本書以管理為背景，以問題為導向，以系統思維為主線，以處理管理科學問題的建模和模型分析計算為主要內容，講述研究管理科學問題的分析方法及手段，采用MATLAB軟件工具平臺，對管理中的數理統計、預測、統籌規劃、方案優選、網絡優化、不確定因素的影響、決策分析及評價、智能算法等理論、方法、模型進行分析計算等實驗研究，涵蓋了解決管理問題的常用有效方法。本書概述了管理問題的分析思路、方法過程、實驗平臺工具，介紹了MATLAB軟件基礎和科學計算、繪圖、數理統計等功能，重點講解了規劃論方法、圖與網絡方法、決策分析與評價方法、預測分析方法、智能算法計算等。本書內容充實、篇幅緊湊，是專為管理與經濟學科，以及理工科本科生和研究生學習管理科學的系統分析建模方法和數學實驗而撰寫的，也可供相關工程技術人員使用。它既可作為教材，也可作為自學用書，更是解決相關問題的實用指導書。
左秀峰，北京理工大學管理與經濟學院教授。1982年獲學士學位，1984年獲碩士學位，2000年獲博士學位。主要從事系統優化、復雜系統建模與仿真、物流與供應鏈管理等方面的研究與教學工作。講授過的課程有：復雜系統理論與方法、系統建模與優化、供應鏈建模與仿真、運籌學、管理數學實驗、項目管理、物流管理、物流案例分析與方案策劃等。
第1章 緒論
1.1 問題研究與描述
1.1.1 問題與模型
1.1.2 數學建模
1.2 管理理論與方法
1.2.1 管理是什么
1.2.2 管理問題
1.2.3 管理學的發展和主要內容
1.2.4 管理的基本特征
1.2.5 管理系統思維
1.2.6 管理系統工程
1.2.7 管理科學
1.2.8 WSR系統方法論
1.3 管理問題的模型研究與實驗
1.3.1 管理問題數學模型類型
1.3.2 管理問題建模過程
1.3.3 管理問題的優化
1.3.4 管理數學實驗的概念
1.3.5 管理科學的常用軟件
復習思考題
第2章 MATLAB基礎
2.1 MATLAB語言概述
2.1.1 MATLAB的發展及特點
2.1.2 MATLAB的功能
2.1.3 MATLAB操作環境
2.1.4 MATLAB工具箱
2.1.5 MATLAB語言基礎
2.2 MATLAB的基本運算
2.2.1 創建矩陣
2.2.2 矩陣運算
2.2.3 多項式運算
2.2.4 線性方程組
2.2.5 MATLAB語言流程控制結構
2.2.6 數學函數
2.2.7 MATLAB的m文件及編程
2.3 MATLAB的繪圖功能
2.3.1 MATLAB二維繪圖
2.3.2 MATLAB三維繪圖
2.4 MATLAB的符號處理
2.4.1 符號對象和表達式操作
2.4.2 符號微積分
2.5 MATLAB數據的輸入/輸出
2.5.1 數據文件的輸入/輸出
2.5.2 MATLAB與數據庫的輸入/輸出
2.6 MATLAB數據統計描述和分析
2.6.1 常見概率分布函數
2.6.2 樣本基本統計量
2.6.3 參數估計與假設檢驗
復習思考題
第3章 規劃論及MATLAB計算
3.1 線性規劃
3.1.1 線性規劃模型
3.1.2 MATLAB的線性規劃求解計算
3.1.3 線性規劃應用案例
3.2 化問題與MATLAB優化工具箱
3.2.1 化問題描述
3.2.2 MATLAB優化工具箱介紹
3.3 MATLAB的非線性化問題
3.3.1 用MATLAB求解無約束優化問題
3.3.2 非線性無約束優化案例分析
3.3.3 用MATLAB求解非線性規劃問題
3.3.4 非線性規劃案例分析
3.4 動態規劃
