作业研究（第二版） 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
• 数学建模
• 算法
• 决策分析
• 工业工程
• 系统分析
• 效率提升

本书以大专院校学子为对象，学理阐述力求浅显易懂，并採用经营管理实务上较常见的决策问题做为范例及习题，提高读者处理决策问题的能力。

　　全书共十五章，循序渐进介绍作业研究中较为常用的理论与模型，包括线性规划、机率、决策理论、效用理论、竞赛理论、网路模型、专案规划、运输问题、整数规划、马可夫分析、等候理论及预测模式等。这些理论与模型，可以让读者借由确认、定义、归纳、求解、模拟、测试、分析等过程，学习整理出有用的资讯，来解决组织在经营管理决策上所面临的问题。

　　书中运用目前相当普及的EXCEL，作为线性规划模式的求解工具，并逐步说明其求解过程，有助于提升教与学的互动，也引导学习者进一步活用所学。

　　本书以教学需求为编写的主要目标，书中习题不提供解答。自学读者可于详读内容并依书中例题的示范加以演练，再尝试自行演练习题，我们无法另外提供解答。

好的，这是一份不包含《作业研究（第二版）》内容的图书简介，字数在1500字左右： --- 《运筹帷幄：现代决策科学的基石》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代决策科学的视角，其核心在于阐释如何利用严谨的数学模型和先进的计算方法，在复杂多变的现实环境中，找到最优或近乎最优的解决方案。我们聚焦于那些支撑现代工业、商业、物流、金融乃至公共服务领域的关键决策技术，而不涉及传统意义上侧重于特定应用场景（如线性规划的特定应用或特定的网络流问题）的教科书式讲解。 《运筹帷幄》 的目标读者是寻求理解决策科学底层逻辑和前沿趋势的管理者、工程师、数据科学家，以及对系统优化有浓厚兴趣的高级学生。本书的叙事结构精心设计，从决策问题的本质出发，逐步构建起从理论到实践的桥梁。 第一部分：决策科学的哲学基础与建模思维 本书伊始，我们首先探讨“决策”在人类活动中的核心地位，以及将现实问题转化为可计算模型所必须具备的思维转变。我们不教授具体的求解算法，而是着重于模型构建的艺术与科学。 第一章：复杂性与不确定性下的决策悖论 本章深入剖析了现代社会中决策环境的特征——高度互联、信息不对称与固有的不确定性。我们将探讨传统直觉决策的局限性，并引入“系统思维”的概念，强调任何局部优化都可能导致全局恶化。重点讨论如何识别决策中的关键变量、约束条件以及潜在的反馈回路，为后续的数学抽象奠定哲学基础。 第二章：从现实到数学：抽象与形式化 这一章是全书的基石。我们详细阐述了如何将一个模糊的商业目标（如“最大化客户满意度”或“最小化供应链风险”）转化为一个形式化的数学目标函数和一组约束条件。这包括对度量衡的精确定义，如何处理非线性和多目标问题，以及在模型中融入时间维度和动态变化的需求。我们不会深入讲解特定线性规划的求解，而是侧重于模型结构的分类——如静态模型与动态模型、确定性模型与随机性模型的分界线。 第二部分：优化理论的普适框架 在掌握了建模思维后，本书进入对核心优化框架的宏观审视。这一部分旨在理解不同优化范式背后的共通性与差异性，而不是对特定算法的细枝末节进行深入推导。 第三章：全局最优的追寻：解析与数值方法概述 本章概述了求解优化问题的两大路径。首先，我们探讨了在理想条件下，解析方法如何提供精确的全局最优解。其次，我们将重点放在数值逼近技术上。这包括对迭代方法的原理性理解，例如梯度下降思想在多维空间中的延伸，以及如何评估算法的收敛性和稳定性。我们关注的是为什么这些方法有效，以及它们在面对大规模问题时的固有挑战。 第四章：超越线性：非线性与组合优化世界的挑战 现实世界的问题很少是完美的线性的。本章专门探讨了当目标函数或约束条件呈现非线性特征时，优化面临的本质困难——局部最优陷阱。我们引入了惩罚函数法、序列二次规划等概念的原理，旨在帮助读者识别何时需要更强大的非线性求解器。此外，我们深入探讨了组合优化的特征，强调其离散性带来的计算复杂度爆炸问题，并介绍分支定界等思想的宏观运作机制，而非具体的实现细节。 第三部分：应对现实世界的复杂性——随机性与动态性 现代决策科学的真正价值在于其处理不确定性和时间依赖性问题的能力。本书的后半部分将重点放在这些前沿领域。 第五章：在迷雾中导航：随机性决策模型 本章抛弃了对简单概率分布的计算，转而关注决策树、马尔可夫决策过程（MDP）的结构，以及如何利用蒙特卡洛模拟来评估不同策略的预期收益。核心在于“机会约束”和“鲁棒优化”的思想：如何设计一个在最坏情况下依然表现良好的决策方案，而不是仅仅在平均情景下表现优异。我们探讨如何量化“风险容忍度”并将其融入模型。 第六章：时间的价值：动态规划与时序决策 动态系统要求决策是连续或分批进行的。本章介绍如何运用动态规划的思想来分解复杂的时序问题，确保当前的最优决策不会损害未来整体的最优性。我们关注的是最优性原理的应用场景，以及如何利用有限状态机来对动态系统进行建模和预测，特别是在资源调度和库存控制等领域。 第四部分：先进模型与新兴趋势 本书的收尾部分将目光投向了当前决策科学的前沿阵地，这些领域的发展正在重塑行业格局。 第七章：大规模计算与启发式方法的智慧 当问题规模大到精确求解变得不可行时，我们转向启发式（Heuristics） 和元启发式（Metaheuristics）。本章详细介绍了模拟退火、遗传算法等基于自然过程的优化思想。重点不在于编程实现，而在于理解它们如何在高维、非凸搜索空间中高效地探索，以找到高质量的近似解。我们讨论了如何设计一个有效的启发式算法，并评估其性能的理论依据。 第八章：与智能系统的交汇：强化学习与决策 本章探讨了优化理论与现代人工智能的交叉点。我们阐述了强化学习（RL） 在本质上如何与序列决策优化（如MDP）相联系。通过构建环境、奖励函数和策略，RL代理人自动学习最优决策策略的过程，为读者提供了一个理解“学习型”决策系统的全新视角。我们讨论了将传统优化技术（如梯度信息）嵌入到深度学习架构中的最新研究方向。 --- 《运筹帷幄：现代决策科学的基石》 是一本着重于“为什么”和“如何思考”的书，而非“如何计算”的技术手册。它致力于培养读者运用系统化、量化思维来解决现实世界复杂挑战的能力，是迈向高级决策分析领域的理想入门读物。 ---

