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运筹学学习心得体会

时间:2015-04-05 11:41

运筹学实验心得体会

运筹学实验心得体会【篇一:学习运筹学的心得体会】《管理运筹学》的体会相对于我们的教材,这本书从直观、明了的角度将运筹学定义为:“通过构建、求解数学模型,规划、优化有限资源的合理利用,为科学决策提供量化一句的系统知识体系。

”即:应用分析、试验、量化的方法,对实际生活中人、财、物等有限资源进行统筹安排。

线性规划是运筹学的一个重要分支。

线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。

其数学模型有目标函数和约束条件组成。

解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。

每一个线性规划问题都有和它伴随的另一个问题,若一个问题称为原问题,则另一个称为其对偶问题,原问题和对偶问题有着非常密切的关系,以至于可以根据一个问题的最优解,得出另一个问题的最优解的全部信息。

灵敏度分析:分析在线性规划问题中,一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。

可以分析目标函数中变量、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。

运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。

根据运输问题的独特性,一般采用一种简单而有效的方法:表上作业法。

表上作业法先找出运输问题的基可行解,方法有:最小元素法、西北角法、沃格尔法。

其中沃格尔法得出的解最接近最优解。

然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解进行最优性

运筹学学习心得

学习心得姓名:陈相宇班级:石油七班学号:3120540714经过上了十几次运筹学的课,我觉得运筹学这门课程内容真的很丰富,涉及的内容有很多,例如数学,决策学等。

当然,在这短短的时间了,我不可能完全掌握老师所说的内容,只能说了解什么是运筹学

如何运用运筹学

运筹学是一个应用数学和形式科学的跨领域研究,利用数学模型和算法等方法,去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答,所以说好运筹学对我们以后的生活是很有的帮助的自古以来,运筹学就无处不在,小到菜市场买菜,大到处理国家事务,都会用到运筹学,“运筹帷幄之中,决胜千里之外”这句话就很好的形容了运筹学的重要性。

中国古代有一个著名例子“田忌赛马”,就是对运筹学中博弈论的运用,通过巧妙的安排部署马匹的出场顺序,利用了现有马匹资源的最大效用,设计出了一个最佳方案,取得了一个最好的效果。

从中我们不难发现,在已有的条件下,经过筹划、安排,选择一个最好的方案,就会取得最好的效果。

可见,筹划安排是十分重要的。

在现在社会中,运筹学是一门重要的课程知识,它在现实生活中无处不在,经常用于解决复杂问题,特别是改善或优化现有系统的效率。

经济、金融、工程、管理等都与运筹学的发展密切相关。

随着科学技术和生产的发展,运筹学已渗入很多领域里,发挥了越来越重要的作用,运筹学本身也在不断发展,线性规划;非线性规划;整数规划;组合规划等)、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、

《管理运筹学》学起来难不难啊

《管理运筹学》作为工科和管理学科的基础课程,应用及其广泛。

如果有高等数学的基础,这门课程学起来并不难。

除了前面单纯形法部分有一些理论推导外,其余都是跟实际很接近的、很好理解的内容。

谈谈你对运筹学的认识及运筹学发展的现状

何谓“运筹学”

它的英文名称是Operations Research,直译为“作业研究”,就是研究在经营管理活动中如何行动,如何以尽可能小的代价,获取尽可能好的结果,即所谓“最优化”问题。

汉语是世界上最丰富的语言,中国学者把这门学科意译为“运筹学”,就是取自古语“运筹于帷幄之中,决胜于千里之外”,其意为运算筹划,出谋献策,以最佳策略取胜。

这就极为恰当地概括了这门学科的精髓。

  在人类历史的长河中,运筹谋划的思想俯拾皆是,精典的运筹谋划案例也不鲜见。

像“孙子兵法”就是我国古代战争谋略之集大成者;像诸葛亮更是家喻户晓的一代军事运筹大师。

然而,把“运筹学”真正当成一门科学来研究,则还只是近几十年来的事。

第二次世界大战中,英美等国抽调各方面的专家参与各种战略战术的优化研究工作,获得了显著的成功,大大推进了胜利的进程。

战后,从事这些活动的许多专家转到了民用部门,使运筹学很快推广到了工业企业和政府工作的各个方面,从而促进了运筹学有关理论和方法的研究和实践,使得运筹学迅速发展并逐步成熟起来。

  运筹学发展到现在,虽然只有五十多年的历史,但其内容已相当丰富,所涉及的领域也十分广泛。

以《运筹学国际文摘》收集的各国运筹学论文的内容为例,按技术分类就有50多种。

现在这门新兴学科的应用已深入到国民经济的各个领域,成为促进国民经济多快好省,健康协调发展的有效方法。

  我国运筹学的应用是在1957年始于建筑业和纺织业。

1958年开始在交通运输、工业、农业、水利建设、邮电等方面都有应用,尤其是运输方面,提出了“图上作业法”并从理论上证明了其科学性。

在解决邮递员合理投递路线问题时,管梅谷教授提出了国外称之为“中国邮路问题”解法。

从60年代起,运筹学在我国的钢铁和石油部门得到了全面和深入的应用。

1965年起统筹法的应用在建筑业、大型设备维修计划等方面取得了可喜进展。

从70年代起,在全国大部分省市推广优选法。

70年代中期最优化方法在工程设计界得到广泛的重视。

在光学设计、船舶设计、飞机设计、变压器设计、电子线路设计、建筑结构设计和化工过程设计等方面都有成果。

70年代中期的排队论开始应用于研究港口、矿山、电讯和计算机设计等方面。

图论曾被用于线路布置和计算机设计、化学物品的存放等。

存贮论在我国应用较晚,70年代末在汽车工业和物资部门取得成功,近年来运筹学的应用已趋于研究规模大和复杂的问题,如部门计划、区域经济规划等,并已与系统工程难于分解。

