了得網研究生_運籌學——數據·模型·決策（第二版）

編輯推薦

對數量方法要求不高但實踐性卻很強的在職研究生班、MBA、ME與MPA等專業的研究生，高等院校部分管理類、文科類、理工類專業的本科與專科層次學生，從事管理工作的企業管理者、工程技術人員和政府有關部門人員

內容簡介

《運籌學——數據.模型.決策（第二版）》繫統地介紹了運籌學中的主要內容，重點陳述應用*為廣泛的線性規劃、整數規劃、非線性規劃、目標規劃、決策分析、網絡計劃、網絡優化、庫存論、排隊論、對策論、可靠論、動態規劃、預測以及模擬等定量分析方法的應用。閱讀《運籌學——數據.模型.決策（第二版）》要求熟悉Windows界面，會Windows基本操作．
《運籌學——數據.模型.決策（第二版）》是教學改革項目“基於信息技術平臺的運籌學立體化教材繫列”的成果，配備有立體化教學包，包括教師手冊、多媒體課件、習題案例答案、補充習題及其答案、教學案例庫、考試測評繫統和在線支持等。
《運籌學——數據.模型.決策（第二版）》從案例出發，詳細講述了如何應用運籌學模型解決管理問題，提供了一整套解決問題的方法：了解事實，理清問題結構；對問題中的關繫進行量化，建立運籌學模型；運用計算機求解，並對運算結果給出經濟釋義。

目錄
序 i
前言 xiii
常用符號 xvii
引言 1
第1章線性規劃 9
1.1 原始問題 9
1.2 對偶問題 21
1.3 影子價格 24
1.4 敏感分析 26
1.5 模型討論 31
1.6 實際應用 41
第2章規劃擴展 48
2.1 整數規劃 48
2.2 非線性規劃 57
2.3 目標規劃 64
2.4 實際應用 73
第3章決策分析 80
3.1 嚴格不確定決策 80
3.2 風險決策 85
3.3 序列決策 90
3.4 效用函數 97
3.5 馬氏決策 104
3.6 多準則決策 107
3.6.1 計分法 108
3.6.2 層次分析法 110
3.6.3 數據包絡分析 117
3.7 群決策 121
3.7.1 群意見法 121
3.7.2 德爾菲法 122
3.8 實際應用 125
第4章網絡計劃 130
4.1 確定型網絡圖 131
4.2 概率型網絡圖 139
4.3 網絡圖的優化 143
4.4 實際應用 155
第5章網絡優化 159
5.1 *小生成樹 159
5.2 *小費用流 163
5.3 **流問題 170
5.4 *短路問題 172
5.5 運輸問題 177
5.6 分配問題 181
5.7 旅行推銷商 186
5.8 實際應用 189
第6章庫存論 196
6.1 確定庫存 196
6.1.1 經濟訂購批量模型 196
6.1.2 經濟批量生產模型 203
6.1.3 計劃缺貨庫存模型 207
6.1.4 經濟批量模型 210
6.1.5 豐動態需求庫存模型 213
6.2 隨機庫存 215
6.2.1 單周期模型 215
6.2.2 多周期模型 220
6.3 實際應用 230
第7章排隊論 237
7.1 排隊繫統結構 237
7.2 單服務臺模型 244
7.2.1 M/M/l模型 245
7.2.2 M/G/l模型 251
7.3 多服務臺模型 254
7.4 帶優先權模型 260
7.5 繫統優化設計 269
7.6 實際應用 272
第8章對策論 276
8.1 二人對策 276
8.2 多人對策 282
8.2.1 合作對策 282
8.2.2 非合作對策 284
8.3 實際應用 287
第9章可靠論290
9.1 可靠性模型 290
9.2 模塊化設計 299
9.3 實際應用 301
第10章動態規劃 304
10.1 基本方法 304
10.2 基本思想 309
10.3 實際應用 313
第11章預測 315
11.1 抽樣調查法 316
11.2 時間序列法 330
11.3 因果分析法 337
11.4 判斷預測法 342
11.5 實際應用 343
第12章模擬 348
12.1 模擬概述 348
12.2 風險模擬 350
12.3 數據處理 360
12.4 實際應用 362
參考文獻 367
附錄A 軟件指南 369
A.1 WinQSB 369
A.1.1 軟件簡介 369
A.1.2 操作簡介 371
A.2 LINGO 371
附錄B 應用案例 373
B.1 應用發展 373
B.2 案例練習 374
索引 400

