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出版者:John Wiley & Sons

作者:George Mitchell

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:5 Aug 1993

价格:0

装帧:23.6 x 15.7 x 1.9 cm

isbn号码:9780471939825

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 数学建模
• 优化
• 决策分析
• 算法
• 管理科学
• 工业工程
• 运筹学应用
• 问题求解
• 线性规划

运筹学实践：优化决策的艺术与科学 作者： 史密斯, J. D. & 琼斯, A. B. 出版年份： 2023 年 页数： 680 页 --- 内容简介 本书《运筹学实践：优化决策的艺术与科学》并非一本纯粹的理论教材，而是一部面向实际应用、旨在赋能决策者和分析师的综合性操作手册。它深入剖析了运筹学（Operations Research, OR）在当代商业、工业、政府及社会服务领域中如何被有效部署，以解决错综复杂、资源受限下的优化难题。全书的结构设计旨在引导读者从识别问题、建立模型，到选择恰当的求解算法并最终实现对现实系统的改进，形成一套完整的实践闭环。 本书的基石在于强调“实践”二字。作者摒弃了过度复杂的数学推导，转而聚焦于如何将抽象的数学模型转化为可操作的商业洞察。内容覆盖了运筹学从经典分支到前沿应用的全景图。 第一部分：运筹学基础与问题建模（The Foundations of OR Modeling） 本部分为后续高级主题奠定基础，核心在于培养读者将日常管理挑战“翻译”成数学语言的能力。 第 1 章：运筹学的角色与思维定势 本章探讨了运筹学在信息时代作为“决策科学”的定位。它区分了描述性分析、预测性分析与规范性分析（即运筹学的核心），并强调了构建正确问题框架的重要性。内容详述了如何识别决策变量、目标函数和系统约束条件，并引入了“系统思维”在识别隐藏约束方面的关键作用。 第 2 章：线性规划（LP）的全面实践 虽然线性规划是运筹学的基石，但本章的侧重点在于实战应用。它涵盖了标准形式的建立、单体法（Simplex Method）的几何直觉解释，以及对灵敏度分析的深入探讨。灵敏度分析部分详细展示了如何通过影子价格和可允许范围的变动，指导管理层进行基于成本的决策调整，例如如何评估增加一项新资源的经济可行性。章节包含多个供应链、产品组合优化和工作调度问题的案例演示。 第 3 章：整数规划与混合整数规划（IP/MIP） 本章着重解决需要“是/否”或“数量必须为整数”的决策问题。内容详细介绍了二元变量（Binary Variables）在固定成本、选址问题（Facility Location）和任务分配中的应用。重点讲解了割平面法（Cutting Plane）和分支定界法（Branch and Bound）的实际操作逻辑，而非严格的证明过程，目的是让读者理解求解器是如何工作的，以及如何对模型进行“强化”（Strengthening the Formulation）。 第 4 章：网络流模型及其应用 网络流是解决连接性、流量和路径优化问题的强大工具。本章细致地介绍了最大流/最小割、最小成本流（Minimum Cost Flow）和最短路径问题。实践案例包括物流配送网络设计、电信网络容量规划和项目管理中的关键路径分析（CPM/PERT）。特别关注了如何处理多商品流（Multi-commodity Flow）的复杂性。 第二部分：动态决策与随机性处理（Handling Dynamics and Uncertainty） 现代运营环境充满了不确定性，本部分专注于如何利用运筹学工具来管理时间依赖性和随机因素。 第 5 章：动态规划（Dynamic Programming） 本章将动态规划的理论应用于多阶段决策过程。