管理科學(xué)

前言

你可能認(rèn)為，商科專(zhuān)業(yè)沒(méi)有必要開(kāi)設(shè)管理科學(xué)方面的課程。當(dāng)我在加州大學(xué)福爾頓分校開(kāi)始學(xué)習(xí)這門(mén)課程時(shí)，也有著同樣的疑惑。但很快，我的老師——本書(shū)作者之一約翰·A·勞倫斯教授——說(shuō)明了管理科學(xué)在我接受的教育中所占有的重要地位。在今天這樣一個(gè)信息化、快速發(fā)展的時(shí)代，不論你選擇什么樣的發(fā)展方向，這門(mén)課程都將起到重要作用。本書(shū)主要介紹商業(yè)環(huán)境中各種日常問(wèn)題的分析思路與求解方法，適用于營(yíng)銷(xiāo)、會(huì)計(jì)、金融、管理、經(jīng)濟(jì)等各個(gè)領(lǐng)域。你可能會(huì)覺(jué)得本書(shū)介紹的知識(shí)有一定的難度，但這些知識(shí)相當(dāng)實(shí)用，而本書(shū)的主要目的就是幫助讀者明白如何在各種商業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用各種管理科學(xué)的理論知識(shí)。也許你已經(jīng)在課堂上接受了長(zhǎng)時(shí)間的系統(tǒng)教育，但仍然為如何將所學(xué)的知識(shí)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中而感到困惑。作為一名泳衣制造商的專(zhuān)職員工，我首先想到的也正是“如何將這些一般的理論知識(shí)應(yīng)用到日常工作中去”。作為采購(gòu)經(jīng)理，我可以使用書(shū)中介紹的理論確定布料的質(zhì)量，還可以應(yīng)用預(yù)測(cè)技術(shù)來(lái)進(jìn)行布料與飾物的采購(gòu)。庫(kù)存模型能夠幫助我確定何時(shí)需要訂貨以及訂貨的數(shù)量，讓我受益匪淺。在不久之后，我將更多地參與生產(chǎn)過(guò)程?？梢韵胂?，線性規(guī)劃模型將會(huì)幫助我確定各種產(chǎn)品的數(shù)量組合。管理科學(xué)適用于商業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。下面是一些例子：決策分析可以用于在給定銷(xiāo)量的概率分布、停產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量等信息時(shí)，對(duì)不同的生產(chǎn)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)。預(yù)測(cè)技術(shù)可以用于進(jìn)行長(zhǎng)期與短期的商業(yè)決策。管理者可以使用預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)公司未來(lái)的狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)。質(zhì)量控制對(duì)于公司來(lái)說(shuō)極為重要。這將影響到公司的聲譽(yù)、成本、市場(chǎng)份額以及法律責(zé)任。對(duì)于生產(chǎn)廠商來(lái)說(shuō)，其設(shè)計(jì)與生產(chǎn)的產(chǎn)品需要符合能夠滿足終端用戶要求的標(biāo)準(zhǔn)。線性規(guī)劃、PERT／CPM、庫(kù)存模型、排隊(duì)模型以及仿真等方法可以幫助決策者在資源有限的情況下做出最優(yōu)決策。在使用本書(shū)所述方法的同時(shí)，最好保持開(kāi)放的觀念，聽(tīng)取他人的意見(jiàn)。現(xiàn)在你可能不相信，但當(dāng)你在自己的職業(yè)道路上前進(jìn)時(shí)，很有可能會(huì)用到本書(shū)介紹的許多概念。

內(nèi)容概要

本書(shū)立足于提高企業(yè)運(yùn)作的效率，結(jié)合數(shù)量分析、假設(shè)分析與邏輯推理來(lái)分析和解決復(fù)雜的管理問(wèn)題。    本書(shū)的一大特色是，沒(méi)有對(duì)管理科學(xué)的各種理論做過(guò)多繁復(fù)的論述。而是把重點(diǎn)放在了如何對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行建模以及如何對(duì)模型進(jìn)行求解上。對(duì)于一些比較復(fù)雜的理論，本書(shū)在正文中簡(jiǎn)單帶過(guò)，而在附錄中進(jìn)行詳細(xì)闡述。這種層次化的組織形式，能夠在不影響正文連貫性與完整性的基礎(chǔ)上，跨過(guò)具體的理論闡述，既可以避免讀者過(guò)早的進(jìn)入細(xì)節(jié)，又為學(xué)有余力的讀者提供了深入了解相關(guān)理論的渠道。    本書(shū)另一大特色是，增加了對(duì)Microsoft Excel這一常用軟件的介紹，詳細(xì)講解了這一軟件在公司管理中的各種應(yīng)用，包括一些高級(jí)公司財(cái)務(wù)專(zhuān)題，并在隨書(shū)光盤(pán)中給出了對(duì)各種模型進(jìn)行分析求解的Excel模板。Microsoft Excel電子表格使用靈活，具有豐富的內(nèi)置函數(shù)和各種工具，可以讓使用者很容易地構(gòu)建出復(fù)雜的財(cái)務(wù)模型。    本書(shū)配套的教輔資源非常豐富，除了隨書(shū)光盤(pán)中的內(nèi)容之外，還有大量的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，包括教師指南、試題庫(kù)、在線習(xí)題，相關(guān)公司鏈接等。

