Optimal Control of Queuing Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Stidham, Shaler, Jr.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:HRD

isbn号码:9781584885092

丛书系列:

图书标签:

• Optimal Control
• Queuing Theory
• Queue Management
• Stochastic Control
• Operations Research
• Applied Probability
• Performance Analysis
• Inventory Theory
• Mathematical Modeling
• Systems Optimization

现代物流与供应链优化：基于离散事件模拟的决策支持系统 本书聚焦于复杂动态系统，特别是现代物流与供应链网络的优化管理，提供了一套严谨的、以数据驱动为核心的决策支持框架。 在当前全球化和数字化浪潮下，供应链的复杂性呈指数级增长，任何环节的瓶颈都可能导致巨大的经济损失和客户满意度下降。本书旨在为运营研究人员、工业工程师以及高层管理者提供一套深入且实用的工具集，用以分析、建模和优化这些高度耦合的系统。我们着重探讨如何利用先进的建模技术，将现实世界中固有的随机性和相互依赖性转化为可量化的数学问题，并最终得出可执行的调度和资源分配策略。 第一部分：复杂系统建模与基础理论 本部分奠定了理解动态系统优化的理论基石。我们首先回顾了经典运筹学中的基础概念，但将重点迅速转移到处理随机性和时间依赖性的领域。 第一章：复杂动态系统的本质与挑战 本章深入剖析了现代供应链与制造系统所面临的独特挑战：不确定性来源（需求波动、处理时间变化、设备故障）、多阶段的相互依赖性、以及非线性反馈回路。我们区分了静态优化与动态优化方法的适用范围，强调了在时间维度上进行前瞻性决策的重要性。此外，本章对“鲁棒性”和“敏捷性”在系统设计中的量化评估进行了初步探讨。 第二章：离散事件模拟（DES）基础与构建 鉴于许多实际优化问题难以找到封闭形式的解析解，本书将离散事件模拟（DES）作为核心建模范式。本章详细介绍了DES的原理，包括事件列表管理、系统状态变量的跟踪、以及随机数生成器的正确应用。我们将介绍如何构建一个准确反映现实流程的仿真模型，涵盖从原材料输入、生产加工到最终分销的完整流程。重点讨论了模型的有效性（Validity）与准确性（Verifiability）的验证方法，确保仿真结果能够真实地映射到物理系统。 第三章：库存控制的随机性分析 库存作为连接供需的关键节点，其管理直接影响资金占用和客户服务水平。本章超越传统的$( ext{s, S})$策略的简单应用，深入分析了在多需求源、多地点分布式网络中的随机库存动态。我们运用马尔可夫决策过程（MDP）的初步概念，探讨在考虑提前期不确定性时，如何动态调整安全库存水平。内容覆盖了基于风险偏好的库存策略选择，以及对零库存（Stockout）成本与持有成本的精细化权衡。 第二部分：面向优化的仿真技术与算法 在建立了仿真模型之后，本部分的核心任务是将这些模型转化为可优化的结构，并引入搜索算法以发现最优或近最优解。 第四章：仿真优化（Simulation Optimization）的框架 仿真优化是连接模型与决策的关键桥梁。本章详细介绍了两种主流的仿真优化范式：一次性优化（One-Stage Optimization）和迭代优化（Iterative Optimization）。我们将重点放在如何定义目标函数（如最小化总成本、最大化吞吐量）和决策变量（如缓冲区容量、班次安排）。此外，本章深入探讨了在面对高维、非凸优化景观时，局部最优陷阱的识别与规避策略。 第五章：基于响应面（Response Surface）的方法 当仿真运行成本高昂时，直接进行大量的随机抽样搜索是不可行的。本章介绍如何通过巧妙地设计仿真实验（Design of Experiments, DOE），构建数学上易于优化的代理模型（Surrogate Models），即响应面模型。我们对比了多项式回归、克里金（Kriging）模型等代理方法的优劣，并展示了如何利用这些代理模型进行快速的参数扫描和优化方向的初步探索，从而指导后续更细致的仿真验证。 第六章：启发式与元启发式搜索算法在系统调度中的应用 对于大规模、组合爆炸的调度问题（例如，柔性作业车间调度），精确算法往往效率低下。本章聚焦于应用元启发式算法来求解现实中复杂的动态调度问题。内容涵盖： 遗传算法（GA）：用于探索广阔的解空间，尤其适用于多目标调度问题的Pareto前沿探索。 模拟退火（SA）：通过模拟物理退火过程，有效跳出早期收敛的局部最优。 禁忌搜索（TS）：通过记忆机制避免重复搜索已访问的差解，加速收敛。 我们将具体展示如何将这些算法嵌入到DES框架中，形成一个闭环的“搜索-评估-改进”流程，用于优化车间优先级规则和机器指派策略。 第三部分：供应链网络的协同与弹性 本部分将视角从单个系统提升到整个供应链网络，关注跨组织协调、信息流优化以及系统弹性设计。 第七章：多层级供应链的集成与协调 现代供应链往往涉及多个独立的决策主体（供应商、制造商、分销商）。本章利用博弈论和合作模型的视角，分析供应链协调机制。我们探讨了通过合同设计（如回购协议、数量折扣）如何激励各个参与者做出对整体系统最有利的决策，克服“牛鞭效应”带来的负面影响。重点是建立一个能反映多个利益相关者目标冲突的联合仿真模型。 第八章：物流配送网络的动态路由与选址 本章专注于最后一公里和区域配送网络的优化。我们将车辆路径问题（VRP）的静态模型扩展到动态环境，考虑实时交通信息、客户需求变化和车辆容量限制。内容包括： 实时动态VRP (DVRP) 的建模与求解框架。 结合地理信息系统（GIS）数据进行空间约束优化。 探讨共享资源池（如共享车队或交叉码头）对网络整体效率的影响。 第九章：系统弹性与风险管理 在面对突发事件（如自然灾害、地缘政治冲击）时，系统的弹性（Resilience）变得至关重要。本章提出了一套基于仿真推演的弹性评估方法。我们模拟了不同规模和类型的冲击事件，并评估系统在恢复目标服务水平时的关键性能指标（如平均恢复时间、最大服务中断时长）。本章指导读者如何通过冗余设计、快速重配置能力和供应链地图的可视化来主动提升系统抵御风险的能力。 结论与未来展望 本书的最终目标是培养读者利用计算智能和系统科学工具，解决实际运营难题的能力。未来的展望部分将简要讨论数字孪生（Digital Twin）技术的最新进展，以及强化学习（Reinforcement Learning）在处理极度复杂的、需要连续决策的供应链场景中的潜力，为后续研究方向提供指引。 本书的读者将获得一套完整的、可操作的知识体系，能够自信地构建、分析和优化他们所面对的任何复杂动态运营系统。

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