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运筹学是分析和解决管理问题的一种有效方法它的主要分支有哪些

03月03日 编辑 fanwen51.com

[在产品设计中如何看待新问题和老问题及其解决方法]在产品设计,面对问题及其解决方法: 1:先提出问题,然后分析问题,最后解决问题。 2:提出问题分看到目前出现的问题和未出现有可能出现的问题,分析问题就是很细致的一项工作了,要经验和...+阅读

运筹学是分析和解决管理问题的一种有效方法它的主要分支有哪些

运薄学按所解决间题性质上的差别,将实际的问监归结为不同类型的数学棋型,这些不同类峨的数学模m构成了运筹学的各个分支,主要的分支有以下几项。

1.线性规划

经济管理中如何有效地利用现有人力、物力完成更多的任务.或在预定的任务目标下,如何耗用最少的人力、物力去实现。这类统筹规划的问题用数学语官表达,先根据问题要达到的目标选取适当的变f.间题的目标通过用变I的ak数形式表示(称为目标函数).对问越的限制条件用有关变A的等式或不等式表达(称为约束条件)。当变一连续取值,且目标的数和约束条件均为线性时.称这类模型为线性规划的棋型.有关对线性规划问肠建樱、求解和应用的研究构成了运筹学中的线性规划分支。内容沙及线性规划及单纯形法、对供理论、运抽问胭等。

2.非线性规划

如果上述模型中目标函数或约束条件不全是线性的,对这类模员的研究便构成了非线性规划的分支。由于大多数工程物理t的表达式是非线性的.因此非线性规划在各类工程的优化设计中得到较多的应用.它是优化设计的有力工具。

3.动态规划

动态规划是研究多阶段决策过程最优化的运筹学分支。有些经济管理活动由一系列相互关联的阶段组成.在每个阶段依次进行决策,而且上一阶段的翰出状态就是下一阶段的箱入状态,且各阶段决策之间互相关联,因而形成一个多阶段的决策过程。动态规划研究多阶段决策过程的总体优化.即从系统总体出发,要求各阶段决策所构成的决策序列使目标函数值达到最优。

4.图与网络分析

生产管理中经常遇到工序的合理衔接问地,设计中经常遇到研究各种管道、线路的通过能力.以及仓库、附属设施的布局等问翅。运筹学中把一些研究的对象用节点表示.对象之间的联系用连线表示。点、连线的集合构成图。图论是研究由节点和连线所组成图形的数学理论和方法。图是网络分析的基础,根据研究的具体网络对象(如铁路网、电力网、通信网等》.斌予图中各连线某个具体的参数,如时间、流最、费用、距离等。规定图中各节点代表具体网络中任何一种流动的起点、中转点成终点.然后利用图论方法来研究各类网络绪构和流,的优化分析。网络分析还包括利用网络图形来描述一项工程中各顶作业的进度和结构关系,以便对工程进度进行优化控制。

5.存储论

一种研究最优存贮策略的理论和方法。如为了保证企业生产的正常进行.需要有一定数f原材料和军部件的储备.以调节供需之间的不平衡。实际问题中,需求I可以是常数.也可以是服从某一分布的随机变t。每次订货钻一定贫用,提出订货后,货物可以一次到达.也可能分批到达。从提出订货到货物的到达可能是即时的.也可能需要一个周期(订货提前期)。某些情况下允许缺货.有些情况不允许块货。存贮策略研究在不同需求、供货及到达方式等情况下,确定在什么时间点及一次提出多大批盈的订货,使用于订呐、贮存和可能发生短缺的费用的总和为最少。

6.排队论

生产和生活中存在大.有形和无形的拥挤和排队现象。排队系统由服务机构(服务员)及被服务的对象(顾客)组成.一般顾客的到达及服务员用于对每名顾客的服务时间是随机的,服务员可以是一个或多个,多种愉况下又分平行或牢联排列。排队按一定规则进行一般按到达从序先到先服务.但也有享受优先服务权的。按系统中从客容皿,可分为等待制、损失制、混合制等。排队论研究顾客不同愉人、各类服务时间的分布、不同服务员数及不同排队规则情况下.排队系统的工作性能和状态.为设计新的排队系统及改进现有系统的性能提供数t依据。

运筹学和统筹学有什么不同

运筹学(yùnchóuxué)简介 在中国战国时期,曾经有过一次流传后世的赛马比赛,相信大家都知道,这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下,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。 现在普遍认为,运筹学是近代应用数学的一个分支,主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。前者提供模型,后者提供理论和方法。 运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战,要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上,做出最优的对付敌人的方法,这就是“运筹帷幄之中,决胜千里之外”的说法。 但是作为一门数学学科,用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排,却是晚多了。

