管理运筹学基础、技术及Excel建模实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:刘春梅

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2010-10

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302226536

丛书系列:

图书标签:

运筹学
运筹
财大的日与月
建模
excel
运筹学
管理科学
优化
建模
Excel
线性规划
整数规划
模拟
排队论
决策分析

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《管理运筹学基础、技术及Excel建模实践》主要内容简介：“管理运筹学基础、技术及Excel建模实践”的内容遵循这样一条主线展开：运筹学基本概念、基本模型和基本方法的介绍－Excel电子表格的建模和求解一实践案例。全书共分9章，系统地介绍了线性规划及其单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、整数规划、图与网络分析、存储论、决策论、动态规划、排队论的主要理论和方法，通过实例介绍了Excel电子表格的建模和求解过程，并将理论和软件有机地结合，对大量案例进行了建模和分析，力求做到概念、方法阐述简单明了，软件介绍操作容易、实用性强，案例选择紧密结合实际。每章配有一定数量的习题以帮助读者消化课本知识，并展开进一步的深入学习，《管理运筹学基础、技术及Excel建模实践》可供高等院校经济和管理类专业的本科生、研究生作教材选用，也可作为经济和管理类其他层次学员及自学者的参考书。

《智慧决策的艺术：现代管理中的运筹学精粹》在瞬息万变的商业环境中，组织面临着日益复杂的挑战。如何有效地分配资源，优化运营流程，预测市场趋势，并最终实现可持续的增长？《智慧决策的艺术：现代管理中的运筹学精粹》旨在深入浅出地揭示运筹学作为一门跨学科的科学，如何在实践中成为现代管理者们锐利的决策工具。本书并非仅仅罗列枯燥的数学模型，而是侧重于理论与实际应用的有机结合，帮助读者构建起一个系统化的思维框架，以应对从生产制造到市场营销，从物流配送到人力资源管理的各类经营难题。本书的第一部分，“运筹学：理论基石与思维范式”，将引导读者走进运筹学的核心世界。我们将从运筹学的历史渊源出发，理解其在军事、工业和经济等领域扮演的关键角色。随后，我们将深入探讨运筹学所依赖的核心数学概念，包括但不限于线性代数、概率论、数理统计以及离散数学等，并阐述这些基础知识如何支撑起复杂的优化模型。然而，本书不会止步于理论的堆砌，而是强调运筹学作为一种“思维方式”的重要性。我们将着重阐述如何运用系统化、模型化的思路来界定问题、识别关键变量、建立约束条件，并最终寻找最优解。这一部分的叙述将力求生动，通过经典的案例分析，让读者体会到运筹学思维在复杂情境下所展现出的强大力量，理解它如何帮助管理者从纷繁的现象中抓住本质，实现“少即是多”的决策智慧。紧接着，本书的第二部分，“核心技术与模型详解”，将是对运筹学各项关键技术的全面梳理和深入剖析。我们将从最基础但应用最广泛的线性规划入手，详细介绍其基本模型、图解法、单纯形法等求解方法，并拓展至对整数规划、非线性规划等更复杂的规划问题进行探讨。理解线性规划，便是掌握了如何在一个设定好的框架内，找到最佳的资源配置方案，无论是在生产计划制定、产品组合优化，还是在投资组合选择上，都具有极其重要的意义。随后，我们将目光投向网络优化技术。这包括最短路径问题、最小生成树问题、最大流问题等。