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管理決策模型與方法

管理決策模型與方法

定 價(jià):¥45.00

作 者: 金玉蘭,沈元蕊 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 21世紀(jì)工商管理優(yōu)秀教材
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302508502 出版時(shí)間: 2019-06-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 215 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  管理決策是針對(duì)管理活動(dòng)中存在的問(wèn)題,制定各種可行的解決方案,選擇并執(zhí)行好方案的全部活動(dòng)過(guò)程。決策者在決策過(guò)程中,離不開(kāi)各種數(shù)學(xué)模型與技術(shù)方法?!豆芾頉Q策模型與方法/21世紀(jì)工商管理優(yōu)秀教材》科學(xué)系統(tǒng)地闡述管理決策和建模的基本原理和方法,主要內(nèi)容分為三大部分,共七章。第一部分是“決策概論”,包含第1章,主要是基礎(chǔ)概念,介紹了決策的定義、特性、類型和決策程序等。第二部分是“決策模型”,包含第2~5章,依次介紹了線性規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)和博弈論等主要決策模型。第三部分是“決策心理和決策行為”,包含第6和第7章,主要介紹了不確定條件下的決策和常見(jiàn)的決策偏差。在教材的內(nèi)容組織上,從實(shí)用性出發(fā),強(qiáng)調(diào)通過(guò)案例闡明問(wèn)題;同時(shí),強(qiáng)調(diào)應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件解決問(wèn)題,并分別設(shè)計(jì)了Excel線性規(guī)劃實(shí)驗(yàn)和Project網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)實(shí)驗(yàn)?!豆芾頉Q策模型與方法/21世紀(jì)工商管理優(yōu)秀教材》以管理專業(yè)的學(xué)生為主要讀者對(duì)象,也可供高等院校其他專業(yè)的學(xué)生選用,同時(shí)也可以作為企業(yè)管琿人員的自學(xué)參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

  金玉蘭,上海交通大學(xué)博士(2009),副教授(2013)。主要方向是管理優(yōu)化與決策方法、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理、設(shè)備預(yù)防性維護(hù)。為本科生主講管理決策模型與方法、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理、供應(yīng)鏈管理等課程。2012年到美國(guó)圣克勞德州立大學(xué)擔(dān)任客座教師。以作者發(fā)表EI收錄論文6篇。

