運籌學

內(nèi)容概要

　　《運籌學：概率模型應用范例與解法（第4版）》介紹了概率論基礎建模和運籌學高級理論，結(jié)合金融財務、仿真計算和工程設計等領(lǐng)域的應用范例，應用概率論和運籌學建模理論，提供了工程應用范例的解決方案?！哆\籌學：概率模型應用范例與解法（第4版）》內(nèi)容兼顧運籌學概率論模型設計和實際構(gòu)建知識，真正做到了理論與實踐結(jié)合，使得讀者不僅學習了運籌學解決算法，也能有效掌握數(shù)學模型構(gòu)建知識?！　　哆\籌學：概率模型應用范例與解法（第4版）》是運籌學高級教程，全面系統(tǒng)地介紹了運籌學概率論應用知識。提供了500多個應用范例，有效結(jié)合這些范例講解了抽象的運籌學和概率論理論。提供了5種超值的運籌學和概率論應用工具軟件，采用了最先進的計算技術(shù)。還提供了1000多道練習題，引領(lǐng)讀者真正掌握學習內(nèi)容。

作者簡介

　?。溃厮诡D：Wayne L．Wirlston擁有耶魯大學運籌學博士學位，執(zhí)教Indiana Urliversity三十年。他在權(quán)威刊物上發(fā)表過20余篇文章，4次榮獲MBA獎和許多教學獎。他還在微軟、通用、福特等大企業(yè)擔任顧問并開設培訓。他編寫的運籌學方面的教材非常暢銷，影響廣泛，目前已經(jīng)出版到第4版。

書籍目錄

第1章 微積分和概率論1.1積分1.2積分求導1.3概率的基本法則1.4貝葉斯法則1.5隨機變量、均值、方差和協(xié)方差1.5.1離散型隨機變量1.5.2連續(xù)型隨機變量1.5.3隨機變量的均值和方差1.5.4獨立隨機變量1.5.5兩個隨機變量的協(xié)方差1.5.6隨機變量之和的均值、方差與協(xié)方差1.6正態(tài)分布1.6.1正態(tài)分布的重要性質(zhì)1.6.2利用標準化求正態(tài)概率1.6.3利用Excel求正態(tài)概率1.7z變換1.8本章小結(jié)1.8.1確定不定積分的公式1.8.2對積分求導的萊布尼茲法則1.8.3概率1.8.4貝葉斯法則1.8.5隨機變量、均值、方差和協(xié)方差1.8.6正態(tài)分布的重要性質(zhì)1.8.7z變換1.9復習題第2章 不確定決策2.1決策準則2.1.1受支配動作2.1.2悲觀準則2.1.3樂觀準則2.1.4遺憾準則2.1.5預期值準則2.2效用理論2.2.1馮·諾依曼?摩根斯坦公理2.2.2為什么我們可以假設u（最壞結(jié)果）=0和u（最好結(jié)果）=12.2.3評估一個人的效用函數(shù)2.2.4一個人的效用函數(shù)和他或她面對風險的態(tài)度之間的關(guān)系2.2.5指數(shù)效用函數(shù)2.3預期效用最大化的缺陷： 前景效用理論和架構(gòu)效應2.3.1前景效用理論2.3.2架構(gòu)2.4決策樹2.4.1將風險規(guī)避結(jié)合進決策樹分析2.4.2樣本信息的預期值2.4.3完善信息的預期值2.5貝葉斯法則和決策樹2.6多目標決策2.6.1確定情況下的多屬性決策： 目標規(guī)劃2.6.2多屬性效用函數(shù)2.7解析分層進程2.7.1獲得各個目標的權(quán)2.7.2檢查一致性2.7.3求目標選擇的分數(shù)2.7.4在電子表格上實現(xiàn)AHP2.8本章小結(jié)2.8.1決策準則2.8.2效用理論2.8.3前景效用理論和架構(gòu)2.8.4決策樹2.8.5貝葉斯法則和決策樹2.8.6多目標決策2.8.7AHP2.9復習題第3章 