管理建模与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

姜金贵 宋艳 杜蓉 著

图书标签:

• 管理科学
• 建模
• 仿真
• 系统分析
• 运筹学
• 决策支持
• 优化
• 数学模型
• 仿真软件
• 工业工程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586098

版次：1

商品编码：12292652

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：254

内容简介

本书将管理科学问题进行分类总结，在阐述了系统建模、系统仿真等的概念内涵、基本理论、基本方法与技术的基础上，重点围绕基于MATLAB和NetLogo两种工具软件的管理科学问题的建模与仿真进行了详细实例讲解与分析。本书中，在MATLAB工具软件应用部分，围绕管理领域中的预测问题、分类问题、评价问题、优化问题等几类主要问题，对包括神经网络、灰色系统、层次分析法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等在内的建模仿真方法的基本原理、应用步骤、实例、程序代码等进行了详细讲解；在NetLogo工具软件部分，强调了建模仿真技术的操作性，通过层层深入的实例逐步明晰了该建模仿真技术的操作步骤，后结合网络危机信息传播演化仿真这一综合实例系统地讲解了如何对某一管理科学问题进行模型构建与仿真。

作者简介

哈尔滨工程大学经济管理学院副教授，博士，硕士研究生导师
2009-至今 哈尔滨工程大学经管学院管理工程系 副教授 　　
2007-2009 哈尔滨工程大学经管学院管理工程系 讲师
2005-2007 哈尔滨工程大学经管学院管理工程系理学院 助教

目录

前言
第1章　导论/1
学习目标/1
引例/1
1.1　系统及其分类/2
1.2　系统建模/4
1.3　系统仿真/8
1.4　系统建模与仿真技术的应用/9
总结与习题/11
第2章　建模的基本理论/12
学习目标/12
引例/12
2.1　建模的原则与模型的有效性/13
2.2　演绎推理/16
2.3　系统辨识理论/18
2.4　相似理论/20
2.5　灰色系统理论/23
2.6　自组织理论/25
2.7　元胞自动机理论/29
总结与习题/36
第3章　仿真方法与技术/37
学习目标/37
引例/37
3.1　仿真技术的分类/38
3.2　仿真的一般过程/42
3.3　仿真技术的特点和作用/43
3.4　仿真技术的应用/44
3.5　仿真技术的发展/46
总结与习题/48
第4章　MATLAB基础/49
学习目标/49
引例/49
4.1　MATLAB的基本构成与操作/50
4.2　变量与函数/59
4.3　矩阵及其运算/61
4.4　M文件与编程/66
4.5　基本绘图函数及其操作/66
总结与习题/85
第5章　神经网络模型及仿真/86
学习目标/86
引例/86
5.1　人工神经网络基本理论/87
5.2　BP神经网络算法/92
5.3　BP神经网络的MATLAB工具箱/94
5.4　组建神经网络的注意事项/101
5.5　基于MATLAB工具箱的神经网络建模仿真实例/104
总结与习题/113
第6章　灰色预测建模仿真/115
学习目标/115
引例/115
6.1　预测概述/116
6.2　灰色系统概论/129
6.3　灰色预测模型/132
6.4　灰色预测的MATLAB建模仿真实例/136
总结与习题/144
第7章　层次分析法建模仿真/145
学习目标/145
引例/145
7.1　评价概述/146
7.2　层次分析法的基本原理/150
7.3　层次分析法的MATLAB建模仿真实例/155
总结与习题/158
第8章　现代优化模型与仿真/160
学习目标/160
引例/160
8.1　最优化问题概述/161
8.2　遗传算法及其MATLAB仿真/164
8.3　模拟退火算法及其MATLAB仿真/173
8.4　蚁群算法及其MATLAB仿真/180
8.5　粒子群算法及其MATLAB仿真/187
总结与习题/192
第9章　复杂适应系统建模与仿真/194
学习目标/194
引例/194
9.1　复杂适应系统理论的基本观点与概念/195
9.2　个体怎样适应和学习/201
9.3　从个体到全局——回声模型/202
9.4　复杂适应系统建模与仿真工具NetLogo简介/205
9.5　NetLogo建模仿真框架/209
9.6　NetLogo建模技术/210
9.7　NetLogo建模仿真操作学习/212
9.8　实例分析：网络危机信息传播的演化仿真/231
总结与习题/251
参考文献/252