  关于运筹学将往哪个方向发展,从70年代起就在西方运筹学界引起过争论,至今还没有一个统一的结论,这里提出某些运筹学界的观点,供大家进一步学习和研究时参考。

  美国前运筹学会主席邦德(S.Bonder)认为,运筹学应在三个领域发展:运筹学应用、运筹科学、运筹数学,并强调在协调发展的同时重点发展前两者。

这是由于运筹数学在70年代已形成一个强有力的分支,对问题的数学描述已相当完善,却忘掉了运筹学的原有特色,忽视了对多学科的横向交叉联系和解决实际问题的研究。

现在,运筹学工作者面临的大量新问题是:经济、技术、社会、生态和政治因素交叉在一体的复杂系统,所以从70年代末80年代初,不少运筹学家提出“要注意研究大系统”,“要从运筹学到系统分析”。

由于研究大系统的时间范围有可能很长,还必须与未来学紧密结合起来;面临的问题大多是涉及技术、经济、社会、心理等综合因素,在运筹学中除了常用的数学方法,还引入了一些非数学的方法和理论。

如美国运筹学家沙旦(T.L.Saaty)于70年代末期提出的层次分析法(AHP),可以看作是解决非结构问题的一个尝试。

针对这种状况,切克兰特(P.B.Checkland)从方法论上对此进行了划分。

他把传统的运筹学方法称为硬系统思考,认为它适合解决那种结构明确的系统的战术及技术问题,而对于结构不明确的、有人参与活动的系统就要采用软系统思考的方法。

借助电子计算机,研究软系统的概念和运用方法应是今后运筹学发展的一个方向。

运筹学怎样学习才简单

多做题目就会变得很简单。

尤其是你发现弗洛伊德算法、复杂仓储模型不用考、单纯形法老师都会帮你凑好数字以后,运筹学就会很简单了。

毕竟本科阶段这门课只需要知其然不用知其所以然。

如何做运筹学上机的实验报告分析

一、运筹学与现代物流 (一)运筹学运筹学是上世纪40年代开始形成的一门学科,起源于二战期间英、美等国的军事运筹小组,主要用于研究军事活动。

二战后,运筹学主要转向经济活动的研究,研究活动中能用数字量化的有关运用、筹划与治理等方面的问题,通过建立模型的方法或数学定量方法,使问题在量化的基础上达到科学、合理的解决,并使活动系统中的人、才、财、物和信息得到最有效的利用,使系统的投入和产出实现最佳的配置。

运筹学的研究内容非常广泛,根据其研究问题的特点,可分为两大类,确定型模型与概率型模型。

其中确定型模型中主要包括:线性规划、非线性规划、整数规划、图与网络和动态规划等;概率型模型主要包括:对策论、排队论、存储论和决策论等。

(二)物流学物流作为一门科学也是始于二战期间,美国根据当时军事的需要,对军火的运输、补给和存储等过程进行全面的治理,并首次使用了“Logistics Management”一词。

其后对于物流的概念不断演变发展,内容也逐渐完善。

我国在2001年8月1日开始实施的国家标准《物流术语》中对物流作了如下规定:物流即物品从供给地向接收地的实体流动过程,根据实际需要,将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机的结合。

(三)运筹学与物流学运筹学与物流学作为一门正式的学科都始于二战期间,从一开始,两者就密切地联系在一起,相互渗透和交叉发展。

与物流学联系最为紧密的理论有:系统论、运筹学、经济管理学,运筹学作为物流学科体系的理论基础之一,其作用是提供实现物流系统优化的技术与工具,是系统理论在物流中应用的详细方法。

二战后,各国都转向快速恢复工业和发展经济,而运筹学此时正转向经济活动的研究,因此极大地引起了人们的注重,并由此进入了各行业和部门,获得了长足发展和广泛应用,形成了一套比较完整的理论,如规划论、存储论、决策论和排队论等。

而战后的物流并没像运筹学那样引起人们及时的关注,直到上世纪60年代,随着科学技术的发展、管理科学的进步、生产方式和组织方式等的改变,物流才为管理界和企业界所重视。

因此,相比运筹学,物流的发展滞后了一些。

不过,运筹学在物流领域中的应用却随着物流学科地不断成熟而日益广泛。

二、运筹学在物流领域中主要应用的概况运筹学作为一门实践应用的科学,已被广泛应用于工业、农业、商业、交通运输业、民政事业、军事决策等组织,解决由多种因素影响的复杂大型问题。

