物流管理定量分析方法

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出版者:
作者:胡新生 编
出品人:
页数:247
译者:
出版时间:2009-1
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787304041793
丛书系列:
图书标签:
  • 物流管理
  • 定量分析
  • 供应链管理
  • 运筹学
  • 优化
  • 模型
  • 数据分析
  • 库存管理
  • 运输管理
  • 需求预测
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具体描述

《物流管理定量分析方法(第3版)》是中央广播电视大学物流学专业、物流管理定量分析方法课程的主教材。《物流管理定量分析方法(第3版)》坚持以解决物流管理专业主要应用问题为主线,建立定量分析方法数学体系,引人相应数学计算现代化手段,减少对一些数学问题的复杂计算,重点培养学生解决实际问题的能力。根据教学大纲要求,全书共分五章:物资调运方案优化的表上作业法、资源合理配置的线性规划法、库存管理中优化的导数方法、物流经济量的微元变化累积、配送线路优化及物流任务统筹。

好的,以下是一份关于《物流管理定量分析方法》的图书简介,旨在详细介绍该书所涵盖的核心内容,同时避免提及任何与该书内容不符的主题。 --- 图书简介:深度解析物流运营的科学决策 《物流管理定量分析方法》 深入探讨了现代物流体系中,如何运用数学、统计学和运筹学等量化工具,对复杂的物流流程进行建模、分析和优化。本书旨在为物流从业者、供应链管理者以及相关领域的学生提供一套系统、实用的定量分析框架,从而提升物流决策的科学性和效率。 本书的核心在于构建一个从理论基础到实际应用的完整知识体系,重点聚焦于需求预测、库存优化、运输路径规划、设施选址与布局等关键领域。我们相信,在日益竞争激烈的市场环境中,单纯依靠经验的决策模式已经难以适应快速变化的需求和成本压力,唯有通过严谨的定量分析,才能实现资源配置的最优化。 第一部分:基础与建模——量化思维的基石 本部分为后续高级分析奠定坚实的数学与统计学基础。我们首先回顾了物流系统中的基本要素与结构,强调了数据在量化分析中的核心地位。 1. 物流数据基础与描述性统计: 详细介绍了物流运营数据(如订单量、交货时间、库存水平、运输成本等)的收集、清洗与预处理方法。内容涵盖了集中趋势、离散程度的度量,以及时间序列数据的初步可视化分析,帮助读者理解数据的内在分布特征。 2. 概率论与随机过程在物流中的应用: 探讨了物流过程的随机性特征,特别是如何运用概率分布(如正态分布、泊松分布、指数分布)来模拟和解释随机事件,例如客户到达的频率和突发事件的发生概率。 3. 线性代数与优化问题的数学表达: 重点讲解了如何将现实中的物流问题(如资源分配、成本最小化)转化为标准的数学模型,特别是线性方程组和不等式的构建,这是进行后续优化求解的前提。 第二部分:需求预测与库存优化——精准掌控核心资源 有效的需求预测是所有物流活动的基础,而合理的库存管理则是平衡服务水平与运营成本的关键。 4. 现代需求预测技术: 本书系统梳理了多种预测方法,包括: 时间序列分析方法: 深入讲解了移动平均法、指数平滑法(包括Holt-Winters季节性模型),并展示了如何根据数据特征选择合适的模型参数。 回归分析: 介绍如何利用宏观经济指标、促销活动等外生变量,通过多元线性回归模型提高预测精度。 机器学习在预测中的初步应用: 简要介绍了如ARIMA模型等更复杂的统计预测工具的应用场景。 5. 库存管理模型的构建与求解: 库存管理的重点在于确定何时订货和订多少货。我们详细分析了经典与现代库存模型: 确定性库存模型: 深入分析了经济订货批量(EOQ)模型及其扩展(考虑折扣和订货批量限制)。 随机性库存控制: 重点阐述了基于服务水平的再订货点(ROP)策略、连续审查(Q制度)和定期审查(P制度)模型的建立与计算,并引入了安全库存的量化确定方法。 多级与分布式库存优化: 探讨了如何协调供应链中不同层级的库存策略,以实现整体效益最大化。 第三部分:运输与网络优化——效率的制高点 运输成本通常占据物流总成本的很大比例,对运输网络进行科学规划和调度是实现成本效益的核心。 6. 运输问题与车辆路径规划(VRP): 这是本书的重点和难点之一。详细介绍了经典的运输问题(Transportation Problem),包括求解算法如最小成本法、步进石法。随后,着重讲解了车辆路径问题(VRP) 的数学建模,包括其变体如容量限制VRP(CVRP)和带时间窗的VRP(VRPTW)。 7. 路由优化算法解析: 本书侧重于介绍启发式和元启发式算法在解决大型VRP实例中的应用,例如蚁群算法(ACO)、模拟退火(SA)和禁忌搜索(TS)等,并结合实际案例展示其求解过程和效果评估指标(如总行驶距离和时间)。 8. 设施选址与网络设计: 分析了仓库、配送中心和分拨中心的战略性选址问题。介绍了如何利用设施的固定成本、变动成本和客户服务距离,通过P-中位模型(P-Median) 和设施选址模型(Facility Location Problem) 来确定最优设施数量和位置,以平衡投资与服务水平。 第四部分:仿真与绩效评估——面向未来的工具箱 除了直接的优化求解,本书还介绍了处理高度复杂和动态系统的工具——仿真技术,以及如何科学地评估物流绩效。 9. 离散事件仿真(DES)在物流中的应用: 当系统复杂度过高,无法用封闭形式的数学公式求解时,仿真成为强大的替代工具。详细介绍了如何利用DES技术,对港口作业、仓储流程和复杂的调度场景进行建模,并通过大量试验来评估不同策略下的系统性能,如瓶颈识别和吞吐量分析。 10. 物流绩效的定量评估体系: 强调了建立科学的绩效衡量体系(KPIs)的重要性。内容涵盖了从成本分析(如全面物流成本核算)到服务水平指标(如准时交付率、订单履行周期)的量化定义与计算方法。同时,介绍了DEA(数据包络分析法) 在评估不同物流节点的相对效率方面的应用。 总结: 《物流管理定量分析方法》不仅仅是一本理论教科书,它更是一本强调动手实践的工具手册。书中配有大量的数学推导、案例分析以及对常用优化求解软件输出结果的解读指南,确保读者能够将所学知识迅速转化为解决实际物流挑战的有效能力。通过学习本书,读者将能够从根本上理解物流系统的运作机制,并掌握运用定量科学方法驱动决策优化的核心技能。

