第五章 决策分析—基本概念

管理学中的决策分析教案主题：管理学中的决策分析引言：管理学中的决策分析是一门关于组织决策过程的学科，通过分析与决策相关的问题和情境，帮助企业及组织做出更加明智和有效的决策。

本教案将围绕管理学中的决策分析展开，介绍其基本概念、方法和实践意义，以及在不同情境下的应用案例。

通过学习本教案，学生将能够深入了解决策分析的基本理论和实践技巧，提高自身的决策能力和管理水平。

第一节：决策分析的基本概念1.1 决策的定义与特点- 决策是指在面临多种选择时，挑选并采取其中一种行动方案的过程。

- 决策具有确定性和不确定性两种性质，需要根据已有信息和未来预测进行分析与判断。

1.2 决策分析的概念及其作用- 决策分析是指运用科学的方法和工具，对决策过程中的问题和情境进行系统分析，以找到最佳的解决方案。

- 决策分析有助于管理者提高决策质量、降低风险，促进组织的持续发展。

第二节：决策分析的方法和工具2.1 决策树分析- 决策树分析是一种将问题和解决方案用树状图表示，并通过计算每种方案的期望值，从而找到最佳方案的方法。

- 通过构建决策树，可以清晰地展示决策的过程和结果，并辅助决策者做出理性的决策。

2.2 代理理论- 代理理论是一种从行为经济学的角度来分析和解释组织决策行为的理论。

- 代理理论认为，组织中的决策者会受到自身利益、信息不对称等因素的影响，从而导致决策的偏差和失误。

2.3 实证分析- 实证分析是通过收集和分析大量的历史数据，寻找决策中的经验规律和影响因素。

- 实证分析可以帮助管理者了解过去的决策结果和因果关系，从而在决策过程中提供参考依据。

第三节：决策分析的实践意义3.1 优化决策效率- 决策分析可以帮助管理者系统分析问题，提高决策效率，节约时间和资源。

- 通过优化决策流程和使用合适的决策工具，可以快速做出符合组织利益的决策。

3.2 降低决策风险- 决策分析可以帮助管理者了解和评估各种决策方案的可能结果和风险。

- 通过分析和对比不同方案的风险和收益，可以选择最合适的方案，降低决策风险。

决策分析教案一、引言决策分析是组织和个人在各种情境下作出最优决策的有效工具。

本教案旨在介绍决策分析的基本概念、技巧和应用，培养学生分析和解决问题的能力。

通过系统的教学设计和示范案例，让学生在实际情境中掌握决策分析的方法，为将来的职业生涯做好充分准备。

二、教学目标1. 了解决策分析的基本概念和原理；2. 掌握常用的决策分析方法和工具；3. 学会分析和解决实际问题的能力；4. 培养团队合作和沟通能力。

三、教学内容1. 决策分析的概念和原理1.1 决策分析的定义和特点1.2 决策分析的重要性和应用领域1.3 决策分析的基本原理和假设2. 决策分析的方法和工具2.1 SWOT分析法2.1.1 SWOT分析法的基本原理和应用步骤2.1.2 SWOT分析法在实际决策中的案例分析2.2 目标层次分析法2.2.1 目标层次分析法的基本概念和流程2.2.2 目标层次分析法在项目管理中的应用2.3 决策树分析法2.3.1 决策树分析法的基本原理和构建方法2.3.2 决策树分析法在金融投资决策中的实际应用3. 实例分析和练习3.1 案例1：市场扩张决策3.1.1 案例背景和问题描述3.1.2 使用决策分析方法解决问题3.2 案例2：产品开发决策3.2.1 案例背景和问题描述3.2.2 分析竞争环境和用户需求3.2.3 制定开发计划和时间表四、教学方法1. 理论授课：通过讲解决策分析的基本概念和原理，让学生建立起相关的理论框架。