媒體評論

在線試讀

引言
運籌學、決策科學與管理科學(management science，縮寫為MS)常常被當作同義詞來使用，國際上就常用“OR/MS”來指代這一學科。不過，運籌學更多地指一般方法論意義上的定量化決策方法，而管理科學則通常偏向於指管理中特別是工商管理中的定量決策方法。此外，運籌學與工業工程(industrial engineering)也有非常密切的關繫。盡管工業工程更多地從工程的角度來研究問題，但運籌技術依然是工業工程*基本、*重要的研究工具之一。
“管理就是決策，決策的核心是優化”。決策是一種選擇行為，*簡單的選擇是回答是與否，較為復雜的決策是從多種方案中選一。實踐證明，當管理問題較為復雜時，決策者在保持與自身判斷及偏好一致的條件下處理大量信息的能力將減弱。而運籌學技術與方法的應用可以讓決策者在面臨較為復雜且不確定的決策環境時，在保持自身判斷及偏好一致的條件下，進行輔助決策。注意，不是代替決策者進行決策。
一般地，應用運籌學進行輔助決策的規範過程一般分為五個階段，見圖0.1。
**步，規定目標和明確問題。包括把整個問題分解成若干子問題，確定問題的尺度、有效性度量、可控變量和不可控交量。
第二步，收集數據和建立模型。包括定量關繫、經驗關繫和規範關繫。
第三步，求解模型和優化方案。包括確定求解模型的數學方法，程序設計、調試運行和方案選優。
第四步，檢驗模型和評價方案。包括檢驗模型在主要參數變動時的結果是否合理，輸入發生微小變化時輸出變化的相對大小是否合適以及模型是否容易解出等方面的檢驗和評價方案。
第五步，方案實施和不斷改進。包括應用所得的結果解決實際問題，並在方案實踐過程中發現新的問題不斷改進。
上述五個階段在實際過程中往往交叉重復進行，不斷反復。文獻[1]更為詳細地介紹了運籌學技術在管理決策中的規範應用步驟。
圖0.1 解決問題與制定決策過程
在運籌學技術的應用中，實際上困難不在於確定如圖0.1所示的分析步驟，而在於把這些步驟變成適宜於研究的行動[2]。
從圖0.1的解決問題與制定決策過程中可以發現，運用運籌學技術進行決策的分析階段包括兩種基本方式：定性分析和定量分析。定性分析主要依賴於決策者的主觀判斷和經驗，靠的是決策者的直覺，這種方式與其說是科學不如說是藝術。在進行決策時，若決策者有相似的經歷或遇到的問題比較簡單，也許應該首推這種分析方式。但是，若決策者缺乏經驗或問題很復雜，定量分析方式就顯得非常重要了，決策者在進行決策時應該予以重視。例如，在完成阿波羅登月的工程中，運用定量分析方式，成功地使40多萬名工作人員按計劃地完成了30多萬項工作。
對決策者而言，定量分析方法是服務於決策的，是提高科學決策水平的工具，離開決策來理解定量方法或把定量方法作為解決問題的獨立手段是不恰當的。實際上，應用定量方法是決策過程中的一種選擇，而對實際決策而言，尤其是問題的結構不強時，存在多種選擇，也可能不使用定量方法。定量方法是決策過程中的可用工具。當然，這裡講的決策不僅儀是有了方案以後的選擇，而是指解決問題的全過程。可以在決策過程的框架下來理解定量分析技術，見圖0.2。
在運用定量分析的方法時，分析者首先從問題中提取量化資料和數據，對其進行分析：再運用數學表達式的形式把問題的目標、約束條件和其他關繫表示出來：*後，分析者依靠一種或多種定量的方法提出建議，這種建議應該是建立在定量分析的基礎上。下面舉一個簡單的例子來說明這一點，本書後面的章節將會針對不同類型的問題對此過程做更加詳細的分類陳述。
圖0.2 定量分析與定性分析的應用
問題描述