作者簡(jiǎn)介

約翰·A·勞倫斯（John A.Lawrence）美國(guó)加州大學(xué)福爾頓分校信息系統(tǒng)與決策科學(xué)系教授、前系主任，曾榮獲該校教學(xué)、專(zhuān)業(yè)和服務(wù)貢獻(xiàn)方面的許多獎(jiǎng)項(xiàng)。勞倫斯教授在該校任教30多年，主要為經(jīng)管專(zhuān)業(yè)的各年級(jí)學(xué)生及研究生講授管理科學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)課程。
    勞倫斯教授擁有康奈

書(shū)籍目錄

第1章 管理科學(xué)模型簡(jiǎn)介  1.1 什么是管理科學(xué)  1.2 管理科學(xué)發(fā)展簡(jiǎn)史  1.3 數(shù)學(xué)建模  1.4 管理科學(xué)的步驟  1.5 商業(yè)報(bào)告/備忘錄的編寫(xiě)  1.6 在管理科學(xué)模型中應(yīng)用電子表格第2章 線性規(guī)劃與整數(shù)規(guī)劃  2.1 線性規(guī)劃簡(jiǎn)介  2.2 線性規(guī)劃模型——一個(gè)例子  2.3 對(duì)線性規(guī)劃的作圖分析  2.4 最優(yōu)解的敏感性分析的作用  2.5 利用Excel中的規(guī)劃求解功能尋找最優(yōu)解并分析結(jié)果  2.6 運(yùn)用計(jì)算機(jī)的輸出結(jié)果生成管理報(bào)告  2.7 非唯一最優(yōu)解的模型——不可行、無(wú)界與多個(gè)最優(yōu)解  2.8 最小化問(wèn)題  2.9 整數(shù)線性規(guī)劃模型  2.10 求解線性模型的代數(shù)方法第3章 線性規(guī)劃與整數(shù)規(guī)劃的應(yīng)用  3.1 在商業(yè)環(huán)境及政府行為中應(yīng)用線性規(guī)劃模型  3.2 優(yōu)質(zhì)的線性規(guī)劃與整數(shù)規(guī)劃模型的建立  3.3 優(yōu)質(zhì)的Excel模型的建立  3.4 線性規(guī)劃模型的應(yīng)用  3.5 整數(shù)規(guī)劃模型的應(yīng)用第4章 網(wǎng)絡(luò)模型  4.1 網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介  4.2 運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)  4.3 容量受限轉(zhuǎn)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)  4.4 分配網(wǎng)絡(luò)  4.5 最短路網(wǎng)絡(luò)  4.6 最大流網(wǎng)絡(luò)  4.7 旅行商模型  4.8 最小生成樹(shù)網(wǎng)絡(luò)第5章 項(xiàng)目計(jì)劃模型  5.1 項(xiàng)目計(jì)劃簡(jiǎn)介  5.2 識(shí)別項(xiàng)目中的活動(dòng)  5.3 項(xiàng)目計(jì)劃中的PERT/CPM方法  5.4 求解。PERT/CPM的線性規(guī)劃法  5.5 使用Excel求解  5.6 甘特圖  5.7 資源均衡  5.8 項(xiàng)目評(píng)審技術(shù)——一種項(xiàng)目計(jì)劃的概率方法  5.9 利用期望值法進(jìn)行成本分析  5.10 關(guān)鍵路徑法  5.1 1項(xiàng)目評(píng)審技術(shù)/成本系統(tǒng)第6章 決策模型  6.1 決策分析簡(jiǎn)介  6.2 支付矩陣分析  6.3 決策準(zhǔn)則  6.4 完全信息的期望值  6.5 貝葉斯分析——不完全信息決策  6.6 決策樹(shù)  6.7 決策和效用  6.8 博弈論第7章 預(yù)測(cè)  7.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介  7.2 平穩(wěn)預(yù)測(cè)模型  7.3 對(duì)預(yù)測(cè)方法表現(xiàn)的評(píng)價(jià)  7.4 對(duì)具有線性趨勢(shì)變動(dòng)的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)  7.5 具有長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)、季節(jié)變動(dòng)與循環(huán)變動(dòng)的時(shí)間序列  7.6 其他預(yù)測(cè)技術(shù)第8章 庫(kù)存模型  8.1 庫(kù)存問(wèn)題概述  8.2 經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型  8.3 安全庫(kù)存水平的確定  8.4 考慮數(shù)量折扣的經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型  8.5 生產(chǎn)批量模型  8.6 計(jì)劃短缺模型  8.7 檢查系統(tǒng)  8.8 單階段庫(kù)存模型第9章 排隊(duì)模型  9.1 排隊(duì)模型簡(jiǎn)介  9.2 排隊(duì)系統(tǒng)的組成部分  9.3 排隊(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行指標(biāo)  9.4 M/M/I排隊(duì)系統(tǒng)  9.5 M/M/k排隊(duì)系統(tǒng)  9.6 M/G/1排隊(duì)系統(tǒng)  9.7 M/M/k/F排隊(duì)系統(tǒng)（有限隊(duì)長(zhǎng)）  9.8 M/M/l//m排隊(duì)系統(tǒng)（有限顧客源）  9.9 排隊(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)分析  9.10 串聯(lián)排隊(duì)系統(tǒng)第10章 仿真模型  10.1 仿真概述  10.2 蒙特卡羅仿真  10.3 庫(kù)存系統(tǒng)仿真的定時(shí)法  10.4 排隊(duì)系統(tǒng)仿真的事件導(dǎo)向方法  10.5 連續(xù)隨機(jī)變量的隨機(jī)數(shù)映射  10.6 M/M/l排隊(duì)問(wèn)題的仿真  10.7 用水晶球軟件進(jìn)行仿真  10.8 仿真的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)部分問(wèn)題答案譯后記