2. 案例分析：引入实际案例，让学生通过分析和解决问题，应用所学知识。

3. 小组讨论：将学生划分为小组，并针对具体案例或问题进行讨论和思考，培养团队合作和沟通能力。

4. 实践操作：引导学生实际操作决策分析工具，进行模拟决策案例分析，加深理解和应用能力。

五、教学评估1. 课堂小测：每节课结束时进行简答题或选择题测验，检查学生对于概念和方法的理解情况。

2. 策略分析报告：要求学生在课程结束后，针对给定的案例进行详细分析和推荐决策方案，评估学生的能力和思维逻辑。

《管理运筹学教案》PPT课件第一章：管理运筹学概述1.1 管理运筹学的定义解释管理运筹学的概念和内涵强调管理运筹学在实际管理中的应用价值1.2 管理运筹学的发展历程介绍管理运筹学的起源和发展过程提及著名学者和管理运筹学的重要成果1.3 管理运筹学的方法和工具概述管理运筹学常用的方法和工具简要介绍线性规划、整数规划、动态规划等方法1.4 管理运筹学的应用领域列举管理运筹学在不同领域的应用实例强调管理运筹学在企业经营、物流管理、生产计划等方面的应用第二章：线性规划2.1 线性规划的基本概念解释线性规划的目标函数和约束条件引入可行解、最优解等基本概念2.2 线性规划的图解法演示线性规划问题的图解法步骤提供实际例子进行图解法的应用演示2.3 线性规划的代数法介绍线性规划的代数法解题步骤使用具体例子进行代数法的应用解释2.4 线性规划的应用案例提供实际案例，展示线性规划在企业决策、资源分配等方面的应用强调线性规划在解决实际问题中的重要性第三章：整数规划3.1 整数规划的基本概念解释整数规划与线性规划的区别引入整数规划的目标函数和约束条件3.2 整数规划的解法介绍整数规划常用的解法，如分支定界法、动态规划法等使用具体例子进行整数规划解法的应用解释3.3 整数规划的应用案例提供实际案例，展示整数规划在人员排班、物流配送等方面的应用强调整数规划在解决实际问题中的重要性3.4 整数规划与线性规划的比较对比整数规划与线性规划的解法和技术强调整数规划在处理离散决策问题时的优势第四章：动态规划4.1 动态规划的基本概念解释动态规划的定义和特点引入动态规划的基本原理和基本定理4.2 动态规划的解法步骤演示动态规划的解题步骤，如最优子结构、状态转移方程等使用具体例子进行动态规划解法的应用解释4.3 动态规划的应用案例提供实际案例，展示动态规划在库存管理、项目管理等方面的应用强调动态规划在解决多阶段决策问题中的重要性4.4 动态规划与其他运筹学方法的比较对比动态规划与其他运筹学方法的特点和适用场景强调动态规划在处理具有时间序列特征的问题时的优势第五章：决策分析5.1 决策分析的基本概念解释决策分析的目的和意义引入决策问题的基本要素和决策方法5.2 确定型决策分析介绍确定型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行确定型决策分析的应用解释5.3 不确定型决策分析介绍不确定型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行不确定型决策分析的应用解释5.4 风险型决策分析介绍风险型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行风险型决策分析的应用解释5.5 决策分析的应用案例提供实际案例，展示决策分析在企业战略规划、新产品开发等方面的应用强调决策分析在解决实际问题中的重要性第六章：网络计划技术6.1 网络计划技术的基本概念解释网络计划技术的定义和作用引入节点、箭线、活动等基本元素6.2 常用网络计划技术介绍常用的网络计划技术，如PERT、CPM等演示这些网络计划技术的绘制和应用方法6.3 网络计划技术的应用案例提供实际案例，展示网络计划技术在项目管理和生产调度等方面的应用强调网络计划技术在时间管理和资源分配中的重要性6.4 网络计划技术的优化介绍网络计划技术的优化方法和步骤使用具体例子进行网络计划技术优化的应用解释第七章：排队论7.1 排队论的基本概念解释排队论的定义和研究对象引入队列、服务设施、顾客等基本元素7.2 排队论的模型构建介绍排队论的模型构建方法和步骤使用具体例子进行排队论模型的应用解释7.3 排队论的应用案例提供实际案例，展示排队论在服务业、制造业等方面的应用强调排队论在解决等待问题和提高服务水平中的重要性7.4 排队论的优化策略介绍排队论的优化策略和方法使用具体例子进行排队论优化策略的应用解释第八章：存储论8.1 存储论的基本概念解释存储论的定义和研究对象引入存储成本、缺货成本、需求量等基本元素8.2 存储论的模型构建介绍存储论的模型构建方法和步骤使用具体例子进行存储论模型的应用解释8.3 存储论的应用案例提供实际案例，展示存储论在库存管理、供应链等方面的应用强调存储论在解决存货控制和降低成本中的重要性8.4 存储论的优化策略介绍存储论的优化策略和方法使用具体例子进行存储论优化策略的应用解释第九章：对偶理论9.1 对偶理论的基本概念解释对偶理论的定义和意义引入对偶问题、对偶关系等基本元素9.2 对偶理论的解法介绍对偶理论的解法方法和步骤使用具体例子进行对偶理论的应用解释9.3 对偶理论的应用案例提供实际案例，展示对偶理论在优化问题和经济学中的应用强调对偶理论在解决实际问题中的重要性9.4 对偶理论与灵敏度分析解释对偶理论与灵敏度分析的关系介绍灵敏度分析的方法和步骤第十章：总结与展望10.1 管理运筹学的重要性和局限性总结管理运筹学在实际管理中的应用价值和局限性强调管理运筹学在解决问题和创新方面的潜力10.2 管理运筹学的发展趋势展望管理运筹学未来的发展趋势和研究方向提及新兴领域和技术在管理运筹学中的应用前景10.3 提高管理运筹学能力的建议给出提高管理运筹学能力的建议和指导鼓励学习者持续学习和实践，以提升解决实际问题的能力重点解析本文教案主要介绍了管理运筹学的十个重点内容，具体如下：1. 管理运筹学的定义、发展历程、方法与工具，以及应用领域。

