运筹学
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运筹学的基本名词解释汇总运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。
它涵盖了多个子领域,包括线性规划、整数规划、动态规划、网络优化、排队论、决策分析等等。
在本篇文章中,我将深入解释其中一些基本的运筹学名词。
一、线性规划线性规划是运筹学中最常用的方法之一。
它用于解决在给定的约束条件下,如何最大化或最小化一个线性目标函数的问题。
具体来说,线性规划问题可以用如下形式表示:Maximize(或Minimize):C₁X₁ + C₂X₂ + ... + CnXnSubject to:A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁nXn ≤ b₁A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂nXn ≤ b₂...An₁X₁ + An₂X₂ + ... + AnnXn ≤ bnX₁, X₂, ..., Xn ≥ 0其中,C₁,C₂,...,Cn为目标函数的系数,X₁,X₂,...,Xn为决策变量,Aij为约束条件的系数,bi为约束条件的右手边。
线性规划在供应链管理、资源分配、生产计划等各个领域都有广泛的应用。
二、整数规划整数规划是线性规划的一个扩展。
在整数规划中,决策变量被限制为整数值,而不仅仅是非负实数。
这在某些情况下更符合实际问题的特点。
整数规划可以用于解决许多实际问题,例如旅行商问题、资源分配问题等。
整数规划的形式与线性规划相似,只是添加了一个约束条件:X₁, X₂, ..., Xn为整数整数规划是一个NP难问题,在实际应用中通常通过割平面法、分支定界法等方法来求解。
三、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法。
在动态规划中,问题被分解为一系列阶段,每个阶段都有一组决策变量。
每个阶段的决策都基于之前阶段的决策结果,从而达到最优解。
动态规划可以用于解决诸如背包问题、最短路径问题等在实际问题中普遍存在的多阶段决策问题。
四、网络优化网络优化是研究在网络结构下如何优化资源分配和信息流动的方法。
第一讲 运筹学概述一、运筹学是什么?----------------------晕愁学其实,这绝对一种误解,事实上运筹学方法及应用早在中小学就比较系统地学过,并且在我们每时每刻的生活过程中都在利用。
北师大版小学语文第六册教材中就有一篇课文《田忌赛马》,在座的各位应该都不陌生。
这是战国时期运筹学思想成功应用的典型实例。
孙膑同志合理地利用当时的现有资源、条件和比赛规则,只建议田忌调换了赛马的出场顺序,就使得原来屡战屡败的战局得到了彻底的扭转,以获胜而告终。
形成了本文主题中“初战失败”、“孙膑献计”、“再赛获胜”的三部分内容。
运筹学思想体现的是,将现有资源的作用得到充分发挥,以获得最优的结果。
运筹让生活得更有条理的艺术。
谈起运筹学,是否会想到很通俗的例子——沏茶水。
沏茶,看起来是一件日常生活中再小不过的事情,却包含着运筹学的道理。
让我们来看一看,沏茶的过程可以分为烧开水、洗茶壶、放茶叶多道“工序”。
其中,烧开水所需的时间最长,洗茶壶、放茶叶的时间则较短。
善于运筹的人,应该是先将水烧上,在烧水的过程中,从从容容地把茶壶洗净,把茶叶放好。
而不善运筹的人,可能会先把茶壶洗净,把茶叶放好,才想起来水还没有烧;或者先把水烧开了,才急急忙忙去洗茶壶、放茶叶,搞得手忙脚乱。
