作業研究（廖） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 作業研究
• 運籌學
• 優化
• 管理科學
• 數學模型
• 算法
• 決策分析
• 係統工程
• 工業工程
• 效率提升

　　幾乎所有較完整的作業研究英文教科書皆在一韆頁以上，盡管其涵蓋主題完整、解釋詳盡，但內容實在太多，以緻學生無法充分吸收，而喪失學習的興趣。有鑑於此，本書在撰寫上力求精簡，內容則盡可能保持完整。因此，本書雖然隻佔完整英文教科書的三分之一篇幅，但至少涵蓋瞭其百分之九十五以上的內容。讀者藉由此書研習作業研究，將可收事半功倍之效。

　　本書的解說方式及數學符號的使用均力求簡單易讀，以避免讀者因深奧的數學理論，而無法瞭解作業研究所強調的應用性。因此，本書包含的許多有趣的應用例題，以使讀者能充分瞭解如何將作業研究的各項技巧應用於實際問題上。

工業工程與運籌學前沿探索：優化決策的藝術與實踐 本書麵嚮對現代工業管理、生産運營優化以及復雜係統決策製定有濃厚興趣的工程技術人員、管理學者、研究生及高年級本科生。 它旨在提供一個全麵、深入且富有實踐指導意義的知識體係，超越傳統教科書中對單一方法論的淺嘗輒止，聚焦於如何將前沿的優化理論與實際工程問題無縫對接，構建高效、穩健的運營管理框架。 本書的結構設計力求邏輯嚴密，內容覆蓋麵廣，尤其強調瞭理論與現代計算工具的結閤。全書分為四個核心部分，層層遞進，引導讀者從基礎建模能力邁嚮高級係統集成與智能決策。 --- 第一部分：優化建模的基石與係統思維重塑 本部分是全書的理論基礎，重點在於建立嚴謹的數學建模思維，這是解決任何復雜工程問題的先決條件。我們不再僅僅停留在綫性規劃的公式推導上，而是深入探討模型構建背後的哲學與適用邊界。 第一章：復雜決策環境下的係統分解與抽象 本章詳細闡述瞭如何將一個現實世界中錯綜復雜的生産、物流或服務係統，有效地抽象為可求解的數學模型。內容包括：對約束條件的精確識彆（硬約束與軟約束的區分）、目標函數的科學設定（單目標與多目標衝突的初步處理）、以及對隨機性、動態性和不確定性的早期考量。重點引入瞭“係統邊界界定”的實操方法論，避免模型過度簡化或過於冗餘。 第二章：綫性規劃的深入剖析與高效求解策略 在鞏固單純形法、大M法和兩階段法的基礎上，本章著重分析瞭這些方法的計算復雜度、數值穩定性問題，以及在大規模數據麵前的局限性。內容延伸至對對偶理論的深刻理解，展示對偶變量如何指導敏感性分析和資源價值評估。我們引入瞭內點法（Interior-Point Methods）的原理概述，探討其在求解超大規模LP問題時的優勢，並結閤商業求解器（如CPLEX、Gurobi）的接口操作進行實戰演示。 第三章：非綫性優化：現實世界復雜性的必然歸宿 現實問題往往是非綫性的，本章係統梳理瞭凸優化和非凸優化的核心算法。對於凸優化，詳細講解瞭牛頓法、擬牛頓法（BFGS, DFP）及其在資源配置中的應用。非凸部分則側重於局部搜索策略的風險評估，介紹瞭一些全局優化技術的思路，如隨機搜索法、模擬退火法（Simulated Annealing）的基本框架，為後續章節中更復雜的組閤優化問題打下基礎。 --- 第二部分：不確定性下的決策科學——隨機優化與魯棒性 現代供應鏈和生産環境充滿瞭不可預測性。本部分的核心在於將不確定性納入優化框架，確保決策在各種可能情景下都錶現良好。 第四章：隨機規劃：兩階段與多階段隨機模型 本章聚焦於如何處理決策點與隨機事件發生點的時序關係。詳盡解析瞭兩階段隨機規劃（Stochastic Programming with Recourse），特彆是其在庫存策略和産能規劃中的應用。多階段隨機規劃則以動態規劃的視角引入，通過情景樹（Scenario Tree）的構建，展示如何應對連續時間或序列決策帶來的復雜性。 第五章：魯棒優化：麵嚮最壞情況的決策製定 與隨機規劃通過概率分布建模不同，魯棒優化（Robust Optimization）關注決策在預定義的不確定性集閤內“最壞情況”下的錶現。本章詳細講解瞭Bertsimas和Nemirovski提齣的Box型、Ellipsoid型不確定性集的概念。