Introduction to Management Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Hillier, Frederick S./ Hillier, Mark S./ Schmedders, Karl/ Stephens, Molly

出品人:

页数:602

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 220.35

装帧:HRD

isbn号码:9780073337975

丛书系列:

图书标签:

• 管理科学
• 运筹学
• 决策分析
• 定量分析
• 优化
• 建模
• 商业分析
• 工业工程
• 数学模型
• 问题解决

好的，这里有一份关于《运营研究导论》（Introduction to Operations Research）的详细图书简介，旨在与您提到的《管理科学导论》（Introduction to Management Science）形成内容上的区分，并专注于运营研究领域的核心主题。 运营研究导论 (Introduction to Operations Research) 聚焦决策优化、量化分析与复杂系统管理 图书概述 《运营研究导论》是一本全面且深入探讨如何利用数学模型、算法和分析技术来解决现实世界中复杂决策问题的权威著作。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践工具集，使其能够在工程、商业、公共服务以及供应链管理等诸多领域，进行系统性的、数据驱动的优化决策。 本书的视角超越了单纯的管理理论，强调通过量化方法（Operations Research, OR）来建模和解决需要资源分配、调度、网络流、库存控制和风险评估的难题。它不仅仅是教授如何使用工具，更是培养读者将现实问题转化为可求解数学模型的思维能力。 核心内容模块与深度解析 本书的结构围绕运营研究的几个关键支柱展开，确保读者对整个学科的广度和深度有清晰的认识： 第一部分：基础与线性规划 (Foundations and Linear Programming) 本部分是理解运营研究的基石。我们将从介绍决策科学的演进历程和思维模式开始，明确“运营研究”与“管理科学”在方法论侧重点上的差异。 建模基础与问题界定： 详细阐述如何识别决策变量、构建目标函数（最大化或最小化）以及确定约束条件。重点讲解线性假设的适用性和局限性。 单纯形法（The Simplex Method）： 对线性规划（LP）的核心求解算法进行详尽的数学推导和几何解释。内容涵盖标准形式、大M法、两阶段法，以及灵敏度分析（Sensitivity Analysis）在商业决策中的实际意义，例如影子价格（Shadow Prices）如何指导资源购买或销售的决策。 对偶理论（Duality Theory）： 深入探讨原问题与对偶问题之间的内在联系，这对于理解经济学中的边际价值和企业内部资源的价值评估至关重要。 第二部分：网络流与资源分配模型 (Network Flow and Resource Allocation Models) 网络模型是运营研究中最具实用性和图形化特性的分支之一，广泛应用于物流、通信和项目管理。 最短路径问题（Shortest Path）： 介绍 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法，并将其应用于交通规划和数据路由。 最大流/最小割问题（Max-Flow Min-Cut）： 详述 Ford-Fulkerson 算法及其变体，并展示其在通信网络容量规划和资源分配中的应用。 最小成本流问题（Minimum Cost Flow）： 这是一个综合性的模型，用于在满足供应和需求约束的同时，最小化总运输或分配成本，是供应链优化中的核心工具。 指派问题与车队路径问题（Assignment and Routing）： 覆盖匈牙利算法（Hungarian Algorithm）在任务指派中的应用，以及对旅行推销员问题（TSP）的启发式求解方法探讨。 第三部分：整数规划与组合优化 (Integer Programming and Combinatorial Optimization) 许多实际问题要求决策变量必须是整数（例如，只能建一座工厂，不能建0.5座），这使得问题复杂性呈指数级增长。 整数规划基础： 区分纯整数规划（PIP）、混合整数规划（MIP）和二元整数规划（Binary IP）。 分支定界法（Branch and Bound）： 详细解析这一求解MIP问题的核心算法框架，包括分支策略和界限计算。 割平面法（Cutting Plane Methods）： 介绍 Gomory 割平面等技术如何有效地“切割”松弛线性规划的解空间，以逼近整数最优解。 经典组合优化问题： 重点分析设施选址、设备布局和作业排序等 NP-难问题的精确和近似解法。 第四部分：动态规划与随机性建模 (Dynamic Programming and Stochastic Modeling) 本书强调，现实世界充满了动态变化和不确定性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 阐述贝尔曼最优性原理（Bellman's Optimality Principle），通过将其应用于多阶段决策过程（如设备更新、资本预算）来寻找全局最优策略。 马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）： 将决策过程与状态转移概率相结合，用于在具有随机性的环境中制定长期策略，如库存策略和资源调度。 排队论基础（Queuing Theory）： 介绍 M/M/1, M/G/c 等经典排队模型，用于分析服务系统的性能指标（如平均等待时间、系统利用率），是服务运营管理的关键。 第五部分：仿真、启发式与先进主题 (Simulation, Heuristics, and Advanced Topics) 当模型过于复杂或数据不完备时，仿真和启发式方法成为必要的补充工具。 离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）： 介绍如何使用仿真软件（概念性介绍）来模拟复杂的动态系统（如生产线、医院流程），并进行实验设计和结果分析。 启发式方法： 探讨在不可行精确求解时，如何设计高效的局部搜索、模拟退火或遗传算法等，以快速获得高质量的近似解。 项目管理中的 OR 应用： 重点讲解关键路径法（CPM）和计划评审技术（PERT），分析时间与成本的权衡。 本书的特色与优势 1. 深度与广度并重： 既提供了扎实的数学基础，确保读者理解算法背后的原理，又通过大量的案例研究（如航空调度、物流网络设计、制造优化）展示了这些技术在工业界的应用威力。 2. 模型构建优先： 强调“建模思维”的培养，训练读者识别问题结构、选择合适模型的能力，而非仅仅停留在套用公式。 3. 技术兼容性： 虽然不依赖特定软件，但所有模型和算法都提供了结构化的步骤，方便读者将其转化为实际的编程实现或在主流优化求解器（如 Gurobi, CPLEX）中进行配置。 目标读者 本书适合所有希望掌握决策科学核心量化工具的研究生、高年级本科生，以及需要提升复杂系统分析和优化能力的工业工程师、供应链经理、数据科学家和管理顾问。掌握基础微积分和线性代数知识将有助于更深入地理解某些数学推导。 通过学习《运营研究导论》，读者将能够从“直觉驱动”转向“分析驱动”，在日益复杂和竞争激烈的商业环境中做出更具洞察力和最优化的决策。