另外还有一个例子我们外地生到上海的路线选择,虽然条条大路都能通到上海,但我们都有一个明确的目标,有些人的目标是准备用最短的时间到达,有些人的目标是用最少费用到达,这样基于不同的目标,就会选择不同的最佳路线。
这两个生活中的运筹学实例说明了运筹学应用的思想并不神秘,而现实的生活中,从沏茶、选择路线这样一件小事,到规模宏大的建设项目,都能运用运筹学的原理。
在人生大事的安排上,也同样需要下功夫好好运筹一番。
从技术是,也就是运筹学解决决策问题的工具方面,在初中的数学教材中有一个重要的内容是《线性规划》,其中比较详细地讲述了线性规划的数学表述形式和求解方法。
运筹学的基本概念与应用运筹学是一门应用数学科学,主要涉及决策问题的建模和求解。
它的核心目标是通过数学方法来优化决策,以便在资源有限的情况下取得最优的结果。
运筹学的应用领域广泛,包括物流管理、供应链优化、生产计划、交通调度等等。
一、运筹学的基本概念1.1 问题建模在运筹学中,问题建模是解决问题的第一步。
它涉及将实际问题抽象化为数学模型,以便使用运筹学方法进行求解。
常用的建模方法包括线性规划、整数规划、图论等。
1.2 数学优化方法数学优化方法是解决运筹学问题的主要手段。
其中最常用的方法是线性规划和整数规划。
线性规划主要用于解决连续变量的优化问题,而整数规划则考虑了变量的整数限制。
除此之外,还有许多其他的数学优化方法,如非线性规划、动态规划等。
1.3 求解技术为了求解运筹学问题,需要使用相应的求解技术。
最常用的求解技术有单纯形法、分支定界法、模拟退火算法等。
这些求解技术可以帮助我们找到问题的最优解或近似最优解。
二、运筹学的应用2.1 物流管理物流管理是运筹学的典型应用领域之一。
通过合理的路径规划、运输调度和仓储管理,可以最大程度地降低物流成本,提高配送效率。
运筹学方法可以帮助企业优化物流网络、车辆调度和库存管理,从而提升物流管理的效果。
2.2 供应链优化供应链是企业和客户之间的交互系统,优化供应链可以带来许多益处。
运筹学可以帮助企业优化供应链的结构和运作方式,从而实现更高效的生产和配送。
通过运筹学方法,可以降低库存成本、提高客户满意度,并且减少供应链中的风险。
2.3 生产计划在生产过程中,需要合理地安排生产计划,以便最大化生产效率、最小化生产成本。
运筹学可以通过合理的订单批量规划、生产调度和生产线优化来提供支持。
通过运筹学方法,可以降低生产时间、提高资源利用率,并最大程度地满足客户需求。
2.4 交通调度交通调度是城市交通管理的重要组成部分,也是一个复杂的优化问题。
运筹学方法可以帮助交通管理部门优化交通信号、路线规划和公交车辆调度,以降低交通拥堵和提高交通效率。
运筹学综述运筹学的简介一:什么是运筹学?运筹学是Operations Research的英文单词缩写。
运筹学界的元老说运筹学是执行部门对所控制的业务做出决策提供数量上的依据的科学或利用所有应用科学执行部门对其所属业务作出决策提供数量上依据的一门科学;世界上最早的运筹学协会说运筹学是运用科学方法来解决工业、商业、政府、国防等部门里有关人力、机器、物资、金钱等大型系统的指挥或管理中所出现的复杂问题的一门学科,其目的是“帮助管理者以科学方法确定其方针和行动”。
二:运筹学的三个来源1、军事二战期间例一:在第二次世界大战期间,鲍德西雷达站的研究——“布莱克特马戏团”的出色工作,Bawdsey雷达站—Blackett杂技班专门就改进空防系统进行研究。
成员组成:心理学家3,数学家2,数学物理学家2,天文物理学家1,普通物理学家1,陆军军官1,测量员1。
研究的问题是设计将雷达信息传送给指挥系统及武器系统的最佳方式;雷达与防空武器的最佳配置;对探测、信息传递、作战指挥、战斗机与防空火力协调等获得成功,大大提高了英国本土的防空能力,不久以后在对抗德国对英伦三岛的狂轰滥炸中发挥了极大的作用,堪称运筹学的发祥与典范,展示了运筹学的本色与特色。
