运筹学报告翟

运筹学实验报告运筹学实验报告一、实验目的：本实验旨在了解运筹学的基本概念和方法，并通过实践，掌握运筹学在实际问题中的应用。

二、实验过程：1.确定运筹学的应用领域：本次实验选择了物流配送问题作为运筹学的应用领域。

2.收集数据：我们选择了一个小型企业的物流配送数据进行分析，并将数据录入到计算机中。

3.建立模型：根据所收集的数据，我们建立了一个代表物流配送问题的数学模型。

4.运用运筹学方法进行求解：我们运用了线性规划的方法对物流配送问题进行求解，并得到了最优解。

5.分析结果：通过分析最优解，我们得出了一些有关物流配送问题的结论，并提出了一些优化建议。

三、实验结果：通过运用运筹学方法对物流配送问题进行求解，我们得到了一个最优解，即使得物流成本最低的配送方案。

将最优解与原始的配送方案进行对比，我们发现最优解的物流成本降低了20%，节省了货物运输的时间，减少了仓储成本。

四、实验结论：通过本次实验，我们了解了运筹学的基本概念和方法，并成功应用运筹学方法解决了物流配送问题。

通过分析最优解，我们发现采用最优解可以降低物流成本，提高配送效率。

因此，我们得出结论：运筹学在物流配送问题中的应用具有重要意义，可以帮助企业降低成本、提高效率。

五、实验心得：通过本次实验，我对运筹学有了更深入的了解。

通过实践应用运筹学方法，我明白了运筹学的实用性和价值。

在以后的工作中，我会更加注重运筹学方法的应用，以解决实际问题，提高工作效率。

本次实验不仅增强了我的动手实践能力，也培养了我分析和解决问题的能力。

我将继续学习和探索运筹学的知识，为将来的工作打下坚实的基础。

运筹学实验报告心得运筹学是一门研究决策和优化问题的学科，通过运筹学的方法和技术，可以帮助我们在不同的场景下做出最优决策。

在进行运筹学实验的过程中，我深刻体会到了运筹学的重要性和应用价值。

在实验中我学到了运筹学的基本概念和方法。

运筹学的核心思想是通过建立数学模型，利用计算机等工具进行求解，找到问题的最优解。

在实验中，我们学习了线性规划、整数规划、网络流、排队论等多个运筹学方法，并通过实际案例进行了应用。

通过这些实验，我深入了解了运筹学的理论知识，并学会了如何将其应用到实际问题中。

在实验中我学会了如何进行实验设计和数据分析。

在运筹学实验中，我们需要设计实验方案，确定实验的目标和指标，收集和整理数据，并进行数据分析和结果评价。

通过实验，我掌握了如何进行实验设计和数据处理的方法，学会了如何利用统计学方法对实验结果进行分析和验证。

这些方法不仅在运筹学实验中有用，也可以应用到其他科学研究和工程领域中。

在实验中我也体会到了团队协作的重要性。

在进行运筹学实验时，我们通常需要组成小组，共同完成实验的设计和实施。

在团队中，每个人都有自己的专长和责任，需要相互协作和配合。

通过与团队成员的合作，我学会了如何与他人有效沟通、分工合作，学会了如何在团队中发挥自己的优势，共同完成任务。

在实验中我深刻体会到了运筹学的实际应用价值。

通过运筹学的方法，我们可以在资源有限的情况下，做出最优的决策，有效利用和配置资源，提高效率和效益。

在实验中，我们模拟了不同的场景，如生产调度、物流配送等，通过运筹学的方法进行优化，取得了显著的效果。

这使我对运筹学的价值有了更深的认识，并对其应用前景充满信心。

总的来说，运筹学实验给我带来了很多收获和启发。

通过实验，我不仅学到了运筹学的基本概念和方法，还学会了如何进行实验设计和数据分析，以及团队协作的重要性。

同时，我也深刻认识到了运筹学的实际应用价值。

我相信，在今后的学习和工作中，我会继续发挥运筹学的思维方式和方法，为解决实际问题做出更好的决策和优化。

运筹学实践报告运筹学实践报告运筹学，是使用数学、计算机科学和工程技术等理论和方法，对复杂的问题进行优化、创新和预测的学科。

在现代经济、科学、工程、管理等领域中，都有着广泛的应用。

本文将介绍本人在对车辆运输问题应用运筹学的实践报告。

1. 问题的背景本次实践是企业进行运输管理时遇到的问题。

该企业是一家以物流为主营业务的公司，为满足客户的需求，要将所需的货物从地点A运输到地点B。

企业的运输车辆比较多，在保证货物安全的情况下，如何最大化运输效益，成为了他们的难点之一。

2. 运筹学方法的应用为了解决以上问题，本人运用了运筹学中的方法。

首先，需要对问题进行数学建模，得到运输成本的数学模型。

其次，使用数学模型进行求解，得出运输最优方案，并对模型进行模拟验证。

最后，将模型应用在实际中，达到优化运输的目的。

2.1 数学建模车辆运输成本的大小与许多因素有关，包括路线长度、车速、用油量、车辆负载、维护费用等。

为了简化模型，考虑以下因素：车辆数、路线长、油量、维护费用。

我们用C表示总运输成本，F1表示油量费用，F2表示维护费用，N表示车辆数，L表示路线长，则C可表示为：C=F1+F2F1=a*L F2=b*L*Na、b为系数。

2.2 模型求解将模型输入到运筹算法中，使用 MATLAB 软件编写实现，结果如下：当车辆数为 1 时，C=227；当车辆数为 2 时，C=212；当车辆数为 3 时，C=208；当车辆数为 4 时，C=206。

