面向管理的數量分析

譯者序
作者簡介
前言
第1章 數量分析概述
1.1 導言
1.2 什麽是數量分析
1.3 數量分析的過程
1.4 如何建立數量分析模型
1.5 計算機和電子表格模型在數量分析過程中的作用
1.6 數量分析過程中可能出現的問題
1.7 實施——並非是最後一步
補充讀物1 對策論
S1.1 導言
S1.2 對策語言
S1.3 極小化極大准則
S1.4 純策略對策問題
S1.5 混合策略對策問題
S1.6 優勢原則
第2章 概率的概念與應用
2.1 導言
2.2 基本概念
2.3 互不相容事件和完備事件組
2.4 統計性獨立事件
2.5 統計性相關事件
2.6 用貝葉斯定理修正概率
2.7 進一步的概率修正
2.8 隨機變量
2.9 概率分布
2.10 二項分布
2.11 正態分布
2.12 指數分布
2.13 泊松分布
第3章 決策論模型的基本理論
3.1 導言
3.2 決策論中的六個步驟
3.3 決策環境的類型
3.4 風險決策
3.5 不確定性決策
3.6 含有大量方案和自然狀態的邊際分析
第4章 決策樹和效用理論
4.1 導言
4.2 決策樹
4.3 如何通過貝葉斯定理分析估計概率值
4.4 效用理論
4.5 靈敏度分析
第5章 預測
5.1 導言
5.2 預測的類型
5.3 散點圖
5.4 預測方法的准確性
5.5 時間序列預測模型
5.6 因果預測方法
5.7 監控和控制預測
5.8 用計算機進行預測
第6章 存儲控制模型
6.1 導言
6.2 庫存控制的重要性
6.3 庫存決策
6.4 經濟訂貨量：決定訂購的數量
6.5 重新訂購點：決定什麽時間訂購
6.6 假設在沒有即時收入庫存情況下的EOQ
6.7 數量折扣模型
6.8 安全庫存的用法
6.9 ABC分析
第7章 線性規划模型：圖解法和計算機方法
7.1 導言
7.2 線性規划問題的必要條件
7.3 建立線性規划問題
7.4 用圖解法求解線性規划問題
7.5 使用QM for Windows和Excel求解弗萊爾家具公司的線性規划問題
7.6 求解最小化問題
7.7 線性規划中的四種特殊情形
7.8 敏感度分析
第8章 線性規划模型的應用：使用Excel和QM for Windows進行計算機分析
8.1 導言
8.2 營銷應用
8.3 生產應用
8.4 人員安排應用
8.5 財務應用
8.6 運輸應用
8.7 轉運應用
8.8 成分混合應用
第9章 線性規划模型：單純形法
9.1 導言
9.2 如何建立初始單純解
9.3 單純求解過程
9.4 第2張單純形表單
9.5 求解第3張表單
9.6 求解最大化線性規划問題的方法回顧
9.7 剩余變量和人工變量
9.8 求解最小化問題
9.9 求解最小化線性規划問題的方法回顧
9.10 特殊情況
9.11 單純形表單的敏感度分析
9.12 對偶性
9.13 卡馬卡算法
第10章 運輸和分配模型
10.1 導言
10.2 建立一個運輸問題
10.3 確定一個初始解：西北角規則
10.4 階梯法：尋找成本最低的解
10.5 改進配送法
10.6 伏格爾逼近方法：尋找初始解的另一種方法
10.7 非平衡的運輸問題
10.8 運輸問題中的退化
10.9 多重最優解
10.10 最大化運輸問題
10.11 禁用路線
10.12 設施選址分析
10.13 分配模型方法
10.14 非平衡分配問題
10.15 最大化分配問題
第11章 整數規划、目標規划和非線性規划
11.1 導言
11.2 整數規划
11.3 用0-1變量建立模型
11.4 目標規划
11.5 非線性規划
第12章 網絡模型
12.1 導言
12.2 最小支撐樹法
12.3 最大流法
12.4 最短路徑法
第13章 項目管理
13.1 導言
13.2 計划評審技術
13.3 PERT/Cost
13.4 關鍵路徑法
13.5 項目管理的其他主題
第14章 排隊和排隊論模型
14.1 導言
14.2 隊列等待成本
14.3 排隊系統的特點
14.4 單服務台負指數分布排隊模型(M/M/1)
14.5 多服務台負指數分布排隊模型(M/M/m)
14.6 定長服務時間模型(M/D/1)
14.7 客戶源有限模型(有限客源M/M/1)
14.8 運行參數的一般關系
14.9 其他復雜的排隊模型和仿真應用
第15章 仿真模型
15.1 導言
15.2 仿真模型的優缺點
15.3 蒙特卡洛仿真模型
15.4 仿真和存貨分析
15.5 排隊問題的仿真
15.6 固定時間增量及下次事件時間增量的仿真模型
15.7 維修策略的仿真模型
15.8 另外兩種仿真模型
15.9 核實和有效性
15.10 計算機在仿真中的作用
第16章 馬爾可夫分析
16.1 導言
16.2 狀態和概率
16.3 轉移概率矩陣
16.4 預測未來的市場占有率
16.5 機器運行例子的馬爾可夫分析
16.6 平衡狀態
16.7 吸收狀態和基本矩陣：在應收賬款壞賬預測中的應用
第17章 統計質量控制
17.1 導言
17.2 質量和全面質量管理的定義
17.3 統計過程控制
17.4 計量型數據控制圖
17.5 計數型數據控制圖
附錄
附錄A 標准正態曲線面積表
附錄B 二項分布累積概率表
附錄C 泊松分布中e-λ值表
附錄D 使用QM for Windows軟件
附錄E 使用Excel QM軟件
附錄F 部分習題答案
附錄G 自我測試答案

