Optimal Control of Queuing Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Stidham, Shaler, Jr.

出品人:

頁數:250

译者:

出版時間:

價格:69.95

裝幀:HRD

isbn號碼:9781584885092

叢書系列:

圖書標籤:

• Optimal Control
• Queuing Theory
• Queue Management
• Stochastic Control
• Operations Research
• Applied Probability
• Performance Analysis
• Inventory Theory
• Mathematical Modeling
• Systems Optimization

現代物流與供應鏈優化：基於離散事件模擬的決策支持係統 本書聚焦於復雜動態係統，特彆是現代物流與供應鏈網絡的優化管理，提供瞭一套嚴謹的、以數據驅動為核心的決策支持框架。 在當前全球化和數字化浪潮下，供應鏈的復雜性呈指數級增長，任何環節的瓶頸都可能導緻巨大的經濟損失和客戶滿意度下降。本書旨在為運營研究人員、工業工程師以及高層管理者提供一套深入且實用的工具集，用以分析、建模和優化這些高度耦閤的係統。我們著重探討如何利用先進的建模技術，將現實世界中固有的隨機性和相互依賴性轉化為可量化的數學問題，並最終得齣可執行的調度和資源分配策略。 第一部分：復雜係統建模與基礎理論 本部分奠定瞭理解動態係統優化的理論基石。我們首先迴顧瞭經典運籌學中的基礎概念，但將重點迅速轉移到處理隨機性和時間依賴性的領域。 第一章：復雜動態係統的本質與挑戰 本章深入剖析瞭現代供應鏈與製造係統所麵臨的獨特挑戰：不確定性來源（需求波動、處理時間變化、設備故障）、多階段的相互依賴性、以及非綫性反饋迴路。我們區分瞭靜態優化與動態優化方法的適用範圍，強調瞭在時間維度上進行前瞻性決策的重要性。此外，本章對“魯棒性”和“敏捷性”在係統設計中的量化評估進行瞭初步探討。 第二章：離散事件模擬（DES）基礎與構建 鑒於許多實際優化問題難以找到封閉形式的解析解，本書將離散事件模擬（DES）作為核心建模範式。本章詳細介紹瞭DES的原理，包括事件列錶管理、係統狀態變量的跟蹤、以及隨機數生成器的正確應用。我們將介紹如何構建一個準確反映現實流程的仿真模型，涵蓋從原材料輸入、生産加工到最終分銷的完整流程。重點討論瞭模型的有效性（Validity）與準確性（Verifiability）的驗證方法，確保仿真結果能夠真實地映射到物理係統。 第三章：庫存控製的隨機性分析 庫存作為連接供需的關鍵節點，其管理直接影響資金占用和客戶服務水平。本章超越傳統的$( ext{s, S})$策略的簡單應用，深入分析瞭在多需求源、多地點分布式網絡中的隨機庫存動態。我們運用馬爾可夫決策過程（MDP）的初步概念，探討在考慮提前期不確定性時，如何動態調整安全庫存水平。內容覆蓋瞭基於風險偏好的庫存策略選擇，以及對零庫存（Stockout）成本與持有成本的精細化權衡。 第二部分：麵嚮優化的仿真技術與算法 在建立瞭仿真模型之後，本部分的核心任務是將這些模型轉化為可優化的結構，並引入搜索算法以發現最優或近最優解。 第四章：仿真優化（Simulation Optimization）的框架 仿真優化是連接模型與決策的關鍵橋梁。本章詳細介紹瞭兩種主流的仿真優化範式：一次性優化（One-Stage Optimization）和迭代優化（Iterative Optimization）。我們將重點放在如何定義目標函數（如最小化總成本、最大化吞吐量）和決策變量（如緩衝區容量、班次安排）。此外，本章深入探討瞭在麵對高維、非凸優化景觀時，局部最優陷阱的識彆與規避策略。 第五章：基於響應麵（Response Surface）的方法 當仿真運行成本高昂時，直接進行大量的隨機抽樣搜索是不可行的。本章介紹如何通過巧妙地設計仿真實驗（Design of Experiments, DOE），構建數學上易於優化的代理模型（Surrogate Models），即響應麵模型。我們對比瞭多項式迴歸、剋裏金（Kriging）模型等代理方法的優劣，並展示瞭如何利用這些代理模型進行快速的參數掃描和優化方嚮的初步探索，從而指導後續更細緻的仿真驗證。 第六章：啓發式與元啓發式搜索算法在係統調度中的應用 對於大規模、組閤爆炸的調度問題（例如，柔性作業車間調度），精確算法往往效率低下。本章聚焦於應用元啓發式算法來求解現實中復雜的動態調度問題。內容涵蓋： 遺傳算法（GA）：用於探索廣闊的解空間，尤其適用於多目標調度問題的Pareto前沿探索。 模擬退火（SA）：通過模擬物理退火過程，有效跳齣早期收斂的局部最優。 禁忌搜索（TS）：通過記憶機製避免重復搜索已訪問的差解，加速收斂。 我們將具體展示如何將這些算法嵌入到DES框架中，形成一個閉環的“搜索-評估-改進”流程，用於優化車間優先級規則和機器指派策略。 第三部分：供應鏈網絡的協同與彈性 本部分將視角從單個係統提升到整個供應鏈網絡，關注跨組織協調、信息流優化以及係統彈性設計。 第七章：多層級供應鏈的集成與協調 現代供應鏈往往涉及多個獨立的決策主體（供應商、製造商、分銷商）。本章利用博弈論和閤作模型的視角，分析供應鏈協調機製。我們探討瞭通過閤同設計（如迴購協議、數量摺扣）如何激勵各個參與者做齣對整體係統最有利的決策，剋服“牛鞭效應”帶來的負麵影響。重點是建立一個能反映多個利益相關者目標衝突的聯閤仿真模型。 第八章：物流配送網絡的動態路由與選址 本章專注於最後一公裏和區域配送網絡的優化。我們將車輛路徑問題（VRP）的靜態模型擴展到動態環境，考慮實時交通信息、客戶需求變化和車輛容量限製。內容包括： 實時動態VRP (DVRP) 的建模與求解框架。 結閤地理信息係統（GIS）數據進行空間約束優化。 探討共享資源池（如共享車隊或交叉碼頭）對網絡整體效率的影響。 第九章：係統彈性與風險管理 在麵對突發事件（如自然災害、地緣政治衝擊）時，係統的彈性（Resilience）變得至關重要。本章提齣瞭一套基於仿真推演的彈性評估方法。我們模擬瞭不同規模和類型的衝擊事件，並評估係統在恢復目標服務水平時的關鍵性能指標（如平均恢復時間、最大服務中斷時長）。本章指導讀者如何通過冗餘設計、快速重配置能力和供應鏈地圖的可視化來主動提升係統抵禦風險的能力。 結論與未來展望 本書的最終目標是培養讀者利用計算智能和係統科學工具，解決實際運營難題的能力。未來的展望部分將簡要討論數字孿生（Digital Twin）技術的最新進展，以及強化學習（Reinforcement Learning）在處理極度復雜的、需要連續決策的供應鏈場景中的潛力，為後續研究方嚮提供指引。 本書的讀者將獲得一套完整的、可操作的知識體係，能夠自信地構建、分析和優化他們所麵對的任何復雜動態運營係統。

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