运筹学——数据·模型·决策（第二版）
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作者： 徐玖平，胡知能编著
出 版 社： 科学出版社
出版时间： 2009-6-1字数：版次： 2页数： 404印刷时间：开本： 16开印次：纸张：I S B N ： 9787030243218包装： 平装编辑推荐
中国系统工程学会、中国优选法统筹学会与经济数学研究会推荐。
内容简介
本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点陈述应用最为广泛的线性规划、整数规划、非线性规划、目标规划、决策分析、网络计划、网络优化、库存论、排队论、对策论、可靠论、动态规划、预测以及模拟等定量分析方法的应用。阅读本书要求熟悉Windows界面，会Windows基本操作。
本书是教学改革项目“基于信息技术平台的运筹学立体化教材系列”的成果，配备有立体化教学包，包括教师手册、多媒体课件、习题案例答案、补充习题及其答案、教学案例库、考试测评系统和在线支持等。
本书从案例出发，详细讲述了如何应用运筹学模型解决管理问题，提供了一整套解决问题的方法：了解事实，理清问题结构；对问题中的关系进行量化，建立运筹学模型；运用计算机求解，并对运算结果给出经济释义。
本书结构体系完整，理论与实际相结合，注重培养解决实际问题的能力，主要适用于对数量方法要求不高但实践性却很强的在职研究生班、MBA、ME与MPA等专业的研究生，以及高等院校部分管理类、文科类、理工类专业的本科与专科层次学生，也可供从事管理工作的企业管理者、工程技术人员和政府有关部门人员学习科学管理方法之用。
目录
序
前言
常用符号
引言
第1章 线性规划
1.1 原始问题
1.2 对偶问题
1.3 影子价格
1.4 敏感分析
1.5 模型讨论
1.6 实际应用
第2章 规划扩展
2.1 整数规划
2.2 非线性规划
2.3 目标规划
2.4 实际应用
第3章 决策分析
3.1 严格不确定决策
3.2 风险决策
3.3 序列决策
3.4 效用函数
3.5 马氏决策
3.6 多准则决策
3.6.1 计分法
3.6.2 层次分析法
3.6.3 数据包络分析
3.7 群决策
3.7.1 群意见法
3.7.2 德尔菲法
3.8 实际应用
第4章 网络计划
4.1 确定型网络图
4.2 概率型网络图
4.3 网络图的优化
4.4 实际应用
第5章 网络优化
5.1 最小生成树
5.2 最小费用流
5.3 最大流问题
5.4 最短路问题
5.5 运输问题
5.6 分配问题
5.7 旅行推销商
5.8 实际应用
第6章 库存论
6.1 确定库存
6.1.1 经济订购批量模型
6.1.2 经济批量生产模型
6.1.3 计划缺货库存模型
6.1.4 经济批量折扣模型
6.1.5 动态需求库存模型
6.2 随机库存
6.2.1 单周期模型
6.2.2 多周期模型
6.3 实际应用
第7章 排队论
7.1 排队系统结构
7.2 单服务台模型
7.2.1 M/M/1模型
7.2.2 M/G/1模型
7.3 多服务台模型
7.4 带优先权模型
7.5 系统优化设计
7.6 实际应用
第8章 对策论
8.1 二人对策
8.2 多人对策
8.2.1 合作对策
8.2.2 非合作对策
8.3 实际应用
第9章 可靠论
9.1 可靠性模型
9.2 模块化设计
9.3 实际应用
第10章 动态规划
10.1 基本方法
10.2 基本思想
10.3 实际应用
第11章 预测
11.1 抽样调查法
11.2 时间序列法
11.3 因果分析法
11.4 判断预测法
11.5 实际应用
第12章 模拟
12.1 模拟概述
12.2 风险模拟
12.3 数据处理
12.4 实际应用
参考文献
附录A 软件指南
A.1 WinQSB
A.1.1 软件简介
A.1.2 操作简介
A.2 LINGO
附录B 应用案例
B.1 应用发展
B.2 案例练习
索引
书摘插图
第11章 预测
在前面分析的许多模型（如库存管理模型）中，基本上都是基于对某种产品需求量的预测，或至少是需求的概率分布。因此，成功运用这些模型（如库存模型）所不可缺少的一个步骤就是要对需求进行预测。这些相关数据的预测就被称为数据挖掘。
数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的主要技术有：
（1）关联分析。在大型数据集中发现各项之间令管理者感兴趣的关联关系。
（2）分类分析。通过分类可以找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类来标记未知的对象类。
（3）聚类分析。根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行将对象聚类或分组，所形成的每个簇（聚类）可以看作一个对象类，由它可以导出规则。聚类也便于分类编制，将观察到的内容组织成类的分层结构，把类似的事件组织在一起。
（4）演变分析。描述行为随时间变化的规律或趋势，并对其建模，包括时间序列分析、序列模式分析、周期模式匹配等。
（5）异常分析。一个数据集往往包含一些特别的数据，这些数据的行为和模式与一般的数据不同，称为异常数据。对异常数据的分析称为异常分析。
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