圖書(shū)目錄

第1章 決策概述
1.1 決策的定義
1.2 決策的特點(diǎn)
1.3 決策的類型
1.3.1 按決策的主體分類
1.3.2 按決策的重要程度分類
1.3.3 按決策的重復(fù)程度分類
1.3.4 按決策條件的可靠程度分類
1.4 決策的過(guò)程
1.4.1 西蒙決策過(guò)程
1.4.2 管理科學(xué)的決策程序
1.5 決策分析的方法
1.5.1 定量分析方法
1.5.2 定性分析方法
1.5.3 定量和定性分析方法的關(guān)系
1.6 決策的影響因素
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第2章 線性規(guī)劃
2.1 線性規(guī)劃問(wèn)題
2.1.1 線性規(guī)劃問(wèn)題的建模
2.1.2 線性規(guī)劃問(wèn)題的圖解法
2.1.3 解的靈敏度分析
2.2 整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題
2.2.1 整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的建模
2.2.2 整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的分支定界法
2.3 0-1整數(shù)規(guī)劃
2.4 指派問(wèn)題
2.4.1 標(biāo)準(zhǔn)型指派問(wèn)題
2.4.2 非標(biāo)準(zhǔn)型指派問(wèn)題
2.5 運(yùn)輸問(wèn)題
2.5.1 供需平衡的運(yùn)輸問(wèn)題
2.5.2 供需不平衡的運(yùn)輸問(wèn)題
2.6 Excel線性規(guī)劃實(shí)驗(yàn)
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第3章 圖與網(wǎng)絡(luò)
3.1 哥尼斯堡七橋問(wèn)題
3.2 圖論的基本概念
3.3 最短路問(wèn)題
3.3.1 Dijkstra算法簡(jiǎn)介
3.3.2 有向圖上的Dijkstra算法
3.3.3 無(wú)向圖上的Dijkstra算法
3.4 最小支撐樹(shù)問(wèn)題
3.4.1 最小支撐樹(shù)問(wèn)題的基本概念
3.4.2 最小支撐樹(shù)問(wèn)題的Kruskal算法
3.4.3 最小支撐樹(shù)問(wèn)題的Prim算法
3.5 最大流問(wèn)題
3.5.1 最大流問(wèn)題的基本概念
3.5.2 最大流的Ford-Fulkerson標(biāo)號(hào)法
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第4章 網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)
4.1 關(guān)鍵線路法和計(jì)劃評(píng)審技術(shù)簡(jiǎn)介
4.2 雙代號(hào)網(wǎng)絡(luò)圖的繪制
4.2.1 雙代號(hào)網(wǎng)絡(luò)圖的基本概念
4.2.2 雙代號(hào)網(wǎng)絡(luò)圖的基本要素
4.2.3 雙代號(hào)網(wǎng)絡(luò)圖的繪制要求
4.3 雙代號(hào)網(wǎng)絡(luò)圖的時(shí)間參數(shù)計(jì)算
4.3.1 工作持續(xù)時(shí)間計(jì)算
4.3.2 按工作計(jì)算法計(jì)算時(shí)間參數(shù)
4.3.3 按節(jié)點(diǎn)計(jì)算法計(jì)算時(shí)間參數(shù)
4.4 網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃的調(diào)整與優(yōu)化
4.4.1 工期的調(diào)整和優(yōu)化
4.4.2 資源的調(diào)整和優(yōu)化
4.4.3 費(fèi)用的調(diào)整和優(yōu)化
4.5 Project網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)實(shí)驗(yàn)
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第5章 博弈論初步
5.1 博弈論概述
5.1.1 博弈論含義和發(fā)展
5.1.2 博弈經(jīng)典案例
5.1.3 博弈的組成要素
5.1.4 博弈的標(biāo)準(zhǔn)式表述
5.1.5 博弈的類別
5.2 幾類特殊策略
5.2.1 嚴(yán)格占優(yōu)策略
5.2.2 嚴(yán)格劣策略
5.2.3 弱占優(yōu)策略和弱劣策略
5.3 納什均衡
5.3.1 納什均衡的定義
5.3.2 納什均衡的求解
5.4 混合策略納什均衡
5.4.1 混合策略納什均衡的定義
5.4.2 混合策略納什均衡的求解
5.4.3 混合策略下的嚴(yán)格劣策略
5.5 多重納什均衡的篩選
5.5.1 帕累托占優(yōu)均衡
5.5.2 風(fēng)險(xiǎn)占優(yōu)均衡
5.5.3 聚點(diǎn)均衡
5.5.4 廉價(jià)磋商
5.5.5 相關(guān)均衡
5.6 納什均衡的存在性
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第6章 不確定條件下的決策
6.1 期望理論
6.2 期望效用理論
6.2.1 效用思想的來(lái)源
6.2.2 效用的含義、計(jì)量和分析
6.2.3 期望效用和風(fēng)險(xiǎn)偏好
6.3 前景理論
6.3.1 期望效用理論遇到的挑戰(zhàn)
6.3.2 前景理論的心理效應(yīng)基礎(chǔ)
6.3.3 前景理論的決策框架和評(píng)價(jià)方法
6.3.4 累積前景理論
6.3.5 前景理論對(duì)于決策現(xiàn)象的解釋
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第7章 決策偏差
7.1 啟發(fā)法偏差
7.1.1 代表性偏差
7.1.2 可得性偏差
7.1.3 錨定和調(diào)整偏差
7.2 知覺(jué)效應(yīng)
7.2.1 對(duì)比效應(yīng)
7.2.2 首因效應(yīng)
7.2.3 近因效應(yīng)
7.2.4 暈輪效應(yīng)
7.3 統(tǒng)計(jì)誤區(qū)
7.3.1 辛普森悖論
7.3.2 概率合取謬誤
7.3.3 條件概率謬誤
7.3.4 非回歸預(yù)測(cè)
7.4 心理傾向
7.4.1 框架效應(yīng)
7.4.2 心理賬戶
7.4.3 沉沒(méi)成本效應(yīng)
7.4.4 過(guò)度自信
7.4.5 羊群行為
本章要點(diǎn)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)

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