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不得不说，我最近接触的一本管理科学书籍，在内容组织和呈现方式上，简直就是为那些习惯于“碎片化”阅读的现代读者量身定做的。它没有冗长的理论铺垫，也没有复杂的数学公式推导，而是将管理科学的各个分支，如项目管理、质量管理、风险管理等，都拆解成一个个独立但又相互关联的“知识模块”。每个模块都围绕一个具体的业务场景展开，比如如何通过精益生产来提高制造业效率，或者如何运用六西格格来提升客户满意度。作者善于使用图表、流程图和信息图来可视化复杂的概念，使得即便是初次接触的读者也能一目了然。我特别欣赏它在案例选择上的独到之处，很多案例都选取了当下备受关注的科技公司或创新型企业，通过分析这些企业的成功或失败经验，来阐述相关的管理科学原理。例如，书中分析了某知名电商平台如何利用数据驱动的推荐系统来优化用户体验，这其中就涉及到了大量的运筹学和统计学知识。这种“学以致用”的模式，极大地增强了学习的吸引力和实用性。这本书的章节结构非常灵活，读者可以根据自己的兴趣和需求，选择性地阅读感兴趣的部分，而不会感到信息孤岛。总的来说，它是一本非常适合作为快速入门和了解管理科学概貌的读物，能够帮助读者快速建立起对这门学科的整体认知。

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作为一个初次接触管理科学领域的学生，我一直在寻找一本能够清晰、系统地介绍这门学科的入门读物。在选择过程中，我翻阅了不少书籍，其中一本让我印象深刻，虽然我无法提及它的具体书名，但它在构建我对管理科学的初步认知方面起到了至关重要的作用。这本书并非那种枯燥乏味的教科书，而是通过一系列生动形象的案例，将抽象的管理理论具象化，让我能够迅速理解例如线性规划、决策分析、模拟等核心概念是如何在实际商业环境中应用的。举例来说，书中关于库存管理的部分，并没有仅仅停留在公式推导，而是详细阐述了不同类型的库存模型，以及它们如何帮助企业在满足客户需求和降低持有成本之间找到最佳平衡点。作者运用了一个虚构的零售连锁店作为贯穿全书的案例，从一开始的小型门店的库存优化，逐步扩展到整个供应链网络的协同管理，这种循序渐进的方式让我能够一步步地掌握复杂概念的精髓。此外，书中还穿插了一些历史故事和行业领袖的访谈，这些内容为学习过程增添了不少趣味性，也让我了解到管理科学的发展脉络以及它在塑造现代商业格局中所扮演的关键角色。整体而言，这本书为我打开了管理科学的大门，激发了我进一步深入学习的兴趣，它不是简单地罗列知识点，而是引导读者去思考，去解决问题，这对我而言是极其宝贵的。