Ch 01 作业研究导论
1.1 何谓作业研究
1.2 作业研究的发展
1.3 何时需要作业研究
1.4 作业研究的操作
1.5 数学模型的建立
1.6 作业研究的应用

Ch 02 线性规划概论
2.1 前言
2.2 线性规划模式
2.3 图解法
2.4 图解法─最佳解的求法
2.5 图解法─线性规划模式的特殊解
2.6 基本可行解法
习题

Ch 03 线性规划－单形法
3.1 前言
3.2 极大化问题单形法
3.3 极小化问题大M法
3.4 混合式问题大M法
3.5 单形法的特殊解
3.6 运用EXCEL求线性规划最佳解
习题

Ch 04 线性规划的应用
4.1 行销问题的应用
4.2 财管问题
4.3 生产问题
习题

Ch 05 敏感度分析与对偶问题
5.1 敏感度分析图解法
5.2 敏感度分析的其他解法
5.3 线性规划模式的对偶问题
习题

Ch 06 机率
6.1 机率理论
6.2 样本空间
6.3 随机变数
6.4 条件机率与贝氏定理
6.5 期望值与变异数
习题

Ch 07 决策理论
7.1 前言
7.2 报偿表与机会损失表的建立
7.3 决策的类型
7.4 不确定型决策
7.5 机率型决策
7.6 额外资讯的涵义与价值
7.7 决策树
习题

Ch 08 效用与竞赛理论
8.1 效用理论
8.2 效用曲线的建立
8.3 竞赛理论
8.4 二人零和竞赛的最佳策略
8.5 单一策略
8.6 多余策略删除
8.7 混合策略
习题

Ch 09 网路模型
9.1 捷径法
9.2 最短距离法
9.3 最大流量法
习题

Ch 10 专案规划
10.1 前言
10.2 甘特图
10.3 计划评核术(PERT)与要径法(CPM)
10.4 特定时间内完成的机率
10.5 成本控制
10.6 赶工计算
习题

