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页数:404

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出版时间:2009-6

价格:42.00元

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isbn号码:9787030243218

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• 清华教材
• 应用随机过程
• 运筹学
• 优化
• 数学建模
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• 非线性规划
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• 排队论
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《决策的艺术：数学模型在现代管理中的应用》 在瞬息万变的商业世界中，企业面临着前所未有的复杂性。原材料的采购、生产计划的制定、物流网络的优化、营销策略的部署、甚至是金融投资的选择，每一个环节都牵动着企业的生死存亡。如何在海量信息和不确定性中做出最优决策，将有限的资源投入到最能产生效益的地方，成为衡量企业竞争力的关键。 《决策的艺术》并非一本抽象的学术论文集，而是深入剖析如何将数学的力量融入实际的管理决策过程。本书聚焦于那些能够切实帮助管理者们解决现实问题的建模方法和分析工具。我们不会沉溺于纯粹的数学推导，而是强调这些工具如何被转化为驱动企业增长、提升效率、降低风险的有力武器。 第一部分：洞察机遇与挑战——问题的定义与模型构建 在纷繁复杂的商业场景中，首先需要的是清晰地识别问题，并将其转化为可以用数学语言描述的模型。本部分将引导读者掌握： 问题的本质解析： 究竟是什么限制了我们追求更高的利润？是什么导致了效率低下？本书将通过丰富的案例，教授如何从表面现象深入到问题的根本原因，例如，识别生产瓶颈、分析客户流失率、评估市场需求波动等。我们将探讨如何将模糊的业务需求转化为精确的决策目标，例如，最小化成本、最大化收益、缩短交付周期、提高客户满意度等。 模型构建的基石——变量、约束与目标函数： 任何决策模型都离不开这三大要素。我们将详细讲解如何识别和定义模型中的决策变量（例如，生产多少件产品、在哪个仓库存放多少库存），以及如何量化那些限制我们行动的因素——约束条件（例如，原材料的供应量、生产设备的产能、客户的最大订单量、预算限制等）。更重要的是，我们将深入探讨如何构建能够准确反映业务目标的函数，例如，成本函数、利润函数、时间函数等，这直接关系到我们所能找到的“最优解”的质量。 不同类型模型的选择与辨识： 并非所有问题都能用同一种模型来解决。本书将介绍几种核心的模型类型，并指导读者如何根据问题的特性进行选择： 线性规划模型： 适用于资源分配、生产计划、运输问题等，当所有变量之间的关系都是线性的，且所有约束条件也都是线性的情况。我们将通过生动的例子，展示如何用线性规划来解决经典的“剪切问题”或“饲料配方问题”，以及在现代生产制造中如何优化生产排程。 整数规划模型： 当决策变量只能取整数值时（例如，决定是否投资一个项目、分配多少个工人到某个任务），整数规划是必不可少的工具。我们将探讨固定成本、选择性问题等在整数规划中的应用，例如，如何优化物流网络中的仓库选址问题，或者如何在不同部门之间最优地分配固定数量的人力资源。 非线性规划模型： 在某些情况下，变量之间的关系并非简单的线性关系，例如，收益与广告投入之间可能存在边际效益递减的现象。本书将介绍在价格弹性、规模经济等场景下，如何运用非线性规划模型来求解。 网络流模型： 适用于交通运输、通信网络、项目管理等，其中流量的分配是关键。我们将深入讲解最大流、最小割、最短路径等概念，并将其应用于解决实际的物流配送、项目进度控制等问题。 案例驱动的模型构建： 理论的学习离不开实际的应用。本书将贯穿大量的企业管理案例，从小型创业公司到跨国企业，覆盖制造业、服务业、金融业、零售业等多个领域，手把手地带领读者将实际业务问题转化为规范的数学模型。例如，我们将分析一家电商企业如何利用模型来优化其仓库布局和配送路线，从而降低物流成本并缩短配送时间；或者一家制造企业如何构建模型来协调不同工序的生产进度，避免生产线上的瓶颈。 第二部分：求解最优——数学算法与计算方法 一旦模型被成功构建，接下来就是运用强大的数学算法来求解最优解。本部分将介绍一系列行之有效的计算方法，帮助读者克服实际操作中的挑战。 线性规划的求解艺术： 尽管线性规划模型看似简单，但其求解过程却蕴含着深刻的数学原理。