具体描述
《现代物流运筹学》系统地介绍了物流管理中的各种运筹方法，包括物流与运筹学，线性规划，运输规划，动态规划，图与网络分析，排队论+存储论，对策论，决策论，以及LINDO软件应用等内容。
《现代物流运筹学》结构清晰，内容精练，文字通俗，步骤简明。以物流案例引导，简化逻辑论证，概念叙述准确，原理分析透彻，注重实际运用，充分体现“管用、够用、实用”的高职教学原则，同时兼顾对学生数学建模能力的培养。
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目录信息
1.1 运筹学的形成与发展
1.2 运筹学的特点及分析步骤
1.2.1 运筹学的概念和特点
1.2.2 运筹学的分析步骤
1.3 物流与运筹学关系
1.3.1 现代物流中的运筹问题
1.3.2 物流运筹学研究的主要内容
知识归纳
习题与思考题
2 线性规划
2.1 线性规划问题的提出
2.1.1 线性规划概述
2.1.2 线性规划在现代物流管理中的运用
2.2 线性规划模型
2.2.1 线性规划的一般模型
2.2.2 线性规划的标准模型
2.3 线性规划的图解法
2.3.1 线性规划的图解法
2.3.2 线性规划问题的解
2.4 线性规划的单纯形法
2.4.1 单纯形法的思想
2.4.2 单纯形法的计算
2.5 对偶问题
2.5.1 对偶问题的提出
2.5.2 对偶问题的模型
2.6 整数规划
2.6.1 一般整数规划与分支定界法
2.6.2 0-1型整数规划与隐枚举法
2.6.3 指派问题与匈牙利法
知识归纳
习题与思考题
3 运输规划
3.1 运输问题的提出
3.1.1 运输问题概述
3.1.2 现代物流中的运输规划问题
3.2 运输规划模型
3.2.1 一般表达式
3.2.2 表式运输模型
3.2.3 运输问题的相关概念及定理
3.3 运输规划的表上作业法
3.3.1 初始方案的确定
3.3.2 求出检验数，判别方案是否最优
3.3.3 方案的调整
3.3.4 产销不平衡的运输问题
知识归纳
习题与思考题
4 动态规划
4.1 多阶段决策问题的提出
4.1.1 动态规划概述
4.1.2 动态规划在现代物流中的应用
4.2 动态规划模型
4.2.1 动态规划的基本思想
4.2.2 动态规划的基本概念
4.2.3 动态规划的基本模型
4.2.4 动态规划模型的分类
4.3 动态规划的解法
4.3.1 逆序解法
4.3.2 顺序解法
4.4 动态规划应用举例
4.4.1 生产计划问题
4.4.2 资源分配问题
知识归纳
习题与思考题
5 图与网络分析
5.1 图论问题的提出
5.1.1 图论概述
5.1.2 图论在现代物流中的运用
5.2 图论的基本概念
5.2.1 节点，边，图，网络
5.2.2 无向图与有向图
5.2.3 端点，关联边，相邻，次，链
5.3 最短路径问题
5.3.1 狄克斯屈标号法
5.3.2 距离矩阵摹乘法
5.3.3 应用举例
5.4 网络最大流问题
5.4.1 网络最大流的基本概念
5.4.2 网络的截集和截集容量
5.4.3 网络最大流的标号法
5.5 网络计划
5.5.1 网络计划的基本概念
5.5.2 网络图绘制
5.5.3 网络的关键线路及时间参数确定
5.5.4 网络计划的优化
知识归纳
习题与思考题
6 排队论
6.1 排队问题的提出
6.1.1 排队论概述
6.1.2 排队论在现代物流管理中的运用
6.2 排队论基本概念
6.2.1 排队系统构成要素
6.2.2 排队系统模型分类
6.2.3 排队系统的数量指标
6.3 到达间隔分布和服务时间分布
6.3.1 经验分布
6.3.2 理论分布
6.4 简单的排队系统模型
6.4.1 到达率与服务时间不变的基本排队服务系统
6.4.2 单服务台排队服务系统
6.4.3 简单的多服务台排队服务系统
