不确定环境下供应链一体化物流计划模型与算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:172

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出版时间:2010-8

价格:30.00元

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isbn号码:9787505898318

丛书系列:

图书标签:

• 供应链
• 供应链管理
• 物流规划
• 一体化物流
• 不确定性
• 优化模型
• 算法
• 数学建模
• 运筹学
• 风险管理
• 柔性供应链

复杂系统建模与优化理论在决策科学中的应用 本书导论： 在当今快速变化和高度不确定的商业环境中，传统的基于确定性假设的决策模型已逐渐暴露出其局限性。现代管理科学迫切需要更具鲁棒性、适应性和前瞻性的理论框架，以应对现实世界中固有的随机性、信息不对称和动态演变。本书深入探讨了复杂系统建模与优化理论如何为解决当代管理学，特别是运营管理、战略规划和风险控制领域的核心难题提供坚实的理论基础和实用的技术工具。我们聚焦于如何将前沿的数学优化、统计推断和计算智能方法融汇，构建能够有效处理不确定性的决策模型。 第一部分：复杂系统建模基础与不确定性量化 本部分为后续的优化分析奠定理论基石，重点关注如何将复杂的现实问题抽象为数学模型，并准确地描述和量化系统中的不确定性。 第一章：复杂系统视角下的管理决策 系统思维是理解现代商业环境的基石。本章首先梳理了复杂系统理论在管理科学中的应用脉络，阐述了系统边界的设定、要素间的相互依赖性以及涌现现象的识别。我们区别了线性与非线性系统，强调在面对市场需求波动、技术颠覆和政策变动等非线性冲击时，传统的因果分析模型的局限性。通过案例分析，展示了如何从系统层面理解运营瓶颈、风险传播路径以及潜在的系统性崩溃点。 第二章：不确定性建模的数学工具箱 不确定性的准确描述是有效优化的前提。本章系统回顾了几种核心的不确定性量化技术： 1. 概率论与随机过程： 重点讨论了高斯过程、马尔可夫链以及泊松过程在模拟离散事件和连续随机变量方面的应用。特别是对时间序列数据的平稳性、季节性分解和异常值检测进行了深入讨论，为需求预测和库存策略的动态调整提供数学支持。 2. 模糊集理论与信息熵： 针对缺乏充分历史数据或专家意见不一致的“模糊”信息环境，本书介绍了模糊集理论如何用于刻画主观判断和语言变量的边界。信息熵作为衡量不确定性的客观指标，被用于评估不同信息源的价值和模型结构的简洁性。 3. 区间分析与不精确信息表示： 当信息不足以用概率分布描述时，区间套理论和象限分析成为替代方案。本章探讨了如何利用区间参数来构建对模型输出鲁棒性最差情况的界限评估。 第三章：鲁棒优化与随机规划的理论分野 在不确定性分析之后，本章深入探讨了处理不确定性决策的两个主流框架——鲁棒优化（Robust Optimization, RO）和随机规划（Stochastic Programming, SP）。 1. 随机规划的精深结构： 详细解析了两阶段随机规划（Two-Stage SP）和多阶段随机规划（Multi-Stage SP）的数学形式，特别是条件期望的计算及其在决策树构建中的作用。我们讨论了对偶理论在评估机会成本和预期惩罚方面的应用。 2. 鲁棒优化的结构与对偶性： 重点阐述了经典Box-type不确定性集和椭球不确定性集下，如何将随机模型转化为确定性等效模型。强调了鲁棒优化在保证解的“最坏情况”可行性上的优势，并介绍了如何通过调整不确定性集的尺度参数来平衡安全裕度和经济效率。 第二部分：面向复杂决策的优化算法设计 本部分将理论模型转化为可计算的解决方案，专注于开发和应用高效的算法来解决大规模、非线性和高维度的优化问题。 第四章：大规模优化问题的计算方法 许多现实世界的运营决策问题（如排产、选址）本质上是NP-hard的混合整数规划（MIP）。本章聚焦于求解这些问题的先进技术： 1. 分支定界与割平面法的改进： 回顾了经典的分支定界（Branch and Bound）框架，并深入探讨了割平面法（Cutting Plane Method）在提升线性松弛下界质量中的关键作用。重点介绍如何针对特定结构（如集合划分约束）动态生成有效割平面。 2. 启发式与元启发式算法： 针对MIP的计算瓶颈，系统梳理了局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）以及遗传算法（Genetic Algorithms）在快速获得高质量可行解方面的应用。强调了如何设计有效的邻域结构和适应度函数以适应特定的优化目标。 第五章：动态决策与演化算法 当决策过程是连续发生且相互依赖时，需要采用动态优化方法。 1. 动态规划与贝尔曼方程： 阐述了动态规划在分解多阶段决策过程中的核心思想，并详细分析了如何构建和求解贝尔曼方程。讨论了状态空间爆炸问题以及使用函数逼近方法（如线性规划或神经网络）来处理连续状态空间时的挑战。 2. 强化学习在顺序决策中的潜力： 介绍了马尔可夫决策过程（MDP）与Q学习、策略梯度等强化学习基础算法的映射关系。探讨了如何利用仿真环境来训练智能体，使其在未知或快速变化的环境中学习最优的序贯决策策略，这对于库存补货和动态定价场景具有重要意义。 第六章：模型求解中的不确定性处理策略 本章关注如何将不确定性感知直接嵌入到算法的迭代过程中，以获得更具适应性的解。 1. 场景生成与抽样技术： 对于基于场景的随机规划，高效的场景生成至关重要。本章比较了基于历史数据的重采样（Bootstrap）、条件生成模型（如GANs的应用前景）以及准蒙特卡洛序列的优劣。强调了“剪枝”冗余场景以提升求解效率的策略。 2. 分解算法在随机模型中的应用： 详细介绍如Benders分解和L型分解（L-shaped method）如何有效地处理大规模两阶段随机规划问题。讨论了在每次迭代中，如何利用分解的子问题（如确定性规划和重优问题）来更新主问题，从而实现对大规模不确定性规划的求解。 第三部分：特定业务领域的优化应用 本部分将前述的理论和算法应用于具体的管理场景，展示其解决实际复杂问题的能力。 第七章：资源分配与设施网络优化 在资源有限和需求随机波动的情况下，设施网络的布局与资源的最优分配成为关键挑战。本章研究了面向供应网络的综合规划模型，包括选址、容量规划与路由决策。重点讨论了如何整合需求预测的不确定性（如概率分布或模糊区间）到设施的固定成本和运营成本的决策中，以最小化预期的总成本或最大化服务水平保证。 第八章：生产调度与应急响应优化 本章聚焦于高变异性环境下的生产执行层面。通过引入时间窗、机器可靠性（故障率的随机性）和紧急订单的不可预测性，构建了动态生产调度模型。分析了如何利用实时数据和在线优化技术，在保证主要生产任务完成的前提下，快速重新优化剩余任务的优先级和资源分配，实现对突发事件（如关键设备故障或关键原材料延期）的快速应急响应。 结论：面向未来的决策科学 本书以对复杂决策科学未来趋势的展望作结。强调了计算能力的飞速发展（如量子计算的潜在影响）与大数据分析在不确定性建模中的融合，将是下一代运营管理和战略决策优化的核心驱动力。本书旨在为具有扎实数学基础的研究人员、高阶决策支持系统的开发者以及寻求突破传统决策瓶颈的管理者，提供一个全面且深入的理论和方法论参考。

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