前言/序言

前言管理建模与仿真是一门综合运用管理知识、数学建模理论与方法、决策科学方法、现代计算机仿真技术研究解决管理实践问题的科学，是管理类专业的一门重要基础课程。本书是作者在长期的管理科学、建模与仿真领域的教学、科研实践基础上，对管理领域中主要研究问题进行系统归纳总结，并广泛借鉴国内外管理建模与仿真方面文献凝练形成的。书中将管理科学问题进行分类总结，在阐述系统建模、系统仿真等的概念内涵、基本理论、基本方法与技术的基础上，重点围绕基于MATLAB和NetLogo两种工具软件的管理科学问题的建模与仿真，结合实例进行了详细的讲解与分析。
本书在MATLAB工具软件应用部分，围绕管理领域中的预测问题、分类问题、评价问题、最优化问题等，对包括神经网络、灰色系统、层次分析法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等在内的建模仿真方法的基本原理、应用步骤、实例、程序代码等进行了详细讲解；在NetLogo工具软件部分，强调了建模仿真技术的操作性，通过层层深入的实例逐步明晰了建模仿真技术的操作步骤，最后更是结合网络危机信息传播演化仿真这一综合实例系统地讲解了如何对某一管理科学问题进行模型构建与仿真。
本书不仅可以用于管理类研究生和高年级本科生的教科书，同时也适合对管理建模与仿真方法和技术有兴趣的读者。本书的特色是突出建模与仿真方法在管理领域中的应用，在系统梳理管理各类科学问题的基本原理、基本方法与流程的基础上，介绍各类问题解决的建模与仿真方法和技术，并强化案例分析与操作，力图使读者能够通过案例的学习与操作做到触类旁通，从而掌握这一类管理科学问题的建模与仿真方法，以便更好地应用到管理实践与科学研究。
在阐述方式上，本书力求简明扼要、深入浅出，运用大量的实例来讲解管理问题的建模与仿真技术以及工具软件的使用，致力于提高读者的实践操作能力，为研究解决管理中出现的多类问题提供方法、技术、工具、实例的支持。此外，本书在每一章的开篇之初都设有引例，激发读者对知识学习的兴趣；每一章之后的习题则能够帮助读者复习本章知识点，更加灵活地拓展和应用所学知识。
本书共分9章，其中第1章、第2章、第7章由宋艳执笔，第3章、第5章、第6章、第8章的8.4、8.5节、第9章的9.1~9.3节由姜金贵执笔，第4章、第8章的8.1~8.3节、第9章的9.4~9.8节由杜蓉执笔。全书最后由姜金贵负责统稿和审定。
本书的编写得到了工业和信息化部“十二五”规划教材基金资助，哈尔滨工程大学经济管理学院灾难与危机管理研究所团队的支持，在此，作者向支持本书出版的领导、学者表示深深的谢意。
由于作者水平有限，书中不妥之处在所难免，恳请有关专家和广大读者批评指正。
姜金贵、宋艳、杜蓉2017年11月

