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| 編輯推薦： |
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相信本书的出版，对于管理工作者以及管理科学专业学习者提供一定的参考，助力实现科学管理与科学决策具有一定的理论指导和实践应用的现实意义，一定会受到广大读者的喜爱和欢迎，并产生一定的积极学术影响。
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| 內容簡介： |
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本书以系统科学为切入点，对基础研究模型和方法进行了基本介绍。 与以往介绍模型和方法的书籍相比，本书更注重管理科学中模型和方法的介绍和介绍。 研究方面，本书主要适合具有一定管理和经济学基础的学生进一步学习。 本书系统、全面地介绍了应用于管理科学的模型和方法，可以帮助读者培养使用基本模型的基本能力。 本书也非常适用于本科生的教学以及管理学方面的学术研究，教学方面，本书的合理安排与内容讲解方便相关教师合理安排教学目标和进度。
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| 關於作者： |
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张浩，北京工商大学科学研究院人文社科处副处长，供应链管理专业负责人，博士，教授，博士生导师。北京市优秀人才培养计划青年拔尖人才项目获得者。研究方向包括复杂系统建模与仿真、供应链与物流管理、大数据分析等。承担和参与国家社会科学基金项目、北京市社会科学重点项目等国家级、省部级科研项目10余项。获得商务发展研究成果奖二等奖、北京高等学校优质本科教材课件、中国商业联合会服务业科技创新奖－全国服务业科技创新奖一等奖，中国商业联合会科学技术奖二等奖，物华图书奖二等奖等。
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| 目錄：
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第1章 系统科学 1
1.1 系统科学的形成和发展 2
1.2 系统的定义与特性 10
1.3 系统的分类 11
第2章 决策方法 14
2.1 决策概述 15
2.2 确定型决策 19
2.3 风险型决策 19
2.4 不确定型决策 23
2.5 多属性决策方法 26
第3章 预测方法 34
3.1 预测概述 35
3.2 定性预测方法 36
3.3 定量预测方法 38
第4章 评价方法 57
4.1 评价方法概述 58
4.2 DEA 61
4.3 层次分析法 67
4.4 模糊综合评价方法 80
4.5 熵值法 85
4.6 集对分析法 93
附录：DEA模型的MATLAB程序 99
第5章 优化算法 108
5.1 优化算法简介 109
5.2 粒子群优化算法 111
5.3 遗传算法 118
5.4 果蝇优化算法 122
5.5 鲸鱼优化算法 124
5.6 灰狼优化算法 128
第6章 系统可靠性 139
6.1 可靠性概述 140
6.2 可靠性特征量 142
6.3 系统可靠度及计算 143
6.4 系统可靠性失效分析 146
6.5 应用案例 151
第7章 博弈论 159
7.1 博弈论概述 160
7.2 非合作博弈 165
7.3 合作博弈 174
7.4 演化博弈 181
第8章 管理仿真 187
8.1 仿真概述 188
8.2 系统动力学 191
8.3 多智能体系统 195
第9章 复杂性科学 207
9.1 概述 208
9.2 耗散结构 211
9.3 协同学 213
9.4 混沌理论 216
9.5 突变论 229
9.6 超循环理论 236
9.7 分形理论 240
9.8 自组织临界性 243
附录 244
第10章 结构方程模型 247
10.1 结构方程模型概述 248
10.2 结构方程模型的构成 249
10.3 结构方程模型的应用案例——城市配送服务质量、供应商、顾客关系
与顾客满意度关系模型 252
