前言

在现实生活中，企业往往面临诸多管理问题，比如生产计划问题、库存管理问题、物流管理问题、交通运输问题、收益管理问题等。如何从系统整体的视角对这些问题进行科学合理的建模与求解，为管理者提供切实的决策方案，是管理科学研究的核心。运筹学是一门研究系统整体优化问题的严密科学理论与方法，运筹学思想与管理问题紧密连接、密不可分。预测科学知识体系通过对事物的历史数据、当前状态及外部环境的综合分析，运用科学的方法和技术手段，对未来可能发生的情况进行推断。本书针对广泛的管理问题，阐明运筹学与预测科学领域的前沿方法，深入浅出地介绍常用模型与算法，并展示这些方法在具体管理问题中的实际应用。

本书分为三部分，其中第一部分和第二部分介绍传统管理学领域常见的优化与预测方法。同时，区别于其他教材，本书将目前处在学术前沿的预测与优化一体化方法引入其中，并在第三部分进行详细的介绍。美国著名管理学家、诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙(Herbert Simon)曾指出： 管理就是决策。决策对应于一个现实管理问题被解决的过程，通过定性与定量分析，将一个管理问题抽象为一个可以刻画管理本质与核心的数学模型，建立起描述问题的目标函数、约束条件及决策变量，再利用数学方法或计算机算法对模型进行求解。本书的第一部分面向管理问题，从基础的线性规划(第1章)出发，将线性规划逐步拓展到非线性规划(第2章)、整数规划(第3章)，并通过考虑数学规划问题中存在的参数不确定性问题，阐述了随机规划(第4章)与鲁棒优化(第5章)两类不确定优化方法。面对现实场景下大规模优化问题的求解，本书介绍四种最常用的元启发式算法，分别是遗传算法(第6章)、粒子群算法(第7章)、邻域搜索算法(第8章)、模拟退火算法(第9章)。通过对本书第一部分的学习，读者可以更好地理解如何将一个现实的决策问题表示为一个数学模型，如何使用精确式或启发式搜索算法寻找数学模型的最优解或满意解，完成对现实决策问题的求解。

在管理者进行决策之前，往往还需要面对一个预测问题。预测旨在利用人们对历史事件的观测与总结，模拟事物发展变化的客观规律，以达到对事物未来发展趋势的判断与科学推测。正确的决策与精准的预测密不可分，面对现实管理问题中既纷繁变化又暗藏规律的不确定参数，一套科学的预测方法必不可少。因此，本书的第二部分面向预测问题，从计量方法(第10章)出发，结合当前在现实问题中展现出强大性能的机器学习方法(第11章)与深度学习方法(第12章)，介绍时间序列预测问题的基本概念及方法。本书第二部分的内容，可以帮助读者掌握一套完整的依据历史观测数据演变规律预测发展趋势的方法论，从而获取某些管理洞见，并为决策问题提供支持。

在传统研究中，预测阶段与优化阶段往往相互分离，即先进行预测，再将预测得到的参数值代入下游优化模型，这种思路被称为“先预测后优化方法”，其思路非常直观，但是在这种模式下预测与优化之间仅仅存在着非常微弱的连接关系。事实上，从求解管理问题的本质出发，预测与优化之间是密不可分的，预测的精度将会直接影响优化结果的优劣。因此，本书的第三部分引入了预测与优化一体化方法，通过将预测模型中的预测误差修改为决策偏差，打破了预测与优化之间的壁垒，使得预测模型可以真正为最优决策服务。通过对本书第三部分的学习，读者可以了解与掌握数据驱动决策领域的前沿知识与内容，更加深刻地理解在管理问题中预测与优化的关系，感受融合预测模型与优化模型思想的“数学之美”。

本书的编写受到了国家自然科学基金项目(71931001，W2411066)的支持，马红光、孙珂、冯紫嫣、聂发鹏、陈楠、金坤、路靖雯、赵雨薇、葛敬云、杨明、王宪喆、蔡晓越、宁蓉、宁世泽也为本书的编写付出了辛勤的劳动。由于水平所限，书中的缺点、疏漏在所难免，敬请读者与同仁提出宝贵意见。

编者

2024年8月