作者简介

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读后感

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用户评价

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这本书给我最大的冲击在于其对决策科学的系统性梳理。它没有局限于单一的物流环节,而是从整个宏观的供应链视角出发,构建了一套完整的决策分析框架。从宏观的战略规划,如供应链网络设计,到微观的战术执行,比如动态排程问题,都有对应的量化工具和分析工具箱被呈现出来。特别是关于多目标优化和模糊决策理论的介绍,展现了作者对现代管理复杂性的深刻洞察。市面上很多书籍往往只关注于线性规划这类成熟模型,而这本书敢于触及更具挑战性的非线性优化和启发式算法的适用场景,这无疑拓宽了我的视野。阅读过程中,我感受到了作者在选择分析方法时的审慎态度,他总是会权衡模型的精度、求解的速度以及实施的成本,这种务实的态度非常值得称赞。这本书更像是一部教科书式的参考指南,适合在实际工作需要解决特定难题时随时翻阅。

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这本书的装帧设计非常吸引人,封面采用了深蓝色调,配以简洁的白色字体,给人一种既专业又沉稳的感觉。内页纸张的质感也相当不错,印刷清晰,排版布局合理,即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。在内容上,这本书似乎深入探讨了供应链管理中的一些高级优化模型,特别是关于库存控制和运输路径规划的数学模型构建与求解过程,讲解得非常细致。作者似乎非常注重理论与实践的结合,书中引用了大量的实际案例,将复杂的数学公式落地到具体的商业场景中,这对于我这种希望将理论知识应用于实际工作中的读者来说,无疑是一大福音。不过,对于初学者来说,可能需要一些时间来适应其偏向量化分析的深度,毕竟涉及了不少高等数学和运筹学的知识,但对于有一定基础的读者而言,这本书无疑是进阶学习的宝贵资源,它提供了一个清晰的框架,帮助读者构建起对物流系统科学决策的认知体系。我尤其欣赏它对敏感性分析的深入讨论,这在动态变化的商业环境中显得尤为重要。

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从一个长期在物流行业摸爬滚打的资深从业者的角度来看,这本书提供了一种全新的“审视”我们日常工作的方式。它用严谨的数学语言重新定义了“效率”和“成本”的概念。书中关于风险管理与供应链韧性的量化建模部分,尤其符合当前全球不确定性增加的趋势。作者没有简单地给出现成的结论,而是引导读者去构建自己的评估模型,这是一种“授人以渔”的高级教学方式。我个人认为,这本书的价值远超其定价,它真正做到了将抽象的数学工具转化为具有实际商业洞察力的武器。阅读完后,我开始重新审视过去那些凭经验做出的决策,并尝试用书中提到的工具进行二次验证,发现了不少可以优化突破的盲点。它不是一本轻松的书,但绝对是一本能让你在专业领域实现跃迁的宝典,它教会我们用更精确、更客观的语言与数据对话,而不是仅仅停留在定性的描述层面。

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老实说,这本书的阅读体验算是一种“挑战与回报并存”的历程。它的难度系数不低,特别是涉及到随机过程在需求预测中的应用那几章,需要读者具备扎实的概率论基础。但是,正是这种深度,使得这本书脱颖而出,它避免了市面上许多泛泛而谈的“管理常识”堆砌。作者的笔触非常凝练,信息密度极高,每翻一页都感觉像是在啃一块硬骨头,但一旦理解了一个关键的优化目标函数或约束条件,那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。我特别喜欢它在案例分析中使用的图形化解释,将抽象的数学模型具象化,极大地降低了理解门槛。这本书更像是一本工具手册,而不是一本通俗读物,它要求读者投入时间去推演、去计算,去真正“玩弄”数据和模型,才能体会到它真正的价值所在。它成功地搭建了理论数学和实际运营之间的桥梁。

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这本书的内容组织逻辑性极强,结构严谨,犹如一把精密的瑞士军刀,将物流领域的复杂问题层层剖析,直至核心的量化逻辑。我花了不少时间研究其中关于网络流模型在仓库选址和设施布局上的应用章节,发现其对不同约束条件的考虑异常全面,从固定成本到可变成本,再到服务水平的要求,都有对应的数学描述。作者在阐述算法思想时,没有满足于简单罗列公式,而是深入挖掘了背后的决策逻辑和经济学原理,使得读者不仅知道“怎么做”,更理解“为什么这么做”。这对于提升个人的分析思维层次非常有帮助。唯一让我略感遗憾的是,书中对某些新兴技术如物联网(IoT)在数据采集环节如何无缝对接这些优化模型的讨论略显不足,或许是由于书籍的编写周期所限,但总体来说,它为理解传统供应链的量化基石打下了极其坚实的基础。阅读过程中,我不断地在脑海中与自己负责的项目进行映射对比,收获颇丰。

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