也可以说,运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。 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。当然,随着客观实际的发展,运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动,有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求,通过数学上的分析、运算,得出各种各样的结果,最后提出综合性的合理安排,已达到最好的效果。 运筹学作为一门用来解决实际问题的学科,在处理千差万别的各种问题时,一般有以下几个步骤:确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。 虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学,但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型,并能应用解决较广泛的实际问题。 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,现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如:数学规划(又包含线性规划;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、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。 运筹学有广阔的应用领域,它已渗透到诸如服务、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性、等各个方面。 运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科,兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质,是系统工程学和现代管理科学中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具。运筹学已被应用到各种管理工程中,在现代化建设中发挥着重要作用。[编辑本段]运筹学的历史 运筹学作为一门现代科学,是在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来的,有的学者把运筹学描述为就组织系统的各种经营作出决策的科学手段。

P.M.Morse与G.E.Kimball在他们的奠基作中给运筹学下的定义是:“运筹学是在实行管理的领域,运用数学方法,对需要进行管理的问题统筹规划,作出决策的一门应用科学。”运筹学的另一位创始人定义运筹学是:“管理系统的人为了获得关于系统运行的最优解而必须使用的一种科学方法。”它使用许多数学工具(包括概率统计、数理分析、线性代数等)和逻辑判断方法,来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题,以期发挥最大效益。 现代运筹学的起源可以追溯到几十年前,在某些组织的管理中最先试用科学手段的时候。可是,现在普遍认为,运筹学的活动是从二次世界大战初期的军事任务开始的。当时迫切需要把各项稀少的资源以有效的方式分配给各种不同的军事经营及在每一经营内的各项活动,所以美国及随后美国的军事管理当局都号召大批科学家运用科学手段来处理战略与战术问题,实际上这便是要求他们对种种(军事)经营进行研究,这些科学家小组正是最早的运筹小组。

第二次世界大战期间,“OR”成功地解决了许多重要作战问题,显示了科学的巨大物质威力,为“OR”后来的发展铺平了道路。 当战后的工业恢复繁荣时,由于组织内与日俱增的复杂性和专门化所产生的问题,使人们认识到这些问题基本上与战争中所曾面临的问题类似,只是具有不同的现实环境而已,运筹学就这样潜入工商企业和其它部门,在50年代以后得到了广泛的应用。对于系统配置、聚散、竞争的运用机理深入的研究和应用,形成了比较完备的一套理论,如规划论、排队论、存贮论、决策论等等,由于其理论上的成熟,电子计算机的问世,又大大促进了运筹学的发展,世界上不少国家已成立了致力于该领域及相关活动的专门学会,美国于1952年成立了运筹学会,并出版期刊《运筹学》,世界其它国家也先后创办了运筹学会与期刊,1957年成立了国际运筹学协会。

[编辑本段]运筹学的特点 运筹学的特点是:1.运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题,故其应用不受行业、部门之限制;2.运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究,又涉及到组织的实际管理问题,它具有很强的实践性,最终应能向决策者提供建设性意见,并应收到实效;3.它以整体最优为目标,从系统的观点出发,力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解,寻求最佳的行动方案,所以它也可看成是一门优化技术,提供的是解决各类问题的优化方法。[编辑...

运筹学大M法

你好!

吴祈宗版的运筹学大M法应该与清华版的类似,方法是共通的。所以以下以清华版为例。

建议楼主以后碰到看不懂的可以多参照几本书。它们的解释会有差别的。

在一个线性规划问题的约束条件中加进人工变量后,要求人工变量对目标函数的取值不受影响,所以若目标函数是MAX型的,则 - M Xn(因为如果Xn不取0的话,那么目标函数永远取不到最大值,所以在求解后,Xn的值一定为0,这样才能使人工变量Xn对目标函数的取值不受影响) 。

同理,当目标函数是min型的则加上M Xn,也就是说只要这个人工变量有取值那么目标函数永远达不到最优解,因为这个Xn是人工变量,为了方便求出初始可行解加上的。所以最终的最优解一定不能有它即为0.

接着就是用单纯形法进行计算了。

若是求min,用cj-zj>=0来判断目标函数是否实现了最小化。若是求max,则用cj-zj<=0来判断目标函数是否实现了最大化。

剩下的就是与一般的单纯形法一样了。

总体来说就这些,如果还有不懂的,楼主可以追问哦~

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