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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Pidd, Michael

出品人:

頁數:328

译者:

出版時間:2004-6

價格:513.00元

裝幀:Pap

isbn號碼:9780470092309

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機模擬
• 管理科學
• 運籌學
• 建模
• 仿真
• 決策分析
• 量化方法
• 係統分析
• 優化
• 算法

跨越邊界：現代決策科學與運籌學前沿探索 （本書旨在全麵覆蓋當代管理科學領域中，不涉及計算機模擬這一特定技術視角下的，具有高度前沿性和實踐指導意義的理論框架、分析工具和應用範例。） 第一部分：決策理論的基石與演進 第一章：理性決策的哲學基礎與行為修正 本章深入探討管理決策的本體論基礎。首先迴顧經典的理性經濟人假設及其在復雜環境下的局限性。我們將聚焦於赫伯特·西濛提齣的“有限理性”概念，並將其置於21世紀信息爆炸的背景下進行重新審視。討論的重點將轉嚮行為決策理論（Behavioral Decision Theory, BDT），特彆是前景理論（Prospect Theory）如何解釋人類在不確定性下偏離純粹效用最大化的係統性偏差。通過案例分析，我們將剖析認知偏見（如錨定效應、可得性啓發法）如何在戰略製定和資源分配中産生係統性誤判。此外，本章還將引入社會影響在個體決策中的作用，探討群體極化與決策質量之間的關係。 第二章：不確定性、風險與信息經濟學 本章緻力於構建嚴謹的數學框架來量化和管理決策環境中的不確定性。我們將從概率論的視角齣發，詳細闡述貝葉斯更新機製，強調信息價值的評估。區彆於基於曆史數據的簡單外推，本章側重於“信息不對稱”和“逆嚮選擇”在市場競爭中的影響，引入斯蒂格利茨和阿剋洛夫的經典模型。我們還將探討如何在信息稀缺的情況下，利用信息熵的概念來衡量決策空間的可操作性。隨後的部分將詳細闡述風險度量標準（如VaR, CVaR）的適用範圍及其在金融與運營管理中的局限性，強調從“風險規避”到“風險中性”評估標準的靈活轉換。 第三章：博弈論在戰略互動中的應用 博弈論是理解競爭性環境和衝突解決的核心工具。本章從靜態博弈開始，迴顧納什均衡的定義及其在寡頭市場中的應用，例如伯特蘭德競爭與古諾競爭的深化比較。重點將放在動態博弈模型，特彆是重復博弈（Repeated Games）中“閤作”的齣現機製，分析“暫定策略”（Trigger Strategies）和“有限理性參與者”對長期均衡的影響。子博弈完美均衡（Subgame Perfect Equilibrium）的概念將被用於分析承諾、威脅和信號傳遞的有效性，特彆是如何通過時間不一緻性來塑造對手的預期。此外，我們將觸及非閤作博弈嚮閤作博弈的過渡，探討聯盟形成與議價解決方案（如夏普利值）在多方資源分配中的實際效用。 第二部分：現代運籌學與優化方法 第四章：綫性規劃的深度拓展與非綫性優化 本章超越瞭基礎的單純形法介紹，專注於現代運籌學中更具挑戰性的優化問題。我們將探討大規模綫性規劃問題的分解技術，例如Benders分解法和列生成法（Column Generation），它們是解決具有大量約束或變量問題的關鍵。隨後，重點轉嚮非綫性規劃（NLP），分析凸優化問題與非凸優化問題的本質區彆。本章將詳細介紹KKT條件作為一階最優性條件的推導過程，並討論求解無約束非綫性問題的牛頓法、擬牛頓法（如BFGS算法）的收斂速度與實際計算成本。對於難以精確求解的組閤優化問題，我們將引入啓發式和元啓發式算法（如禁忌搜索、模擬退火）的理論框架，強調其在滿足實時性要求下的價值。 第五章：排隊論與服務係統設計 本章係統闡述如何利用隨機過程模型來分析和優化等待時間與係統容量。我們從最基礎的M/M/1模型齣發，逐步引入更復雜的現實場景，如多服務颱（M/M/c）、有限輸入源（M/M/1/K）以及不同到達過程（如一般到達分布G/M/1）。核心內容將聚焦於馬爾可夫調製過程（MMP）和批量到達（Erlang C公式的擴展）在呼叫中心和生産流水綫中的應用。我們將深入探討如何通過服務策略的改變（如優先級排隊、服務中斷）來平衡顧客滿意度與運營成本，並引入性能指標的穩態分析與瞬態分析。 第六章：庫存控製與供應鏈優化 庫存管理不再是簡單的再訂貨點模型，而是涉及整個供應鏈的協同優化。本章將探討隨機需求下的動態庫存策略，例如基於成本-效益分析的$(s, S)$策略的理論推導，以及如何利用馬爾可夫決策過程（MDP）來確定最優的訂貨批量與時機。在供應鏈層麵，我們將分析牛鞭效應（Bullwhip Effect）的成因，並提齣供應鏈集成（如VMI，供應商管理庫存）如何通過信息共享和激勵機製來平抑需求波動。本章還將涉及産品生命周期管理中的庫存策略，如新産品導入和産品退市過程中的庫存削減模型。 第三部分：現代管理科學的前沿交叉領域 第七章：復雜係統的建模與韌性分析 現代組織越來越像復雜的自適應係統（Complex Adaptive Systems, CAS）。本章將引入復雜性科學的視角，分析係統中的湧現行為（Emergence）及其對傳統預測方法的挑戰。我們將探討網絡科學在組織結構和信息流中的應用，例如使用中心性度量來識彆關鍵節點，並分析信息級聯的擴散過程。特彆關注“係統韌性”（System Resilience）的量化，這包括係統在受到乾擾後恢復到正常運行狀態的能力。我們將引入故障樹分析（FTA）和事件樹分析（ETA）的現代擴展，用於評估供應鏈或IT基礎設施的脆弱性。 第八章：決策支持係統中的多準則評估方法 當決策涉及相互衝突的目標時（如成本、質量、環境影響），單一的優化目標函數往往不足以捕捉決策者的偏好。本章係統介紹處理多準則決策問題（MCDM）的分析框架。我們將詳細闡述分析層次法（AHP）的構建過程和一緻性檢驗，以及分析網絡法（ANP）如何處理準則間的相互依賴性。此外，我們將深入探討TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）和ELECTRE方法，著重討論它們如何通過構建偏好關係和優選集來輔助選擇最優方案，適用於公共政策製定和大型技術采購等領域。 第九章：運營研究在可持續發展與社會責任中的應用 本章將管理科學的工具箱應用於非營利性和可持續性目標。我們將構建“綠色供應鏈管理”模型，量化環境外部性（如碳排放、廢棄物處理成本），並將其納入總成本最小化模型中。討論的重點包括“逆嚮物流”網絡的優化設計，以實現産品的高效迴收和再製造。在社會責任方麵，我們將探討如何運用優化方法來設計公平的資源分配方案（例如，醫療物資或災後援助的分配），利用公平性指標（如Jain's Fairness Index）來評估解決方案的社會績效，確保效率與社會倫理的平衡。 總結：麵嚮未來的決策科學 本書最終將引導讀者認識到，管理科學的核心價值在於提供結構化的思維框架，用以駕馭日益復雜的商業和工程挑戰。通過對理論的深入理解和對高級分析工具的熟練掌握，管理者能夠超越直覺依賴，構建齣更具魯棒性、適應性和倫理責任感的決策體係。

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