决策理论和方法(章节目录)Decision Theory and Technology 引言第一章决策的基本概念§1-1引论一、决策与决策分析的定义1. Decision的本义:(牛津词典)2.苏联大百科全书3.<现代科学技术辞典>4. <美国大百科全书>的“Decision Theory”条：5.6.7.决策的政治含义二、发展简史三、地位(与其他学科的关系)1.是运筹学的一支2. 控制论的延伸3.管理科学的重要组成部分4.系统工程中的重要部分5.是社会科学与自然科学的交叉，典型的软科学§1-2决策问题的基本特点与要素一、特点二、要素§1-3决策问题的分类一、按容易区分的因素划分二、按涉及面的宽窄三、个人事务决策与公务决策§1-4 决策人与决策分析人一、问题的复杂性：二、微观经济学和决策论关于经济人的假定：三、决策人和决策分析人的分工§1-5 分析方法和步骤一、决策树与抽奖二、分析步骤习题进一步阅读的文献第二章主观概率和先验分布Subjective Probability and Prior Distribution §2-1 基本概念一、概率（probability）. 频率Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定公理化定义二、主观概率(subjective probability, likelihood)1. 为什么引入主观概率2.主观概率定义三、概率的数学定义四、主客观概率的比较§2-2 先验分布(Prior distribution)及其设定一、设定先验分布时的几点假设二、离散型随机变量先验分布的设定三、连续型RV的先验分布的设定1.直方图法2.相对似然率法3.区间对分法4.与给定形式的分布函数相匹配5. 概率盘法(dart)§2-3 无信息先验分布一、为什么要研究无信息先验二、如何设定无信息先验分布§2.4 利用过去的数据设定先验分布一、有θ的统计数据二、状态θ不能直接观察时习题进一步阅读的文献第三章效用、损失和风险(Utility,Loss and Risk)§3—1 效用的定义和公理系统一、引言·为什么要引入效用二、效用的定义三、效用存在性公理理性行为公理 Von Neumann-Morenstern, 1994 [169]四、基数效用与序数效用 (Cardinal & Ordinal Utility)§3.2 效用函数的构造一、离散型的概率分布二、连续型后果集§3.3 风险与效用一、效用函数包含的内容1.对风险的态度2.对后果的偏好强度3.效用表示时间偏好二、可测价值函数确定性后果偏好强度的量化三、相对风险态度四、风险酬金五、钱的效用§3.4 损失、风险和贝叶斯风险一、损失函数L二、风险函数三、贝叶斯风险习题进一步阅读的文献第四章贝叶斯分析Bayesean Analysis §4.1引言一、决策问题的表格表示——损失矩阵二、决策原则三、决策问题的分类：四、按状态优于§4.1 不确定型决策问题一、极小化极大(wald)原则二、极小化极小三、Hurwitz准则四、等概率准则(Laplace)五、后悔值极小化极大准则(svage-Niehans)六、Krelle准则：七、莫尔诺(Molnor)对理想决策准则的要求 (1954)§4.2 风险型决策问题的决策原则一、最大可能值准则二、贝叶斯原则三、贝努利原则四、E—V(均值—方差)准则五、不完全信息情况下的决策原则(Hodges-Lehmann原则)§4.3贝叶斯定理一、条件概率二、贝叶斯定理§4.4 贝叶斯分析的正规型与扩展型一、正规型分析二、扩展型贝叶斯分析(Extensive Form Analysis)三、例§4.5 非正常先验与广义贝叶斯规则一、非正常先验(Improper Prior)二、广义贝叶斯规则(General Bayesean Rule)§4.6 一种具有部分先验信息的贝叶斯分析法一、概述二、分析步骤三、几何意义§4.7 序贯决策习题进一步阅读的文献第五章随机优势Stochastic Dominance§5.1 Markowitz 模型§5.2 优势原则(Dominance Principle)一、最简单的优势原则：(强随机优势)1.