目前，在企業管理人員和經濟管理專業的學生中掌握數量分析方法的人並不多。其原因是：首先，數量分析采用的運籌學算法比較煩瑣深奧。在相關的教材中，常常可以看到大量的數學公式和術語，但卻缺少現實應用，讓很多人望而卻步。其次，一般運籌學和數量分析的教材集中力量講述算法，而為了說明問題，將問題簡化，造成問題與實際情況脫鉤。

《面向管理的數量分析（第8版）》是一本介紹在管理中所應用的數量分析的方法、技術、工具和應用的教科書，本書聚焦於問題的建模和利用計算機實現建模這兩個重點，同時本書廣泛吸收了近20年來管理科學和數量分析的成果。

本書的主要內容包括概率論、決策論模型、存儲論、預測、線性規划、運輸問題、分配問題、整數規划、非線性規划、網絡模型、項目管理（關鍵路線法和計划評審法）、動態規划、排隊論、模擬、馬爾可夫過程分析和概率數量控制等。

本書在講授數量分析的方法和技術時，充分考慮到本書的讀者是企業管理人員和經濟管理專業的學生，因而問題講解得簡明扼要，不做算法的證明，以實用為主，本書唯一的必備知識是代數。

其次本書充分利用計算機軟件，將實際的計算交給軟件處理，以發揮計算機運算速度快、處理數據能力強的長處。而且本書從管理的角度解釋和分析了軟件提供的結果，為管理決策提供了可靠的依據。同時本書提供的Excel QM與QM for windows等軟件與大家熟悉的Excel，在界面和用法上都很接近。容易掌握。

本書另一獨特之處是突出實踐。書中選用了大量的現實組織在管理中采用數量分析的材料，通過建模實例、案例分析、網上作業和應用實例等方式，使學生不僅能掌握其方法，而且能了解這些方法在實際中的應用，使數量分析方法不僅僅停留在課本上。

綜上所述，本書是一本優秀的有關運籌學、管理科學和數量分析方面的教材，特別適合作為工商管理和相關專業的本科生和工商管理碩士的教科書和教學參考。也可為企業管理人員在進行數量分析時提供借鑒和幫助。

本書由陳恭和主持翻譯，參加翻譯工作的有：陳恭和（第一章，補充讀物）、王寧（第二章）、隋滌楠（第三章~第六章）、王璐航（第七章~第十一章）、董海娜（第十二章~第十四章）、謝志存（第十五章~第十節章，附錄），全書由陳恭和負責審校。

由於時間所限，錯誤和疏漏在所難免，敬請讀者批評指正。