例0.1（盈虧平衡分析）① 一些非常成功的定量分析模型，通常都包括一些變量的關繫，如產量或銷售額與成本、收益和利潤之間的關繫。通過使用此模型，決策者可以根據定好的產量或銷售額來決定項目的成本、收益和利潤。這為制定財務計劃、生產計劃與銷售額提供了幫助。現假設某公司研發部推出一**產品計劃，需要決定是否生產這個新產品，若生產，則需要確定生產多少？
數據準備
若該公司生產該產品，則生產或制造產品的成本是生產數量的函數。通常將成本分成兩部分：固定成本和可變成本。固定成本是指不隨產量變化的那部分成本，而可變成本隨產量的變化而變化。不妨設生產該產品的固定成本為10，而且每生產一個單位產品的成本為1，則總成本(C(z))為
這就是成本數量模型，並且可以看到其邊際成本為1。
當銷售出一件產品時，就會給公司帶來2的銷售收入，收益數量模型為P(x)=2490x其中，P(x)表示賣出z件產品的總收益。
可以發現，邊際收益為2。注意，邊際收益是不隨總賣出量變化的。但在比較復雜的模型中，當總賣出量變化時，邊際收益可能也會改變，後面的章節中將會對此進行討論。
模型設計
為描述這一問題，先引入代數變量。x為該產品的數量，這個x就是模型的決策變量。若x為0表示不生產該產品。既然產品的數量不會少於0，則x≥0就是一個約束條件。對x的另一個限制是它不能超過市場的需求數量。因銷售預測還未做出，故用符號s供求現在未知的需求預測數量，即x≤S是另一個約束變量，s是一個值，是還沒有確定的模型參數。
決策中*重要的量就是利潤。決策者會依據利潤進行決策。若假設生產的產品全都賣出去了，產量就等於銷售量。即在給定的產量下，公司的利潤數量模型為
決策分析
決策者面臨的問題為是否引入新產品，若引入，要生產多少單位產品。這個問題的全部數學模型就是要找到決策變量x的取值，使得**化利潤。利潤的代數表達式稱為模型的目標函數。求解模型，x取值取決於參數s的設置f預測的銷售數量）。1140單位是公司產品新方案既不贏利也不虧損的生產和銷售量，這個數量稱為盈虧平衡點。下面表示的是解z是如何依賴於參數s的：這樣，若s≤1140，則設置z=0；著s>1140，則設置。即隻有在銷售數量超過盈虧平衡點時企業纔值得引入新產品。
對於上面的整個決策過程，也可以將總成本、總收益和盈虧平衡點的位置在圖上形像地表示出來，見圖0.3。
選擇閱讀
結合前面解決問題的思路，從例0.1的分析過程可以看出：許多管理問題與生產數量/收入/成本和資源的可得數量因素有關，通過把這些定量因素編入數學模型，然後應用數學程序對模型進行求解，運籌學提供了一個獨特的、功能強大的分析此類管理問題的方法，盡管運籌小組能考慮組織的實際管理，包括相應的定性因素，但它特殊的貢獻在於處理定量問題的獨特能力。在此過程中，還需注意的是，決策者應該繼續對模型進行跟蹤。很可能實施過程中需要擴大或簡化模型，這都會使小組返回到運籌學定量分析的早期階段。
圖0.3 盈虧平衡分析示意圖
一般地，可以說決策者的定性分析能力是天生的，並隨著決策者經驗的增長而提高，但定量分析能力則不同，它隻能通過對管理問題假設條件和學習方法理論來獲得，決策者若學了一些運籌學的方法理論，並對其作用也很了解，將大大提高決策效率。若對定量分析的決策過程很了解，則會更好地分析和比較所提供的定性與定量的信息資源，將這兩種資源結合起來，制定出**的決策方案。
需要注意的是，定性分析是定量分析的基礎，定量分析是定性分析的支持，運籌學技術對問題的分析隻是更進一步的描述而已，運用這些運籌學技術得到的求解結果隻作為決策的參考，不應不假思索地就接受這個結果，而必須對其做出評價和分析，以決定是否接受，或者做進一步的研究，也就是說，從數學模型中求出的解不是問題的*終答案，而僅僅是為實際問題的繫統處理提供有用的、可以作為決策基礎的信息。
