运筹学心得体会.docx
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运筹学心得体会 (2010-01-1818:01:14) 转载▼标签: 杂谈 古人作战讲“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外”。在现代商业社会中,更加讲求运筹学的应用。作为一名物流管理的学生,更应该能够熟练地掌握、运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题。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。本着这样的心态,在本学期运筹学即将结课之时,我得出以下关于运筹学的知识。是虽上机考试没有通过,感到不安,但是我明白要将理论联系实际,才能更好的发挥。 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。一个问题要满足一下条件时才能归结为线性规划的模型:⑴要求解的问题的目标能用效益指标度量大小,并能用线性函数描述目标的要求;⑵为达到这个目标存在很多种方案;⑶要到达的目标是在一定约束条件下实现的,这些条件可以用线性等式或者不等式描述。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。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优值。 遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时,可以用数据包络进行分析,运用数据包络分析的的决策单元要有相同的投入和相投的产出。 对偶理论:其基本思想是每一个线性规划问题都涉及一个与其对偶的问题,在求一个解的时候,也同时给出另一问题的解。对偶问题有:对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式,然后找出标标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质,所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。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系数、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。如果将问题转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的允许范围或改变到某一值时对问题最优解的影响时,就属于参数线性规划的内容。 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判别。当检验的结果为非最优解时,进行解的改进,然后再进行最优性判别,直到所有的非基变量检验数全非负,得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况,在该情况下,要将该问题转化为产销平衡问题,只需增加一个假象的产地或销地,并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。 整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定解法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。指派问题是0-1整数规划中的特例,现在采用的解法一般为匈牙利法,由于指派问题的特殊性,使用匈牙利法可以有效的减少计算量。 学习理论的目的就是为了解决实际问题。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合线性规划的条件,那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题,即:非线性规划。关于非线性规划的理论还没有深入学习,暂将我的学习所得进行到此。 第二篇:应用运筹学心得体会应用运筹学心得体会 相信大家都知道,田忌赛马的故事,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。古人作战讲“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外”也就是这个道理。 运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。从最直观、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。” 运筹学的具体内容包括。规划论(包括线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划)、库存论、图论、决策论、对策论、排队论、、博弈论、可靠性理论等。而《应用运筹学》作为运筹学的一部分,则重点介绍了管理运筹的思想与建模方法,具体包括了线性规划及扩展问题模型、图与网络分析模型、项目管理技术、决策分析技术、库存模型和排队模型等运筹学的重要分支。其主要特点是注重运筹学原理及方法在解决实际管理问题时应用,突出了管理问题的分析和运筹模型的构建过程,淡化了模型的理论推导和数学计算,借助于十分普及的excel软件来求解模型,使得运筹学模型的应用更加简明直观。 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。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优值。 图论是一个古老的但又十分活跃的分支,它是网络技术的基础。在日常生活和生产中,人们会经常碰到各种各样的图,如零件加工图、公路或铁路交通图、管网图等。图论中图是上述各种类型图的抽象和概括,它用点表示研究对象,用边表示这些对象之间的联系。而图与网络分析是近几十年来运筹学领域中发展迅速、而且十分灵活的一个分支。由于它对实际问题的描述,具有直观性,故广泛应用与物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。 项目管理技术就是在时间、成本、质量、风险、合同、采购、人力资源等各个方面对项目进行的计划和控制。其中项目管理的核心思想是对进度的管理和成本的控制。 决策分析技术是属决策论的一部分。主要是在研究决策问题。所谓决策就是根据客观可能性,借助一定的理论、方法和工具,科学地选择最优方案的过程。决策问题是由决策者和决策域构成的,而决策域又由决策空间、状态空间和结果函数构成。研究决策理论与方法的科学就是决策科学。 库存模型则主要是对库存论的一种实际应用。库存论是一种研究物质最优存储及存储控制的理论,物质存储时工业生产和经济运转的必然现象。如果物质存储过多,则会占用大量仓储空间,增加保管费用,使物质过时报废从而造成经济损失;如果存储过少,则会因失去销售时机而减少利润,或因原料短缺而造成停产。因而如何寻求一个恰当的采购,存储方案就成为库存论研究的对象。 排队模型在日常生活中的应用是相当广泛的,比如水库水量的调节、生产流水线的安排,铁路分成场的调度、电网的设计等等。排队论又叫做随机服务系统理论。它的研究目的是要回答如何改进服务机构或组织被服务的对象,使得某种指标达到最优的问题。比如一个港口应该有多少个码头,一个工厂应该有多少维修人员等。 学习理论的目的就是为了解决实际问题。图论为计算机领域也奠定了基础,运筹学的计算方法可以借用计算机来完成。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合线性规划的条件,那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题。通过对此次对应用运筹学的学习我掌握了运筹学的基本概念、基本原理、基本方法和解题技巧,对于一些简单的问题可以根据实际问题建立运筹学模型及求解模型。应用运筹学对我们以后的生活也讲有不小的影响,将应用运筹学运用到实际问题上去,学以致用。 第三篇:学习运筹学的心得体会学习运筹学的体会与心得 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判别。当检验的结果为非最优解时,进行解的改进,然后再进行最优性判别,直到所有的非基变量检验数全非负,得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况,在该情况下,要将该问题转化为产销平衡问题,只需增加一个假象的产地或销地,并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。 整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。