我们将从直观的图解法入手，理解最优解的几何意义，然后深入到经典的单纯形法，理解其迭代优化的过程。对于大规模问题，我们将介绍更高效的内点法，并讨论如何利用现有的软件工具（如LINGO, CPLEX, Gurobi等）来快速求解。 整数规划的挑战与策略： 整数规划的求解难度通常高于线性规划，因为其解空间是离散的。本书将介绍常用的分支定界法和割平面法，解释它们如何通过一系列的线性规划松弛来逐步逼近整数最优解。同时，我们将探讨一些启发式算法和近似算法，它们虽然不能保证找到绝对最优解，但在大规模问题中能够提供高质量的近似解，快速响应业务需求。 动态规划：化繁为简的智慧： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们将通过经典的“背包问题”、“最短路径问题”、“生产调度问题”等，清晰地展示动态规划如何将一个复杂的大问题分解成一系列相互关联的小问题，并利用已求解的小问题的结果来构建大问题的解。我们将重点讲解如何识别问题的动态规划结构，并设计出有效的状态转移方程。 启发式与元启发式算法：应对复杂性的现实之选： 在许多现实世界的管理问题中，严格的最优解可能难以获得，或者计算成本过高。此时，启发式和元启发式算法便成为重要的替代方案。本书将介绍一些常用的算法，如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等。我们将阐述它们的工作原理，以及如何在实际应用中调整参数以获得更好的结果，例如，如何利用遗传算法来优化广告投放的组合，或者如何用模拟退火算法来求解复杂的排班问题。 概率与随机模型：驾驭不确定性： 现实世界充满了不确定性，例如，未来的市场需求、原材料的价格波动、客户的到达时间等。本部分将介绍如何利用概率论和统计学来构建随机模型。我们将深入探讨马尔可夫链、排队论、蒙特卡洛模拟等方法，解释它们如何帮助我们量化风险，评估不同决策在不确定环境下的表现，并制定鲁棒的应对策略。例如，我们将分析如何利用排队论来优化银行的柜台设置，减少客户等待时间，或如何使用蒙特卡洛模拟来评估金融投资组合的风险。 软件工具的应用实践： 理论固然重要，但工具的应用更是关键。本书将结合实际的软件操作，介绍如何使用现有的运筹学求解器和可视化工具来辅助模型求解和结果分析。我们将提供清晰的操作指南，帮助读者快速上手，并理解如何在软件中输入模型、运行求解器、以及解读输出结果。 第三部分：从模型到实践——决策支持与价值实现 构建和求解模型只是第一步，最终的目的是将其转化为实际的决策，并为企业带来切实的价值。本部分将聚焦于模型的落地应用，以及如何确保决策的有效性。 灵敏度分析与情景规划：洞察模型的“弱点”与“弹性”： 任何模型都是对现实世界的简化，因此其结果对输入参数的变化具有一定的敏感性。灵敏度分析能够帮助我们理解当模型中的某个参数（例如，原材料价格、产品单价）发生变化时，最优解会如何改变。这有助于管理者们识别关键的风险因素，并制定相应的预案。情景规划则更进一步，通过构建不同的未来情景（例如，乐观、悲观、最可能），来评估不同决策在各种情景下的表现，从而做出更具韧性的决策。 模型验证与实施：确保决策的可行性与可靠性： 构建的模型是否准确反映了实际情况？求解出的最优解是否能在现实中落地？本书将探讨模型验证的各个环节，包括与领域专家的合作、数据收集与校验、以及在小范围内的试运行。我们将强调，成功的模型实施需要跨部门的协作和充分的沟通，以及对模型结果的清晰解释和培训。 决策支持系统（DSS）的构建理念： 将数学模型集成到信息系统中，为管理者提供实时、动态的决策支持，是现代企业管理的发展趋势。我们将探讨如何设计和构建有效的决策支持系统，使其能够收集数据、运行模型、生成报告、并支持管理者进行交互式的分析。 伦理与责任：负责任的决策： 在追求效率和最优解的同时，我们也不能忽视决策可能带来的伦理和社会影响。本书将引导读者思考，如何在模型的应用中兼顾公平、公正和可持续发展的原则，避免出现潜在的负面效应。 案例研究的深度剖析： 本部分将精选一系列具有代表性的企业案例，深入剖析模型是如何在实际管理决策中发挥作用，带来显著的效益提升。例如，某航空公司如何利用模型优化航班时刻表，降低燃油消耗并提高载客率；某零售巨头如何利用模型预测商品需求，优化库存管理，减少缺货和积压；某金融机构如何利用模型进行风险评估和投资组合优化，实现收益最大化与风险最小化。 《决策的艺术》旨在为管理者、分析师、以及对优化决策感兴趣的读者提供一套系统性的工具和思维框架。我们相信，通过掌握这些数学模型和分析方法，您将能够更清晰地认识管理中的挑战，更精准地识别潜在的机遇，并最终做出更明智、更有效的决策，在竞争激烈的商业环境中脱颖而出。这本书将是您走向科学决策之路的得力助手。