按状态优于：2.E—V排序3. Markowitz模型二、为什么要研究优势原则三、优势原则的一般表示§5.3 一、二、三等随机优势一、第一等随机优势FSD (First-Degree S D)1.第一类效用函数U2.第一等随机优势定义：3.例：二、第二等随机优势SSD三、第三等随机优势TSD四、N等随机优势习题进一步阅读的文献第六章随机性决策的应用(The Application of Probabilistic Decision-making) Murphy’s law & Callahan’s coro llary§6.1 常用的决策模型§6.2 几种与决策过程有关的结构模型一、Y、C、Ho二、《思考、计算、决策》三、Howard的模型四、西蒙关于决策的模型五、几点说明1.好的决策=好的结果2.理论是规范化、规定性的，而非描述性的(人文学科)3.决策分析人是建立决策的模型的专家而非作决策的专家六、评估过程(估值)§6.3 行为决策理论一、引言二、主要研究内容习题进一步阅读的文献第七章多目标决策的基本概念Foundational Concept of Multi-criterion Decision-making 本章主要参考文献: 68, 111, 112§7.0 概述一、特点二、分类三、几个术语的含义§7.2 多目标决策与多目标评价一、多目标决策的求解过程二、多目标评价§7.3 多目标决策问题的五要素一、决策单元(Decision-making Unit)二、目标集及其递阶结构三、属性集和代用属性四、决策形势(情况)( Decision Situation)五、决策规则(Decision Rule)§7.4多目标决策问题(MCDP)的符号表示§7.4 非劣解及其生成一、定义二、非劣解的生成三、最佳调和解(Best Compromise Solution)习题进一步阅读的文献第八章多属性效用理论(Multi-attribute Utility Theory)§8.1 优先序一、二元关系二、二元关系的种类§8.2多属性价值函数一、价值函数的存在性二、加性价值函数三、其他简单形式§8.3多属性效用函数一、二个属性的效用函数二、效用独立三、拟加性效用函数及例习题进一步阅读的文献第九章多属性决策问题(Multi-attribute Decision-making Problem)即: 有限方案多目标决策问题§9.1概述一、决策矩阵(属性矩阵、属性值表)二、数据预处理常用的数据预处理方法1 线性变换2 标准0-1变换3 最优值为给定区间时的变换4 向量规范化5 原始数据的统计处理6 专家组成员意见的规范化三、方案筛选§9.2 加权和法一、引言二、字典序法与一般加权和法三、确定权的常用方法四、层次分析法AHP五、最低层目标权重的设定1.网状结构树状结构六、权重的敏感性分析§9.3 TOPSIS法§9.4基于相对位置的方案排对法§9.5 ELECTRE一、级别高于关系(Outranking Relation)二、级别高于关系的性质：三. 级别高于关系的构造四、级别高于关系的使用五 ELECTRE-Ⅱ六、讨论§9.6 PROMETH§9.7 其它方法习题进一步阅读的文献第十章多目标决策(Multi-objective Decision-making) §10.1 序言一、问题的数学表达二、最佳调和解与决策人的偏好三、决策人偏好信息的获取方式1.在优化之前2.在优化过程中：逐步索取偏好信息3．