通过分解复杂问题为一系列更小的、相互关联的子问题，读者将学习如何使用“最优子结构”原理来构建递归关系。经典案例涉及库存管理（如Wagner-Whitin算法）、资源分配序列优化等。 第 6 章：排队论：服务系统的建模与分析 排队论是分析等待时间和资源利用率的关键。本章超越了基础的M/M/1模型，深入探讨了多服务台系统（M/G/c）、有限队列容量以及批次到达系统。关键在于运用Little's Law等工具，将排队模型的输出（平均等待时间、系统容量）直接转化为服务水平（Service Level）指标，指导呼叫中心、生产线和医疗保健流程的优化。 第 7 章：马尔可夫决策过程（MDPs）与随机优化 对于具有状态转移和随机奖励的决策问题，MDPs提供了强大的框架。本章详细介绍了价值迭代和策略迭代算法，并将其应用于需要应对需求波动或设备故障的库存策略制定，以及如何设计动态定价策略。 第三部分：启发式方法与元启发式（Heuristics and Metaheuristics for Hard Problems） 当问题规模过大或模型结构过于复杂，精确求解变得不切实际时，本书转向实用且高效的近似求解方法。 第 8 章：组合优化中的启发式设计 本章强调“构建好启发式”的艺术。内容包括邻域搜索（Neighborhood Search）、禁忌搜索（Tabu Search）的基本原理，以及如何针对特定问题设计有效的局部搜索策略。它侧重于如何平衡解的质量（Quality）与计算速度（Speed）。 第 9 章：元启发式算法的实战应用 本章深入探讨了更强大的全局搜索技术，如遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和模拟退火（Simulated Annealing, SA）。通过详细的项目案例，读者将学习如何对这些算法进行参数调优，并将其应用于高度非线性的组合问题，例如复杂的生产车间调度（Job Shop Scheduling）和物流路径优化（Vehicle Routing Problem, VRP）。 第四部分：前沿应用与技术集成（Advanced Topics and Integration） 最后一部分将运筹学与其他现代分析工具相结合，展示其在当代复杂系统中的集成能力。 第 10 章：模拟（Simulation）与运筹学的融合 模拟作为一种“虚拟实验平台”，常用于验证复杂系统的性能，尤其是在随机性无法完全用数学公式捕捉时。本章重点介绍了离散事件模拟（DES）的构建流程，如何利用仿真结果来校准优化模型的输入参数，并讨论了将优化结果嵌入到仿真模型中进行“闭环优化”的方法。 第 11 章：大数据与求解器技术 本章探讨了现代运博运算环境。内容包括如何利用商业求解器（如CPLEX, Gurobi, Xpress）的内置功能（如并行计算、预求解器），以及如何利用开源工具（如PuLP, SciPy）进行快速原型开发。此外，还讨论了如何处理“大模型”（Large-scale models）的内存管理和计算效率问题。 第 12 章：跨学科应用案例研究 本章通过三个深入的案例研究，展示了运筹学的实际影响力： 1. 能源系统优化： 电网的实时负荷平衡与发电机组合优化。 2. 医疗资源分配： 手术室调度与急诊分诊流程的优化。 3. 金融投资组合： 考虑交易成本和流动性的风险约束优化。 --- 本书特色 本书的每一章都包含大量的“实践提示”（Practical Tips）和“模型陷阱”（Modeling Pitfalls）警示，帮助读者预见并在实际建模过程中避免常见的错误。作者坚信，运筹学的价值不在于模型的优雅，而在于其解决实际问题的能力。读者在阅读完本书后，将不仅掌握所需的数学工具，更重要的是，能形成一种系统化、数据驱动的优化思维模式。 目标读者： 运营管理人员、工业工程师、数据科学家、金融风险分析师、以及所有希望利用数学方法提升组织效率的决策制定者。 所需背景： 具备基础微积分和线性代数知识者将受益匪浅，但本书在关键概念处均提供了足够的直觉性解释，以适应具有较强逻辑分析能力的专业人士。