目前,在物流领域中的应用也相称普遍,并且解决了许多实际问题,取得了很好的效果。

以下总结一些当前运筹学在物流领域中应用较多的几个方面。

(一)数学规划论数学规划论主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、目标规划和动态规划。

研究内容与生产活动中有限资源的分配有关,在组织生产的经营管理活动中,具有极为重要的地位和作用。

它们解决的问题都有一个共同特点,即在给定的条件下,按照某一衡量指标来寻找最优方案,求解约束条件下目标函数的极值(极大值或极小值)问题。

具体来讲,线性规划可解决物资调运、配送和人员分派等问题;整数规划可以求解完成工作所需的人数、机器设备台数和厂、库的选址等;动态规划可用来解决诸如最优路径、资源分配、生产调度、库存控制、设备更新等问题。

(二)存储论存储论又称库存论,主要是研究物资库存策略的理论,即确定物资库存量、补货频率和一次补货量。

合理的库存是生产和生活顺利进行的必要保障,可以减少资金的占用,减少费用支出和不必要的周转环节,缩短物资流通周期,加速再生产的过程等。

在物流领域中的各节点:工厂、港口、配送中央、物流中央、仓库、零售店等都或多或少地保有库存,为了实现物流活动总成本最小或利益最大化,大多数人们都运用了存储理论的相关知识,以辅助决策。

并且在各种情况下都能灵活套用相应的模型求解,如常见的库存控制模型分确定型存储模型和随机型存储模型,其中确定型存储模型又可分为几种情况:不答应缺货,一次性补货;不答应缺货,连续补货;允许缺货,一次性补货;允许缺货,连续补货。

随机型存储模型也可分为:一次性订货的离散型随机型存储模型和一次性订货的连续型随机存储模型。

常见的库存补货策略也可分为以下四种基本情况:连续检查,固定订货量,固定订货点的(Q,R)策略;连续检查固定订货点,最大库存的(R,S)策略;周期性检查的(T,S)策略以及综合库存的(T,R,S)策略。

针对库存物资的特性,选用相应的库存控制模型和补货策略,制定一个包含合理存储量、合理存储时间、合理存储结构和合理存储网络的存储系统。

(三)图(网络)论自从上世纪50年代以后,图论广泛应用于解决工程系统和管理问题,将复杂的问题用图与网络进行描述简化后再求解.图与网络理论有很强的构模能力,描述问题直观,模型易于计算实现,很方便地将一些复杂的问题分解或转化为可能求解的子问题。

图与网络在物流中的应用也很显著,其中最明显的应用是运输问题、物流网点间的物资调运和车辆调度时运输路线的选择、配送中心的送货、逆向物流中产品的回收等,运用了图论中的最小生成树、最短路、最大流、最小费用等知识,求得运输所需时间最少或路线最短或费用最省的路线。

另外,工厂、仓库、配送中心等物流设施的选址问题,物流网点内部工种、任务、人员的指派问题,设备更新问题,也可运用图论的知识辅助决策者进行最优的安排。

(四)排队论排队论也称随机服务理论,主要研究各种系统的排队队长、等待时间和服务等参数,解决系统服务设施和服务水平之间的平衡问题,以较低的投入求得更好的服务。

排队现象现实生活中普遍存在,物流领域中也多见,如工厂生产线上的产品等待加工,在制品、产成品排队等待出入库作业,运输场站车辆进出站的排队,客服务中心顾客电话排队等待服务,商店顾客排队付款等等。

根据系统排队的服务设施数量、系统容量、顾客到达时间间隔的分布、服务时间的分布等特征,可分为(M\\\/M\\\/1\\\/∞),(M\\\/M\\\/1\\\/k),(M\\\/M\\\/1\\\/m),(M\\\/M\\\/s\\\/∞),(M\\\/M\\\/s\\\/k),(M\\\/M\\\/s\\\/m)几种不同的情况,不同情形套用相应的模型可以求解。

(五)对策论、决策论对策论也称博弈论,对策即是在竞争环境中做出的决策,决策论即研究决策的问题,对策论可归属为决策论,它们最终都是要做出决策。

决策普遍存在于人类的各种活动之中,物流中的决策就是在占有充分资料的基础上,根据物流系统的客观环境,借助于科学的数学分析、实验仿真或经验判定,在已提出的若干物流系统方案中,选择一个合理、满足方案的决断行为。

如制定投资计划、生产计划、物资调运计划、选择自建仓库或租赁公共仓库、自购车辆或租赁车辆等等。

物流决策多种多样,有复杂有简朴,按照不同的标准可化分为很多种类型,其中按决策问题目标的多少可分为单目标决策和多目标决策。

单目标决策目标单一,相对简朴,求解方法也很多,如线性规划、非线性规划、动态规划等。

多目标决策相对而言复杂得多,如要开发一块土地建设物流中心,既要考虑设施的配套性、先进性,还要考虑投资大小问题等,这些目标有时相互冲突,这时就要综合考虑。

解决这类复杂的多目标决策问题现行用的较多的,行之有效的方法之一是层次分析法,一种将定性和定量相结合的方法。

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