知识归纳
习题与思考题
7 存储论
7.1 存储问题的提出
7.1.1 存储问题概述
7.1.2 现代物流管理中的存储问题
7.2 存储论基本概念
7.2.1 需求
7.2.2 补充
7.2.3 存储
7.2.4 策略
7.3 确定型存储模型
7.3.1 不允许缺货存储模型
7.3.2 允许缺货存储模型
7.3.3 有折扣的存储模型
7.4 随机型存储模型
7.4.1 需求为离散型随机变量存储模型
7.4.2 需求为连续型随机变量存储模型
知识归纳
习题与思考题
8 对策论
8.1 对策问题的提出
8.1.1 对策论概述
8.1.2 对策论在现代物流管理中的运用
8.2 对策论模型
8.2.1 对策模型的基本要素
8.2.2 对策的分类
8.2.3 矩阵对策的基本模型
8.3 矩阵对策的解法
8.3.1 矩阵对策的纯策略
8.3.2 矩阵对策的混合策略
8.3.3 矩阵对策图示法
8.3.4 矩阵对策线性规划法
知识归纳
习题与思考题
9 决策论
9.1 决策问题的提出
9.1.1 决策论概述
9.1.2 物流管理中的决策问题
9.2 决策论的基本概念
9.2.1 决策的要素
9.2.2 决策的分类
9.2.3 决策的过程
9.3 不确定性决策
9.3.1 悲观主义决策准则
9.3.2 乐观主义决策准则
9.3.3 等可能性决策准则
9.3.4 最小机会损失决策准则
9.4 风险性决策
9.4.1 最大收益期望值决策准则
9.4.2 最小机会损失期望值决策准则
9.4.3 主观概率
9.4.4 决策树
知识归纳
习题与思考题
10 LINDO软件应用
10.1 LINDO简介
10.1.1 初识LINDO
10.1.2 LINDO句法
10.1.3 一个简单的线性规划求解过程
10.1.4 对LINDO的进一步认识
10.2 整数规划问题的LINDO求解说明
10.2.1 0-1规划
10.2.2 整数规划
附录
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
评分
用户评价
这本书的封面设计实在是太吸引人了，那种深邃的蓝色调配上简洁的线条，一下子就让人感受到一种专业而又充满智慧的氛围。我原本对这个领域知之甚少，抱着试一试的心态翻开了它。首先映入眼帘的是作者对基础概念那近乎苛刻的严谨定义，简直就像是在为初学者铺设一条坚不可摧的数学基石。每一个术语的引入都伴随着清晰的图示和生活化的例子，让我这个门外汉也能迅速捕捉到核心的逻辑脉络。特别是关于库存管理的章节，它没有停留在传统的ABC分析法上，而是深入探讨了动态需求预测模型，书中引用的那些复杂的公式，虽然初看起来让人望而生畏，但作者用极其流畅的语言，层层递进地剖析了背后的经济学原理，让人在攻克这些技术难点的同时，获得了极大的成就感。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更像是在与一位经验极其丰富的大师进行面对面的深度交流，他总能在我即将迷失方向的时候，用一句精辟的总结将我拉回正轨。这本书的排版也十分考究，大量的留白使得阅读体验非常舒适，即使长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这对于一本涉及如此多复杂运算和理论推导的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。我强烈推荐给所有希望从根本上理解现代供应链管理底层逻辑的人，它绝对能帮你建立起一个坚固的理论框架。
