作业研究(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 作业研究
• 运筹学
• 管理科学
• 优化
• 数学模型
• 算法
• 决策分析
• 工业工程
• 系统分析
• 效率提升

　　作业研究（或称管理科学、数量方法）除了是工业工程与管理系所的必要重点课程之外，在其他商管学院及工程系所亦广泛开设；已成为许多科系培养学生「数量分析能力」的主要课程。有鑑于此，一本完整而有系统，并且深入浅出的中文作业研究教科书，能让不同领域的初学者学习完整的观念，进而达成培养数量分析能力的目标；本书即是秉持这样的理念撰写而成。

本书特色

1.最完整扎实的作业研究教材！
2.叙述简明清晰，辅以大量范例；让您循序渐进，堆砌建立厚实的研究分析能力！
3.改版新增：目标规划（第10章）、通用演算法（第14章）、分析层级程序法（第15.2节）以及习题的增列

图书简介：《运筹学导论：理论、方法与应用》 （注：以下内容是为一本假设的书籍《运筹学导论：理论、方法与应用》撰写的详细简介，旨在完全不提及您提供的书名《作业研究(二版)》及其内容，并保持自然、专业的文笔。） --- 运筹学导论：理论、方法与应用 一、本书定位与特色 《运筹学导论：理论、方法与应用》是一本全面、深入且极具实践导向的教材，专为运筹学、管理科学、工业工程、应用数学以及相关交叉学科的高年级本科生和研究生设计。本书的核心目标在于构建读者坚实的理论基础，同时通过大量贴近现实世界的案例，展示如何运用量化模型和优化技术解决复杂的决策问题。 本书摒弃了传统教材中过于注重公式推导而忽视实际应用的弊端，采用“模型构建—理论分析—算法实现—案例验证”的逻辑链条。我们强调思维模式的转变，即如何将一个模糊的商业或工程难题，转化为一个严谨的数学优化模型。 核心特色提炼： 1. 模型驱动教学法： 每一章都围绕一类核心问题（如资源分配、排队等待、网络流等）展开，从实际场景引入，逐步抽象出数学模型。 2. 理论与算法并重： 既涵盖了线性规划、整数规划、非线性规划等经典理论框架，也深入讲解了单纯形法、内点法、分支定界法等核心求解算法的原理与效率分析。 3. 前沿技术融合： 纳入了现代决策科学的关键主题，如随机优化、鲁棒优化以及启发式与元启发式算法（如遗传算法、模拟退火），以应对大数据和不确定性环境下的挑战。 4. 案例丰富且专业化： 案例选材覆盖了供应链管理、生产调度、金融投资组合、交通规划、医疗资源配置等多个领域，确保读者能理解不同行业中优化技术的应用潜力。 二、内容深度解析 本书结构严谨，共分为六个主要部分，层层递进，确保知识体系的完整性： 第一部分：运筹学基础与建模入门 本部分首先界定了运筹学的范畴、历史演进及其在现代决策科学中的地位。重点在于建立清晰的优化思维。我们将详细阐述优化问题的基本要素（目标函数、决策变量、约束条件），并引入线性规划（LP）作为建模的基石。内容包括标准形式、图解法，为后续的复杂模型打下坚实基础。 第二部分：线性规划的深入求解 这是本书的基石。我们不仅详细剖析了单纯形法的每一步操作、退化问题、大 M 法及两阶段法，更注重对对偶理论的讲解。对偶性被视为理解模型敏感性和敏感性分析的钥匙。此外，我们引入了网络流模型的基础——最小费用最大流、最短路径等，为网络优化打下基础。 第三部分：整数规划与组合优化 现实世界中的许多决策必须是离散的（如“是/否”决策、选择特定地点）。