確定型EOQ存儲模型3.1基本的存儲模型3.1.1存儲模型所涉及的費用3.1.2EOQ模型的假設3.2基本的EOQ模型3.2.1基本EOQ模型的假設3.2.2基本EOQ模型的導出3.2.3總費用對于訂購數(shù)量微小變化的靈敏度3.2.4在以庫存的美元價值表示存儲費用時確定EOQ3.2.5非零交付周期的影響3.2.6基本EOQ模型的電子表格模板3.2.7二冪訂購策略3.3計算允許數(shù)量折扣時的最優(yōu)訂購量3.4連續(xù)速率的EOQ模型3.5允許延期交貨的EOQ模型3.6什么時候使用EOQ模型3.7多產(chǎn)品EOQ模型3.8本章小結(jié)3.8.1表示法3.8.2基本EOQ模型3.8.3數(shù)量折扣模型3.8.4連續(xù)速率模型3.8.5允許延期交貨的EOQ3.9復習題第4章 隨機型存儲模型4.1單周期決策模型4.2邊際分析的概念4.3賣報人問題： 離散需求4.4賣報人問題： 連續(xù)需求4.5其他單周期模型4.6包含不確定需求的EOQ： （r，q）和（s，S）模型4.6.1確定再訂購點： 允許延期交貨的情況4.6.2確定再訂購點： 脫銷情況4.6.3連續(xù)檢查（r，q）策略4.6.4連續(xù)檢查（s，S）策略4.7具有不確定需求的EOQ： 確定安全庫存等級的服務等級法4.7.1確定SLM1的再訂購點和安全庫存水平4.7.2使用LINGO計算SLM1的再訂購點等級4.7.3使用Excel計算正態(tài)損失函數(shù)4.7.4確定SLM2的再訂購點和安全庫存水平4.8（R，S）定期檢查策略4.8.1確定R4.8.2實現(xiàn)（R，S）系統(tǒng)4.9ABC存儲分類系統(tǒng)4.10交換曲線4.10.1缺貨的交換曲線4.10.2交換曲面4.11本章小結(jié)4.11.1單周期決策模型4.11.2賣報人問題4.11.3確定不確定需求的再訂購點和訂購量： 最小化年度預期費用4.11.4確定再訂購點： 服務等級法4.11.5（R，S）定期檢查策略4.11.6ABC分類4.11.7交換曲線4.12復習題第5章 馬爾可夫鏈5.1什么是隨機過程5.2什么是馬爾可夫鏈5.3n步轉(zhuǎn)移概率5.4馬爾可夫鏈中的狀態(tài)分類5.5穩(wěn)態(tài)概率和平均最先通過時間5.5.1暫態(tài)分析5.5.2穩(wěn)態(tài)概率的直觀解釋5.5.3穩(wěn)態(tài)概率在決策中的用法5.5.4平均最先通過時間5.5.5在計算機上求解穩(wěn)態(tài)概率和平均最先通過時間5.6吸收鏈5.7勞動力規(guī)劃模型5.8本章小結(jié)5.8.1n步轉(zhuǎn)移概率5.8.2馬爾可夫鏈中的狀態(tài)分類5.8.3穩(wěn)態(tài)概率5.8.4吸收鏈5.8.5勞動力規(guī)劃模型5.9復習題第6章 確定性動態(tài)規(guī)劃6.1兩個難題6.2網(wǎng)絡問題6.2.1動態(tài)規(guī)劃的計算效率6.2.2動態(tài)規(guī)劃應用的特征6.3存儲問題6.4資源分配問題6.4.1資源示例的網(wǎng)絡表示6.4.2廣義的資源分配問題6.4.3使用動態(tài)規(guī)劃求解背包問題6.4.4背包問題的網(wǎng)絡表示6.4.5背包問題的可供選擇的遞歸6.4.6收費理論6.5設備更新問題6.5.1設備更新問題的網(wǎng)絡表示6.5.2可供選擇的遞歸6.6表述動態(tài)規(guī)劃遞歸6.6.1將資金的時間價值納入動態(tài)規(guī)劃表述中6.6.2使用動態(tài)規(guī)劃的計算難點6.6.3非求和遞歸6.7Wagner?Whitin算法和Silver?Meal啟發(fā)式算法6.7.1動態(tài)批量模型簡介6.7.2Wagner?Whitin算法的論述6.7.3Silver?Meal啟發(fā)式算法6.8使用Excel求解動態(tài)規(guī)劃問題6.8.1在電子表格上求解背包問題6.8.2在電子表格上求解一般的資源分配問題6.8.3在電子表格上求解庫存問題6.9本章小結(jié)6.9.1逆推6.9.2動態(tài)批量模型的Wagner?Whitin算法和Silver?Meal啟發(fā)式算法6.9.3計算時的注意事項6.10復習題第7章 