由此可知，当车辆数为4时，运输成本最小。

2.3 模拟验证为了验证模型的可靠性，我使用 ArcGIS 出租车数据进行了模拟验证。

结果表明，运输成本减少了近20%，证明该模型的可行性和有效性。

3. 实际应用将该模型应用于实际车辆运输管理中，达到了优化成本的目的。

在相应的平台上，对可利用资源进行优化配送，实现了成本控制和资源优化的目标。

4. 总结运筹学在车辆运输管理中的应用，大大提高了运输效率，使企业在保证货物安全的同时降低成本。

第1篇一、引言运筹学作为一门应用数学分支，广泛应用于经济管理、工程技术、军事决策等领域。

本报告旨在通过运筹学实践教学，验证理论知识在实际问题中的应用效果，提高学生的实践能力和创新能力。

以下是对本次实践教学的总结和反思。

二、实践教学内容1. 线性规划问题本次实践教学选择了线性规划问题作为研究对象。

通过建立线性规划模型，我们尝试解决生产计划、资源分配等实际问题。

- 案例一：生产计划问题某公司生产A、B两种产品，每单位A产品需消耗2小时机器时间和3小时人工时间，每单位B产品需消耗1小时机器时间和2小时人工时间。

公司每天可利用机器时间为8小时，人工时间为10小时。

假设A、B产品的利润分别为50元和30元，请问如何安排生产计划以获得最大利润？- 建模：设A产品生产量为x，B产品生产量为y，目标函数为最大化利润Z = 50x + 30y，约束条件为：\[\begin{cases}2x + y \leq 8 \\3x + 2y \leq 10 \\x, y \geq 0\end{cases}\]- 求解：利用单纯形法求解该线性规划问题，得到最优解为x = 3，y = 2，最大利润为240元。

- 案例二：资源分配问题某项目需要分配三种资源：人力、物力和财力。

人力为50人，物力为100台设备，财力为500万元。

根据项目需求，每种资源的需求量如下：- 人力：研发阶段需20人，生产阶段需30人；- 物力：研发阶段需30台设备，生产阶段需50台设备；- 财力：研发阶段需100万元，生产阶段需200万元。

请问如何合理分配资源以满足项目需求？- 建模：设人力分配量为x，物力分配量为y，财力分配量为z，目标函数为最大化总效用U = x + y + z，约束条件为：\[\begin{cases}x \leq 20 \\y \leq 30 \\z \leq 100 \\x + y + z \leq 500\end{cases}\]- 求解：利用线性规划软件求解该问题，得到最优解为x = 20，y = 30，z = 100，总效用为150。

运筹学实习报告尊敬的导师：我在实习期间参与了运筹学相关项目的实操工作，现将我的实习报告提交给您。

本报告将从项目背景、实习目标、实习内容和心得感悟等方面进行说明，以展现我在实习期间的学习与成长。

1. 项目背景本次实习项目是与一家大型物流公司合作，目标是优化其货物配送路线。

该公司的物流管理系统存在一些瓶颈，导致运输效率低下，成本高昂。

通过运筹学的理论与方法，我们希望能够提高其运输效率，降低成本，并且优化整个供应链的管理。

2. 实习目标在该项目中，我的主要实习目标如下：a) 学习并掌握运筹学的相关理论知识；b) 熟悉物流管理系统的运行机制；c) 利用运筹学模型优化货物配送路线，并提出相应的解决方案；d) 能够运用运筹学工具进行数据分析与决策支持；e) 掌握优化模型的建立与求解方法。

3. 实习内容在实习期间，我参与了以下工作内容：a) 研究运输网络的拓扑结构，了解物流运输的基本流程；b) 分析公司现有物流管理系统的运行情况，发现问题与瓶颈；c) 学习并应用运筹学模型，建立货物配送路线优化的数学模型；d) 利用运筹学软件（如Gurobi、CPLEX等）进行模型求解；e) 将模型优化结果与公司现有系统进行对比，评估优化效果。

4. 心得感悟通过参与这个实习项目，我不仅深入学习了运筹学的理论知识，还锻炼了自己的实际操作能力。

在项目中，我遇到了许多挑战和困难，但通过不断学习和探索，最终取得了令人满意的成果。

首先，我了解到实际问题往往较为复杂，需要将运筹学的理论与实际情况相结合。

在建立货物配送路线优化模型时，我需要考虑实际的物流网络结构、交通状况以及客户需求等因素，这些因素对优化结果具有重要影响。

其次，我学会了运用运筹学工具进行数据分析和决策支持。

通过运筹学软件的运算和模型求解，我能够快速获得优化结果，并根据结果提出相关建议和决策。

这种数据驱动的决策方法能够提高工作效率和运作质量。

最后，我深刻体会到团队合作的重要性。

运筹学实验报告导言运筹学是一门研究如何有效地进行决策、规划、控制和优化的学科。

它在不同领域中都有广泛应用，例如物流管理、生产调度、资源分配等。

本实验报告将介绍一个基于运筹学方法的实际案例，展示其在实践中的应用和效果。

问题描述我们选取了一个假设情景作为研究案例：一家电子公司正在考虑如何优化其供应链。

供应链的核心问题是如何在最小的时间和成本内将产品从制造商运送到最终客户手中。

该公司一直面临着供应链效率低下、库存过高等问题，因此需要进行优化。

方法选择为了解决供应链问题，我们选择了线性规划方法进行建模和求解。

线性规划是一种经典的运筹学方法，通过建立目标函数和约束条件来实现优化。

我们将考虑运输成本、库存成本和交货时间等因素，以最小化总成本为目标进行优化。

数据收集与分析首先，我们需要收集与供应链相关的数据，包括产品库存量、制造商的运输能力、客户的需求等信息。

通过对这些数据进行分析，我们可以获得对供应链瓶颈和优化潜力的洞察。

模型建立与求解根据数据分析的结果，我们可以建立数学模型来描述供应链的运作。

假设有n个制造商和m个客户，我们需要决策每个制造商向每个客户运送的产品数量。

我们定义决策变量x_ij表示制造商i 向客户j运送的产品数量。

通过设定合适的约束条件，如制造商的运输能力限制、客户的需求限制等，我们可以建立如下的线性规划模型：minimize ∑(c_ij * x_ij) for all i, jsubject to:∑(x_ij) <= supply_i for all i∑(x_ij) >= demand_j for all jx_ij >= 0 for all i, j其中c_ij表示从制造商i到客户j运输一个产品的成本，supply_i表示制造商i的运输能力，demand_j表示客户j的需求。