第11章 马尔可夫链 262
11.1 马尔可夫过程 263
11.2 马尔可夫链概述 264
11.3 马尔可夫链模型的分类 268
11.4 马尔可夫链模型的应用 270
第12章 灰色系统理论 277
12.1 灰色系统基本概念 278
12.2 灰色关联分析 278
12.3 经典GM（1，1）模型 280
12.4 灰色预测模型 283
附录 284
参考文献 288
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| 內容試閱：
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第2版前言
欢迎您阅读这本书！管理科学（management science）这个词语我们耳熟能详，而且它在管理中所起的作用也是越来越重要。有了管理科学，我们的决策依据会更加翔实、清晰和准确。随着管理科学知识的普及，尤其是近些年计算机技术、大数据分析、仿真技术的兴起，管理科学在现实中的应用越来越便捷，应用思路越来越清晰，应用效果越来越明显。
那么，管理科学的本质到底是什么呢？弗雷德里克·S. 希利尔教授在《数据、模型与决策》一书中对管理科学进行了明确的定义：管理科学是对与定量因素（quantitative factors）有关的管理问题通过应用科学的方法（scientific approach）进行辅助管理决策制定（aid managerial decision making）的一门学科（discipline）。
通过这个定义我们了解到，它首先是一门学科，是一门管理类的学科，是建立在科学基础上的用于解决管理决策问题的知识和技术的集合体。定义中还提到了“科学的方法”，那到底什么是科学的方法呢？哪些方法算是科学的呢？首先，我们必须了解“科学”这个名词。
中国的《辞海》里这样定义“科学”：科学是关于自然、社会和思维的知识体系。法国的《百科全书》里认为：科学通过分类以寻求事物之中的条理，通过揭示支配事物的规律，以求说明事物。日本的《世界大百科辞典》里认为：所谓科学，是具备客观性和真理性的既具体又普遍的有体系的学术上的认识，即科学是学问达到最高程度的部类。而爱因斯坦则认为：科学是寻求我们感觉经验之间规律性关系的有条理的思想。当然，针对“科学”的定义有很多种，但我们发现这些定义里有一个共性，即科学是用来揭示规律性的。科学代表着知识，代表着具体，代表着更加可靠。而“科学的方法”，就是那些更加具体和可靠的知识方法。管理科学涉及的方法往往是以数学、计算机、社会科学、系统科学等为基础的，经过长期验证，被公认为可靠的方法。
当然，有很多朋友会认为管理是一门艺术。的确，管理不单单是科学，它也是艺术。管理的科学，与管理的艺术不是对立的，它们就像是一枚硬币的两个面，只有同时具备这两个面，才是一枚完整的硬币，才能够做好管理这项充满智慧的工作。
管理科学的定义中还提到了一个关键词：定量。管理科学的研究对象就是“与定量因素有关的管理问题”，而解决这一类问题的方法往往是定量分析方法。管理中的定量分析方法主要用来研究管理现象的数量特征、数量关系与数量变化，并从中发掘规律。定量分析方法往往和模型结合在一起使用，这里的模型指的是对管理现象或过程的简化描述。模型和方法的使用，为我们更加深入地刻画管理中的各种规律提供了很多工具。
管理科学的传统名称是运筹学（operations research），这是被很多人所熟悉的。而管理科学的萌芽，要追溯到18世纪中叶之后，工业革命的进程中，对效率和效益的追求促使管理者越来越注重数学与自然科学的应用。直到20世纪初，泰勒等人创立科学管理理论，并出版了《科学管理原则》，这通常被认为是管理科学形成理论体系的起点。随着市场经济的快速发展，许多管理者从不同的角度提出了对管理学的见解，形成了诸多学派。其中，部分学者以系统的观点，运用数学、统计学等科学的计量方法来研究和解决管理问题，使管理问题的研究在以往定性分析的基础上又增加了定量分析的管理学派。1939年，英国曼彻斯特大学教授布莱克特成立了运筹学小组，代表人物有埃尔伍德·斯潘赛·伯法、霍勒斯卡·文森等，这被认为是管理科学学派正式成立的标志。此后，管理科学逐步成为一门独立的学科，对这个领域的研究也越来越活跃。