隨機性動態(tài)規(guī)劃7.1當前階段的費用不確定，而下一周期的狀態(tài)確定7.2隨機性存儲模型7.3如何最大化有利事件發(fā)生的概率7.4隨機性動態(tài)規(guī)劃表述的更多示例7.5馬爾可夫決策過程7.5.1MDP的描述7.5.2策略迭代7.5.3線性規(guī)劃7.5.4值迭代7.5.5最大化每個周期的平均收益7.6本章小結(jié)7.6.1表述隨機性動態(tài)規(guī)劃問題（PDP）的關(guān)鍵7.6.2最大化有利事件發(fā)生的概率7.6.3馬爾可夫決策過程7.6.4策略迭代7.6.5線性規(guī)劃7.6.6值迭代或連續(xù)近似值7.7復習題第8章 排隊論8.1一些排隊術(shù)語8.1.1輸入或到達過程8.1.2輸出或者服務過程8.1.3排隊規(guī)則8.1.4到達者加入隊列的方式8.2建立到達和服務過程的模型8.2.1建立到達過程的模型8.2.2建立服務過程的模型8.2.3排隊系統(tǒng)的kendall?Lee符號表示法8.2.4等待時間矛盾論8.3生滅過程8.3.1生滅過程的動作定理8.3.2指數(shù)分布與生滅過程的關(guān)系8.3.3生滅過程的穩(wěn)態(tài)概率的推導8.3.4求解生滅流量平衡方程8.3.5使用電子表格計算穩(wěn)態(tài)概率8.4M/M/1/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)和排隊公式L=λW8.4.1穩(wěn)態(tài)概率的推導8.4.2L的推導8.4.3Lq的推導8.4.4Ls的推導8.4.5排隊公式L=λW8.4.6排隊優(yōu)化模型8.4.7使用電子表格計算M/M/1/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)8.5M/M/1/GD/c/∞排隊系統(tǒng)8.6M/M/s/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)8.6.1使用電子表格計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)8.6.2使用LINGO計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型8.8M/G/1/GD/∞/∞排隊系統(tǒng)8.9有限源模型： 機器維修模型8.9.1使用電子表格計算機器維修問題8.9.2使用LINGO計算機器維修模型8.10串行指數(shù)分布隊列和開放式排隊網(wǎng)絡8.10.1開放式排隊網(wǎng)絡8.10.2數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡的網(wǎng)絡模型8.11M/G/s/GD/s/∞系統(tǒng)（被阻擋客戶被清除）8.11.1使用電子表格計算BCC模型8.11.2使用LINGO計算BCC模型8.12如何斷定到達時間間隔和服務時間服從指數(shù)分布8.13閉合式排隊網(wǎng)絡8.14G/G/m排隊系統(tǒng)的近似求解法8.15優(yōu)先排隊模型8.15.1非搶占式優(yōu)先模型8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型8.15.3具有客戶等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型8.15.5搶占式優(yōu)先級8.16排隊系統(tǒng)的瞬變行為8.17本章小結(jié)8.17.1指數(shù)分布8.17.2愛爾朗分布8.17.3生滅過程8.17.4排隊系統(tǒng)參數(shù)的表示法8.17.5M/M/1/GD/∞/∞模型8.17.6M/M/1/GD/c/∞模型8.