这些模型在解决交通运输、通信网络设计、项目管理中的关键路径分析等方面有着不可替代的作用。想象一下，如何以最经济的方式规划物流路线，如何在项目众多环节中找到瓶颈并加以突破，网络优化模型都能提供有效的解决方案。本书还将重点介绍排队论。在服务业、制造业的生产线，甚至在互联网公司的服务器负载管理中，排队现象无处不在。排队论能够帮助我们分析顾客等待时间、服务效率、系统容量等关键指标，从而设计出更优的服务流程，减少顾客流失，提高资源利用率。我们将通过生动的例子，阐述如何运用泊松过程、指数分布等概念来理解和管理各类排队系统。此外，库存管理模型也是本书的重要组成部分。如何在满足客户需求的同时，最小化库存持有成本和缺货成本，这是所有商品流通环节中的核心问题。我们将介绍经济订货批量（EOQ）模型、再订货点模型以及更复杂的随机库存模型，帮助管理者在不确定性环境中做出明智的库存决策，实现“刚刚好”的库存水平。模拟仿真技术也将是本书探讨的一大亮点。当现实世界的系统过于复杂，难以用精确的数学模型描述时，模拟仿真便成为一种强大的分析工具。我们将介绍离散事件仿真、蒙特卡洛模拟等技术，演示如何构建仿真模型来评估不同策略的性能，预测系统行为，并进行风险分析。这对于新产品上市预测、生产线设计评估、以及金融风险管理等领域都至关重要。在第三部分，“Excel在运筹学建模中的实践应用”，本书将迎来一个全新的维度——将抽象的运筹学理论与大家最熟悉的办公软件Excel相结合。我们深知，理论的学习离不开实际的操作，而Excel凭借其强大的数据处理和计算能力，已成为许多管理者日常工作中的必备工具。首先，我们将系统介绍Excel中与运筹学模型相关的内置函数和工具，例如，规划求解（Solver）。通过一系列由浅入深的案例，我们将演示如何利用规划求解来解决复杂的线性规划、整数规划、非线性规划问题，包括资源分配、生产调度、成本最小化等实际场景。读者将学会如何准确地定义目标函数、决策变量和约束条件，并高效地运用规划求解器找到最优解。其次，我们将探讨Excel在模拟仿真中的应用。例如，如何利用Excel的随机数生成功能和数据分析工具，构建简单的蒙特卡洛模拟模型，用于评估项目风险、预测销售收入、或者分析投资回报率。我们将展示如何设计和实现这些仿真模型，并对仿真结果进行解读和可视化。此外，本书还将介绍如何运用Excel处理和分析网络流问题。虽然Excel没有直接的网络流求解器，但我们可以通过巧妙地设置单元格和公式，结合一些辅助的算法思想，来实现某些网络问题的求解，或者至少是对其进行初步的分析和可视化。本书的这一部分强调的是“实践”。每一个Excel建模的案例都将力求贴近现实工作场景，并配以详细的操作步骤和图示。我们希望通过这种方式，让读者能够立刻将所学知识转化为解决实际问题的能力，无论是为企业设计一个简单的生产计划模型，还是为一个营销活动进行初步的风险评估，都能得心应手。最后，本书将在第四部分 “前沿视角与未来展望”，将读者带入更广阔的运筹学天地。我们将触及一些运筹学在人工智能、大数据分析、机器学习等新兴领域的交叉应用，例如，如何利用机器学习算法来改进预测模型，如何运用强化学习来解决复杂的动态优化问题。我们还将探讨运筹学在可持续发展、智慧城市、医疗健康等社会性问题中的应用潜力。本书将以开放的视角，鼓励读者持续学习和探索，紧跟运筹学领域的发展步伐。《智慧决策的艺术：现代管理中的运筹学精粹》是一本为渴望提升决策能力、优化管理效率的管理者、分析师、以及对运筹学感兴趣的读者量身打造的著作。它承诺为您提供一套清晰、实用、且具有前瞻性的工具箱，帮助您在日益复杂的商业世界中，做出更明智、更科学、更有效的决策，最终驱动组织的卓越发展。