章節(jié)摘錄

插圖：型中的許多參數(shù)都是采用同一組歷史數(shù)據(jù)得到的，因此在使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，必須多加小心。使用歷史數(shù)據(jù)可能會(huì)夸大模型的精確性，另外，歷史數(shù)據(jù)可能與企業(yè)的當(dāng)前狀況不符。利用假想的數(shù)據(jù)會(huì)得出假想的結(jié)果，結(jié)果不容易被檢驗(yàn)。但如果用假想數(shù)據(jù)計(jì)算出的結(jié)果違反常識(shí)，則足以說(shuō)明模型還需要進(jìn)一步修改。在使用似想數(shù)據(jù)時(shí)，還可以將參數(shù)設(shè)為一些極限值，這些極限值可能從未m現(xiàn)過(guò)，但通過(guò)這樣做可以讓我們對(duì)結(jié)果看得更加清楚。如果使用極限值計(jì)算出的結(jié)果違反常識(shí)，也可以說(shuō)明模型還需要修改。另一種檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)果的方法是在公司內(nèi)部試用。這可能是得到合理反饋的最好的辦法，可以在真實(shí)環(huán)境（而且是當(dāng)前環(huán)境）中檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷谋憩F(xiàn)。但足這種方法也有欠佳之處，例如：在真實(shí)環(huán)境中的準(zhǔn)備工作與實(shí)際操作所需要的成本，工人對(duì)模型結(jié)果使用與理解的學(xué)習(xí)曲線（剛開(kāi)始試用時(shí)對(duì)結(jié)果的理解會(huì)存在偏差），以及為了得到可靠的結(jié)果所需要試用的時(shí)間。在大多數(shù)情況下，驗(yàn)證模型可靠性所需的時(shí)間都較長(zhǎng)，使用試驗(yàn)的方法往往不可行。1.4.4.4結(jié)果不合理時(shí)需重新建模沒(méi)有百分百準(zhǔn)確的模型，也不存在絕對(duì)可信的檢驗(yàn)方法。如果檢驗(yàn)結(jié)果不能令人滿意，就應(yīng)該重新檢查模型。重新評(píng)價(jià)假設(shè)，重新檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，適當(dāng)?shù)胤艑捇蚩s小估計(jì)值的范圍，或者增加一些約束條件。在一些極端情況下，整個(gè)模型甚至?xí)煌品貋?lái)。經(jīng)過(guò)修改之后的新模型仍然需要檢驗(yàn)。這種“模型——求解——檢驗(yàn)”的過(guò)程將重復(fù)進(jìn)行，直到分析人員和企業(yè)管理者都對(duì)模型得出合理結(jié)果的能力感到滿意為止。