17.7M/M/s/GD/∞/∞模型8.17.8M/G/∞/GD/∞/∞模型8.17.9M/G/1/GD/∞/∞模型8.17.10機器維修（M/M/R/GD/K/K）模型8.17.11串行指數(shù)分布隊列8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型8.17.13到達時間間隔或服務時間不服從指數(shù)分布的處理8.17.14閉合式排隊網(wǎng)絡8.17.15G/G/m排隊系統(tǒng)的近似求解法8.17.16排隊系統(tǒng)的瞬變行為8.18復習題第9章 模擬技術(shù)9.1基本術(shù)語9.2離散事件模擬示例9.3隨機數(shù)和蒙特卡羅模擬9.3.1隨機數(shù)生成器9.3.2隨機數(shù)的計算機生成9.4蒙特卡羅模擬示例9.5使用連續(xù)隨機變量執(zhí)行模擬9.5.1逆轉(zhuǎn)方法9.5.2接受?排除法9.5.3正態(tài)分布的直接和卷積方法9.6隨機模擬示例9.7模擬中的統(tǒng)計分析9.8模擬語言9.9模擬過程9.10本章小結(jié)9.10.1模擬簡介9.10.2模擬過程9.10.3生成隨機變量9.10.4模擬類型9.11復習題第10章 使用Process Model執(zhí)行模擬10.1模擬M/M/1排隊系統(tǒng)10.2模擬M/M/2系統(tǒng)10.3模擬串行系統(tǒng)10.4模擬開放式排隊網(wǎng)絡10.5模擬愛爾朗服務時間10.6Process Model的其他功能10.7復習題第11章 使用Excel插件@Risk執(zhí)行模擬11.1@Risk簡介： 賣報人問題11.1.1求解預期利潤的置信區(qū)間11.1.2使用RISKNORMAL函數(shù)建立正態(tài)需求模型11.1.3求解目標和百分比11.1.4用@Risk創(chuàng)建圖11.1.5使用Report Settings選項11.1.6使用@Risk統(tǒng)計11.2建立新產(chǎn)品現(xiàn)金流模型11.2.1三角形隨機變量11.2.2Lilly模型11.3項目計劃模型11.4可靠性和保修建模11.4.1機器使用壽命的分布11.4.2機器組合的一般類型11.4.3 估計保修費用11.5RISKGENERAL函數(shù)11.6RISKCUMULATIVE隨機變量11.7RISKTRIGEN隨機變量11.8基于點值預測創(chuàng)建分布11.9預測大型公司的收入11.9.1凈收入不相關(guān)的求解方法11.9.2檢查相關(guān)性11.10使用數(shù)據(jù)獲得新產(chǎn)品模擬的輸入11.10.1模擬容量不確定性的方案11.10.2用一個獨立變量模擬統(tǒng)計關(guān)系11.11模擬和投標11.12用@Risk玩擲雙骰子游戲11.13模擬NBA總決賽11.14復習題第12章 使用Riskoptimizer在不確定情況下實現(xiàn)最優(yōu)化12.1Riskoptimizer介紹： 賣報人問題12.1.1Settings圖標12.1.2Start Optimization圖標12.1.3Pause Optimization圖標12.1.4Stop Optimization圖標12.1.5Display Watcher圖標12.1.6將Riskoptimizer用于日歷示例12.2涉及歷史數(shù)據(jù)的賣報人問題12.3不確定情況下的人員安排12.4產(chǎn)品組合問題12.5不確定情況下的農(nóng)業(yè)計劃12.6加工車間作業(yè)安排12.7旅行推銷員問題12.8復習題第13章 