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出版者:Elsevier

作者:A. Ruszczynski

出品人:

頁數:700

译者:

出版時間:2004-01-01

價格:USD 204.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780444508546

叢書系列:

圖書標籤:

運籌學
管理科學
數學規劃
優化
決策分析
建模
算法
排隊論
庫存控製
仿真

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具體描述

The area of stochastic programming was created in the middle of the last century, following fundamental achievements in linear and nonlinear programming. However, because of the inherent difficulty of stochastic optimization problems, it took a long time until efficient solution methods were developed. In the last two decades a dramatic change in our abilities to solve stochastic programming problems took place. This Handbook Volume brings together leading experts in the most important sub-fields of stochastic programming to present a rigorous overview of basic models, methods and applications of stochastic programming. The work is intended for researchers, students, engineers and economists, who encounter in their work optimization problems involving uncertainty. Important research volume for Management Scientists, Operations Researchers, Industrial Engineers, Econometricians, and Applied Mathematicians.

好的，這是一份針對一本名為《運籌學與管理科學手冊》之外的圖書的詳細簡介，內容側重於其獨特的主題和方法論，旨在吸引該領域的研究人員和從業者。 --- 圖書名稱：《復雜係統決策的量化方法論：從理論基礎到應用前沿》圖書簡介本書深入探討瞭在高度不確定、動態演化和多目標約束下進行復雜係統決策的量化方法論。區彆於傳統側重於結構化問題求解的運籌學範式，本書聚焦於那些本質上是非結構化、依賴於新興數據和快速變化的現實場景。我們旨在為研究人員和實踐者提供一套係統化的工具箱，以應對當今全球商業、工業、公共政策及社會治理中齣現的復雜性挑戰。核心內容與結構本書結構分為四個主要部分，層層遞進，從基礎理論到前沿應用，構建瞭一個全麵的知識體係。第一部分：復雜性與決策理論的再審視本部分首先對“復雜係統”進行瞭操作性定義，強調瞭其非綫性、湧現特性和適應性行為。我們超越瞭經典的綫性規劃和確定性模型，引入瞭適應性動態係統理論（Adaptive Dynamical Systems Theory）和信息熵在決策質量評估中的作用。非綫性動力學在決策中的作用：探討瞭為什麼簡單的邊際分析在麵對反饋迴路和時滯效應時會失效。重點分析瞭混沌理論和分岔點如何影響長期戰略規劃的可預測性。不確定性與穩健性設計：區彆於傳統的基於概率的風險分析，本章深入研究瞭“結構性不確定性”（Deep Uncertainty）的概念，並介紹瞭多情景分析（Multi-Scenario Analysis）和跨域魯棒優化（Cross-Domain Robust Optimization）技術，確保決策在廣泛的未來狀態下保持可接受的性能。第二部分：數據驅動的決策建模範式隨著大數據和計算能力的爆炸式增長，本部分的核心在於如何有效地將海量、異構數據轉化為可操作的決策洞察，尤其是在數據質量和模型可解釋性受限的情況下。因果推斷與反事實分析：介紹瞭從觀測數據中識彆因果關係的方法，超越瞭相關性分析。重點討論瞭基於結構方程模型（SEM）和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）在政策評估和乾預設計中的應用。混閤模型與模型融閤（Ensemble Modeling）：探討瞭如何將理論驅動的機製模型與數據驅動的機器學習模型相結閤。我們將介紹如何利用貝葉斯模型平均（Bayesian Model Averaging）和深度學習框架來處理高維、非結構化數據對傳統優化模型輸入參數的影響。高維稀疏數據的優化挑戰：針對物聯網、傳感器網絡等場景中産生的大量稀疏數據，本章提齣瞭針對大規模約束優化的修正算法，包括次梯度方法和隨機梯度下降的收斂性分析。第三部分：麵嚮實時、動態環境的優化算法本部分聚焦於決策必須在極短時間內完成的場景，例如高頻交易、供應鏈實時調度或應急響應係統。在綫決策與強化學習（Reinforcement Learning for Operations）：詳細闡述瞭馬爾可夫決策過程（MDP）的擴展形式，特彆是部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）。我們著重討論瞭在奬勵函數（Reward Function）難以精確定義的復雜環境中，如何設計有效的探索-利用（Exploration-Exploitation）策略。大規模網絡流與網絡韌性：針對全球物流、能源電網等巨型網絡，本書不再局限於尋找最優流，而是關注網絡的抗毀性和恢復能力。引入瞭基於博弈論的彈性分析和動態網絡重構算法。隨機過程與排隊論的現代應用：將傳統的M/M/1模型擴展到具有優先權、有限緩衝和動態到達率的網絡化係統，為服務係統設計提供瞭更貼近現實的分析工具。第四部分：跨學科的應用前沿與倫理考量最後一部分將理論方法應用於當前具有重大社會和經濟影響的前沿領域，並探討瞭決策科學的社會責任。可持續性與多目標優化：探討瞭將環境、社會和治理（ESG）指標納入決策框架的方法。重點是Pareto前沿分析在氣候變化減緩策略和資源分配中的應用，特彆是如何處理目標之間的不可通約性。行為經濟學與係統集成：考察瞭人類認知偏差如何扭麯最優決策的執行。本書提齣瞭“行為穩健”的決策框架，將認知捷徑（Heuristics）和有限理性納入優化模型的約束條件或目標函數中。算法公平性與透明度：隨著AI和自動化決策的普及，本章對算法決策中的潛在偏見進行瞭嚴格的量化分析。我們提齣瞭可解釋性（Explainability）技術在復雜優化結果中的應用，確保模型決策過程能夠被監管機構和利益相關者理解和問責。本書的獨特價值本書不是對既有運籌學教科書的簡單匯編或更新，而是對決策科學領域前沿研究方嚮的整閤與批判性反思。它要求讀者具備紮實的數學基礎，但更側重於在不確定、非綫性、數據豐富的環境下，如何構建、求解和驗證新的決策模型。它為處理下一代運營管理挑戰提供瞭理論深度和實踐廣度。目標讀者運營研究學者、工業工程、管理科學、金融工程、計算機科學（機器學習方嚮）的研究生及資深研究人員，以及在復雜供應鏈、智慧城市、能源係統規劃和金融風險管理領域尋求創新解決方案的行業專傢。