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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Pidd, Michael

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2004-6

价格:513.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470092309

丛书系列:

图书标签:

• 计算机模拟
• 管理科学
• 运筹学
• 建模
• 仿真
• 决策分析
• 量化方法
• 系统分析
• 优化
• 算法

跨越边界：现代决策科学与运筹学前沿探索 （本书旨在全面覆盖当代管理科学领域中，不涉及计算机模拟这一特定技术视角下的，具有高度前沿性和实践指导意义的理论框架、分析工具和应用范例。） 第一部分：决策理论的基石与演进 第一章：理性决策的哲学基础与行为修正 本章深入探讨管理决策的本体论基础。首先回顾经典的理性经济人假设及其在复杂环境下的局限性。我们将聚焦于赫伯特·西蒙提出的“有限理性”概念，并将其置于21世纪信息爆炸的背景下进行重新审视。讨论的重点将转向行为决策理论（Behavioral Decision Theory, BDT），特别是前景理论（Prospect Theory）如何解释人类在不确定性下偏离纯粹效用最大化的系统性偏差。通过案例分析，我们将剖析认知偏见（如锚定效应、可得性启发法）如何在战略制定和资源分配中产生系统性误判。此外，本章还将引入社会影响在个体决策中的作用，探讨群体极化与决策质量之间的关系。 第二章：不确定性、风险与信息经济学 本章致力于构建严谨的数学框架来量化和管理决策环境中的不确定性。我们将从概率论的视角出发，详细阐述贝叶斯更新机制，强调信息价值的评估。区别于基于历史数据的简单外推，本章侧重于“信息不对称”和“逆向选择”在市场竞争中的影响，引入斯蒂格利茨和阿克洛夫的经典模型。我们还将探讨如何在信息稀缺的情况下，利用信息熵的概念来衡量决策空间的可操作性。随后的部分将详细阐述风险度量标准（如VaR, CVaR）的适用范围及其在金融与运营管理中的局限性，强调从“风险规避”到“风险中性”评估标准的灵活转换。 第三章：博弈论在战略互动中的应用 博弈论是理解竞争性环境和冲突解决的核心工具。本章从静态博弈开始，回顾纳什均衡的定义及其在寡头市场中的应用，例如伯特兰德竞争与古诺竞争的深化比较。重点将放在动态博弈模型，特别是重复博弈（Repeated Games）中“合作”的出现机制，分析“暂定策略”（Trigger Strategies）和“有限理性参与者”对长期均衡的影响。子博弈完美均衡（Subgame Perfect Equilibrium）的概念将被用于分析承诺、威胁和信号传递的有效性，特别是如何通过时间不一致性来塑造对手的预期。此外，我们将触及非合作博弈向合作博弈的过渡，探讨联盟形成与议价解决方案（如夏普利值）在多方资源分配中的实际效用。 第二部分：现代运筹学与优化方法 第四章：线性规划的深度拓展与非线性优化 本章超越了基础的单纯形法介绍，专注于现代运筹学中更具挑战性的优化问题。我们将探讨大规模线性规划问题的分解技术，例如Benders分解法和列生成法（Column Generation），它们是解决具有大量约束或变量问题的关键。随后，重点转向非线性规划（NLP），分析凸优化问题与非凸优化问题的本质区别。本章将详细介绍KKT条件作为一阶最优性条件的推导过程，并讨论求解无约束非线性问题的牛顿法、拟牛顿法（如BFGS算法）的收敛速度与实际计算成本。对于难以精确求解的组合优化问题，我们将引入启发式和元启发式算法（如禁忌搜索、模拟退火）的理论框架，强调其在满足实时性要求下的价值。 第五章：排队论与服务系统设计 本章系统阐述如何利用随机过程模型来分析和优化等待时间与系统容量。我们从最基础的M/M/1模型出发，逐步引入更复杂的现实场景，如多服务台（M/M/c）、有限输入源（M/M/1/K）以及不同到达过程（如一般到达分布G/M/1）。核心内容将聚焦于马尔可夫调制过程（MMP）和批量到达（Erlang C公式的扩展）在呼叫中心和生产流水线中的应用。我们将深入探讨如何通过服务策略的改变（如优先级排队、服务中断）来平衡顾客满意度与运营成本，并引入性能指标的稳态分析与瞬态分析。 第六章：库存控制与供应链优化 库存管理不再是简单的再订货点模型，而是涉及整个供应链的协同优化。本章将探讨随机需求下的动态库存策略，例如基于成本-效益分析的$(s, S)$策略的理论推导，以及如何利用马尔可夫决策过程（MDP）来确定最优的订货批量与时机。在供应链层面，我们将分析牛鞭效应（Bullwhip Effect）的成因，并提出供应链集成（如VMI，供应商管理库存）如何通过信息共享和激励机制来平抑需求波动。本章还将涉及产品生命周期管理中的库存策略，如新产品导入和产品退市过程中的库存削减模型。 第三部分：现代管理科学的前沿交叉领域 第七章：复杂系统的建模与韧性分析 现代组织越来越像复杂的自适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）。本章将引入复杂性科学的视角，分析系统中的涌现行为（Emergence）及其对传统预测方法的挑战。我们将探讨网络科学在组织结构和信息流中的应用，例如使用中心性度量来识别关键节点，并分析信息级联的扩散过程。特别关注“系统韧性”（System Resilience）的量化，这包括系统在受到干扰后恢复到正常运行状态的能力。我们将引入故障树分析（FTA）和事件树分析（ETA）的现代扩展，用于评估供应链或IT基础设施的脆弱性。 第八章：决策支持系统中的多准则评估方法 当决策涉及相互冲突的目标时（如成本、质量、环境影响），单一的优化目标函数往往不足以捕捉决策者的偏好。本章系统介绍处理多准则决策问题（MCDM）的分析框架。我们将详细阐述分析层次法（AHP）的构建过程和一致性检验，以及分析网络法（ANP）如何处理准则间的相互依赖性。此外，我们将深入探讨TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）和ELECTRE方法，着重讨论它们如何通过构建偏好关系和优选集来辅助选择最优方案，适用于公共政策制定和大型技术采购等领域。 第九章：运营研究在可持续发展与社会责任中的应用 本章将管理科学的工具箱应用于非营利性和可持续性目标。我们将构建“绿色供应链管理”模型，量化环境外部性（如碳排放、废弃物处理成本），并将其纳入总成本最小化模型中。讨论的重点包括“逆向物流”网络的优化设计，以实现产品的高效回收和再制造。在社会责任方面，我们将探讨如何运用优化方法来设计公平的资源分配方案（例如，医疗物资或灾后援助的分配），利用公平性指标（如Jain's Fairness Index）来评估解决方案的社会绩效，确保效率与社会伦理的平衡。 总结：面向未来的决策科学 本书最终将引导读者认识到，管理科学的核心价值在于提供结构化的思维框架，用以驾驭日益复杂的商业和工程挑战。通过对理论的深入理解和对高级分析工具的熟练掌握，管理者能够超越直觉依赖，构建出更具鲁棒性、适应性和伦理责任感的决策体系。

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