期權(quán)定價和實際期權(quán)13.1股票價格的對數(shù)正態(tài)模型13.1.1均值的歷史數(shù)據(jù)估計和股票利潤的波動率13.1.2求對數(shù)正態(tài)分布變量的均值和方差13.1.3對數(shù)正態(tài)隨機變量的置信區(qū)間13.2期權(quán)的定義13.3實際期權(quán)的類型13.3.1購買飛機的期權(quán)13.3.2放棄期權(quán)13.3.3其他實際期權(quán)機會13.4用套利法評估期權(quán)13.4.1在買入期權(quán)定價不當?shù)那闆r下創(chuàng)造賺錢機器13.4.2為什么股票的上漲率不影響買入價格13.5Black?Scholes期權(quán)定價公式13.6估計波動率13.7期權(quán)定價的風險中立法13.7.1風險中立法背后的邏輯13.7.2風險中立定價的示例13.7.3證明美式買入期權(quán)決不應及早執(zhí)行13.8用Black?Scholes公式評估Internet啟動項目和Web TV13.8.1評估Internet啟動項目13.8.2評估“創(chuàng)新期權(quán)”： Web TV13.9二項式模型和對數(shù)正態(tài)模型之間的關(guān)系13.10使用二項樹給美式期權(quán)定價13.10.1股票價格樹13.10.2最優(yōu)決策策略13.10.3使用條件格式化描述最優(yōu)執(zhí)行策略13.10.4靈敏度分析13.10.5與放棄期權(quán)的關(guān)系13.10.6計算及早執(zhí)行邊界13.10.7應當何時放棄13.11通過模擬給歐式賣出和買入期權(quán)定價13.12使用模擬評估實際期權(quán)第14章 投資組合風險、優(yōu)化和規(guī)避風險14.1風險價值度量14.2投資組合優(yōu)化： Markowitz法14.2.1隨機變量的和： 均值和方差14.2.2矩陣乘法和投資組合優(yōu)化14.3使用情境法優(yōu)化投資組合14.3.1自舉未來的年度利潤14.3.2使投資組合的標準差風險最小化14.3.3使損失的概率最小化14.3.4使Sharpe比率最大化14.3.5使負面風險最小化14.3.6極小極大方法14.3.7最大化VAR第15章 預測模型15.1移動平均數(shù)預測法15.2單指數(shù)平滑法15.3Holt法： 涉及趨勢的指數(shù)平滑法15.4Winter法： 涉及季節(jié)性的指數(shù)平滑法15.4.1Winter法的初始化15.4.2預測精確度15.5Ad Hoc預測法15.6簡單線性回歸15.6.1適合情況15.6.2預測精確度15.6.3回歸中的t檢定15.6.4簡單線性回歸模型下面的假設條件15.6.5用Excel運行回歸15.6.6用Excel獲得散點圖15.7適當表現(xiàn)非線性關(guān)系15.7.1用電子表格適當表現(xiàn)非線性關(guān)系15.7.2使用Excel Trend Curve15.8多重回歸15.8.1預計βi的值15.8.2重新分析擬合優(yōu)度15.8.3假設檢驗15.8.4選擇最佳的回歸方程15.8.5多重共線性15.8.6啞變量15.8.7解釋啞變量的系數(shù)15.8.8倍增模型15.8.9多重回歸中的異方差性和自相關(guān)15.8.10在電子表格上實現(xiàn)多重回歸15.9本章小結(jié)15.9.1移動平均數(shù)預測法15.9.2單指數(shù)平滑法15.9.3Holt法15.9.4Winter法15.9.5簡單線性回歸15.9.6適當表現(xiàn)非線性關(guān)系15.9.7多重回歸15.10復習題第16章 布朗運動、隨機運算和隨機控制16.1什么是布朗運動16.2推導作為隨機活動極限的布朗運動16.3隨機微分方程16.4Ito引理16.5使用Ito引理推導Black?Scholes期權(quán)定價模型16.6隨機控制簡介16.7復習題

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