二战期间例二:大西洋反潜战——Morse小组的重要工作。
1942年麻省Morse教授应美国大西洋舰队反潜战官员Baker舰长的请求担任反潜战运筹组的计划与监督工作,其最出色的工作之一是协助英国打破了德国对英吉利海峡的海上封锁,研究所提出的两条重要建议是:将反潜攻击由反潜舰艇投掷水雷改为飞机投掷深水炸弹,起爆深度由100米改为25米左右,即当德方潜艇刚下潜时攻击效果最佳;运送物资的船队及护航舰艇的编队由小规模、多批次改为大规模、少批次,从而减少了损失率丘吉尔采纳Morse的建议,从而打破德国封锁;重创德国潜艇部队;Morse同时获得英国及美国战时最高勋章二战期间例三:英国战斗机中队援法决策。
1定性决策:基本上根据决策人员的主观经验或感觉或知识制定的决策。
2定量决策:借助于某些正规的计量方法做出的决策。
3特尔斐法:希望在“专家群”中取得比较一致的方法。
适用于长期或者中期预测
特点:1专家发表意见是匿名的。
2进行多次信息反馈。
3 最后调研人员整理归纳专家的意见,将比较统一和特
殊的意见一起交给有关部门,以供决策。
4专家小组法:在接受咨询的专家间组成一个小组,面对面地进行讨论和磋商,最后对需要预测的课题得出比较一致的意
见。
优点:可以相互协商,补充,但当小组会议组织不好时,也可能使权威人士左右会场或多数人湮没了少数人的创新见解。
此方法预测过程比较紧凑,适用于短期预测。
5简单平均数预测法:1横向比较法。
2纵向比较法:简单滑动平均数法。
6加权平均数预测法:1横向比较法。
2纵向比较法:加权移动平均数法。
(加大近
期的重。
)
纵向比较法求算术平均数是一种最简单的时间序列预测法
7最小二乘法:Y=a+bx最小二乘法
系数确定的原则是使预测值尽可能地接近实际值,应用
的方法是最小二乘法。
最小二乘法是指寻求使误差平方
总和为最小的配合趋势的方法。
8线性回归:是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
是依
据事物发展的内部因素变化的因果关系来预测事物未来的
发展趋势,它是研究变量间相互关系的一种定量预测方
法,又称回归模型预测法,或因果法。
多用于经济预测和
科技预测。
9确定条件下的决策:只存在一种自然状态,所谓自然状态,按决策论的观点来说,就是指不是决策者所能控制的未来状
态。
10不确定条件下的决策:存在一个以上的自然状态,而决策者不了解其他状态,甚至不完全了解如何把概率分配给自然状
态。
11风险条件下的决策:存在一个以上的自然状态,但是决策者具
有将概率值分配到每个可能状态的信息。
12不确定条件下的决策标准
1最大最大决策标准:从每个方案选择最大收益值,再选择最大收益值的方案(乐观主义决策标准。
)
2最大最小决策标准:选择每个方案的最小收益值,再选择收益最大的方案。
(悲观主义决策标准)
3最小最大遗憾值决策标准:将每种状态下的最大收益值减去其他方案的值,找出每个方案的最大遗憾值,然后从中选择最小的。
4现实主义决策标准:折中主义决策标准。
13经济订货批量:是使总的存货费用达到最低的为某个台套或者
某个存货单元确定的最佳的订货批量,
1表格计算法(列表法)步骤:1选择一定数目的每次可能购买的数量方案
2确定每种方案的总费用
3选出总费用最小的订货量
2图解法:库存保管和订货两项的总费用,开始是递减的,然后再保管费用与订货费用相等处达到最低点。
3数学方法 1代数方法:
(1)设定变量
(2)推导公式
2导数方法
14线性规划的模型结构:
1变量:是指实际系统或者决策问题中有待确定的未知因素,也是指系统中的可控因素,一般来说,这些因素对系统目标的实现及各项经济指
标的完成起决定作用。