基於以上陳述，下面繫統地簡要介紹一下在突際管理中所使用的一般運籌學方法，而更為詳細的介紹將逐一在本書後續章節中加以展開，經過多年的發展，這些方法已大量地成功應用於實際管理工作中。
1) 線性規劃
若目標函數的表述式是線性的，約束條件也是線性的，要求目標函數實現**化或*小化，這時可以用第1章的線性規劃方法對其求解。
2) 規劃擴展
若要求線性規劃模型的部分或全部解答是整數，即為整數規劃；若要求線性規劃模型的目標函數或約束條件是非線性的，即為非線性規劃，另外，目標規劃的方法是用來解決多準則的問題，通常也會使用到線性規劃的框架。以上方法就是第2章介紹的線性規劃的擴展方法。
3) 決策分析
當遇到有多種備選方案或不確定的情況，可以用第3章的這類方法來選擇*滿意的戰略，包括了允許在決策方案中加入一些主觀因素的層次分析法以及直接應用數據進行效率評價的數據包絡分析方法。
4) 網絡計劃
很多時候，決策者都需要對工程進行計劃，列出時間表，並對其管理，而工程往往是巨大的，包含很多工種、部門與員工等，第4章的網絡計劃可以幫助決策者完成工程時間表的制定與控制。
5) 網絡優化
網絡優化主要是用圖形來描述問題，圖形是由一些點以及一些點之間的連線來表示。第5章的這類模型可以幫助決策者很快地解決運輸設計、信息繫統的設計以及工程時間表的設計。
6) 庫存論
第6章的庫存模型所解決的問題是：一方面必須保證庫存量以滿足需求，另一方面必須盡量降低庫存以壓縮開支。
7) 排隊論
第7章的排隊模型通過研究各種服務繫統在排隊等待現像中的概率特性，從而解決服務繫統**設計與**控制的問題。
8) 對策論
當在決策過程中考慮競爭對手的情況時，就需要應用第8章中的對策論方法。
9) 可靠論
產品、工程的可靠性問題就需要第9章的可靠性模型來解決。
10) 動態規劃
第10章的動態規劃是將大問題分解為小問題，一旦將所有的小問題都解決了，那麼大問題也就解決了。
11) 預測
第11章的預測是預測商業未來的技術，主要討論了本書中各類運籌學問題中的數據處理方法。
12) 模擬
第12章的模擬是用來模擬繫統運轉的技術，是對本書中各類運籌學模型的深化，這項技術使用計算機程序模擬運轉過程，得出模擬結果。
在後面的章節中，主要以“問題描述數據準備摸型設計決策分析管理溝通”為主線陳述運籌學問題。即從案例出發，詳細講述了如何應用運籌學模型解決管理問題，提供了一整套解決問題的方法。
(1) 了解事實，理清問題結構。
(2) 對問題中的關繫進行量化，建立運籌學模型。
(3) 運用計算機求解，並對運算結果給出經濟釋義。
(4) 從管理視角描述運籌學方法的應用要點，減少運籌小組與管理部門的溝通障礙，
特別地，在計算機求解過程中，考慮到軟件的實用性與通用性，主要選擇了WinQSB與LINGO進行介紹。WinQSB的基本界面與操作方法參見附錄A中的軟件指南部分，LINGO的基本界面與操作方法參見文獻[3]。
應該強調，本書所討論內容的根本目的是運籌學如何幫助管理者和決策者更好地進行科學決策，重點是制定決策的過程和運籌學扮演的角色，主要研究了在制定決策過程中會遇到的問題，並且對數學模型如何輔助解決問題有了比較完整的認識，而後續章節的重點就是將管理者和運籌學家聯繫起來，我們相信通過加強管理者對運籌學的具體理解，運籌學應用的障礙就會大大減少。

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