评分阅读这本书的过程，就像是进行一次精心策划的思维探险。它的结构布局极为清晰，章节之间的逻辑过渡如同瑞士钟表般精准无误。从最基础的运输网络流模型的建立，到随后对车辆路径问题（VRP）的各种变体（如时间窗、容量限制、多车场等）的逐一攻破，作者像一位耐心的向导，带领我们一步步深入迷宫的核心。令我印象深刻的是，书中并没有简单地罗列各种算法的伪代码，而是花费了大量篇幅去解析每种算法的收敛速度、内存消耗以及在不同数据分布下的表现差异。我甚至找到了一个专门用于演示的开源代码库链接，可以直接在线运行书中的关键算法模型，这极大地便利了我的实践操作。这种理论与实践的无缝衔接，让这本书的实用价值得到了指数级的提升。我尝试用书中的动态规划方法来重构我公司一个旧的排班系统，结果发现效率提升了近15%，这让我对作者提出的每一个优化建议都深信不疑。这本书的价值，在于它不仅仅停留在“是什么”和“为什么”，更侧重于“如何做”以及“做得好不好”。
评分这本书的内容密度简直是令人咋舌，我用了比平时阅读技术类书籍多一倍的时间来消化它，但即使如此，我依然觉得有些地方需要反复咀ட்ட。它更像是一本案头工具书，而非轻松的入门读物。作者显然是面向那些已经对运筹学有一定基础，并渴望深入研究特定优化算法的专业人士。例如，在讨论多式联运网络设计时，书中直接跳过了线性规划的基础介绍，直接切入到了大规模整数规划模型的建立与求解的复杂性，其中涉及到的启发式算法和元启发式算法的对比分析，深入到了代码实现的层面，连剪枝策略和松弛变量的选取都进行了详尽的讨论。我不得不承认，某些涉及高维空间投影和拉格朗日松弛的论述，即便是带着计算背景知识，也需要我时不时地停下来，查阅相关的数学文献来辅助理解。这种挑战性是这本书最大的魅力所在，它绝不喂“软饭”，而是要求读者拿出真正的学习热情和计算能力去征服它。对于那些只想了解“物流如何提升效率”这种宏观概念的读者来说，这本书可能会显得过于“硬核”和晦涩，但对于想亲自设计和优化复杂调度系统的工程师而言，这本书无疑是一座金矿，里面蕴藏着解决实际难题的钥匙。
评分这本书的语言风格颇具特色，它不像传统教材那样板着面孔，反而带有一种温和而坚定的说服力。作者擅长用类比的手法来解释那些抽象的数学概念。比如，解释线性规划的对偶问题时，他没有直接给出庞大的理论证明，而是比喻成一个建筑商和土地估价师之间的对话，一方试图用最少的成本建造，另一方则试图为每一份资源给出最高的“影子价格”，这种生动的故事性使得即便是复杂的对偶性原理也变得直观易懂。此外，书中对“仿真技术”在物流规划中的应用也进行了相当深入的探讨，作者强调了在进行大规模网络调整前，必须利用离散事件仿真来验证假设的稳健性，这一点在其他同类书籍中很少见到如此详细的论述。这种对实际操作风险的充分预估和规避指导，体现了作者深厚的行业积淀。读完此书，我感觉自己的思维框架被重塑了，看待任何一个优化问题时，都会自然而然地从成本函数、约束条件和目标函数这三个核心要素出发去解构它，收获远超预期。
评分我惊喜地发现，尽管这是一本理论性极强的著作，但它的视野却异常开阔，并没有局限在纯粹的数学模型构建上。作者巧妙地将技术分析与全球宏观趋势相结合，尤其是在论述“最后一公里”配送效率提升的章节，笔锋一转，开始探讨城市规划、电动车基础设施布局以及社区服务机器人集成等前沿交叉领域。这种跨学科的视野，让原本可能枯燥的算法推导变得生动起来，因为它直接回答了“为什么我们要研究这些模型”的终极问题——是为了解决现实世界中日益复杂的城市流动性难题。我特别欣赏作者在讨论“风险管理”那部分时所采取的视角，他不仅用马尔可夫决策过程来量化突发事件的成本，还引入了博弈论的视角，分析供应商与承运商之间在信息不对称情况下的最优合作策略，这显示了作者在商业战略层面的深刻洞察。这本书与其说是一本教科书，不如说是一份极具前瞻性的行业白皮书，它不仅教你如何优化现有系统，更启发你去思考未来十年物流网络可能演变成何种形态。
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