接下来，我们可以使用线性规划求解器对模型进行求解。

求解过程将得到最优的运输方案，包括每个制造商向每个客户运输的产品数量。

一、引言运筹学是一门应用数学的分支，它运用数学模型、统计方法和计算机技术等工具，对复杂系统进行优化和决策。

为了更好地理解和掌握运筹学的理论和方法，提高实际操作能力，我们开展了大学生运筹学实训。

以下是本次实训的报告。

二、实训目的1. 理解运筹学的基本概念、原理和方法；2. 学会运用运筹学解决实际问题；3. 提高团队协作和沟通能力；4. 培养独立思考和创新能力。

三、实训内容1. 线性规划（1）实训目的：通过线性规划实训，掌握线性规划问题的建模、求解和结果分析。

（2）实训内容：以生产问题为例，建立线性规划模型，运用单纯形法求解最优解。

2. 整数规划（1）实训目的：通过整数规划实训，掌握整数规划问题的建模、求解和结果分析。

（2）实训内容：以背包问题为例，建立整数规划模型，运用分支定界法求解最优解。

3. 非线性规划（1）实训目的：通过非线性规划实训，掌握非线性规划问题的建模、求解和结果分析。

（2）实训内容：以旅行商问题为例，建立非线性规划模型，运用序列二次规划法求解最优解。

4. 网络流（1）实训目的：通过网络流实训，掌握网络流问题的建模、求解和结果分析。

（2）实训内容：以运输问题为例，建立网络流模型，运用最大流最小割定理求解最优解。

5. 概率论与数理统计（1）实训目的：通过概率论与数理统计实训，掌握概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。

（2）实训内容：以排队论为例，建立概率模型，运用排队论公式求解系统性能指标。

四、实训过程1. 组建团队，明确分工；2. 针对每个实训内容，查阅相关资料，了解理论背景；3. 根据实际问题，建立数学模型；4. 选择合适的算法，进行编程实现；5. 对结果进行分析，总结经验教训。

五、实训成果1. 理解了运筹学的基本概念、原理和方法；2. 掌握了线性规划、整数规划、非线性规划、网络流和概率论与数理统计等运筹学工具；3. 提高了团队协作和沟通能力；4. 培养了独立思考和创新能力。

六、实训心得1. 运筹学是一门实用性很强的学科，它可以帮助我们解决实际问题，提高工作效率；2. 在实训过程中，我们要注重理论联系实际，将所学知识应用于实际问题的解决；3. 团队协作和沟通能力在实训过程中至关重要，要学会与团队成员共同进步；4. 实训过程中，我们要敢于尝试，勇于创新，不断提高自己的实践能力。

运筹学实验报告总结心得1. 背景运筹学是以数学模型为基础，结合管理科学、经济学和计算机科学等方法，研究在有限资源的条件下优化决策问题的学科。

本次实验旨在通过运筹学方法解决一个实际的问题，并从中探索运筹学的实际应用价值。

2. 分析2.1 问题描述本次实验中，我们需要解决一个物流配送的问题。

具体问题是：给定一定数量的货物和一些配送车辆，如何确定最优的配送路线和配送顺序，以使得总体的运输成本最小。

2.2 求解思路为了解决这个问题，我们采用了TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）的算法。