《运筹帷幄：决策优化与智能系统》 内容概述： 《运筹帷幄：决策优化与智能系统》是一部深度探讨现代决策科学与人工智能应用如何驱动复杂系统高效运行的著作。本书并非一本技术手册，而是旨在为读者构建一个关于如何理解、设计和部署能够应对现实世界挑战的智能决策框架的全面认知。它聚焦于那些在信息不完全、环境动态变化且目标可能存在冲突的场景下，实现最优或近优决策的关键原理与方法。 本书的理论基石在于数学建模、算法设计以及对复杂系统行为的深刻洞察。它从决策理论的基本公理出发，逐步深入到各类优化模型，包括但不限于线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划以及随机规划等。这些模型为理解不同类型问题的结构特性、约束条件以及优化目标提供了严谨的数学语言。读者将学习如何将现实世界的业务问题转化为可管理的数学模型，并通过求解这些模型来指导决策。 除了经典的优化理论，本书还大量篇幅着笔于智能系统在决策过程中的角色。这包括对机器学习算法在数据分析、模式识别和预测方面的应用，以及如何将这些能力整合到决策支持系统中。具体而言，我们将探讨监督学习（如回归、分类）在预测未来趋势、评估不同方案潜在结果中的作用；无监督学习（如聚类、降维）如何帮助我们发现数据中的隐藏结构、识别关键影响因素；以及强化学习在需要序贯决策、通过与环境交互学习最优策略的场景下的强大能力。 本书的特色在于其对“系统”概念的强调。它认为，任何决策都不是孤立存在的，而是嵌入在一个相互关联、动态变化的系统中。因此，理解系统的边界、组成部分、相互作用以及反馈机制至关重要。本书将引导读者掌握系统动力学建模的理念，理解如何通过模拟不同策略在系统中的运行，来评估其长期影响和鲁棒性。这为我们从全局视角审视决策，避免局部最优陷阱提供了有力工具。 此外，本书还关注决策过程中的不确定性处理。现实世界充满随机性和未知，对不确定性的有效管理是做出稳健决策的关键。我们将深入研究概率论、统计学在量化和传播不确定性方面的应用，并介绍各种处理不确定性优化的方法，如蒙特卡洛模拟、场景分析以及具有鲁棒性或随机性的规划模型。 本书的结构设计旨在循序渐进，从基础概念到高级应用，层层递进。 第一部分：决策的基石——理论与模型 第一章：理解决策环境 探讨决策的本质、决策者面临的挑战（信息不对称、时间压力、认知局限等），以及决策的分类。分析决策环境的动态性、复杂性和不确定性，为后续建模奠定基础。 第二章：数学建模语言 介绍如何将现实问题转化为数学语言。重点讲解变量、约束、目标函数等核心建模要素。通过具体案例（如资源分配、生产调度）展示不同问题类型的建模思路。 第三章：线性与整数规划 深入阐述线性规划（LP）的基本原理、图解法和单纯形法（概念性介绍）。重点介绍整数规划（IP）及其变体（如0-1整数规划），分析其在离散选择问题中的应用，例如选址、组合优化等。 第四章：非线性与凸优化 讲解非线性规划（NLP）的特点，以及在目标函数或约束条件非线性的情况下的求解挑战。重点介绍凸优化理论，探讨其在许多实际问题中简化求解的优势，例如参数估计、风险管理。 第五章：动态规划与序贯决策 介绍动态规划（DP）的核心思想——最优子结构和重叠子问题。展示DP在解决序贯决策问题中的强大能力，例如最短路径、库存管理、资源分配等。 第六章：随机规划与不确定性 深入探讨在决策过程中引入随机变量的方法。介绍随机规划模型，包括两阶段随机规划和多阶段随机规划，以及如何在不确定性下做出最优决策。 第二部分：智能之翼——算法与学习 第七章：机器学习基础与决策应用 引入监督学习的概念，包括回归分析（预测连续值）和分类（预测离散类别），以及它们在市场预测、信用评分、风险评估等方面的应用。 第八章：无监督学习与洞察发现 探讨无监督学习技术，如聚类分析（识别相似群体）和降维（简化数据结构）。展示这些技术如何帮助管理者发现隐藏的模式、理解客户细分、识别异常情况。 第九章：强化学习与智能代理 介绍强化学习（RL）的基本框架——智能体、环境、状态、动作、奖励。重点讲解RL在学习最优序贯决策策略中的应用，如机器人控制、游戏AI、动态定价。 第十章：深度学习在决策中的潜力 简要介绍深度学习（DL）的神经网络模型，以及其在处理复杂高维数据（如图像、文本）方面的优势。讨论DL如何增强预测精度、实现更精细的模式识别，从而提升决策的智能化水平。 第三部分：系统之维——集成与洞察 第十一章：系统动力学与仿真 介绍系统动力学（SD）的思想，如何构建系统模型来描述变量之间的反馈回路和延迟。重点讲解仿真技术，通过模拟不同政策对系统行为的影响，评估策略的长期有效性和鲁棒性。 第十二章：智能决策支持系统（IDSS） 探讨如何将上述建模、优化和学习技术集成到一个统一的智能决策支持系统中。分析IDSS的架构、功能以及在实际业务场景中的部署。 第十三章：数据驱动的决策流程 强调数据在现代决策中的核心作用。讲解数据采集、预处理、清洗、分析的全过程，以及如何从海量数据中提取有价值的信息，驱动智能决策。 第十四章：伦理、挑战与未来展望 讨论在应用智能化决策技术时可能遇到的伦理问题（如算法偏见、隐私保护），以及实现真正智能决策面临的挑战（如数据质量、模型可解释性）。展望未来智能化决策的发展趋势，如人机协作、自适应系统等。 本书的语言风格力求清晰、严谨，同时兼具可读性。在介绍数学概念时，会辅以直观的比喻和图形化的解释。在论述算法原理时，注重其背后的逻辑而非复杂的数学推导，并通过大量的实际案例来展示其应用价值。读者无需具备深厚的数学或计算机科学背景，但需要具备一定的逻辑思维能力和解决问题的热情。 《运筹帷幄：决策优化与智能系统》将帮助读者建立一个全新的视角来理解和应对复杂世界的挑战。它不仅是关于工具和技术的介绍，更是关于一种思维方式的培养——一种基于数据、逻辑和智能，能够做出更明智、更有效决策的思维方式。本书的目标是赋能读者，使其能够“运筹帷幄”，在瞬息万变的商业环境中，找到最优的路径，实现长期的成功。