作者简介

目录信息

绪论第1章线性规划及其单纯形法 1.1 线性规划问题及其数学模型 1.1.1 线性规划问题的提出 1.1.2 线性规划问题的数学模型 1.1.3 线性规划问题的标准形式 1.1.4 线性规划问题解的概念 1.2 线性规划问题的求解 1.2.1 图解法 1.2.2 单纯形法 1.2.3 单纯形法的进一步讨论 1.2.4 单纯形法补遗 1.2.5 计算机软件求解 1.3 线性规划的建模与应用 1.3.1 生产计划安排 1.3.2 营养配方问题 1.3.3 工作人员排程 1.3.4 投资组合问题 1.3.5 网络配送问题 1.4 案例分析：降低自助食堂的成本习题第2章对偶理论与灵敏度分析 2.1 对偶问题的提出 2.2 原问题与对偶问题的关系 2.2.1 对称型对偶规划的数学模型 2.2.2 非对称型对偶规划的数学模型 2.3 对偶问题的基本性质 2.3.1 单纯形法的矩阵描述 2.3.2 对偶问题的基本性质 2.4 对偶问题的经济解释——影子价格 2.4.1 影子价格的定义 2.4.2 影子价格的意义 2.5 对偶单纯形法 2.5.1 对偶单纯形法的理论基础 2.5.2 对偶单纯形法的解题步骤 2.6 灵敏度分析 2.6.1 灵敏度分析的定义及步骤 2.6.2 分析Ci变化的影响 2.6.3 分析bi变化的影响 2.6.4 增加一个变量的分析 2.6.5 分析ai变化的影响 2.6.6 增加一个约束条件的分析 2.7 灵敏度分析的电子表格建模和求解 2.7.1 目标函数系数变化的分析 2.7.2 约束条件右端项变化的分析 2.8 案例分析：环境保护习题第3章运输问题 3.1 运输问题及其数学模型 3.2 运输问题的求解——表上作业法 3.2.1 初始调运方案的确定 3.2.2 最优方案的判别 3.2.3 方案的调整 3.3 运输问题的进一步讨论 3.3.1 产销不平衡的运输问题 3.3.2 转运问题 3.3.3 运输问题的几点补充说明 3.4 应用举例 3.5 电子表格建模和求解 3.6 案例分析：分销系统结构习题第4章整数规划 4.1 整数规划问题的提出 4.1.1 整数规划问题的数学模型 4.1.2 整数规划问题的解 4.2 整数规划问题的求解 4.2.1 分支定界法 4.2.2 割平面法 4.3 0—1型整数规划 4.3.1 0—1型整数规划的应用 4.3.2 0—1型整数规划问题的求解 4.4 指派问题 4.4.1 指派问题及其数学模型 4.4.2 匈牙利法 4.5 电子表格建模和求解 4.6 案例：研发新药项目习题第5章图与网络分析 5.1 图的基本概念 5.1.1 图的若干示例 5.1.2 图的基本概念 5.2 树与最小树 5.2.1 树与树的基本性质 5.2.2 支撑树与求支撑树的方法 5.2.3 最小支撑树与求最小支撑树的方法 5.3 最短路问题 5.3.1 最短路的定义 5.3.2 求最短路的算法 5.4 网络最大流问题 5.4.1 网络最大流的基本概念和基本定理 5.4.2 最大流的基本定理及求网络最大流的方法 5.5 最小费用最大流问题 5.5.1 最小费用最大流的定义 5.5.2 求最小费用最大流的算法 5.6 电子表格建模和求解 5.7 案例分析：救护车行程安排习题第6章存储论 6.1 存储论的基本概念 6.1.1 库存 6.1.2 需求 6.1.3 补充 6.1.4 费用 6.1.5 存储策略 6.1.6 存储的类型 6.1.7 存储论研究的基本问题 6.1.8 常用的指标及表示 6.2 基本EOQ模型 6.2.1 模型建立的假设条件 6.2.2 模型的建立与求解 6.2.3 应用举例 6.3 无缺货，逐渐补充库存的EOQ模型 6.3.1 模型建立的假设条件 6.3.2 模型的建立与求解 6.3.3 应用举例 6.4 订货提前期为零，允许缺货的EOQ模型 6.4.1 模型建立的假设条件 6.4.2 模型的建立与求解 6.4.3 应用举例 6.5 有计划缺货，逐渐补充库存的EOQ模型 6.5.1 模型建立的假设条件 6.5.2 模型的建立和求解 6.6 4个模型的联系和区别 6.7 有数量折扣的EOQ模型 6.7.1 模型建立的假设条件 6.7.2 模型的建立与求解 6.7.3 应用举例 6.8 电子表格建模和求解 6.9 案例分析：改进库存控制习题第7章决策论 7.1 决策的基本概念 7.1.1 决策模型的构成 7.1.2 决策的类型 7.1.3 决策的过程 7.2 不确定型决策 7.2.1 悲观主义决策准则 7.2.2 乐观主义决策准则 7.2.3 最小机会损失决策准则 7.2.4 等可能性决策准则 7.2.5 折中主义决策准则 7.3 风险型决策 7.3.1 最大似然值决策准则 7.3.2 最大期望收益决策准则（Expected Monetary Value，EMV） 7.3.3 最小期望机会损失决策准则（Expected Opportunity Loss，EOL） 7.3.4 全情报的价值 7.3.5 决策树 7.3.6 贝叶斯决策 7.4 效用理论及其在决策中的应用 7.4.1 效用 7.4.2 效用曲线的确定 7.4.3 效用曲线的应用 7.5 电子表格建模和求解 7.6 案例分析：智能辅助驾驶系统习题第8章动态规划 8.1 多阶段决策问题与动态规划 8.1.1 多阶段决策问题 8.1.2 动态规划 