Ch 11 运输问题
11.1 前言
11.2 运输问题的解题
11.3 运输问题的线性规划模型
11.4 分区运送的线性规划模式
习题

Ch 12 整数规划
12.1 整数规划的类型
12.2 整数规划的应用
12.3 整数规划模式的限制式调整
习题

Ch 13 马可夫分析
13.1 马可夫分析的过程
13.2 状态的性质
13.3 机率矩阵
13.4 马可夫分析的应用
习题

Ch 14 等候理论
14.1 前言
14.2 等候成本
14.3 等候理论的性质
14.4 单径单面的排队等候模式
14.5 多径单面排队等候线模式
习题

Ch 15 预测模式
15.1 预测的方法
15.2 时间数列模式
15.3 预测误差
15.4 回归分析
习题

评分☆☆☆☆☆

這次《作業研究（第二版）》的出版，對我來說簡直是個福音！我一直在尋找一本能夠系統性地幫助我理解並應用作業研究概念的書籍，之前看過一些相關的資料，但總覺得不夠全面，而且對於如何在實際工作中運用，也感到有些迷茫。聽說這本第二版做了很多更新，我非常期待它能帶來更深入的理論探討和更貼近市場需求的實踐方法。 我特別好奇的是，這本書在解決實際營運問題方面的應用，是否能提供更具體的指導。例如，在產能規劃、庫存管理、物流配送、人力資源調度等方面，如何運用作業研究的模型和技術來找出最佳的解決方案？我希望能夠在書中找到一些具體的步驟和範例，能夠讓我邊讀邊學，甚至能夠在工作中立刻嘗試應用。另外，我也希望第二版能夠在軟體工具的介紹上有所著墨，畢竟現今的作業研究離不開強大的計算工具，如果能有一些關於常用軟體的應用指南，那就更棒了。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者，聽說在業界跟學術界都很有名氣，每次看到作者的名字，就覺得這本書的內容肯定經過嚴謹的推敲和驗證。我之前看過一些類似的書籍，但總覺得寫得太過理論化，有時候離實際應用有點距離。我期待《作業研究（第二版）》能夠在理論的紮實性與實務的可操作性之間找到一個很好的平衡點。尤其是在這個快速變遷的時代，企業面臨的挑戰越來越多樣化，如何運用作業研究的思維和工具，來提升效率、降低成本、增加獲利，絕對是企業持續發展的關鍵。 我很好奇這次的更新，除了內容的深化，會不會在排版和呈現方式上也有所改進？像是圖表的運用、或者是一些輔助學習的功能。因為作業研究的內容有時候會比較抽象，如果能透過更清晰的圖示或輔助說明，相信更能幫助讀者理解。另外，我還蠻想知道，這本書在學術研究的深度上，以及在產業應用上的廣度，會不會有更顯著的提升。畢竟「作業研究」這個詞，聽起來就充滿了無限的可能，希望這本第二版能帶給我更多關於這些可能性的啟發。

评分☆☆☆☆☆

我之前聽一位在科技業上班的朋友大力推薦過，他說這本書就像是「解決所有營運難題的寶典」。老實說，一開始聽到「作業研究」這四個字，腦袋裡浮現的就是一堆複雜的數學公式和圖表，有點望之卻步。但聽朋友說，這本書的重點不是讓你變成數學家，而是教你如何運用這些工具去分析問題、做出更明智的決策，這才讓我燃起了興趣。朋友還說，書裡面的方法論，可以應用在各種不同的情境，像是優化生產流程、排定人力班表、甚至是在物流運輸上做成本效益分析，聽起來真的是太實用了！ 我特別好奇的是，這本第二版會不會在「實際應用」的部分做得更深入。畢竟，理論學得再好，如果不能應用在實際工作中，那終究是紙上談兵。我希望看到更多貼近台灣企業實際狀況的案例，例如像是食品業的生產線排程、或者是服務業的客戶排隊管理，如果書裡能有這些實際的應用範例，我一定會讀得更有成就感，也能更清楚地知道如何將這些知識轉化成解決我工作上遇到的難題。而且，這次是第二版，感覺作者一定有根據讀者的回饋做很多調整，肯定會比第一版更完善。

评分☆☆☆☆☆

哇，聽到《作業研究（第二版）》要出了，真的是超期待的！我之前就有聽說過這本書，聽說內容非常紮實，而且這次是第二版，肯定有更新和補充，感覺會更符合現在的學習需求。我平常工作會接觸到一些專案管理跟資源分配的問題，常常覺得很需要一套系統性的方法來解決，之前聽同學說這本書的理論可以應用在很多實際的決策上，像是如何最有效率地安排生產線、如何規劃最佳的物流路線、甚至是如何做人力資源的最佳調度，聽起來就覺得超實用。 我一直對這種「看起來很學術，但其實超貼近生活」的學科很有興趣，作業研究大概就是這種代表吧。我之前在念大學的時候，其實沒有太深入接觸這塊，那時候覺得數學公式有點嚇人，但現在工作了之後，反而覺得這些數學工具就像是解決問題的「武功秘笈」，只要學會了，就能把複雜的問題變得清晰，找到最佳解。我特別好奇這次的第二版，會不會有更多實際的案例分析？像是跟台灣產業結合的例子，例如半導體產業的製程優化、或是電子商務的庫存管理等等，如果能有這些在地化的內容，那學習起來一定更有感，也更容易把書本上的知識轉化成解決工作的實際能力。

评分☆☆☆☆☆

聽到《作業研究（第二版）》即將上市，心情真的非常興奮！我平常工作上常常需要面對各種資源分配和流程優化的挑戰，過去也曾接觸過一些相關的書籍，但總覺得內容不夠深入，或者是在理論與實務之間存在著一道鴻溝。這次的《作業研究（第二版）》聽說在內容上進行了大幅度的更新與精煉，這讓我對它充滿了期待。我特別關注的是，這本書在學術理論的紮實性之外，是否能提供更豐富、更貼近現今產業需求的實務案例。 我一直相信，真正好的知識，是能夠引導我們看到問題的本質，並提供解決方案的。作業研究這個領域，在我看來，就是一種將科學方法應用於解決複雜決策問題的藝術。我很好奇，第二版會不會在演算法的介紹、模型建立的步驟，以及結果判讀的準則上，有更為清晰、更易於理解的闡述。畢竟，對於非數學背景的讀者來說，如何有效掌握這些工具，是學習過程中的一大關鍵。我希望這次的更新，能夠讓這本書成為一本真正能夠啟發讀者、解決問題的「工具書」，而不僅僅是一本理論學術著作。