TSP是一种经典的组合优化问题，通过寻找最短的闭合路径，将n个城市依次访问一遍。

我们将货物所在的位置作为城市，将物流中心作为起始点和终点，通过TSP算法确定最优的配送路线。

2.3 模型设计我们将问题抽象成图论问题，货物的位置和物流中心可以看作图的顶点，两个顶点之间的距离可以看作图的边。

我们首先计算出所有顶点之间的距离，并构建一个距离矩阵。

然后，通过TSP算法，求解最优的路径。

3. 结果通过我们的实验，我们成功地解决了物流配送问题，并得到了最优的配送路线和顺序。

我们以图的形式展示了最优路径，并计算出了最小的运输成本。

4. 建议在实验过程中，我们发现了一些可以改进的地方。

首先，我们可以考虑引入实时交通信息来调整路径，以避免拥堵和路况不佳的区域。

其次，我们可以进一步优化TSP算法，以提高求解效率和准确度。

最后，我们还可以考虑引入其他因素，如货物的紧急程度或优先级，来调整配送顺序，以更好地满足客户需求。

5. 总结通过本次实验，我们深入了解了运筹学的应用，特别是在物流配送方面的应用。

我们成功地解决了一个实际问题，并得到了有用的结果和结论。

我们还发现了一些可以改进的地方，为进一步研究和应用运筹学提供了方向。

运筹学作为一门跨学科的领域，具有广泛的应用前景。

通过运筹学方法，我们可以帮助企业和组织优化决策，提高效率，降低成本。

运筹学管理实验报告总结运筹学管理实验是一个将运筹学和管理方法应用于实际问题的过程。

通过实验，我们可以探讨和实践各种运筹学模型和方法，对实际问题进行分析、决策和优化，从而提高组织的效益和竞争力。

本次实验中，我们以一个生产调度问题为例，应用了线性规划、插图法、动态规划等方法，最终得到了一种最优的生产调度方案。

在实验过程中，我们首先对问题进行了建模。

通过对问题的分析和思考，我们将问题抽象为一个线性规划模型，将生产任务、资源约束和目标函数表示为数学表达式。

然后，我们以这个数学模型为基础，利用线性规划软件对问题进行求解。

通过求解结果，我们可以得到一个满足约束条件并且可以最大化目标函数的调度方案。

在建模和求解的过程中，我们遇到了一些挑战和困难。

首先是如何准确地将实际问题转化为数学模型，并将各个要素准确地表达为数学表达式。

这需要我们对问题有深入的理解和对运筹学方法的熟练掌握。

其次，是如何选择合适的求解方法和工具。

在实验中，我们尝试了不同的方法和工具，如线性规划、插图法、动态规划等，以找到最优的解决方案。

最后，是如何对结果进行解释和应用。

通过实验，我们得到了一个满足条件的调度方案，但如何解释这个方案并将其实施到实际生产中，需要我们进一步思考和研究。

总的来说，运筹学管理实验是一个很有意义的学习和实践过程。

通过实验，我们对运筹学方法有了更深入的了解和掌握，学会了将理论应用于实际问题，并得到了一种最优的解决方案。

同时，实验中也暴露了我们在建模、求解和应用方面的不足之处，这为我们进一步学习和提升提供了指导和借鉴。

希望今后我们可以继续努力，不断完善和发展运筹学管理方法，为组织的决策和优化提供更好的支持和服务。

运筹学实验报告运筹学实验报告一、引言运筹学是一门研究如何有效地进行决策和规划的学科。

它利用数学、统计学和计算机科学的方法，帮助解决各种实际问题。

本次实验旨在通过实际案例，探讨运筹学在实践中的应用。

二、问题描述我们选择了一个物流配送问题作为本次实验的研究对象。

假设有一家电商公司，需要将一批商品从仓库分配给不同的客户。

每个客户的需求量和距离仓库的距离都不同。

我们的目标是找到一种最优的配送方案，以最小化总配送成本。

三、数学模型为了解决这个问题，我们采用了整数规划模型。

首先，我们定义了以下变量：- Xij：表示将商品从仓库i分配给客户j的数量- Di：表示仓库i的供应量- Dj：表示客户j的需求量- Cij：表示将商品从仓库i分配给客户j的单位运输成本然后，我们建立了以下约束条件：1. 每个仓库的供应量不能超过其库存量：∑Xij ≤ Di2. 每个客户的需求量必须得到满足：∑Xij ≥ Dj3. 分配的商品数量必须是非负整数：Xij ≥ 0最后，我们的目标是最小化总配送成本：Minimize ∑Cij*Xij四、实验步骤1. 收集数据：我们收集了仓库的库存量、客户的需求量和单位运输成本的数据，并进行了整理和清洗。

2. 建立数学模型：根据收集到的数据，我们建立了上述的整数规划模型。

3. 求解模型：我们使用了运筹学软件对模型进行求解，并得到了最优的配送方案和总配送成本。

4. 分析结果：我们对结果进行了分析，比较了不同方案的优劣，并提出了一些建议。

五、实验结果与分析经过运筹学软件的求解，我们得到了最优的配送方案和总配送成本。

通过与其他方案的比较，我们发现该方案在成本上具有明显的优势。

同时，我们还发现一些仓库和客户之间的距离较远，可能会导致运输时间和成本增加。

因此，我们建议公司可以考虑优化仓库和客户的布局，以减少运输成本。

六、实验总结本次实验通过运筹学的方法，解决了一个物流配送问题。

我们通过建立数学模型、求解模型和分析结果，得出了最优的配送方案和总配送成本。

运筹学实验报告2《运筹学》课程实验第 2 次实验报告实验内容及基本要求:实验项目名称:运输问题实验实验类型: 验证每组人数: 1实验内容及要求:内容:运输问题建模与求解要求:能够写出求解模型、运用软件进行求解并对求解结果进行分析实验考核办法:实验结束要求写出实验报告，并于实验结束一周内(5月29日)上交。

实验结果:(附后)内容主要包括以下3点:1. 问题分析与建立模型，阐明建立模型的过程(一定要给出模型)。

2. 实验步骤，包含使用什么软件以及详细的实验过程。

3. 实验结果及其分析。

成绩评定:该生对待本次实验的态度 ?认真 ?良好 ?一般 ?比较差。

本次实验的过程情况 ?很好 ?较好 ?一般 ?比较差对实验结果的分析 ?很好 ?良好 ?一般 ?比较差文档书写符合规范程度 ?很好 ?良好 ?一般 ?比较差综合意见: 成绩指导教师签名刘长贤日期 2012.5.31实验背景:某农民承包了五块土地工206亩，打算种小麦、玉米和蔬菜三种农作物。

各种农作物的计划播种面积(亩)以及每块土地各种不同农作物的亩产量(公斤)如表1所示。

问如何安排种植计划，可使总产量最高,表1 每块土地种植不同农作物的亩产数量土地块别计划1 2 34 5 播种作物种类面积小麦 500 600650 1050 80086850 800 700 900 95070 玉米1000 950 850550 70050 蔬菜44 32 46 36 48土地亩数一(问题分析与建立模型 1.问题分析:总产量为目标函数maxZ;计划播种面积和土地亩数是约束条件;每块土地种植的不同农作物的亩产数量是决策变量2数学模型:目标函数1112131415MaxZ,500x，600x，650x，1050x，800x，2122232425 850x，800x，700x，900x，950x，1000x31，950x32，850x33，550x34，700x35约束条件x，x，x，x，x,861112131415x，x，x，x，x,702122232425x，x，x，x，x,503132333435x，x，x,36112131x，x，x,48122232x，x，x,44132333x，x，x,32142434 x，x，x,46152535xi,j,0,i,1,2,3,4,5;j,1,2,3二(实验步骤1.根据数学模型和题目要求，使用Excel软件建立如下表格2.单元格名称指定:选中要指定名称的单元格，点击“插入-名称-定义/指定”，则可对上图中的“亩产数量(=Sheet1!$C$3:$G$5)，种植量(=Sheet1!$C$8:$G$10)，实际面积(=Sheet1!$H$8:$H$10)，计划面积(=Sheet1!$J$8:$J$10)，实际亩数(=Sheet1!$C$11:$G$11)，土地亩数(=Sheet1!$C$13:$G$13)，总产量(=Sheet1!$L$12)”进行名称的指定3.单元格赋值:(1)利用“求和”函数对“实际面积”和“实际亩数”相应的单元格进行赋值，例如H8=SUM(小麦)，C11=SUM(土地1)(2)利用“SUMPRODUCT”函数对“总产量”对应的单元格L12进行赋值，由于之前指定了单元格名称，故总产量=SUMPRODUCT(亩产数量,种植量) (3)由于当前各决策变量的值为0，故相应的实际面积，实际亩数，总产量为0 4.单击“工具”>“加载宏”>“规划求解”设置相关参数，如下图目标单元格为总产量可变单元格为每块土地种植的不同农作物对应的单元格约束条件为实际面积=计划面积;实际亩数=计划亩数5.设置完目标单元格、可变单元格和约束条件后，点击“选项”，选定“采用线性模型”和“假定非负”，点击“确定”进行规划求解，结果如下图三(实验结果及分析由上图可知:应这样安排种植计划能使总产量最大1.在土地1上种植34亩玉米和2亩蔬菜2.在土地2上种植48亩蔬菜3.在土地3上种植44亩小麦4.在土地4上种植32亩小麦5.在土地5上种植10亩小麦和36亩玉米。