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我最近阅读的一本管理学书籍，虽然我在这里不便点名，但它在内容深度和理论广度上都给我留下了深刻的印象。这本书似乎更侧重于为那些已经具备一定管理学基础，想要在特定领域进行深入研究的读者提供指引。它深入探讨了诸如运筹学在复杂系统优化中的应用，例如在航空调度、物流配送网络设计等方面的实际案例，这些案例的复杂性和真实性令人叹为观止。书中对数学模型的严谨推导和详细解释，让我充分认识到管理科学背后的强大逻辑支撑。例如，在介绍排队论时，它不仅仅是给出了几个经典的排队模型，而是详细分析了这些模型在不同服务场景下的适用性，并提供了相应的算法和软件工具的介绍，足以让读者在实践中进行深入的探索。此外，这本书还对决策科学的最新进展进行了梳理，包括模糊决策、博弈论在战略竞争分析中的应用，以及如何利用大数据进行更精准的预测和决策。虽然某些章节的数学深度对于初学者来说可能略显挑战，但对于希望在管理科学领域有所建树的研究者或从业者来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料。它提供的视角和工具，能够帮助读者更有效地分析和解决现实世界中的复杂管理问题，推动理论与实践的深度融合。

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作为一名对数据分析和算法驱动的决策过程非常感兴趣的读者，我最近阅读的一本管理科学书籍，简直就是为我量身打造的。这本书的重点似乎放在了如何利用现代计算技术和统计学方法来解决复杂的管理问题。它详细介绍了诸如机器学习算法在需求预测、客户细分、风险评估等方面的应用，以及如何通过数据挖掘技术来发现隐藏在海量数据中的商业价值。书中对“回归分析”、“聚类分析”、“决策树”等常用算法的讲解，不仅清晰易懂，而且提供了相应的Python或R语言代码示例，让读者可以动手实践。我特别喜欢书中关于“仿真建模”的部分，通过构建不同的仿真场景，来测试不同管理策略在各种随机因素影响下的表现，从而找到最优的解决方案。例如，书中通过仿真分析，展示了如何为一家大型物流公司设计最高效的车辆调度路线，以最小化运输时间和成本。此外，这本书还对“A/B测试”在产品迭代和市场推广中的应用进行了深入的剖析，强调了通过科学实验来验证假设的重要性。对于任何希望掌握数据驱动决策能力的读者来说，这本书都提供了一个坚实的基础和丰富的实践指导，它让我看到了管理科学在数字化时代所展现出的强大生命力。

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我最近偶然翻阅的一本管理科学著作，其核心价值在于它对管理科学与其他学科交叉领域的探索。这本书并非仅仅局限于传统的运筹学或管理学范畴，而是将管理科学的理论与行为经济学、心理学、甚至社会学等学科的洞察巧妙地融合在一起。作者试图回答的问题，例如“在信息不对称的情况下，如何做出更优的决策？”或者“如何利用行为经济学的原理来设计更有效的激励机制？”这些问题在现代商业环境中显得尤为重要。书中对“纳什均衡”、“前景理论”等概念的引入，以及它们在商业谈判、产品定价、市场营销策略制定中的应用分析，都让我耳目一新。它并非简单地介绍这些理论，而是通过大量的实验数据和真实世界的案例，展示了人类非理性行为对决策结果的深远影响，并提供了相应的应对策略。我印象最深的是关于“群体决策”的讨论，书中分析了群体思维如何导致灾难性的决策，并提出了“红队演练”等方法来规避风险。这种跨学科的视角，极大地拓展了我对管理科学的理解边界，让我认识到，真正有效的管理，不仅需要理性的分析，还需要对人性的深刻洞察。这本书无疑为那些希望在复杂和不确定环境中做出更明智决策的读者，提供了一套全新的思考框架和工具。

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