3.4.1 動態規劃數學模型構建
3.4.2 動態規劃MATLAB程序分析
3.4.3 動態規劃案例分析
3.5 GUI優化工具
3.5.1 GUI優化工具概述
3.5.2 GUI優化工具應用示例
復習思考題
第4章 圖與網絡的優化計算
4.1 圖與網絡的概念
4.2 短路徑問題
4.2.1 短路徑算法及計算程序
4.2.2 短路徑示例
4.3 統籌方法
4.3.1 統籌方法的計劃網絡圖
4.3.2 關鍵路線統籌方法(CPM)
4.3.3 計劃評審技術統籌方法(PERT)
4.3.4 統籌方法的優化模型
復習思考題
第5章 決策分析與評價
5.1 決策分析簡介
5.1.1 決策的基本概念
5.1.2 不確定型決策
5.1.3 風險型決策
5.2 決策的靈敏度分析
5.2.1 樂觀系數靈敏度分析
5.2.2 自然狀態的概率靈敏度分析
5.3 貝葉斯決策
5.3.1 貝葉斯決策模型
5.3.2 信息在決策中的價值
5.4 多準則決策
5.4.1 多準則決策概述
5.4.2 多準則(目標)規劃模型
5.4.3 理想點法
5.4.4 線性加權和法
5.4.5 小法
5.4.6 目標規劃法
5.5 層次分析法
5.5.1 層次分析法簡介
5.5.2 層次分析法的計算
5.5.3 層次分析法的優點和局限性
5.5.4 層次分析法的MATLAB程序
5.5.5 層次分析法案例
5.6 模糊綜合評價方法*
5.6.1 模糊決策的概念
5.6.2 自然狀態概率的模糊估算模型
5.6.3 期望益損值決策準則
5.6.4 模型應用
5.6.5 模糊綜合評價模型計算的MATLAB程序
5.6.6 物流園區層次分析模糊綜合評價
5.7 數據包絡分析*
5.7.1 數據包絡分析的概念與方法
5.7.2 DEA模型
5.7.3 帶有偏好約束錐的DEA模型
5.7.4 基于DEA模型綜合績效評價程序
5.7.5 基于DEA模型綜合績效評價的案例計算
復習思考題
第6章 預測計算
6.1 時間序列分析
6.1.1 時間序列分析的相關理論
6.1.2 時間序列移動平均法
6.1.3 時間序列趨勢和季節因素的預測
6.2 回歸預測模型
6.2.1 線性回歸
6.2.2 可線性化的曲線回歸
6.2.3 回歸案例
6.3 馬爾可夫預測模型
6.3.1 理論基礎
6.3.2 馬爾可夫預測的應用
6.3.3 案例分析
6.4 灰色預測模型*
6.4.1 傳統灰色預測模型
6.4.2 灰色預測模型應用案例
6.4.3 無偏灰色預測模型及應用
復習思考題
第7章 智能優化計算*
7.1 模擬退火算法
7.1.1 模擬退火的原理
7.1.2 模擬退火算法簡介
7.1.3 求解旅行商問題(TSP)
7.1.4 求解截問題(MCP)
7.1.5 求解0/1背包問題(ZKP)
7.2 遺傳算法
7.2.1 遺傳算法的基本概念
7.2.2 遺傳算法的基本原理
7.2.3 遺傳算法的實現
7.2.4 基于改進遺傳算法求解TSP問題
7.3 蟻群算法及其應用
7.3.1 引言
7.3.2 蟻群算法的基本原理
7.3.3 基于蟻群算法求解TSP問題
7.3.4 一般蟻群算法的框架
7.4 粒子群算法
7.4.1 粒子群算法原理
7.4.2 粒子群算法流程
7.4.3 粒子群算法的參數分析
7.4.4 粒子群算法的改進
7.4.5 粒子群算法的程序及算例
復習思考題
參考文獻
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