کتاب برنامه ریزی تصادفی

کتاب الکترونیکی «برنامه‌ریزی تصادفی» نوشتهٔ سیدعلی میرحسنی و فرناز هوشمندخلیق اثری تخصصی در حوزهٔ تحقیق در عملیات و بهینه‌سازی است که نشر دانشگاه صنعتی امیرکبیر آن را منتشر کرده است. این کتاب به بررسی مفاهیم، مدل‌ها و روش‌های برنامه‌ریزی تصادفی می‌پردازد و با رویکردی آموزشی و کاربردی، مباحث عدم قطعیت در تصمیم‌گیری و مدل‌سازی را برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی، ریاضی و مدیریت ارائه می‌دهد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب برنامه ریزی تصادفی

«برنامه‌ریزی تصادفی» اثری دانشگاهی و تخصصی است که به بررسی یکی از شاخه‌های مهم تحقیق در عملیات می‌پردازد. این کتاب در قالب ناداستان و با ساختاری آموزشی، به معرفی مفاهیم پایه‌ای برنامه‌ریزی تصادفی، مدل‌سازی عدم قطعیت و کاربردهای آن در مسائل واقعی می‌پردازد. نویسندگان، با تکیه‌بر تجربهٔ تدریس و پژوهش، تلاش کرده‌اند تا علاوه‌بر ارائهٔ مبانی نظری، مثال‌ها و تمرین‌هایی از مسائل واقعی را نیز مطرح کنند تا خواننده بتواند ارتباط میان تئوری و عمل را بهتر درک کند. ساختار کتاب شامل مقدمه، نمادگذاری، فصل‌هایی دربارهٔ لزوم برنامه‌ریزی تصادفی، مدل‌سازی عدم قطعیت، ارزیابی اهمیت جواب‌های تصادفی، برنامه‌ریزی احتمالی و ضمیمه‌ای دربارهٔ احتمالات و متغیرهای تصادفی است. این اثر برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی، ریاضی، علوم کامپیوتر و مدیریت که با مسائل تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت مواجه‌اند، منبعی قابل اتکا به‌شمار می‌آید.

خلاصه کتاب برنامه ریزی تصادفی

کتاب «برنامه‌ریزی تصادفی» به بررسی چالش‌های تصمیم‌گیری در شرایطی می‌پردازد که داده‌ها و پارامترهای مدل به‌طور کامل مشخص نیستند و عدم قطعیت نقش مهمی در نتایج نهایی دارد. نویسندگان ابتدا با طرح مسئلهٔ کشاورز و تحلیل سناریوهای مختلف، نشان می‌دهند که چگونه تغییرات در پارامترهای ورودی می‌تواند بر سود و تصمیمات تأثیر بگذارد. سپس، روش‌های مختلف مواجهه با عدم قطعیت مانند تحلیل حساسیت، تبدیل مدل به حالت قطعی و استفاده از سناریوها را معرفی می‌کنند و مزایا و محدودیت‌های هرکدام را بررسی کرده‌اند. در ادامه، کتاب به مدل‌سازی عدم قطعیت می‌پردازد و مدل‌های برنامه‌ریزی تصادفی دومرحله‌ای و چندمرحله‌ای را شرح می‌دهد. در این مدل‌ها، تصمیمات به دو دسته تقسیم می‌شوند: تصمیمات مرحلهٔ اول که پیش از وقوع رویدادهای تصادفی اتخاذ می‌شوند و تصمیمات مرحلهٔ دوم که پس از مشخص‌شدن وضعیت واقعی پارامترها گرفته می‌شوند. مثال‌هایی مانند مسئلهٔ کشاورز، فروشندهٔ دوره‌گرد، توزیع سوخت و مکان‌یابی کارخانه‌ها به‌عنوان نمونه‌هایی از کاربرد این مدل‌ها در دنیای واقعی مطرح شده‌اند. کتاب همچنین به بررسی ساختار ریاضی مدل‌های تصادفی، تعریف متغیرهای تصمیم، قیود و تابع هدف در شرایط عدم قطعیت می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از سناریوهای مختلف، تصمیماتی اتخاذ کرد که در بلندمدت منجر به بهینه‌ترین نتیجه شوند. در بخش‌هایی از کتاب، به برنامه‌ریزی تصادفی با متغیرهای صحیح و دودویی نیز پرداخته شده است تا خواننده با پیچیدگی‌های بیشتر این حوزه آشنا شود. در نهایت، ضمیمه‌ای دربارهٔ مفاهیم پایه‌ای احتمال و متغیرهای تصادفی، ابزارهای لازم برای فهم بهتر مدل‌سازی تصادفی را فراهم می‌کند.