运筹学实验报告一、实验目的：通过实验熟悉单纯形法的原理，掌握matlab循环语句的应用，提高编程的能力和技巧，体会matlab在进行数学求解方面的方便快捷。

二、实验环境：Matlab2012b,计算机三、实验内容（包含参数取值情况）：构造单纯形算法解决线性规划问题Min z=cxs.t. Ax=bxj>=0,j=1,…,n函数功能如下：function[S,val]=danchun(A1,C,N)其中，S为最优值，Val为最优解，A1为标准形式LP问题的约束矩阵及最后一列为资源向量（注：资源向量要大于零），A1=[A+b]；C是目标函数的系数向量，C=c；N为初始基的下标（注：请按照顺序输入，若没有初始基则定义N=[]）。

先输入A1,C,N三个必要参数，然后调用danchun（A1,C,N）进行求解。

在此函数中，首先判断N的长度是否为空，若为空，则flag=1，进入初始解问题的迭代求值，添加辅助问题，构建单纯形表，求g所对应的RHS值，若其>0,则返回该问题无解，若其=0，则返回A1,C,N三个参数，继续构造单纯形表求解。

A1为经过变换后的系数及资源向量，C为单纯形表的第一行，N为经过辅助问题求解之后的基的下标。

否则，直接构建单纯形表，对该问题进行求解，此时flag=2,多次迭代后找到解。

另外，若在大于零的检验数所对应的系数均小于零时，会显示“此问题无界”。

若找到最优解和最优值时，会输出“val”和“S=”以及具体数值。

四、源程序（在matlab中输入edit后回车，写在.M文件中，并保存为danchun.M）function[S,val]=danchun(A1,C,N)if(length(N)==0)gN=zeros(1,length(A1(:,1)));gC=[-C,gN,0];%原文题的检验数的矩阵G=[zeros(1,length(C)),-ones(1,length(gN)),0];val=zeros(1,length(C));%val为最优解；for i=(length(C)+1):length(C)+length(A1(:,1))%生成基变量gN(i-length(C))=i;endNn=gN;%%%%%%%ll=zeros(1,length(N));%比值最小原则%生成除了最上端两行的表的矩阵gb=A1(:,length(C)+1);A1(:,length(C)+1)=[];l=zeros(length(gN),length(gN));gA=[A1,l,gb];for i=1:length(gb)gA(i,gN(i))=1;endfor i=1:length(gN)%J为基本可行基所对应的检验数J(i)=G(gN(i));endfor i=1:length(gN)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0 if(J(i)~=0)G=G-(J(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);endendflag=1;elseflag=2;A=A1;Z=[-C,0];%单纯形表的第一行val=zeros(1,length(C));%val为最优解；ll=zeros(1,length(N));%比值最小原则end%%初始解问题while flag==1for i=1:length(gN)%J为基本可行基所对应的G的检验数J(i)=G(gN(i));JZ(i)=Z(gN(i));%JZ为基本可行基所对应的Z的检验数endfor i=1:length(gN)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0 if(J(i)~=0)G=G-(J(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);Z=Z-(JZ(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);endG1=G;%G1为检验数G1(:,length(G1))=[];D=max(G1);%找到检验数的最大值if(D<=0)%检验数都小于0if(G(length(G))>=1)disp('此情况无解');flag=0;elseif(G(length(G))>=0)for i=1:length(gN)if(max(gN)<=length(A1(1,:)));flag=2;for j=1:length(Nn)a=Nn(1);gA(:,a)=[];Z(a)=[];endA=gA;N=gN;break;endendendendelse%检验数大于0for i=1:length(G)if(G(i)==D)%找到最大的那个检验数所对应的元素for j=1:length(gN)if(gA(j,i)>0)ll(j)=gA(j,length(G))/gA(j,i);%求比值elsell(j)=10000;endendd=min(ll);for k=1:length(ll)%找到进基和离基if(ll(k)==d)gN(k)=i;gA(k,:)=gA(k,:)/gA(k,i);for m=1:k-1gA(m,:)=-(gA(m,i)/gA(k,i))*gA(k,:)+gA(m,:);endfor n=k+1:length(ll)gA(n,:)=-(gA(n,i)/gA(k,i))*gA(k,:)+gA(n,:);endbreak;endendendendendendwhile(flag==2)for i=1:length(N)%J为基本可行基所对应的检验数J(i)=Z(N(i));endfor i=1:length(N)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0if(J(i)~=0)Z=Z-(J(i)/A(i,N(i)))*A(i,:);endendZ1=Z;%Z1为检验数Z1(:,length(Z1))=[];D=max(Z1);%找到检验数的最大值if(D<=0)%检验数都小于0disp('已找到最优解和最优值')for i=1:length(N)val(N(i))=A(i,length(Z));endS=Z(length(Z));disp('val');disp(val);flag=0;else%检验数大于0for i=1:length(Z)if(Z(i)==D)%找到最大的那个检验数所对应的元素for j=1:length(N)if(A(j,i)>0)ll(j)=A(j,length(Z))/A(j,i);%求比值elsell(j)=10000;endendd=min(ll);if(d==10000)disp('此问题无界')flag=0;break;endfor k=1:length(ll)%找到进基和离基if(ll(k)==d)N(k)=i;A(k,:)=A(k,:)/A(k,i);for m=1:k-1A(m,:)=-(A(m,i)/A(k,i))*A(k,:)+A(m,:);endfor n=k+1:length(ll)A(n,:)=-(A(n,i)/A(k,i))*A(k,:)+A(n,:);endbreakendendendendendend五、运行结果与数据测试参考例题：例1：Min z=3x1+x2+x3+x4s.t. -2x1+2x2+x3=43x1+2x+x4=6Xj>=0,j=1,2,3,4在workspace中写入，形式如下：>> A=[-2 2 1 0 43 1 0 1 6]A =-2 2 1 0 43 1 0 1 6>> C=[3 1 1 1]C =3 1 1 1>> N=[3 4]N =3 4>> danchun(A,C,N)已找到最优解和最优值val0 2 0 4ans =6例2：初始解问题Min z=5x1+21x3s.t. x1-x2+6x3-x4=2x1+x2+2x3-x5=1xj>=0,j=1,…,5在workspace中写入，形式如下：>> A=[1 -1 6 -1 0 21 12 0 -1 1]A =1 -1 6 -1 0 21 12 0 -1 1 >> C=[5 0 21 0 0]C =5 0 21 0 0>> N=[]N =[]>> danchun(A,C,N)已找到最优解和最优值val0.5000 0 0.2500 0 0ans =7.7500六、求解实际问题（即解决附件中的实验题目）实验题目列出下列问题的数学模型，并用你自己的单纯形算法程序进行计算，最后给出计算结果。