重點在於如何將魯棒優化問題轉化為更容易求解的確定性等價問題（Deterministic Equivalent），並討論如何在保證足夠魯棒性的同時，避免過度保守的決策。 第六章：馬爾可夫決策過程（MDP）與動態資源調度 本章是連接優化與控製論的橋梁。深入剖析瞭MDP的基本要素（狀態、動作、轉移概率、奬勵函數）。核心內容包括價值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）的收斂性分析。隨後，將MDP的理論應用於實際的動態庫存控製、機器維護調度和多代理係統協調，展示如何通過精確定義奬勵函數來實現長期收益最大化。 --- 第三部分：組閤優化與離散決策的挑戰 許多關鍵的工業決策（如排班、路徑規劃、設施選址）本質上是離散的，需要組閤優化的工具來解決。 第七章：整數規劃：建模技巧與求解算法 本書對整數規劃（IP）的講解超越瞭基礎的0-1變量應用。重點在於介紹求解技術：割平麵法（Cutting Plane Methods，如Gomory割）的原理，以及分支定界（Branch and Bound）和分支切割（Branch and Cut）算法的實際執行流程。內容穿插瞭設施選址、生産綫平衡和乘積結構問題的建模實例。 第八章：組閤優化的高級啓發式與元啓發式方法 對於NP-Hard問題，精確求解往往不可行。本章係統介紹瞭實用性極強的啓發式（Heuristics）和元啓發式（Metaheuristics）方法。詳細論述瞭遺傳算法（GA）的交叉與變異操作機製，粒子群優化（PSO）的社會與認知學習機製。更進一步，本章探討瞭變鄰域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）如何通過係統性地改變搜索鄰域來逃離局部最優，極大地提升瞭求解質量。 第九章：網絡流模型與應用拓展 網絡流是組閤優化中應用最廣泛的模型之一。本章涵蓋瞭最大流/最小割、最小費用最大流（MCMF）的經典算法及其優化。重點在於將這些基礎模型應用於更復雜的場景，如交通流分析、可靠性路徑選擇以及資源分配中的匹配問題（如Bipartite Matching）。 --- 第四部分：集成優化與前沿應用案例 本部分將前三部分的理論進行整閤，探討在實際工程中如何構建大規模、多約束的集成優化係統，並展望未來的發展方嚮。 第十章：大規模係統集成：混閤整數規劃（MIP）與求解器實踐 在實際企業環境中，決策往往是混閤的（既有連續的投入量，又有離散的開/關決策）。本章專注於混閤整數規劃（MIP）的建模與求解，特彆是如何處理二次約束（QC）和非綫性整數約束。通過具體的生産排程（Job Shop Scheduling）案例，展示如何利用商業求解器的參數調優和預處理功能，實現對數百萬變量和約束的有效求解。 第十一章：優化在供應鏈與物流中的集成應用 本章聚焦於供應鏈的端到端優化。內容包括：麵嚮需求的動態安全庫存策略設計，多層級供應鏈網絡的集成産能規劃，以及實時路徑優化（如VRP的動態重規劃）。強調瞭優化模型如何與企業資源規劃（ERP）、製造執行係統（MES）進行數據接口和結果迴饋。 第十二章：現代優化方法論的未來趨勢 本章旨在拓寬讀者的視野。探討瞭大數據時代下，優化方法如何與機器學習（尤其是強化學習）深度融閤，形成“學習與決策”的閉環係統。內容包括數據驅動的參數估計、替代模型（Surrogate Models）的使用，以及對大規模優化問題的分布式計算架構的探討。本書以對工業4.0和智能製造背景下，優化技術將如何繼續扮演核心驅動力的展望作結。 --- 本書特色： 強調建模的可解釋性： 每種方法論的應用都緊密結閤具體的工程背景，確保讀者理解“為什麼”用此模型，而不僅僅是“如何”用。 算法與計算的結閤： 理論推導後立即銜接現代計算工具（如Python的SciPy/PuLP/Pyomo配閤商業求解器）的應用實例，注重實戰能力培養。 層次分明的難度遞進： 從基礎綫性規劃到復雜的隨機魯棒優化與MIP，知識體係構建穩固，適閤不同階段的學習者。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，封麵上運用瞭比較抽象的幾何圖形，色彩搭配也比較大膽，讓人一眼就能感受到一種現代感和專業性。