评分☆☆☆☆☆

严谨的学术框架，却少了些许人文关怀 在信息爆炸的时代，如何有效地收集、分析和利用信息，对于任何一个组织来说都至关重要。而“管理建模与仿真”恰恰是解决这一问题的有力武器。我是一名对新兴技术和管理方法充满好奇的读者，希望能够通过阅读相关书籍，来拓展自己的知识边界，提升自己的专业技能。这本书以其专业的书名和封面设计，立刻吸引了我的注意，让我期待能够从中获得系统性的知识和前沿的洞见。 打开这本书，我首先感受到的是其严谨的学术氛围。作者在书中构建了一个非常清晰的学术框架，从理论基础到方法论，再到应用领域，层层递进，逻辑分明。他对管理建模和仿真技术的定义、分类、核心要素都进行了详尽的阐述，并结合大量的学术文献，为读者勾勒出了这个学科的全貌。我特别欣赏书中对于不同建模方法论的比较分析，它帮助我理解了各种方法的优劣之处，以及在不同管理场景下应该如何进行选择。作者在论述过程中，引用的参考文献非常丰富，这表明了其研究的深度和广度。然而，在阅读的过程中，我总觉得少了些什么。虽然理论讲解得很到位，但书中更多的是对“是什么”和“为什么”的阐述，而对于“如何做”的指导，似乎略显不足。我期待能够看到更多关于如何在实际管理活动中，将这些理论转化为可操作的方案，以及在实践过程中可能遇到的挑战和应对策略。这本书更像是一份理论的百科全书，而非一本指导实践的行动指南，缺少了一些“接地气”的思考和对读者实际困境的关怀。

评分☆☆☆☆☆

逻辑严谨的推演，却未能触及管理决策的灵魂 在现代企业管理中，科学决策的重要性不言而喻。而“管理建模与仿真”正是实现科学决策的关键手段之一。我是一名致力于提升企业运营效率的管理者，一直关注着各种能够帮助我优化决策的方法和工具。这本书的书名，直接点出了我所关注的核心，让我对它寄予厚望，希望它能为我提供系统性的指导和实用的解决方案。 这本书以其深刻的逻辑结构和严谨的数学推演，给我留下了深刻的印象。作者在书中详细阐述了如何将复杂多变的管理现象，抽象成精确的数学模型，并通过仿真技术来模拟和预测系统的行为。他对于每一个模型的构建过程，都进行了细致的分析，从变量的定义、约束条件的设定，到目标函数的建立，都力求做到逻辑严密，无懈可击。我特别欣赏书中对于不同仿真方法的比较，如蒙特卡罗仿真、贝叶斯网络等，以及它们各自的适用条件。这种细致的分析，帮助我更清晰地认识到不同方法在解决特定问题时的优势和局限性。然而，在深入阅读的过程中，我开始感觉到，这本书虽然在“模型”和“仿真”的技术层面做得非常出色，但似乎在触及“管理决策的灵魂”方面，还存在一些不足。 例如，书中在介绍如何构建模型时，更多地聚焦于数学上的精确性和逻辑上的严谨性，而较少探讨如何将非量化的、主观性的管理因素纳入模型考量。在现实的管理决策中，除了数据和模型，人的因素、组织文化、战略意图等往往扮演着至关重要的角色。这本书似乎更多地将管理问题视为一个纯粹的技术或数学问题来处理，而忽略了管理决策过程中复杂的人性、伦理和战略层面的考量。我期待看到更多关于如何将这些难以量化的因素与定量模型相结合的探讨，或者关于如何利用仿真结果来辅助管理者进行更具前瞻性和全局性的决策的分析。这本书像一位技艺精湛的工程师，能够精确地构建和运行复杂的机器，但却可能忽略了这台机器最终服务于人类的价值和意义。