指派问题是0-1整数规划中的特例, 古人作战讲“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外”。在现代商业社会中,更加讲求运筹学的应用。作为一名测控的学生,更应该能够熟练的掌握、运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题。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。本着这样的心态,在本学期运筹学即将结课之时,我得出以下关于运筹学的知识。是虽上机考试没有通过,感到不安,但是我明白要将理论联系实际,才能更好的发挥。 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。一个问题要满足一个条件时才能归结为线性规划的模型:(1)要求解的问题的目标能用效益指标度量大小,并能用线性函数描述目标的要求;(2)为达到这个目标存在很多种方案;(3)要达到的目标是在一定约束条件下实现的,这些条件可以用线性等式或者不等式描述。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。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题设计到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形跌送,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优解。 遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时,可以用数据包络进行分析,运用数据包络分析的决策单元要有相同的投入和相投的产出。 对偶理论:其基本思想是一个线性规划问题都设计一个与其对偶的问题,在求一个解的时候,也同时给出另一问题的解决。对偶问题有:对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式,然后找出标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质,所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。 运输问题是解决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。 学习理论的目的就是为了解决实际问题。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合规划的条件,那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题,即:非线性规划。关于非线性规划的理论还没有深入学习,暂将我的学习所得进行到此。 第四篇: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系数、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判别。 整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。 第五篇:运筹学心得运筹学学习心得 运筹学是一门具有多科学交叉特点的边缘科学,至今没有一个统一的定义。综合种种定义,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。” 当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合线性规划的条件,那么我们就可以利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题。通过对运筹学的学习我掌握了运筹学的基本概念、基本方法和解题技巧,对于一些简单的问题可以根据实际问题建立运筹学模型及求解模型。运筹学对我们以后的生活也有不小的影响,将运筹学运用到实际问题上去,学以致用。 运筹学在解决大量实际问题过程中形成的工作步骤 (1)提出和形成问题。即弄清问题的目标,可能的约束,问题的可控变量以及有关参数,搜集有关资料。 (2)建立模型。即把问题中可控变量、参数和目标与约束之间的关系用一定的模型表示出来; (3)求解。用各种手段将模型求解。解可以是最优解、次优解、满意解。复杂模型的求解需用计算机,解的精度要求可由决策者提出; (4)解的检验。首先检查求解步骤和程序有无错误,然后检查解是否反映现实问题; (5)解的控制。通过控制解的变化过程决定对解是否要作一定的变化; (6)解的实施。是指将解用到实际中必须考虑到实施的问题,如向实际部门讲清解的用法,在实施中可能产生的问题和修改。 运筹学的应用,主要关于本专业将来可能运用到的方面: (1)市场销售。主要应用在广告预算和媒介的选择、竞争性定价、新产品开发、销售计划的制定等方面。如美国杜邦公司在20世纪50年代起就非常重视将运筹学用于研究如何做好广告工作,产品定价和新产品的引入。通用店里公司对某些市场进行模拟研究。 (2)生产计划。在总体计划方面主要用于总体确定生产、存储和劳动力的配合等计划,以适应波动的需求计划,用线性规划和模拟方法等。 (3)库存管理。主要应用于多种屋子库存量的管理,确定某些设备的能力或容量。 (4)运输问题。这涉及空运、水云、公路运输、铁路运输、管道运输、厂内运输。主要是用于调度和时刻表安排计划还有路线选择。 然后是我对所学知识的了解和分析: 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。一个问题要满足一下条件时才能归结为线性规划的模型: 1.要求解的问题的目标能用效益指标度量大小,并能用线性函数描述目标的要求; 2.为达到这个目标存在很多种方案; 3.要到达的目标是在一定约束条件下实现的,这些条件可以用线性等式或者不等式描述。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。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优值。遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时,可以用数据包络进行分 析,运用数据包络分析的的决策单元要有相同的投入和相投的产出。 对偶理论:其基本思想是每一个线性规划问题都涉及一个与其对偶的问题,在求一个解的时候,也同时给出另一问题的解。对偶问题有:对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式,然后找出标标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质,所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。 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系数、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。如果将问题转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的允许范围或改变到某一值时对问题最优解的影响时,就属于参数线性规划的内容。 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判别。当检验的结果为非最优解时,进行解的改进,然后再进行最优性判别,直到所有的非基变量检验数全非负,得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况,在该情况下,要将该问题转化为产销平衡问题,只需增加一个假象的产地或销地,并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定解法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。指派问题是0-1整数规划中的特例,现在采用的解法一般为匈牙利法,由于指派问题的特殊性,使用匈牙利法可以有效的减少计算量。 通过这几周对运筹理论的学习,我知道了运筹不但是指挥战争的艺术,对我们学管理的人来说更是一门管理的艺术,它对企业实际运营过程中的生产、采购等工作都有很大的帮助。 我认为将来随着社会的发展,各种各样的新问题层出不穷,其中横多都需要运用数学知识去解决,而怎样去把理论知识运用到生活中,这就给运筹学的发展带来了很大的机遇,而且是面临的新对象是经济、技术、社会、生态和政治等因素交叉在一起的个变更为复杂系统,所以我认为运筹学还存在极大地发展空间。 第16页 共16页- 配套讲稿:
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