我之前在書店裏偶然看到，當時就被這個封麵設計吸引住瞭。拿在手裏，紙張的質感也相當不錯，不是那種廉價的印刷用紙，摸起來很舒服，翻頁的時候也沒有那種沙沙的響聲，感覺是比較有分量的書。書的裝訂也做得很好，縫綫緊密，翻開的時候不會有散架的跡象，即使經常翻閱，也應該能保持得很好。我還在考慮是不是要入手一本，主要是被它的外觀設計和印刷質量所打動。不過，說實話，我也沒太搞清楚這本書究竟是講什麼的，封麵上的名字“作業研究（廖）”有點讓我摸不著頭腦。通常來說，書名會更直觀地錶達內容，但這個名字有點過於簡潔，甚至有點抽象，不太容易讓人立刻聯想到具體的學科或者研究領域。當然，這也可能是一種反其道而行之的宣傳策略，激發讀者的好奇心。我比較喜歡那種封麵設計和內容一樣有深度的書，希望這本書的內涵也能像它的外觀一樣令人驚艷。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者名字“廖”字，讓我聯想到瞭一些知名的學者，不知道是不是同一位。如果是某個領域的大牛寫的，那這本書的內容肯定錯不瞭。我個人對學術著作的要求比較高，希望它能有紮實的理論基礎，嚴謹的研究方法，並且在論證過程中能夠邏輯清晰，條理分明。我不太喜歡那種空泛的理論，或者隻是堆砌一些概念而沒有實際的分析。這本書的書名“作業研究”，聽起來似乎是在探討某種“作業”的過程或者方法。如果是關於學習方法的，我可能會感興趣，因為我一直在尋找更有效率的學習途徑。但如果涉及到更專業的“研究”領域，比如商業研究、科學研究，那對我的知識背景來說可能就有點挑戰瞭。我希望作者能夠用一種相對易懂的方式來闡述復雜的概念，即使是專業性很強的著作，也應該照顧到一些非專業讀者的閱讀需求。當然，如果它是一本麵嚮專業人士的書籍，那麼我也會尊重其嚴謹的學術風格。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名“作業研究”，讓我想到瞭一些關於“如何更好地完成任務”或者“如何提高工作效率”的討論。我一直覺得，我們每天都在做各種各樣的“作業”，無論是學校裏的功課，還是工作中的項目，或者生活中的瑣事，都需要我們去研究如何做得更好。這本書會不會是在探索一種普遍適用的“作業研究”方法論？我腦海裏浮現齣一些關於項目管理、時間管理、流程優化方麵的理論。比如，會不會涉及到一些SWOT分析、PDCA循環之類的工具？或者更現代的敏捷開發方法？我個人一直對提高效率、解決問題的方法論很感興趣，因為我總覺得生活中有很多可以改進的地方。如果這本書能夠提供一些切實可行的建議或者思考框架，哪怕隻是一個角度，對我來說都會很有價值。而且，如果它能夠引導讀者從一個新的視角去審視自己的“作業”，從而發現新的可能性，那就更棒瞭。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，我對這本書抱有一定的好奇心。書名“作業研究（廖）”雖然有些模糊，但正是這種模糊反而激起瞭我的探索欲。我希望這本書能夠為我帶來一些新的啓發，無論是關於學習、工作，還是關於如何更有效地思考和解決問題。我期待它能提供一些深刻的見解，或者是一些實用的技巧。同時，我也希望這本書的行文能夠流暢易懂，即使涉及專業知識，也能通過清晰的解釋和恰當的例子來呈現。我不太喜歡那些過於晦澀難懂、充斥著專業術語而缺乏解釋的書籍。如果它能夠幫助我更好地理解“作業”的本質，並提供一套有效的“研究”方法，那麼這本書無疑將是我近期閱讀中最有收獲的一本。

评分☆☆☆☆☆

我之前讀過一些關於“研究方法”的書，它們通常會詳細介紹各種研究設計的類型、數據收集的技術、統計分析的工具等等。我不太確定這本書的“作業研究”是否屬於這個範疇。如果它真的是一本方法論的書，那麼我希望它能在理論講解的同時，提供豐富的案例分析。案例是檢驗理論的最好方式，能夠幫助讀者更好地理解抽象的概念，並將其應用到實際問題中。我希望作者能夠從不同學科、不同領域選取具有代錶性的案例，並且對案例進行深入的剖析，展示研究過程中的關鍵步驟和決策。此外，我個人比較欣賞那種能夠鼓勵讀者獨立思考、批判性分析的書籍。如果這本書能引導讀者去質疑既有的方法，去探索新的可能性，而不是簡單地照搬照抄，那我會覺得它更有價值。