一、实训背景随着我国经济的快速发展和现代物流产业的兴起，物流运筹学作为一门研究物流系统优化管理的学科，越来越受到重视。

为了使学生们更好地理解物流运筹学的理论知识，提高实践操作能力，我们学校特开设了物流运筹学实训课程。

本次实训旨在通过模拟实际物流场景，让学生在实践中掌握物流运筹学的基本原理和方法，培养解决实际问题的能力。

二、实训内容1. 实训目标（1）使学生了解物流运筹学的基本概念、原理和方法；（2）提高学生运用物流运筹学解决实际问题的能力；（3）培养学生团队协作和沟通能力。

2. 实训方法本次实训采用模拟实训和实际案例分析相结合的方法，让学生在模拟环境中操作，并针对实际案例进行分析和解决。

3. 实训过程（1）模拟实训：通过物流运筹学软件，模拟物流企业的库存管理、运输调度、仓储规划等环节，让学生在操作过程中掌握相关原理和方法。

（2）案例分析：选取实际物流企业案例，让学生分析问题、制定解决方案，并讨论实施效果。

三、实训成果1. 学生对物流运筹学的基本概念、原理和方法有了更深入的理解；2. 学生的实际操作能力得到提高，能够运用所学知识解决实际问题；3. 学生的团队协作和沟通能力得到锻炼，提高了团队协作效率。

四、实训总结1. 实训过程中的优点（1）理论与实践相结合，使学生对物流运筹学有了更直观的认识；（2）模拟实训和案例分析相结合，提高了学生的实践操作能力；（3）实训过程中，教师引导学生积极思考，培养学生的创新意识和解决问题的能力。

2. 实训过程中的不足（1）部分学生对物流运筹学的原理和方法掌握不够牢固，需要加强理论学习；（2）模拟实训过程中，部分学生存在操作失误，需要提高操作熟练度；（3）实训时间有限，部分学生未能充分参与实训活动。

五、改进措施1. 加强理论学习，确保学生对物流运筹学的基本概念、原理和方法有深入的理解；2. 优化实训内容，增加实训项目的难度和多样性，提高学生的实践操作能力；3. 延长实训时间，让学生有更多的时间参与实训活动，提高实训效果；4. 加强教师指导，关注学生在实训过程中的表现，及时发现问题并进行纠正。

运筹学实习报告个人总结在过去的一个月里，我参加了运筹学实习课程。

通过这次实习，我对运筹学的基本概念、方法和应用有了更深入的了解。

在实习过程中，我积极参与各项任务，通过实践操作和团队合作，不仅提高了自己的运筹学能力，还学会了如何将理论知识应用到实际问题中。

首先，我了解到运筹学是一门研究如何有效地决策的学科。

它涉及到线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等多种方法，可以应用于生产、物流、金融、医疗等各个领域。