故又称决策变量(一个模型的决策变量的多
少,决定于所要决策问题需控制的粗细程度)
2目标函数:是决策者对决策问题目标的数学描述,是一个极值问题,即极小值或者极大值
3约束条件:是指实现目标的限制因素,这些限制因素,反应到模型中,就是需要满足的基本条件,即约束方程。
15图解法求解线性规划问题的计算
闭回路法:
(1)以非基变量所在的格子为始点和终点,其余顶点均为画圈数字的一
条路。
(2)每一行每一列只有两个顶点
(3)在闭回中始点必为偶点,奇偶点交替
(4)所有偶点的运价之和减去所有奇点运价之和即为改进指数
16供需不平衡运输问题的处理
1需要量小于供应量的运输问题:1虚设一个需求点
2虚设的需求点的需求量=总供应量-
总需求量
3任何一个供应点到虚设的需求点
的单位运输都为0、
2需要量大于供应量的运输问题:1虚设一个供应点
2虚设的供应点的供应量=总需求
量-总供应量
3虚设的供应点到任何一个需求点
的单位运费都为0.即该项运量根
本不能运出,是短缺的运量。
3求解运输问题出现的退化现象
退化现象:数字格的数目 < 行数 +列数
17网络图:又叫箭头图或统筹图,是计划项目的各个组成部分内在逻辑关系的综合反映,是进行计划和计算的基础,是网络计划
技术的基础。
18图:点以及点与点之间的连线,通常,用点表示我们所要研究的
对象,用线表示对象之间的某种特定的关系。
图是反映对象之
间关系的一种工具。
19最小生成树:是关于在一个网络中,从一个起点出发到所有点,找出一条或几条路线,以使在这样一些路线中所采用的全部支
线的总长度最小,或敷设费最少。
20网络计划技术:是一种组织生产和进行计划管理的科学方法:也称统筹法,是综合运用计划评核技术和关键路线法的一种比较
先进的管理方法。
基本思想:统筹兼顾,求快求好求省
基本原理:将拟定与开发项目的计划作为一个系统来看待,即将组成
系统的各项具体任务的先后顺序,通过网络图的形式对整个
系统全面规划并分别轻重缓急进行协调,使系统对资源进行
合理的安排,有效的加以利用,达到以最少的时间和资源消
耗来完成整个系统的预定计划目标,取得最好的经济效益21关键路线概念:是在计划项目的各项错综复杂的工作中,抓住
其中的关键路线进行计划安排的一种方法。
22固定成本:在一定时期内不随企业产量的增减而变化,如车间
经费和企业管理费
23可变成本:是随着企业产品产量的增减而变化,如燃料动力费
(半变动费用),原材料费,工资及附加费,废品损失
费。
24盈亏平衡点:就是企业经营达到这一点时,总销售额和总成本
完全相等:成本是由固定成本(生产,销售,行政管理及
一般费用等)和可变成本(原材料、直接劳动、生产、
销售费用等)组成。
计算:成本方程为:C = F + V = (FC = FP)+ V
C 为总成本或生产费用; V为可变成本; F为固定成本
或称固定费用;FC 为预付成本,它在全部销售量上
保持不变; FP为计划成本,它随销售量而波动
1.盈亏分析模型的基本公式 Q = (F + S)/(M-V’)
其中Q为产量,F为固定成本,S为利润,M为单价销
售价格,V’为单件可变费用
2.盈亏平衡的计算
当企业产品盈亏平衡时,利润为零,则I = F/
(1- V’/ M) I为企业销售收入
25马尔柯夫过程:对于由一种情况转换至另外一种情况的过程,
若该过程具有转换概率,而且此种转换概率又可以依
据其紧接的前项情况推算出来
26马尔柯夫分析:对于马尔柯夫过程或马尔柯夫锁链可能产生之
演变加以分析,以观察和预测该过程或该锁链未来变
动的趋向,则这种分析观察和预测的工作称为马尔柯
夫分析。
步骤:(1):了解用户需求品牌牌号转换商情
(2):建立转移概率矩阵
(3):计算未来可能市场分享率(市场份额)
(4):确定平衡条件。