Criminal Justice in Indiana pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Cohn, Ellen G.

出品人:

页数:119

译者:

出版时间:

价格:$32.00

装帧:Pap

isbn号码:9780131701687

丛书系列:

图书标签:

• Indiana
• Criminal Justice
• Law
• Criminology
• Courts
• Corrections
• Policing
• Legal System
• State Government
• Public Safety

好的，以下是一份针对您提到的书名《Criminal Justice in Indiana》（印第安纳州的刑事司法）之外的、详尽的、不提及该书内容的图书简介，旨在介绍一个完全不同的领域。 《全球供应链中的复杂系统分析与优化》 导言：重塑现代商业的脉络 在当今高度互联的全球经济格局中，商品、信息和资本的流动构成了错综复杂的供应链网络。这些网络不再是简单的线性路径，而是由数千家供应商、制造商、物流服务商和分销中心组成的动态、自适应的复杂系统。对这些系统的深入理解和有效管理，已成为决定企业竞争优势和国家经济安全的关键因素。《全球供应链中的复杂系统分析与优化》旨在为读者提供一个全面的框架，用以解析、建模和优化这些庞大而精密的全球运作体系。 本书超越了传统的库存管理和运输规划的范畴，将供应链视为一个典型的复杂适应系统（CAS）。我们将探讨这些系统固有的非线性和涌现行为，分析其对外部冲击（如地缘政治冲突、自然灾害、突发公共卫生事件）的脆弱性与韧性，并教授读者运用前沿的计算工具和数学模型来指导决策制定。 第一部分：复杂系统的理论基础与供应链的映射 第一章：复杂系统导论与供应链的类比 本章首先界定复杂系统的核心特征：大量的相互作用个体、非线性动力学、自组织能力以及全局涌现性。我们将细致地将这些理论概念映射到供应链的各个层面：从微观的实体工厂间的协作到宏观的全球贸易流。重点分析供应链中的信息延迟、牛鞭效应（Bullwhip Effect）的产生机制，以及系统如何通过局部互动产生全局的稳定或失稳状态。 第二章：网络科学在供应链结构分析中的应用 供应链的本质是一个多层次网络。本章深入探讨图论和网络科学的核心工具。我们将介绍关键的网络指标，如中心性（度中心性、介数中心性）、聚类系数和网络拓扑结构（如小世界网络与无标度网络）。通过实际案例分析，读者将学会如何识别供应链中的“关键节点”（单点故障风险）和“关键通路”，并评估不同网络结构对风险传播速度的影响。我们将使用真实的企业合作数据进行拓扑建模练习。 第三章：动态系统建模与仿真技术 为了理解供应链的演化过程，我们需要超越静态的平衡分析。本章聚焦于基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）和系统动力学（System Dynamics, SD）。读者将学习如何构建一个描述企业行为（如生产决策、库存策略、价格调整）的计算模型。通过仿真，我们可以测试不同政策干预措施在系统时间维度上的长期效应，如应对需求波动、评估新技术的引入对整个网络的影响。 第二部分：风险、韧性与不确定性管理 第四章：量化供应链韧性（Resilience） 韧性已成为衡量供应链健康度的核心指标，它远超传统的鲁棒性（Robustness）。本章提供了一套量化韧性的方法论，包括对恢复时间、冗余度、适应性以及快速恢复能力的评估指标。我们将研究冗余配置（如多源采购、异地库存）的成本效益权衡，并探讨如何通过设计“模块化”的系统结构来提高整体的抗冲击能力。 第五章：面向不确定性的优化方法 全球供应链充满了随机性——需求波动、交货时间偏差、价格波动等。本章将介绍先进的优化技术来处理这种不确定性。内容包括随机规划（Stochastic Programming）、鲁棒优化（Robust Optimization）以及基于场景规划的方法。重点将放在如何构建一个能在预设的风险容忍度内表现最优的采购和生产计划。 第六章：地缘政治与宏观冲击对物流网络的影响 现代物流网络受到政治、贸易协定和环境法规的深刻影响。本章分析了宏观外部因素（如关税壁垒、航道封锁、气候变化）如何重塑全球货物流动的可行性和成本结构。我们将运用引力模型和空间交互模型来预测贸易摩擦对特定区域（如亚洲制造中心与北美消费市场）供应链路径的长期重定向效应。 第三部分：高级优化与决策支持工具 第七章：大规模物流网络的路径优化与调度 高效的运输是供应链的命脉。本章侧重于解决复杂的车辆路径问题（VRP）及其变体（如带时间窗的VRP、多仓库VRP）。我们将介绍精确求解方法（如分支定界法）和启发式/元启发式算法（如遗传算法、禁忌搜索）在实时调度中的应用，并讨论如何将异构的运输模式（海运、空运、铁路）整合到统一的优化框架中。 第八章：库存策略的精细化与预测模型 传统的经济订货批量（EOQ）模型已不足以应对多级、多地点库存的复杂性。本章深入研究了多级、多产品的库存策略。我们将集成高级时间序列分析（如ARIMA、Prophet）和机器学习方法（如深度学习预测模型）来提高需求预测的准确性，并探讨基于动态规划的库存策略制定，以最小化总持有成本和缺货成本。 第九章：数字化转型：区块链、物联网与供应链的可视化 本章探讨新兴技术如何增强复杂系统的透明度和可追溯性。重点讨论区块链技术在确保交易数据不可篡改性中的作用，以及物联网（IoT）传感器如何提供实时、粒度化的运营数据。我们将展示如何将这些实时数据流导入到前述的复杂系统模型中，以实现主动的异常检测和预测性维护，从而提升整个系统的实时决策能力。 结论：通往韧性与智能的未来 本书的最终目标是培养读者将复杂系统科学的严谨性应用于实践的全球供应链管理中。通过掌握这些理论工具和优化技术，管理者不仅能够应对当前的挑战，更重要的是，能够设计出具有内在韧性、能够自我适应未来不可预见冲击的下一代商业网络。 目标读者： 供应链管理者、运营研究分析师、工业工程师、物流规划师、商业分析专业的研究生及相关领域的学者。 核心价值： 提供一个从理论到实践的桥梁，将抽象的复杂系统科学转化为可操作的供应链优化策略。

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