8.2 动态规划的基本概念 8.3 动态规划的基本思想和最优化原理 8.3.1 动态规划的基本思想 8.3.2 动态规划的最优化原理 8.3.3 建立动态规划模型的步骤 8.4 动态规划的应用 8.4.1 静态规划问题 8.4.2 资源分配问题 8.4.3 背包问题 8.4.4 生产与存储问题 8.4.5 系统可靠性问题 8.5 电子表格建模和求解 8.6 案例分析：最优生产流程的选择习题第9章排队论 9.1 基本概念 9.1.1 排队系统的描述和组成 9.1.2 排队模型的分类 9.1.3 排队论研究的基本问题 9.2 几个常用的概率分布 9.2.1 经验分布 9.2.2 泊松分布 9.2.3 负指数分布 9.2.4 爱尔朗分布 9.3 单服务台负指数分布的排队系统 9.3.1 标准M／M／1模型 9.3.2 系统容量有限的排队模型 9.3.3 顾客源为有限的排队模型 9.4 多服务台负指数分布的排队系统模型 9.4.1 标准的M／M／C／模型 9.4.2 系统容量有限的排队模型 9.4.3 顾客源为有限的排队模型 9.5 一般服务时间M／G／1模型 9.5.1 Pollaczek—Khintchine（P—K）公式 9.5.2 输入为泊松分布服务时间为定长分布的排队系统 9.5.3 输入为泊松分布服务时间为爱尔朗分布的排队系统 9.6 排队系统的建模与优化 9.6.1 排队系统的建模 9.6.2 排队系统的优化 9.7 电子表格建模和求解 9.8 案例分析：办公室设施公司（OEI）服务能力分析习题习题答案参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量也值得一提。在涉及大量矩阵和约束条件的可视化部分，图表的清晰度和准确性是至关重要的。这本书在这方面做得相当出色，黑白印刷的图表依然能清晰地分辨出不同的变量和边界条件。特别是章节末尾设置的“自测与思考”环节，不只是简单的选择题，更多的是开放性的问题，要求读者思考如何将书中学到的方法应用到新的、未曾被讨论过的商业问题中。这不仅是对知识掌握程度的检验，更是对读者分析思维的培养，让我感觉这不仅仅是在学习一门技术，更是在提升解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很简洁，带着一种理工科的严谨感。我本来对这个领域了解不多，只是觉得名字听起来挺高深的，但翻开目录才发现，它不像我想象中那样晦涩难懂。开篇就用了很多实际的例子来解释什么是运筹学，比如如何安排生产线以达到最高效率，或者如何分配资源来最小化成本。这种贴近实际的讲解方式让我很快就抓住了核心概念。作者似乎很擅长把复杂的数学模型“翻译”成我们日常能理解的语言，这一点非常加分。特别是涉及到线性规划那块，我之前在别的书上看到总是很快就跳到公式，让人一头雾水，而这本书却花了不少篇幅来解释背后的逻辑，这点做得非常扎实。感觉作者是想真正把这个工具教给大家，而不是仅仅介绍它存在。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是作者的叙事风格非常沉稳且富有条理。它不像某些畅销书那样追求强烈的个人色彩，而是以一种近乎学者的严谨态度来构建知识体系。章节间的逻辑衔接非常顺畅，很少出现“为了讲后面的内容不得不先提及一个生疏的概念”的情况，所有的铺垫都做得恰到好处。比如，在介绍敏感性分析时，作者先用一个简单的例子展示了参数微小变动对解的影响，然后再逐步引入更复杂的数学解释，这种循序渐进的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于我这种需要快速上手并理解底层原理的读者来说，这种结构是最高效的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在“Excel建模实践”这部分的处理。很多教科书讲到应用层面时，往往是点到为止，留给读者自己去摸索，但这本书不一样，它把每一步操作都写得非常详细，甚至包括了Excel界面上的具体按钮名称和函数用法。我跟着书上的步骤一步步操作下来，成功搭建了自己的第一个优化模型。那种看着模型运行，然后得出最优解的感觉，非常有成就感。而且，它没有局限于最基础的模型，后面还引入了一些更复杂的场景，比如非线性规划和模拟分析，这些内容在其他同类书籍里往往是只字不提或者草草带过。这本书的实用性确实超出了我的预期，可以说是一本从理论到实践的完整手册。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度是足够的，但阅读体验上可能需要读者有一定的耐心。它不像市面上那些追求快速入门的“速成指南”，它更注重基础的夯实和概念的透彻理解。在一些算法的推导过程中，作者没有回避复杂的数学证明，而是提供了详尽的推导过程，这对于想深入了解“为什么这样算”的读者来说是极大的福音。我个人认为，这本书更适合那些希望系统性地掌握运筹学并在工作或学术中长期应用的人群。如果你只是想应付一个考试或者了解个皮毛，这本书可能显得有些“过重”，但若目标是成为一名熟练的建模分析师，那么它提供的知识厚度和广度是无可替代的基石。

评分☆☆☆☆☆

WTF

评分☆☆☆☆☆

WTF

评分☆☆☆☆☆

WTF

评分☆☆☆☆☆

WTF

评分☆☆☆☆☆

WTF