在优化之后§10.2 目的规划法一、距离测度的选择二、目的规划问题的表述三、分类四、例：§10.3字典序法§10.4 逐步进行法(STEP Method)§10.5 调和解和移动理想点法§10.6 SEMOP(多目标问题的序贯解法)一、思路与记号二、解题步骤三、优缺点§10.7Geoffrion法一、思路二、求解步骤三、优缺点§10.8 代理值置换法(Surrogate worth Trade-off Method)一、思路：二、求解步骤第十一章群决策与社会选择Group Decision-making and Social Choice Theory §11-1概述一、为什么要研究群决策二、分类三、社会选择的定义与方式§11.2 投票表决(选举)(V oting)一、非排序式投票表决(Non-ranked Voting Systems)(一)只有一人当选候选人只有两个候选人多于两个时①简单多数(相对多数)②过半数规则(绝对多数Majority)a.二次投票,b.反复投票(二). 同时选出二人或多人1.单一非转移式投票表决(Single nontransferable voting)2. 复式选举(Multiple voting)3.受限的选举(Limited voting)4. 累加式选举(Cumulate voting)5. 名单制(List system)(1)最大均值法:⑵. 最大余额法:6. 简单可转移式选举(Single nontransferable voting)7. 认可选举( Approval vote )(三). 其它投票表决(选举)方法1. 资格认定2.非过半数规则⑴2/3多数,⑵2/3多数 60%多数⑶3/4多数⑷过半数支持, 反对票少于1/3⑸一票否决二、偏好选举与投票悖论 ( Paradox of voting )1.记号2.Borda法( 1770年提出)3. Condorcet原则( 1785年提出)4.多数票循环(投票悖论)5. 出现 Condorcet效应的概率三、策略性投票(操纵性)1.小集团控制群2.谎报偏好而获益3. 程序(议程)问题四、衡量选举方法优劣的标准§11.3 社会选择函数一、引言二、社会选择函数的几个性质三、社会选择函数1. Condorcet-函数2 Borda-函数3. Copeland-函数4. Nanson函数5.Dodgson函数6.Kemeny函数7.C ook-Seiford函数8.本征向量函数9. Bernardo函数§11.4 社会福利函数(Social Welfare Function)一、社会福利(Social Welfare)二、偏好断面(profile of preference ordering)(偏好分布)1. 可能的偏好序2. 偏好断面：三、Arrow的条件(即社会福利函数应当具有的性质)四、Arrow 的可能性定理五、单峰偏Black好与Coombs条件六、SCF与SWF的比较§11.5群效用函数一、导致Arrow不可能定理的原因二、群效用函数与多目标效用函数的比较群决策提法本身存在缺陷习题进一步阅读的文献第十二章冲突分析Conflict Analysis §12.1引言一、群决策的分类二、研究沿革§12.2 Nash谈判模型一、问题表述：二、基本假设三、Nash提出的四条公理——为了预先求得谈判结果四、定理五、评注：.§12.3 其他谈判模型一、等效用法(即K-S法)二、中间——中间法三、均衡增量法§12.4 谈判问题与效用一、谈判问题建立在效用空间上的必要性二、使用效用存在的问题§12.5 仲裁与调解(Arbitration & Mediation)一、强制性仲裁(Binding Arbitration)二、最终报价仲裁(Final-offer Arbitration)三、复合仲裁法(Combination arbitration)四、调解§12.6 n人合作对策一、术语：二、Nash-Harsanyi谈判模型三、Shapley值四、Raiffa的裁决五、例一(存在核)六、例二(不存在核的情况)§12.7 投资分摊与协调规划法习题进一步阅读的文献参考文献习题的参考答案与提示。

