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出版者:Duxbury Press

作者:Wayne L. Winston

出品人:

页数:1200

译者:

出版时间:2003-07-25

价格:USD 220.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534380588

丛书系列:

图书标签:

• Operations
• Research
• 统计学
• 数据挖掘
• Mathematics
• 商业
• 111
• 运筹学
• 管理科学
• 优化
• 数学建模
• 算法
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 排队论
• 库存控制

好的，这是一份关于一本名为《Operations Research》的图书的详细简介，此简介旨在描述一本内容丰富、涵盖广泛的、与运筹学相关的图书，但其内容不完全等同于你提供的书名。由于你要求“不包含此书内容”，且要求“不要把没有内容写在生成的内容中”，我会构建一个侧重于其他相关或补充领域的图书内容描述，以避免重复你指定书名所暗示的核心内容（即纯粹的运筹学教材或专著），同时确保描述的深度和专业性。 --- 《决策科学前沿：优化、模拟与复杂系统分析》图书简介 书名： 决策科学前沿：优化、模拟与复杂系统分析 (Frontiers in Decision Science: Optimization, Simulation, and Complex Systems Analysis) ISBN/出版信息（虚构）： 978-1-23456-789-0，高等教育出版社，2024年秋季版。 引言：范式转移与跨学科集成 在全球化、数字化和数据爆炸的时代背景下，传统的、孤立的分析方法已难以有效应对商业、工程和社会管理中的复杂挑战。本书《决策科学前沿：优化、模拟与复杂系统分析》正是在此背景下应运而生。它并非一本专注于单一算法或理论模型的传统教科书，而是一部旨在系统整合现代决策科学核心工具、强调跨学科应用与前沿技术融合的深度参考指南。 本书的核心目标是为高级管理者、资深工程师、定量分析师以及研究生提供一套超越基础运筹学框架的、面向实际复杂系统的分析工具箱。我们着重探讨如何将经典的优化思想与新兴的计算范式（如机器学习和大数据分析）相结合，以构建更具鲁棒性、适应性和洞察力的决策支持系统。 第一部分：高级建模技术与基础的深化 本部分致力于巩固和扩展读者对建模基础的理解，并引入更贴合现实世界非线性、不确定性特征的高级技术。 第一章：现代数学规划的深化：非凸性与大规模问题 本章跳过了线性规划的基本概念，直接深入到非凸优化、二次约束二次规划（QCQP）以及半定规划（SDP）的应用场景。重点讨论了全局优化方法的理论局限性与实际可行的启发式算法，例如基于分枝定界（Branch and Bound）的改进策略以及新的松弛技术。特别关注了在金融衍生品定价和大规模网络流设计中处理大规模非凸约束的实际案例。 第二章：概率建模与随机过程的决策影响 本章专注于不确定性下的决策制定。我们详细考察了马尔可夫决策过程（MDP）的扩展形式，包括部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）在机器人导航和供应链库存控制中的应用。此外，深入探讨了排队网络理论的最新进展，如多服务台、非平稳到达率系统下的性能界限分析，以及如何利用这些模型来设计高可靠性的服务系统。 第三章：离散事件模拟（DES）的高级应用与验证 本书将离散事件模拟视为连接理论与实践的桥梁。本章强调面向对象的建模方法和并行化策略在处理超大规模模拟项目中的重要性。内容涵盖系统级仿真（SoS）的构建，信用验证（Verification）与确认（Validation）的严格统计检验方法，以及如何将蒙特卡洛模拟结果与贝叶斯推理框架有效集成。 第二部分：复杂系统分析与计算范式 第二部分是本书的特色所在，它关注如何运用计算智能和系统动力学来理解那些难以用纯粹解析方法解决的复杂交互系统。 第四章：系统动力学与反馈控制 本章聚焦于宏观系统的非线性反馈机制。我们详细介绍了系统动力学（System Dynamics, SD）的建模语言与工具，重点分析了政策延时、惯性效应和结构性失衡如何驱动宏观经济、环境或组织行为的非预期后果。内容包括如何将基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM）的微观行为结果，通过SD模型进行宏观趋势的验证。 第五章：元启发式算法与大规模搜索策略 针对NP-hard问题，本章系统回顾了群智能算法（Swarm Intelligence），如蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的最新变体。我们不仅仅停留在算法描述，而是深入分析了其参数敏感性、收敛速度的理论边界，以及如何设计混合算法（Hybrid Algorithms），即将精确方法与启发式搜索高效地结合起来，以解决如大规模旅行商问题（TSP）或设施选址的动态版本。 第六章：机器学习在决策优化中的集成 这是本书最前沿的部分之一。本章探讨了人工智能技术如何增强和替换传统的优化步骤。内容包括：强化学习（RL）在动态资源分配中的应用，如何利用深度神经网络来近似复杂的价值函数或替代遗漏的约束，以及“学习去优化”（Learning to Optimize）的研究范式，即训练模型来预测最优解或生成高质量的初始解，从而显著加速传统求解器的收敛过程。 第三部分：实际工程与管理决策的应用深度剖析 最后一部分将理论工具应用于高价值的现实场景，展示决策科学如何驱动行业变革。 第七章：供应链与物流网络的鲁棒性设计 本章关注供应链的韧性（Resilience）和敏捷性（Agility）。内容覆盖：多阶段随机规划在需求波动和供应中断下的库存策略制定；车辆路径规划（VRP）的动态与时间窗扩展；以及利用网络分析识别关键瓶颈节点和脆弱性评估指标。 第八章：能源系统优化与电网智能调度 针对现代能源基础设施的复杂性，本章探讨了混合整数线性规划（MILP）在日前及实时电力市场调度中的应用，包括可再生能源（风能、太阳能）的间歇性处理。同时，介绍了最优潮流计算（Optimal Power Flow, OPF）中处理非线性潮流方程的先进数值方法，以及需求侧响应（Demand Response）的优化机制。 第九章：健康医疗与公共资源的公平分配 本章聚焦于社会公平与效率的平衡。分析了如何利用覆盖模型（Covering Models）和公平性约束（Fairness Constraints）来优化医院床位分配、疫苗接种计划或急救资源的初始部署。探讨了基于地理信息系统（GIS）的选址模型，并纳入了社会经济指标作为辅助评估维度。 结语：面向未来决策科学家的路线图 本书最后总结了当前研究的热点和挑战，例如可解释性优化（Explainable Optimization）、量子计算对组合优化的潜在影响，以及如何构建能够自我修正和适应新信息的“活的”决策模型。 《决策科学前沿：优化、模拟与复杂系统分析》 旨在成为一本能够引导读者从掌握基础工具，跨越到驾驭复杂、高维、不确定系统的权威参考书。它要求读者具备一定的数学和计算背景，但其丰富的案例和深入的机制分析，将确保读者能够真正将分析能力转化为具有实际影响力的决策成果。

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部分章节比Hillier&Liberman讲得清楚一些。

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当年没搞懂的几个非线性最优化问题居然在这周搞懂了，好开心~

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