管理科学在我国的发展，要追溯到由华罗庚、钱学森等倡导的运筹学、系统工程学等的研究，他们提出了一系列理论和方法，如优选法、统筹法、开放的复杂巨系统等，解决了许多实际中的管理问题。20世纪70年代之后，管理科学研究着重和决策理论、区域规划、项目管理、预测和评价管理等领域相结合，重点研究各种管理决策理论和方法。进入21世纪之后，管理信息系统、数据挖掘、计算机仿真、人工智能等新型技术与方法的运用更是加快了管理科学研究的发展，并同许多社会科学学科和自然科学学科进一步相互交叉与融合。
在教学和科研工作中，笔者发现很多学生愿意学习一些定量的模型和方法，但他们对这些模型和方法缺少一个系统的了解，于是笔者萌生了编著这本教材的想法。管理科学领域的模型和方法博大精深，笔者选择了一些在经管类研究中常用的定量模型和方法进行编撰。本书内容丰富、通俗易通，例题具有代表性，计算过程详细，可作为高校经济管理类研究生、本科生的教材，也可以成为管理科学爱好者的学习材料，还能够为管理工作者提供参考。本书不包括系统的数据分析方法，因为我们计划今后将单独编写有关商业数据分析方面的教材。本书也没有重复运筹学教材里的知识内容，而是重点介绍了运筹学教材所没有涉及的定量模型与方法。将本书和运筹学、商业数据分析等结合在一起使用，对于培养高端的管理人才是很有益处的。
本书第1版于2016年出版，2022年完成第2版的修订。本书共分为12章，第1章是系统科学，介绍了系统科学的形成和发展，系统的定义、特性与分类。第2章是决策方法，介绍了确定型决策、风险型决策、不确定型决策、多属性决策方法。第3章是预测方法，主要介绍了移动平均法、指数平滑法、回归分析预测法、趋势外推预测法等。第4章是评价方法，介绍了DEA（data envelopment analysis，DEA，数据包络分析）、层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、模糊综合评价方法、熵值法、集对分析法。第5章是优化算法，介绍了粒子群优化算法、遗传算法（genetic algorithm，GA）等。第6章是系统可靠性，介绍了系统可靠性的计算方法以及失效分析。第7章是博弈论（game theory），重点介绍了合作博弈（cooperative game）和演化博弈。第8章是管理仿真，介绍了系统动力学（system dynamics）和多智能体系统。第9章是复杂性科学，介绍了耗散结构、协同学（synergetics）、混沌理论（chaos theory）、突变论、超循环理论、分形理论、自组织临界性。第10章是结构方程模型（structural equation modeling，SEM）。第11章是马尔可夫链。第12章是灰色系统理论。
本书在编写和出版过程中得到了很多学者的指导与帮助，在此表示感谢！感谢笔者的硕士导师张铁男教授，是他带笔者进入复杂性科学的世界。感谢笔者的博士导师沈继红教授，是他让笔者对系统科学和管理科学有了全面的了解。向两位导师致敬！感谢我国著名的物流学家何明珂教授，他的《物流系统论》使笔者受益匪浅。感谢杨浩雄教授，经常和笔者探讨定量分析方法，给了笔者很多启发。感谢毛新述教授，正是他促成了本书的出版。感谢左敏教授、王国顺教授、欧阳爱平教授、孙永波教授、庞毅教授、张永教授、王真教授、李业昆教授、刘文纲教授等学者，给笔者很多指导和帮助。感谢笔者的同事们，崔丽、王晶、陈锴、侯汉坡、吕俊杰、张京敏、杜新建、周永圣、孙红霞、汪林生、郭大新、李文东、张霖霖、王勇、张运来、郭崇义、邓春平等，是你们给了笔者大力的支持和帮助，并提出了很多宝贵且有益的建议。感谢帮助过笔者的研究生们——许慎思、刘阔、朱丽羽、王明坤、张怡珩、王丽灵等，在文献整理、数值仿真以及校稿等方面付出了辛勤的劳动。同时，感谢清华大学出版社的左玉冰编辑和相关工作人员，为本书的出版付出了大量的劳动。
本书在编写过程中参考了大量的相关文献，包括国内外专家、学者的著作、教材和论文，并将这些文献尽可能地列在书后的参考文献中，但其中难免存在遗漏情况，在这里特向被遗漏的作者表示歉意，并向所有的作者表示最诚挚的感谢。
本书可能存在纰漏之处，敬请各位学者和专家指正，今后笔者会继续充实并完善本书的内容，并制作可用于教学的PPT。衷心希望能够和对管理科学感兴趣的朋友共同研讨。
编者
2022年3月
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