评分☆☆☆☆☆

引人入胜的开篇，却让我对深度产生了疑问 这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配简洁有力的字体，立刻传达出一种专业而严谨的学术氛围。我是在一次偶然的机会下，在书店的书架上瞥见它的，当时就被它“管理建模与仿真”这个书名所吸引。在我看来，这两个词语的组合本身就蕴含着极大的魅力——如何在错综复杂的管理世界中，提炼出可供分析和优化的模型，并通过仿真手段来预测和评估其潜在的效果，这绝对是现代管理实践的核心竞争力之一。我本身从事的是运营管理方面的工作，经常会遇到各种需要进行流程优化、资源配置和风险评估的问题，而一本能够提供系统性方法论和实用工具的书籍，对我来说简直是雪中送炭。 刚拿到这本书时，我满怀期待地翻阅了前几章。作者在开篇部分，对于管理建模的必要性和仿真技术的优势进行了非常清晰的阐述，语言流畅，逻辑严谨，仿佛为我打开了一扇通往高效管理世界的大门。他用生动的比喻解释了什么是模型，以及为何我们需要模型来理解和干预现实。例如，将管理系统比作一个复杂的机器，模型就是理解这台机器运作原理的蓝图，而仿真则是对这台机器进行模拟运行，从而发现潜在的故障或改进空间。这种通俗易懂的讲解方式，让我这个非科班出身的读者也能迅速理解其核心概念。然而，随着阅读的深入，我开始感觉到，虽然概念讲解得很到位，但对于具体模型构建的细节、不同场景下仿真方法的选择，以及如何将这些理论成果转化为实际的管理决策，似乎还有待更深入的探讨。我期待能看到更多具体的案例分析，或者更详细的操作指南，来帮助我将这些理论知识落地。

评分☆☆☆☆☆

深邃的数学光芒，却令普通读者望而却步 我一直认为，管理学研究的最终目的，是为了更好地解决现实世界中的管理难题。而“管理建模与仿真”这个领域，无疑是实现这一目标的重要途径。这本书的书名本身就充满了吸引力，它承诺将抽象的管理问题转化为可量化的模型，并通过模拟实验来探索最优解。我是一名希望提升管理效率的企业管理者，对于如何运用科学的方法来优化决策，一直抱有浓厚的兴趣。这本书的出现，让我看到了希望，让我相信可以通过系统性的学习，掌握解决复杂管理问题的利器。 翻开这本书，我立刻被其严谨的学术风格所震撼。作者在书中大量引用了数学公式和统计模型，从概率论、数理统计到运筹学、最优化理论，几乎涵盖了与建模和仿真相关的各个数学分支。对于每一个模型的推导，都力求严谨细致，对于每一个概念的解释，都力求准确清晰。这无疑体现了作者深厚的学术功底和对科学精神的追求。然而，对于我这样一位数学基础相对薄弱的读者来说，书中密集的公式和复杂的推导过程，却像一道道高墙，将我阻挡在知识的殿堂之外。我能够理解一些基本的概念，但一旦进入到具体的模型构建和数学推演，我便感到力不从心。书中虽然有图表辅助，但更多的是概念图和流程图，而非直观易懂的数学模型的可视化呈现。这让我不禁怀疑，这本书是否更偏向于学术研究领域，而对于希望快速掌握实用建模技巧的行业从业者来说，可能过于晦涩难懂，难以消化。

评分☆☆☆☆☆

理论的海洋，却缺少实践的灯塔 这本书整体给我的感觉，就像是一片理论知识的浩瀚海洋，充满了各种精妙绝伦的管理学概念和数学模型。作者在书中详细介绍了多种经典的建模方法，从定性分析的流程图、鱼骨图，到定量分析的线性规划、排队论，再到更复杂的系统动力学模型和离散事件仿真。他对于每一种方法的原理、适用范围以及数学基础都进行了细致的讲解，并且配以大量的公式推导和图表说明。作为一名对管理理论有浓厚兴趣的研究者，我不得不承认，书中对于这些理论的梳理和呈现是相当扎实的。我特别欣赏书中对不同模型之间相互联系的阐释，它帮助我理解了在复杂的管理问题中，往往需要多种模型相互配合，才能形成一个完整的解决方案。 然而，在我学习的过程中，我发现这本书在连接理论与实践方面，似乎存在一定的不足。虽然书中提到了一些应用场景，但更多的是概念性的描述，而缺乏将这些模型应用于真实商业环境中，并最终带来可量化效益的详细案例。例如，当我读到关于排队论的部分时，我理解了其基本原理，但却很难直接将书中提供的公式套用到我工作中遇到的客户服务中心排队问题上，我需要知道如何收集数据、如何设定仿真参数、如何解读仿真结果，并最终提出改进建议。书中虽然给出了仿真软件的介绍，但对于如何使用这些软件进行模型搭建和仿真运行的指导并不充分。我希望这本书能够提供更多“手把手”的教学，甚至是一些伪代码或操作步骤，来帮助读者克服从理论到实践的鸿沟，让那些精妙的模型能够真正地在实际工作中发挥作用，而不是仅仅停留在书本的理论层面。