在实习过程中，我们学习了这些基本方法，并通过案例分析和实际问题解决来加深理解。

其次，我通过实习课程学会了如何运用运筹学方法解决实际问题。

在实习的第一周，我们学习了线性规划。

通过实例分析和软件工具的使用，我了解到线性规划可以用于优化生产计划、物流配送等问题。

在实习的第二周，我们学习了整数规划和非线性规划。

通过团队合作的项目，我们成功地将这些方法应用到了人员排班和资源分配等问题上。

此外，我还学会了如何使用运筹学软件工具来解决实际问题。

在实习过程中，我们使用了CPLEX和Gurobi等优化软件。

通过这些软件的使用，我能够更直观地理解运筹学模型的求解过程，并能够快速得到最优解或近似解。

这对我在实际问题解决中起到了很大的帮助。

在团队合作方面，我也取得了很大的进步。

在实习过程中，我们分组进行了多个项目的实践。

通过与团队成员的沟通和协作，我学会了如何合理分工、有效沟通和解决问题。

这对我今后的学习和职业发展都非常有帮助。

总的来说，这次运筹学实习是一次非常有意义的经历。

通过实习，我不仅提高了自己的运筹学能力，还学会了如何将理论知识应用到实际问题中。

我相信这次实习对我今后的学习和职业发展都将产生积极的影响。

感谢老师和同学们的支持和帮助，我会继续努力，将在实习中学到的知识应用到实际问题中，为社会做出更大的贡献。

实习报告一、实习背景与目的随着我国经济的快速发展，市场竞争日益激烈，企业对运筹学人才的需求也越来越大。

为了提高我在运筹学方面的实际操作能力，将所学知识应用到实际问题中，我选择了运筹学实习。

本次实习旨在加深我对运筹学理论的理解，提高运用运筹学方法解决实际问题的能力，培养我的团队协作和沟通能力。

二、实习内容与过程实习期间，我参与了某物流公司的仓储优化项目。

项目主要针对物流公司在仓储管理过程中遇到的问题，如仓库空间利用率低、货物摆放不合理等，运用运筹学方法进行优化。

1. 数据收集与分析：首先，我们通过实地考察和与公司员工的交流，收集了该公司仓储管理的相关数据，如仓库尺寸、货物种类、货物体积等。

然后，我们对收集到的数据进行了整理和分析，为后续的模型建立提供了基础。

2. 模型建立：在充分了解物流公司仓储管理现状的基础上，我们运用运筹学中的线性规划、整数规划等方法，建立了仓储优化模型。

模型主要包括货物的摆放规则、仓库空间的合理分配等约束条件，目标是最小化仓库空间的浪费。

3. 模型求解与分析：利用运筹学软件，我们对建立的模型进行了求解。

通过对求解结果的分析，我们发现优化后的仓库布局可以显著提高仓库空间的利用率，减少货物摆放不合理的现象。

同时，我们还针对求解结果提出了相应的改进措施，如调整货物摆放规则、优化仓库分区等。

4. 成果展示与讨论：最后，我们将实习成果以报告的形式进行了展示，并与指导老师和企业相关人员进行了讨论。

大家针对报告内容和优化方案提出了宝贵的意见和建议，使我们更加明确了运筹学在实际应用中的价值。

三、实习收获与反思通过本次实习，我对运筹学在实际问题中的应用有了更深入的了解，收获如下：1. 理论知识与实践操作相结合：本次实习使我明白了运筹学理论知识在解决实际问题中的重要性，同时也提高了我的实际操作能力。

2. 团队协作与沟通能力的培养：在实习过程中，我与同学们共同探讨问题、分工合作，有效提高了团队协作能力。

运筹学实验报告1《运筹学》课程实验报告一学院：专业：班级：姓名：学号：指导老师：实验报告班级学号姓名课程名称运筹学开课实验室实验时间实验项目名称【实验项目一】线性规划综合性实验实验性质验证性（）综合性（√）设计性（）成绩指导老师签名实验条件：硬件：计算机，软件：lingo11实验目的及要求：使学生掌握线性规划建模的方法以及至少掌握一种线性规划软件的使用，提高学生应用线性规划方法解决实际问题的实践动手能力。

实验内容：熟悉、了解LINGO系统菜单、工具按钮、建模窗口、求解器运行状态窗口以及结果报告窗口等的环境。

实验过程：1.选择合适的线性规划问题可根据自己的建模能力，从本实验指导书提供的参考选题中或从其它途径选择合适的线性规划问题。

2.建立线性规划数学模型针对所选的线性规划问题，运用线性规划建模的方法，建立恰当的线性规划数学模型。

3.用运筹学软件求解线性规划数学模型应用运筹学软件Lingo对已建好的线性规划数学模型进行求解。

4.对求解结果进行应用分析对求解结果进行简单的应用分析。

实验习题计算：使用lingo来求解下列例题1. MAXZ=2X1+2X2X1-X2≥-1-0.5X1+X2≤2X1，X2≥0解：运用软件lingo11求解线性规划例题1如下：由上述运算结果可知：该线性规划问题的解为无界解，X=（2,3）是它的一个基可行解。

2. MINZ=1000X1+800X2X1≥10.8X1+X2≥1.6X1≤2X2≤1.4X1，X2≥0解：运用软件lingo11求解线性规划例题1如下：由上述运算结果可知：该线性规划问题的最优解X=（1,0.8），目标值Z=1640实验总结：例题1可用图解法检验，从图中可以清楚的看出，该问题可行域无界，目标函数值可以增大到无穷大，该题解为无界解；但在其可行域中存在顶点X=（2,3），故X=（2,3）为该线性规划问题的基可行解。

运筹学实践报告
运筹学是一门涉及数学、统计学和计算机科学等多学科的学科，其目的在于优化决策和资源利用。

本次实践报告将介绍我们在一家生产型企业中应用运筹学的情况。

首先，我们通过对企业生产线的调研，发现了一些生产效率低下的问题。

我们使用线性规划模型对生产过程进行建模，优化了生产线的安排和人员的调配。

这些优化方案使得工厂的生产率提高了20%，经济效益明显。

其次，我们使用模拟方法对企业的库存管理进行优化。

我们建立了一个模拟模型来模拟不同库存管理策略的效果。

结果显示，采用合适的库存管理策略可以减少库存的数量和成本，并且可以提高生产效率。

最后，我们使用了运输问题来解决企业的物流问题。

我们使用整数规划方法来优化企业的货物运输方案，并确定了最优的运输路径和运输量。

我们的运输方案不仅降低了企业的运输成本，而且还提高了整体的运输效率。

在这份实践报告中，我们介绍了运筹学在生产、库存管理和物流等方面的应用。

这些优化方案通过数学建模和计算机模拟，帮助企业更好地利用资源，提高生产效率和经济效益。

- 1 -。

第1篇一、引言运筹学作为一门应用广泛的学科，其核心在于运用数学模型和算法解决实际问题。

为了更好地理解和掌握运筹学的理论和方法，本次实践教学报告以XX项目为例，详细阐述运筹学在实际问题中的应用过程。

二、项目背景与目标1. 项目背景XX项目是XX公司为提高生产效率、降低成本而提出的一个优化问题。

公司现有生产线，由于设备老旧、工艺流程不合理等原因，导致生产效率低下，成本较高。

为了解决这一问题，公司决定运用运筹学方法进行生产线优化。

2. 项目目标通过运筹学方法，对XX项目生产线进行优化，实现以下目标：- 提高生产效率，降低生产周期；- 降低生产成本，提高企业经济效益；- 优化生产线布局，提高生产线柔性。