本部分聚焦于整数规划（IP），包括纯整数、混合整数和二进制变量的应用。核心算法部分着重介绍分支定界法（Branch and Bound）和割平面法（Cutting Plane Method）的原理，解释如何有效地求解NP-难问题。本章还将探讨指派问题、背包问题等经典组合优化问题。 第四部分：非线性与动态规划 当目标函数或约束条件不再是线性的，问题进入非线性规划（NLP）领域。本书介绍了凸集、KKT条件，并对无约束优化（如牛顿法、梯度下降法）和约束优化进行探讨。此外，动态规划（DP）被作为处理具有最优子结构和重叠子问题的动态决策序列的强大工具，通过最优化原理进行系统性讲解。 第五部分：不确定性下的决策 现代决策很少在完全确定的条件下进行。本部分是本书与时俱进的关键体现。内容包括马尔可夫决策过程（MDP）在序列决策中的应用，排队论（Queuing Theory），用于分析等待时间和系统容量，以及随机规划的基础，教会读者如何量化和管理风险敞口。 第六部分：高级主题与实际求解工具 最后，本书将视角拓展至当今工业界面临的复杂挑战。我们将详细介绍启发式算法与元启发式算法，用于求解超大规模或模型结构过于复杂的现实问题（如调度问题中的遗传算法应用）。同时，本书将提供关于如何利用专业优化求解器（如CPLEX或Gurobi）接口的指导性建议，强调理论成果向实际生产力转化的过程。 三、读者对象与学习效益 本书适合以下读者群： 工程管理与工业工程专业学生： 掌握优化工具，直接应用于生产、物流和质量控制。 商学院（金融、供应链方向）学生： 学习构建投资组合模型、风险评估模型以及复杂的供应链网络优化方案。 计算机科学与应用数学专业的学生： 深入理解算法的数学根源和计算复杂度。 学习本书后，读者将能够： 1. 熟练地将复杂业务问题转化为数学优化模型。 2. 深入理解经典优化算法的工作原理，而非仅停留在“调用函数”的层面。 3. 具备对模型解的经济学和工程学解释能力（即理解影子价格、松弛变量的意义）。 4. 能够批判性地评估不同优化方法（如精确算法与启发式算法）在特定应用场景下的适用性。 5. 掌握利用优化思维提升组织效率和决策质量的能力。 《运筹学导论：理论、方法与应用》 不仅仅是一本教科书，它更是一套系统性的思维训练工具，旨在培养新一代具备定量分析和高效决策能力的专业人才。本书的严谨性、全面性和极强的应用价值，使其成为运筹学领域不可多得的权威参考资料。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始看到《作業研究(二版)》的封面，心裡多少有點猶豫，畢竟市面上相關的書籍不少，要挑一本真正能打動人、幫助人解決問題的，真的很不容易。但當我實際翻閱之後，這種疑慮就煙消雲散了。這本書最讓我印象深刻的是它處理「案例分析」的方式，絕對不是那種蜻蜓點水、點到為止的介紹。作者們非常深入地剖析了幾個具體的產業案例，從問題的定義、模型的建立、到參數的設定、最佳解的求解，每一個環節都交代得清清楚楚，而且還會討論不同方法的優缺點，以及在實際執行時可能遇到的挑戰。我記得有一個關於物流配送的案例，書中詳細地解釋了如何運用網格搜尋法來優化路線，以及如何考慮實際的交通狀況和時間限制，這真的讓我大開眼界。更難得的是，書中還穿插了一些「進階議題」的探討，雖然不是每個讀者都會深入研究，但這些內容的出現，讓我覺得這本書的視野非常開闊，也讓我在學習的過程中，對未來可能的進一步研究方向有了更清晰的認識。