后記

《管理科學(xué)》（第2版）由加州大學(xué)福爾頓分校信息系統(tǒng)與決策科學(xué)系的約翰·A·勞倫斯教授與巴里·A·帕斯特納克教授合作編著。本書(shū)的兩位作者都具有非常豐富的教學(xué)及科研經(jīng)驗(yàn)，并且非常注重管理學(xué)的實(shí)際應(yīng)用。勞倫斯教授曾經(jīng)先后在IBM公司與肯尼迪太空中心工作，并且在線性規(guī)劃、庫(kù)存管理以及質(zhì)量控制領(lǐng)域?yàn)橐恍┕咎峁?zhuān)業(yè)咨詢。帕斯特納克教授則在泰國(guó)、贊比亞以及加納等國(guó)的政府與許多企業(yè)中擔(dān)任顧問(wèn)。本書(shū)詳細(xì)講解了 Microft Excel在公司管理中的各種應(yīng)用，包括一些高級(jí)公司財(cái)務(wù)專(zhuān)題，并在隨書(shū)光盤(pán)中給出了對(duì)各種模型進(jìn)行分析求解的Excel模板。Microsoft Excel表格使用靈活，具有豐富的內(nèi)置函數(shù)和各種工具，可以讓使用者很容易地構(gòu)建出復(fù)雜的財(cái)務(wù)模型，如籌資決策模型、投資決策模型、流動(dòng)資金管理模型、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型、利潤(rùn)預(yù)測(cè)模型、固定資產(chǎn)更新決策模型、敏感性分析、投資組合模型等。一方面，本書(shū)為從事經(jīng)濟(jì)管理和財(cái)務(wù)的讀者進(jìn)行科學(xué)建模和動(dòng)態(tài)管理提供了新的思路；另一方面，讀者可以利用本書(shū)提供的模型進(jìn)行反復(fù)練習(xí)，模擬現(xiàn)實(shí)的管理環(huán)境和管理問(wèn)題。這樣不僅能夠提高學(xué)生的創(chuàng)造性思維能力、建模能力、定量分析能力，而且能有效地培養(yǎng)學(xué)生綜合分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。與國(guó)內(nèi)大多數(shù)管理科學(xué)教程相比，本書(shū)并沒(méi)有對(duì)管理科學(xué)的各種理論進(jìn)行非常深入的闡述，而是把重點(diǎn)放在了如何針對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行建模以及如何對(duì)模型進(jìn)行求解上，全書(shū)沒(méi)有出現(xiàn)大段的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。對(duì)于一些比較復(fù)雜的理論，本書(shū)在正文中簡(jiǎn)單帶過(guò)，而在附錄中進(jìn)行詳細(xì)闡述。這種層次化的組織形式，在不影響正文連貫性與完整性的基礎(chǔ)上，跨過(guò)具體的理論闡述，從而既可以避免讀者過(guò)多地專(zhuān)注細(xì)節(jié)，又為學(xué)有余力的讀者提供了深入了解相關(guān)理論的渠道。本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，讀者可以按圖索驥學(xué)習(xí)書(shū)中的所有實(shí)例。同時(shí)，本書(shū)循序漸進(jìn)，在第一部分對(duì)相關(guān)的Excel的基礎(chǔ)設(shè)置和操作進(jìn)行了詳盡講解，使本書(shū)既適用于已經(jīng)相當(dāng)熟悉Excel應(yīng)用的讀者，也適用于相對(duì)而言不太熟悉電子表格的讀者。本書(shū)可供企事業(yè)單位和經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)的廣大財(cái)務(wù)管理人員閱讀，也可作為高等院校管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生及MBA、EMBA、MPAcc：學(xué)員的教材或參考讀物。本書(shū)在中國(guó)人民大學(xué)張瑞君教授的指導(dǎo)下由趙偉、李科、張競(jìng)等人翻譯，張瑞君校訂了全部譯文。本書(shū)的翻譯還得到了殷建紅、陶軍、張永冀、石芳、劉麗明、龔月茗、鄭文權(quán)、李清、石寶俊等同學(xué)的支持。由于譯者水平有限，難免有翻譯不當(dāng)?shù)牡胤?，懇?qǐng)讀者批評(píng)指正。張瑞君李科于中國(guó)人民大學(xué)

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