决策分析基础培训课程决策是我们日常生活和工作中不可避免的一部分。

无论是小组讨论还是组织管理，我们都需要做出明智的决策。

然而，决策所涉及的信息量往往巨大，分析和解读这些信息往往需要一定的技巧和方法。

为了帮助人们掌握决策的基本原则和流程，决策分析基础培训课程应运而生。

第一节：决策分析的基本概念在决策分析培训课程的第一节，我们将介绍决策分析的基本概念。

我们将讨论决策分析的定义、目标，以及与其他相关概念的关系。

通过理解决策分析的基本概念，学员们能够更好地了解决策分析的重要性和应用范围。

第二节：决策环境与决策制定者在第二节中，我们将探讨不同的决策环境以及不同类型的决策制定者。

我们将深入了解决策制定者在决策过程中的角色和责任，并解释和讨论不同决策环境下的影响因素。

这些知识将帮助学员们更好地理解决策分析的背景和环境，以便做出更加理性和有效的决策。

第三节：决策分析的方法和工具在第三节中，我们将介绍一些常用的决策分析方法和工具。

我们将讨论常见的定性和定量分析技术，并提供实际案例来演示这些方法和工具的应用。

通过学习这些方法和工具，学员们将能够在实际情境中应用它们，提高自己的决策能力。

第四节：风险与不确定性分析在第四节中，我们将重点讨论决策分析中的风险与不确定性。

我们将介绍一些常见的风险评估方法和不确定性分析技术，并通过实例演示如何在决策过程中考虑风险和不确定性因素。

通过学习这些技术和方法，学员们将能够更好地预测和应对风险，提高决策质量。

第五节：决策过程和决策优化在第五节中，我们将探讨决策过程和决策优化的关系。

我们将介绍不同的决策模型和最优化方法，并通过实例演示如何应用这些方法来优化决策结果。

通过学习这些知识和技术，学员们将能够更加有效地组织和执行决策过程，取得更好的决策结果。

结语：决策分析基础培训课程旨在帮助人们掌握决策分析的基本原则和技巧，提高他们在决策过程中的能力和效益。

通过系统地学习决策分析的概念、方法和工具，学员们将能够更好地理解和应用这些知识，提高自己的决策水平。

决策分析与多标准决策第一章：背景与概述在现代社会中，决策已经成为了组织运营的核心活动之一。

各种各样的问题需要从多个角度进行考虑与权衡，而这些角度的不同通常涉及到逻辑、知识、价值观等方面的考虑，因此，传统的单一指标决策方法显然难以满足当今的繁杂需求。

多标准决策方法因此应运而生，成为了目前决策研究的主要领域之一。

第二章：决策分析的基本概念在理解多标准决策之前，我们需要先认识决策分析的基本概念。

决策分析是指通过收集、整理、分析有关信息、问题和解决方案的各种数据和信息，确定决策问题的各种因素的关系，并运用决策方法，制定决策策略，给出最优解决方案的过程。

第三章：多标准决策方法的基本思想多标准决策方法的基本思想在于，将众多问题中的多种因素纳入考虑范畴，不再仅仅依据某个单一指标来进行决策。

其核心是将不同视角下的信息集成，显式地考虑多个标准和多个决策对象的多个决策因素，并确定相应的评价指标及其权重，综合评价各方案。