评分☆☆☆☆☆

對於《作業研究(二版)》，我只能說，這絕對是一本讓我「驚豔」的教科書。它的編排結構非常用心，讓你在閱讀過程中，不太容易感到迷失。每一個章節都有明確的目標和重點，而且在每個大節結束後，都會有小結，幫助你梳理剛才學到的內容。最讓我讚賞的是，它並非只是單純的理論堆砌，而是非常注重「實踐性」。書中大量的範例，都緊密結合了現代企業的管理需求，從供應鏈優化、產能規劃，到風險評估、專案管理，涵蓋的領域非常廣泛。我尤其喜歡它在講解一些演算法時，會提供偽代碼，甚至有些章節還會介紹一些常用的軟體工具。這讓我在學習理論的同時，也能夠知道如何將這些知識轉化為實際的操作。對於像我這樣，需要將課堂上學到的知識應用到實際工作中，並且需要跟工程師或程式設計師溝通的人來說，這本書提供的「橋樑」作用，真的非常寶貴。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《作業研究(二版)》，說實話，我當初是抱著一種「來吧，讓我看看你能有多硬！」的心態去翻開的。畢竟「作業研究」這名字聽起來就很有份量，而且還是「二版」，代表它已經累積了不少經驗和讀者的回饋。翻開第一頁，那種專業排版和清晰的架構就讓我安心了不少。作者們顯然在內容組織上下了不少功夫，從最基礎的概念講起，然後循序漸進地進入各種模型和演算法。我尤其欣賞它在解釋複雜數學模型時，並沒有直接丟出公式，而是先用比較貼近實際的例子來帶入，讓我在理解原理的同時，也能想像到這個理論在實際問題中是如何應用的。像是線性規劃的部分，我一直覺得有點抽象，但這本書透過實際的生產排程、資源分配等場景，讓我瞬間茅塞頓開，原來這麼複雜的數學問題，背後卻是這麼貼近我們生活和工作的邏輯。而且，這本書的圖表也相當豐富，很多關鍵概念都有視覺化的呈現，這對我這種比較偏向圖像式學習的人來說，真的太友善了！不用費力地在腦袋裡建構虛擬模型，很多時候圖表直接就解答了一切。

评分☆☆☆☆☆

閱讀《作業研究(二版)》的過程，對我來說，是一場精彩的「思維啓蒙」。這本書最大的特色，我認為是它在闡述複雜的數學模型時，非常擅長運用「類比」和「視覺化」的手法。它並非枯燥乏味地列出公式，而是巧妙地將這些抽象的概念，轉化成具體、易懂的圖像和情境。例如，在解釋「網路流」的概念時，書中用了「水管系統」的比喻，非常形象地說明了流量的限制和路徑的選擇。這種方式，對於我這種非數學科班出身的讀者來說，簡直是福音。此外，這本書對於「最佳化」的探討，也極具深度。它不僅僅停留在單一的目標最佳化，而是深入探討了「多目標最佳化」的理論和方法，這對於我們在實際工作中，常常需要兼顧不同利益相關者的需求，做出權衡時，提供了非常重要的指導。最讓我感動的是，書中最後還提到了「作業研究的倫理與社會責任」，這點在我看過的同類書籍中，是比較少見的，也讓我對這個學科有了更全面的認識。

评分☆☆☆☆☆

拿到《作業研究(二版)》這本書，我第一時間就想找找看，它在「決策科學」這個大領域裡，究竟佔了多重要的位置。翻開第一章，我就被它的「問題導向」的寫作風格給吸引了。作者們並沒有從艱澀的學術定義開始，而是直接點出我們在現實生活中，經常會面臨的各種需要「優化」和「決策」的困境，然後循序漸進地引導讀者去認識作業研究的各種工具和方法。我記得在介紹「決策樹」的部分，書中透過一個商業投資決策的例子，非常生動地展示了如何運用這個工具來權衡不同方案的風險與報酬。而且，這本書在處理「參數不確定性」的問題時，也提供了非常實用的方法，像是蒙地卡羅模擬，這對於我們在面對變幻莫測的市場環境時，進行穩健的決策，絕對是一劑強心針。另外，我對書中關於「模擬」的部分也印象深刻，作者們詳細解釋了離散事件模擬和連續模擬的差異，以及它們在不同應用場景下的優勢。