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这本书的排版简直是一场灾难，拿到手的时候，我就有一种不祥的预感。纸张的质量粗糙得令人发指，那种廉价的印刷油墨味久久不散，翻开书页，内页的留白极不协调，有时候大得像是在浪费空间，有时候又挤得让人喘不过气来。更别提那些插图了，黑白印刷的图表模糊不清，线条像是被水稀释过一样，完全看不出数据原本的形态和逻辑关系，对于一本需要高度依赖视觉辅助的教材来说，这简直是致命伤。我花了整整一个下午的时间试图去解读其中一张关于网络流的图示，结果完全是徒劳，那感觉就像是盯着一团被揉皱的报纸在猜谜语。而且，装订也十分不牢靠，才翻阅几次，书脊就已经开始发出令人担忧的吱嘎声，我深怕再多看一眼，它就会散架成一堆松散的纸片。如果作者和出版社对内容的严谨性有信心，至少应该在最基本的物理呈现上投入一些尊重读者的诚意。这本书的外在体验，从拿起来的那一刻起，就注定是一场与阅读体验的艰苦搏斗。

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我发现这本书的案例研究部分，简直是脱离了现实的空中楼阁，缺乏说服力和可操作性。作者似乎热衷于构造那些在现实世界中几乎不可能存在的“完美”数据和“理想化”约束条件。例如，在介绍库存管理模型时，他假设需求是完全服从某个精确的概率分布，且所有运输时间都恒定不变，这完全忽略了供应链中普遍存在的随机性和波动性。读完这些案例，我非但没有获得解决实际问题的灵感，反而对运筹学这门学科的应用价值产生了深深的怀疑。一个好的教科书，应该能展示理论如何优雅地处理现实世界的“脏数据”和复杂性，而不是构建一个真空室里的模型。这些案例与其说是应用展示，不如说是数学证明的附录，它们没有提供任何可以让我带到工作中去借鉴的思维框架或建模思路，纯粹是作者展示其理论推导能力的一场个人秀。

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我必须得说，这本书的语言风格简直就像是作者在自言自语，充满了晦涩难懂的术语和过于冗长、缺乏节奏感的句子结构。阅读过程中，我感觉自己像个闯入者，被扔进了一个充满了行业黑话和复杂数学符号的迷宫。作者似乎完全没有站在一个初学者的角度去构建知识体系，而是直接将自己脑海中所有相关的概念一股脑地倾泻出来，中间缺乏必要的过渡和解释。很多关键概念的引入是突兀的，没有提供足够的直观案例或类比来帮助消化。比如，当他介绍某个优化模型的松弛化过程时，他直接跳过了“为什么需要松弛”和“松弛后的模型如何映射回原问题”这两个至关重要的逻辑环节，直接甩出了一个复杂的积分公式，让人摸不着头脑。读完一个章节，我往往需要花费两倍的时间去搜索引擎上寻找基础知识的补充，才能勉强理解作者刚才到底想表达什么。这本书与其说是教学，不如说更像是一份内部研究报告的草稿，缺乏必要的“翻译”工作。

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关于习题设置，这本书的水平控制简直是天马行空，缺乏必要的梯度设计。前面几章的配套练习，要么是过于简单、流于形式的直接套公式计算，几乎不需要动脑筋；而到了理论稍微深入一些的章节，比如多目标优化或者动态规划的尾声部分，它给出的题目却陡然跳跃到了需要结合多个章节知识点、且计算量巨大的综合性难题。更令人沮丧的是，书后提供的参考答案和解析，往往只是一个最终的数字或一个模糊的结论，完全没有展示解题的完整路径或关键的思考步骤。对于我们这些需要通过动手实践来巩固理论的学习者来说，这简直是雪上加霜。如果一道题我计算了半天得出了一个与标准答案相悖的结果，我根本无从得知是我的计算过程出了差错，还是我对理论的理解产生了根本性的偏差。这种不负责任的习题和答案安排，彻底削弱了这本书作为实践工具的价值。

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这本书在章节的逻辑组织上，展现出一种近乎随心所欲的跳跃性。它似乎没有一个清晰的主线索来串联起各个分散的知识点。比如，线性规划的基础理论部分才刚刚展开，讨论到单纯形法的核心步骤时，作者突然插入了一段关于蒙特卡洛模拟的零散描述，然后又在下一页迅速跳回了对对偶理论的深度挖掘，这让我的思维路径被打断得七零八落。建立知识地图的能力，对于理解像运筹学这样体系庞大的学科至关重要，但这本书在这方面做得非常糟糕。我无法清晰地勾勒出“什么知识是基础，什么知识是进阶，它们之间是如何相互依赖和递进的”。读起来感觉像是在看一堆精心打磨的珍珠，但它们被随意地散放在一个大盘子里，而不是被串成一条有价值的项链。这种混乱的编排方式，极大地增加了学习的难度，使得每一次深入阅读都变成了一次对既有知识结构的重新摸索和拼凑。

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