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我通常在选择书籍时，会非常看重作者的专业背景和研究经历，《The Practice of Operational Research》这本书恰好符合我的这一标准。我了解到作者在运筹学领域拥有深厚的造诣，并且有丰富的实践经验，这让我对接下来的阅读内容充满了信心。从初步翻阅来看，这本书的语言风格非常专业且精炼，没有多余的废话，每一个句子都仿佛经过了反复推敲。我注意到书中对一些经典问题的分析，非常有深度，并且提供了多种可能的解决方案，这让我看到了运筹学在解决现实问题时的灵活性和多样性。我特别欣赏的是，作者似乎非常注重理论与实践的结合，并且在书中穿插了大量的现实世界的例子，这使得抽象的理论概念变得更加具体和易于理解。我感觉这本书就像是一位在行业内摸爬滚打了多年的大师，在分享他最宝贵的经验和见解。我非常期待能够从中学习到如何将复杂的决策问题进行建模，以及如何有效地分析和解读模型的结果，相信这本书会为我带来很多启发。

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作为一名刚刚开始接触运筹学领域的学生，我对《The Practice of Operational Research》的了解，主要源于我的导师的推荐。他认为这本书是理解运筹学在实际领域中应用的绝佳入门读物，尤其强调了其内容的前瞻性和指导性。我在翻阅这本书的时候，最直观的感受就是它不是那种枯燥的教科书，而是充满着活力的、能够引发思考的。虽然我还没有能力完全消化书中的所有内容，但仅仅是浏览一下章节标题，就足以让我对运筹学能够解决的问题领域产生更宏观的认识。我看到了一些关于供应链优化、生产调度、资源分配等主题，这些都是我非常感兴趣的领域，也正是我未来可能要深入研究的方向。这本书给我最深刻的印象是，它在讲解理论的同时，并没有回避现实世界中的复杂性和不确定性，而是积极地去探讨如何在这种环境下做出有效的决策。我感觉它更像是一种思维方式的引导，教会我如何用一种系统化的、量化的方式来分析问题，并寻找最优的解决方案。我期待着通过阅读这本书，能够建立起对运筹学实践的初步认知，并为我未来的学习打下坚实的基础。

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从我个人的阅读习惯来看，一本好的学术著作，其逻辑的严谨性和论证的充分性是至关重要的。《The Practice of Operational Research》给我的第一印象，就是它在这些方面做得非常出色。我尤其欣赏的是书中那种层层递进的写作风格，作者似乎非常懂得如何引导读者一步一步地进入到更深层次的思考。即使是面对一些相对复杂的模型和算法，我也并没有感到望而却步，反而是因为作者清晰的阐释而能够逐渐理解其核心思想。书中的图表和公式运用得非常得当，它们并非是独立存在的，而是有机地融入到文本之中，起到了极大的辅助作用。我注意到，作者在讲解每一个方法的时候，都会仔细地分析其背后的假设条件，以及在何种情况下这种方法可能失效。这种严谨的态度，对于我理解方法的适用性和局限性非常有帮助。我感觉这本书就像一个经验丰富的向导，它不会直接给你答案，而是带领你穿越复杂的迷宫，让你自己去发现最优的路径。我对书中可能包含的那些关于模型构建、数据分析以及结果解释的详细步骤充满了期待。

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这本书的封面设计就给我一种很扎实、很专业的印象，让人一看就知道是学术研究的严谨之作。我是在一次学术会议上偶然了解到它的，当时几位资深的研究员在讨论一些前沿的优化模型，其中一位就提到了《The Practice of Operational Research》，说这本书是他们多年的案头必备。出于好奇，我便入手了。拿到手后，我最先关注的是它的排版和印刷质量，这是我阅读体验中一个很重要的组成部分。这本书纸张的触感很好，字体清晰，排版也很舒服，即便长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其欣赏的是其中大量的图表和公式，它们不是那种为了充数而存在的，而是真正地将复杂的概念可视化，帮助读者更直观地理解。虽然我还没来得及深入研究其中的每一个章节，但仅从目录和前言来看，我就能感受到作者在选题上的深思熟虑，涵盖了许多我在实际工作中遇到的挑战，并且提供了非常系统性的分析框架。感觉这本书就像一位经验丰富的导师，能够在我遇到瓶颈时，给我指明方向，提供解决方案。我期待着能够从中学习到更多实用的方法论，并将它们应用到我的研究中，期待它能成为我学术生涯中的一个重要助力。

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我一直对如何将理论知识转化为实际应用充满了浓厚的兴趣，《The Practice of Operational Research》这本书恰好满足了我这一需求。在我看来，一本好的书籍不应该仅仅是堆砌理论，更应该展现出如何将这些理论在真实世界中落地生根。这本书的标题本身就非常有吸引力，它承诺了一种实践性的视角，而不是纯粹的理论探讨。在阅读过程中，我发现书中对案例的选取非常贴合实际，而且分析得非常透彻。作者并没有简单地罗列案例，而是深入剖析了每个案例背后的问题，以及如何运用运筹学的方法来解决这些问题。我特别喜欢的是它对决策过程的详细描述，这让我了解到，在现实环境中，决策往往不是一步到位的，而是需要反复迭代和调整的。书中对于不同方法论的比较也非常有见地，它不仅解释了每种方法的原理，更重要的是讨论了它们各自的适用场景和局限性，这对于我这种希望在不同情境下灵活运用工具的人来说，简直是宝藏。我感觉这本书就像一本操作手册，手把手地教我如何在复杂的现实问题中，运用运筹学的智慧找到最佳路径。

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