Podstawy teorii zapasów stochastycznych

Ocena:   (4,6 na 5)

Podstawy teorii zapasów stochastycznych (Evan Porteus)

Opinie czytelników

Podsumowanie:

Książka ta jest wysoko ceniona za rygorystyczne podejście do stochastycznej teorii zapasów, dzięki czemu jest odpowiednia dla naukowców i studentów. Oferuje dokładny przegląd matematycznych aspektów zarządzania zapasami, choć może nie być praktyczny dla profesjonalistów poszukujących rzeczywistych zastosowań.

Zalety:

Przemyślany dobór tematów, matematycznie rygorystyczne podejście, pomocne załączniki, proste przykłady, doskonały przegląd stochastycznej teorii zapasów, odpowiedni dla studentów zainteresowanych programowaniem dynamicznym.

Wady:

Nieodpowiednia dla praktyków poszukujących metodologii dla rzeczywistych problemów, nadmiernie skoncentrowana na dowodach matematycznych bez wskazówek jak do nich dojść, może nie spełnić oczekiwań wszystkich czytelników.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Foundations of Stochastic Inventory Theory

Zawartość książki:

Książka ta ma podwójny cel - służy jako zaawansowany podręcznik zaprojektowany w celu przygotowania doktorantów do prowadzenia badań nad matematycznymi podstawami teorii zapasów oraz jako praca referencyjna dla osób już zaangażowanych w takie badania.

Wszystkie rozdziały kończą się ćwiczeniami, które wzmacniają lub rozszerzają wprowadzone koncepcje.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9780804743990
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Twarda oprawa
Rok wydania:2002
Liczba stron:320

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Podstawy teorii zapasów stochastycznych - Foundations of Stochastic Inventory Theory
Książka ta ma podwójny cel - służy jako zaawansowany...
Podstawy teorii zapasów stochastycznych - Foundations of Stochastic Inventory Theory

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)