三、运筹学方法选择与应用1. 方法选择针对XX项目的特点，本次实践选择了以下运筹学方法：- 线性规划（Linear Programming，LP）- 整数规划（Integer Programming，IP）- 模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）2. 方法应用（1）线性规划首先，根据XX项目实际情况，建立了线性规划模型。

模型中包含决策变量、目标函数和约束条件。

通过求解线性规划模型，得到了最优的生产方案，包括各设备的生产能力分配、生产顺序安排等。

（2）整数规划由于部分设备的生产能力为整数，因此采用整数规划方法对模型进行改进。

通过求解整数规划模型，进一步优化了生产方案，使得设备利用率达到最大化。

（3）模拟退火算法为了提高生产方案的鲁棒性，采用模拟退火算法对优化后的生产方案进行全局搜索。

通过模拟退火算法，得到了一组更加优化的生产方案，提高了生产线的柔性。

四、结果与分析1. 结果经过运筹学方法的应用，XX项目生产线优化取得了以下成果：- 生产效率提高了XX%；- 生产周期缩短了XX天；- 生产成本降低了XX%；- 生产线柔性得到了显著提高。

2. 分析（1）线性规划方法的应用使得生产线设备利用率得到最大化，从而提高了生产效率；（2）整数规划方法的应用确保了设备生产能力的合理分配，避免了生产过程中的资源浪费；（3）模拟退火算法的应用使得生产方案具有更好的鲁棒性，提高了生产线的柔性。

与生活息息相关的运筹学——《运筹学》学习心得中国古代著名的例子“田忌赛马”，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，设计出了一个最优的技术指导文件，这就是对运筹学中博弈论的运用，那么运筹学与我们的生活息息相关。

自古以来，运筹学就无处不在。

小到菜市场买菜的大妈，大到做军事部署的国家元首，都会用到运筹学。

当我们为选择去哪里旅游而犹豫不决，比对了很久终于找到一条最优路线时。

当我们考试之前想临时抱佛脚，用最短时间复习而考到尽量高的分数时……无形之中，我们已经在运用运筹学不断的解决我们生活中的问题了。

运筹学是一应用数学和形式科学的跨领域研究，利用像是统计学、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。

运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。

研究运筹学的基础知识包括实分析、矩阵论、随机过程、离散数学和算法基础等。

而在应用方面，多与仓储、物流、算法等领域相关。

因此运筹学与应用数学、工业工程、计算机科学等专业密切相关。

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。

“运筹”一词，本指运用算筹，后引伸为谋略之意。

“运筹”最早出自于汉高祖刘邦对张良的评价：“运筹帷幄之中，决胜千里之外。

”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。

二次大战时，英军首次邀请科学家参与军事行动研究（, 在英国又称或, ），战后这些研究结果用于其他用途，这是现代“运筹学”的起源。

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。

本学期，经过周的学习，我对运筹学也有了一定的认识和了解，并且能够运用运筹学解决一些实际生活中的问题。

一、前言运筹学作为一门研究资源优化配置的学科，在各个领域都有着广泛的应用。

为了更好地将理论知识与实践相结合，提高自身的实际操作能力，我参加了为期两周的运筹学实训。

以下是我在实训过程中的个人总结。

二、实训内容与目标1. 实训内容本次实训主要包括以下内容：（1）线性规划：掌握线性规划问题的建模、求解方法及软件应用。

（2）整数规划：了解整数规划问题的特点、建模方法及求解算法。

（3）非线性规划：掌握非线性规划问题的建模、求解方法及软件应用。

（4）动态规划：了解动态规划问题的特点、建模方法及求解算法。

（5）排队论：掌握排队论的基本概念、模型建立及求解方法。

（6）库存管理：了解库存管理的基本理论、模型建立及求解方法。

2. 实训目标（1）熟练掌握运筹学的基本理论和方法。

（2）提高运用运筹学解决实际问题的能力。

（3）培养团队协作和沟通能力。

三、实训过程与收获1. 实训过程在实训过程中，我们按照以下步骤进行：（1）学习运筹学的基本理论和方法。

（2）根据实际问题，建立数学模型。

（3）运用所学知识，求解数学模型。

（4）对求解结果进行分析和评估。

（5）撰写实训报告。

2. 实训收获（1）理论知识方面：通过实训，我对运筹学的基本理论和方法有了更深入的了解，为今后在相关领域的工作奠定了基础。

（2）实践能力方面：在实训过程中，我学会了如何将实际问题转化为数学模型，并运用运筹学方法进行求解。

这对我今后解决实际问题具有重要意义。

（3）团队协作能力：在实训过程中，我与同学们相互学习、共同进步，培养了良好的团队协作精神。

四、存在问题与不足1. 实践经验不足：虽然通过实训掌握了运筹学的基本方法，但在实际操作过程中，仍存在一些问题，如模型建立不够完善、求解方法选择不当等。

2. 理论知识掌握不够扎实：在实训过程中，发现自己在某些理论知识方面存在不足，需要进一步加强学习。

3. 沟通能力有待提高：在实训过程中，与团队成员的沟通不够充分，导致部分问题未能得到及时解决。