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管理科学运用Spreadsheet建模和求解(附光盘)

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  分類: 图书,管理,一般管理学,管理学,

作者: 丁以中 主编

出 版 社: 清华大学出版社

出版时间: 2003-3-1字数:版次: 1页数: 403印刷时间:开本: 16开印次:纸张:I S B N : 9787302165613包装: 平装编辑推荐

管理科学——运用Shpreadsheet建模和求解

《管理科学——运用Spreadsheet建模和求解》系统介绍了管理科学的方法、技术与应用,内容涉及优化、模拟、决策、预测、排队论、库存论等。全书内容丰富,方法新颖,书中有大量应用管理科学方法解决企业中经常遇到的实际问题的例题。本书是广大企业管理者和研究生、本科生、MBA学生的教材和参考书。

本书的特点

借鉴美国高校管理科学教学的最新成果,全面引入Spreadsheet方法。Spreadsheet方法是近年来美国各大学乃至企业推广的一种管理科学教学与应用的有效方法,它为管理科学提供了一种在Excel背景下进行问题描述、数据处理、模型建立与求解的有效工具,它避免了大量繁琐的数学公式,使得管理科学的理论方法简明直观,容易理解与应用。

●内容易于理解与掌握。即使数学基础较差的管理人员,也可以运用本书介绍的数学模型解决实际问题。

●例题与实际贴近,而且具有典型性。

本书将使你

●系统地掌握定量化管理的理论方法和各种常用的模型。

●能够应用优化、模拟、决策、预测、排队论、库存论等技术处理企业管理中的实际问题。

●运用计算机轻松学会各种建模与解题技巧。

内容简介

本书系统介绍管理科学的方法技术与应用。“管理科学”是管理类专业的主要课程之一,也是企业进行科学管理的有力工具。本书的主要特点是全面引人Spreadsheet方法。Spreadsheet教学法是近年来美国各大学全面推广的一种管理科学教学法。它在Excel(或其他背景)下将所需解决的问题进行描述与展开,然后建立数学模型,并使用Excel的命令与功能进行预测、决策、模拟、优化等运算与分析。本书的重点不是数学公式的推导与计算,而是注重于如何对复杂的实际系统进行描述与建模,并运用计算机求解,因此避免了大量繁琐的数学公式,使得管理科学的理论方法简明直观、容易理解与应用,特别有利于那些注重应用的企业管理人员以及MBA学生的学习,从而为企业决策人员与管理人员掌握与应用管理科学开辟了一个广阔的前景。同时,本书介绍的方法也为管理类专业的学生和研究人员提供了研究实际问题的有效工具。

本书可作为研究生、本科生、MBA学生的教材和参考书,也可作为各级管理人员、工程技术人员及高层决策人员的培训教材和自学参考书。

目录

第1章 引言

1.1 决策与定量分析

1.2 管理科学概述

1.3 一个例子:管理科学的应用

1.4 Spreadsheet在管理科学中的应用

第2章 优化问题(一):线性规划

2.1 一个简单的最大化问题

2.2 线性规划问题的图解法

2.3 用Excel中的“规划求解”功能求解线性规划问题

2.4 最小化问题

2.5 线性规划问题的解的讨论

2.6 线性规划的灵敏度分析和影子价格

第3章 线性规划模型的应用

3.1 市场营销问题

3.2 财务管理问题

3.3 营运管理问题

第4章 优化问题《二):图与网络分析

4.1 图与网络的基本概念

4.2 运输问题(transportation problem)

4.3 指派问题(assignment problem)

4.4 最大流问题(maximum flow problem)

4.5 最小费用流问题(minimum cost network flow problem)

4.6 最短路问题(shortest path problem)

4.7 关键线路模型(critical path model)

第5章 优化问题(三):线性整数规划

5.1 线性整数规划的基本概念、分类与解的特点

5.2 线性整数规划模型的Spreadsheet解法

5.3 0-1整数规划模型及其应用

第6章 优化问题(四):非线性规划

6.1 非线性规划(non-linear programming)的基本概念

6.2 运用Spreadsheet的“规划求解”功能求解非线性规划问题

6.3 企业生产要素组合优化问题

6.4 生产计划优化问题

6.5 高峰时段的产品定价问题

6.6 人力资源优化问题

6.7 投资组合优化问题

第7章 排队论

7.1 几个基本概念

7.2 Excel中宏的录制简介

7.3 到达为泊松分布、服务时间为负指数分布的单服务台排队模型

7.4 到达为泊松分布、服务时间为负指数分布的多服务台排队模型

7.5 其他排队模型

7.6 排队模型的经济分析

第8章 模拟

第9章 决策分析

第10章 多目标决策

第11章 库存模型

第12章 预测

参考文献

 
 
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