接地气的成本考量。读完感觉像是上了一堂非常实用的决策课，而不是枯燥的数学复习。

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拿到这本书的时候，我最期待的是能看到一些关于网络流算法在运输路径优化中的应用，毕竟这是理论上最能体现“数学”在物流中价值的部分。然而，这本书的侧重点似乎更偏向于宏观的管理视角和业务流程的优化，而非底层算法的推导。它更像是给一个企业高管准备的读物，而不是给一个算法工程师准备的教材。比如，它花了大量篇幅讨论了VRP（车辆路径问题）在实际操作中如何被简化和近似求解，而不是深入探讨精确解法的复杂性。虽然我理解这可能是为了拓宽读者群，但我个人希望能看到更多关于精确算法复杂度和计算效率的讨论。这本书的语言风格非常流畅，阅读体验极佳，但对于那些追求技术深度和数学严谨性的读者来说，可能会觉得有些“浅尝辄止”。它更像是“物流管理与决策支持系统入门”，而非“物流高级优化理论”。如果能增加一个附录，专门探讨几个经典优化问题的NP-难性及其在现代计算能力下的实际解决方案，那就完美了。

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这本书的装帧设计和纸张质感都透露着一种严谨和专业，翻开第一页，我立刻被其中穿插的许多流程图和架构图所吸引。这些图表组织得井井有条，清晰地展示了复杂的供应链环节是如何相互咬合的。然而，让我感到困惑的是，尽管书名带有“数学”，但这些数学工具的应用往往被放置在一个非常高的抽象层次上。举个例子，书中提到了“期望成本最小化”的概念，但对于如何构建那个成本函数——即数据输入和变量定义的具体方法——描述得相对模糊。我原本期待能看到一些详细的数学建模步骤，例如如何将时间窗、容量限制、优先级别等实际约束转化为线性规划中的不等式。这本书的叙事非常注重“为什么”和“是什么”，但在“如何用数学语言精确表达”这部分着墨不多。读完之后，我能明白物流管理的逻辑框架，但我还是需要借助其他工具书来学习如何将这些逻辑转化为可执行的数学模型。它更像是一本高质量的管理哲学指南，而不是一本实用的建模手册。

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