چرا باید کتاب برنامه ریزی تصادفی را بخوانیم؟

این کتاب با تمرکز بر مدل‌سازی و حل مسائل بهینه‌سازی در شرایط عدم قطعیت، به خواننده کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های برنامه‌ریزی تصادفی آشنا شود و آن‌ها را در مسائل واقعی به‌کار گیرد. مثال‌های متنوع و کاربردی، پیوند میان تئوری و عمل را برقرار می‌کند و امکان درک بهتر چالش‌های تصمیم‌گیری در دنیای واقعی را فراهم می‌آورد. همچنین، ساختار آموزشی کتاب و تمرین‌های پایان فصل، فرصت مناسبی برای یادگیری عمیق‌تر و تمرین عملی مفاهیم ارائه می‌دهد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

مطالعهٔ این کتاب به دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی صنایع، ریاضی، علوم کامپیوتر، مدیریت و اقتصاد که با مسائل تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی در شرایط عدم قطعیت سروکار دارند، پیشنهاد می‌شود. همچنین برای افرادی که به دنبال درک عمیق‌تر مدل‌سازی تصادفی و کاربرد آن در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی هستند، مفید خواهد بود.

بخشی از کتاب برنامه ریزی تصادفی

«برنامه‌ریزی تصادفی هنر و علم تصمیم‌گیری در مورد بهترین عمل ممکن است، وقتی که هزاران امکان انحراف از آن وجود دارد. برنامه‌ریزی تصادفی، متعلق به شاخهٔ عمومی‌تر برنامه‌ریزی تحت عدم قطعیت است که شامل مباحثی همچون برنامه‌ریزی پویا، درخت تصمیم‌گیری، شبیه‌سازی، فرآیندهای تصادفی و قیود احتمالی است. تفاوت اصلی آن با برنامه‌ریزی قطعی در وجود عدم قطعیت در بعضی از پارامترهای ورودی مسئله از قبیل مقادیر سمت راست می‌باشد که ممکن است در زمان تصمیم‌گیری مشخص نباشند. در اغلب مدل‌های نظیر مسائل واقعی، درصدی از عدم قطعیت در پارامترهای مدل وجود دارد که در نظر گرفتن آن‌ها موجب تفاوت‌های معنی‌داری می‌شود. اگرچه مدل‌های قطعی زیادی با هزاران متغیر و محدودیت در صنعت وجود دارند، ولی جواب تولیدی این مدل‌ها غالباً به علت این که احتمالات آتی را در نظر نمی‌گیرند، توسط مدیران به کار گرفته نمی‌شود. یک روش قدیمی برای لحاظ کردن عدم قطعیت در مدل‌های خطی، تحلیل حساسیت است که بررسی می‌کند با تغییر در پارامترهای ورودی مسئله، چه تغییراتی در جواب بهین مسئله ایجاد می‌گردد. ولی تحلیل حساسیت، به علت محدودیت‌هایی که تحمیل می‌کند، ممکن است گمراه‌کننده باشد و روش مناسبی برای اعمال عدم قطعیت در مدل‌ها نیست. همچنین، گاهی اوقات، طراحان به منظور عدم مواجهه با کمبود موجودی از برآوردهای بیش از نیاز استفاده کرده و تصمیماتی مبتنی بر بیش از نیاز واقعی اتخاذ می‌کردند. به این ترتیب نرخ تولید و نرخ مصرف را بیش از مقدار واقعی در نظر گرفته و لذا هر چه تقاضا افزایش می‌یافت (به بیشترین مقدار ممکن)، کمبودی مشاهده نمی‌شد. اگر به شرایط نامساعدی برخورد می‌شد (کاهش تقاضا یا عدم دسترسی به منابع)، آنگاه سیستم با مازاد یا کمبود انبوهی از تولیدات مواجه می‌گشت و برنامه نشدنی می‌شد. لذا مجبور به تولید یک برنامهٔ کوتاه مدت، مناسب با شرایط جدید بودند. بنابراین، اغلب با وضعیت تولید کم و همراه با تأخیر مواجه می‌شدند. لذا برآورد تقاضا بیش از مقدار واقعی، دست کم گرفتن امکان تهیه منابع و تحویل همراه با تأخیر، از روش‌های مقابله با عدم قطعیت هستند که هزینه‌بر می‌باشند. چنین طرح‌هایی، بیش از حد ناکارا، پرهزینه و با تأخیر هستند.»