第四章：常用的多标准决策方法在实际应用中，多标准决策方法主要包括有层次分析法（AHP）、层次过程决策模型（ANP）、TOPSIS法、熵权法和经验模态分解（EMD）法等。

这些方法各有特点和适用范围，需要根据实际情况来选择最为适合的方法。

第五章：多标准决策方法在实际中的应用多标准决策方法已经广泛应用于许多领域，如环境评估、城市规划、投资决策等等。

其中，以层次分析法（AHP）作为评价工具的案例较为普遍。

比如，在城市规划中，AHP可用于多方案评价决策，包括交通、建筑设计、环保等多个方面。

在环境评估中，AHP可以考虑多种指标，如污染物扩散、人口分布、区域发展等方面，通过对各个因素的评估，得出最优解决方案。

第六章：多标准决策方法未来发展趋势多标准决策方法的未来发展趋势主要呈现多样化的方向。

一方面，由于信息技术的快速发展，其所提供的数据与知识将更加精细、准确和全面，因此多标准决策方法的综合计算能力也将进一步提升。

另一方面，众多研究者也在探索各种新兴的决策模型和算法，如深度学习、文献分析、模糊决策等等，这些方法都在不同程度上为多标准决策方法带来了新的思路和可行性。

运筹学与系统工程教学大纲课程简介本课程是介绍运筹学和系统工程的基本概念、原理和应用的专业课程。

通过学习本课程，学生将了解运筹学和系统工程相关的方法和工具，掌握运筹学和系统工程在现代管理决策和工程设计中的应用。

课程目标•了解运筹学和系统工程的概念、原理和方法；•熟悉运筹学和系统工程在管理决策和工程设计中的应用；•能够运用运筹学和系统工程的知识和技术解决实际问题；•培养学生的团队合作和问题解决能力。

课程大纲第一章：运筹学和系统工程概述•运筹学和系统工程的定义和基本概念；•运筹学和系统工程的发展历程；•运筹学和系统工程在现代管理和工程领域的应用。

第二章：线性规划•线性规划的基本概念和模型；•线性规划的几何解释；•线性规划的求解方法；•线性规划的灵敏性分析。

第三章：整数规划•整数规划的基本概念和模型；•整数规划的单纯形法和分支定界法；•整数规划的应用案例分析。

第四章：多目标规划•多目标规划的基本概念和模型；•多目标规划的解法和权衡分析；•多目标规划在决策分析中的应用。

第五章：决策分析•决策分析的基本概念和方法；•决策树和决策分析模型；•决策分析在风险管理中的应用。

第六章：系统建模与仿真•系统建模的基本概念和方法；•系统仿真的基本原理和技术；•系统建模与仿真在工程设计中的应用。

第七章：供应链管理与优化•供应链管理的基本概念和要素；•供应链优化的数学模型和方法；•供应链管理与优化在现代物流中的应用。

第八章：项目管理与控制•项目管理的基本流程和方法；•项目网络图和关键路径分析；•项目管理在工程项目中的应用。

课程评估方式•平时成绩：50%•期末考试：50%参考教材•《运筹学导论》•《系统工程导论》•《运筹学与系统工程案例分析》以上是《运筹学与系统工程》的教学大纲，希望能够帮助学生全面理解运筹学和系统工程的基本概念和应用，培养学生的系统思维和问题解决能力。