数学与物流管理的关系及在学习中起到的作用

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数学建模在物流系统中的应用与优化

数学建模在物流系统中的应用与优化

数学建模在物流系统中的应用与优化随着全球经济的快速发展,物流行业成为国家经济发力点之一。

在物流系统中,如何实现高效的运输和配送,提高物流效率,成为了一个重要的问题。

数学建模作为一种重要的工具,在物流系统中发挥着重要的作用。

本文将探讨数学建模在物流系统中的应用与优化,旨在寻找提高物流效率的方法。

一、运输路径优化物流系统中的一个重要问题是如何找到最优的运输路径,以最小化运输成本和时间。

在解决这个问题时,数学建模可以帮助确定最佳路径和运输策略。

首先,需要考虑到不同的因素,如运输距离、道路状况、货物量等。

这些因素可以被表示为数学模型,通过对不同因素的权衡和优化,可以得到最佳的运输路径。

其次,可以采用图论的方法来建立运输网络模型。

在这个模型中,节点可以表示不同的货物来源地或目的地,边表示不同的运输路径。

通过对图论模型的分析和求解,可以找到最短路径或最优路径。

最后,可以使用优化算法,如线性规划、整数规划等,对运输路径进行优化。

通过设定目标函数和约束条件,可以找到最佳的运输路径,并最大化物流系统的效益。

二、库存管理优化物流系统中的另一个重要问题是如何优化库存管理,以确保货物的正常供应并减少库存成本。

数学建模可以帮助分析和优化库存管理策略。

首先,可以使用随机过程模型来描述货物的需求情况。

通过对历史需求数据的分析,可以建立概率模型,预测未来的需求情况。

基于这个模型,可以制定合理的库存水平,以满足需求但不过度储备。

其次,可以采用优化模型来决定采购和补货的时机和数量。

通过考虑供应商的交货时间、库存成本和销售需求等因素,可以建立数学模型,并使用优化算法来求解最优的采购和补货策略。

最后,数学建模还可以帮助优化仓库布局和货物存储策略。

通过建立物流网络模型和空间优化模型,可以确定最佳仓库位置和货物存储方案,以最大化物流效率。

三、交通流量优化在物流系统中,交通流量的优化对于减少拥堵和提高运输效率至关重要。

数学建模可以帮助分析和优化交通流量。

数学在企业管理中的应用

数学在企业管理中的应用

数学在企业管理中的应用数学作为一门精确而系统的学科,不仅在科学研究和教育领域中起着重要作用,也在各个行业的实践中发挥着重要的作用。

在企业管理中,数学的应用无处不在,从数据分析到决策优化,都离不开数学的支持和指导。

本文将探讨数学在企业管理中的应用,以及它对企业决策和效益的重要影响。

一、数据分析与预测在企业管理中,数据分析是一个重要的环节,它可以为企业提供有效的信息,帮助企业管理者做出正确的决策。

数学在数据分析中扮演着重要的角色。

通过数学模型的建立和运用,可以对企业所拥有的数据进行深入分析,揭示出其中的规律和趋势。

一种常见的数据分析方法是回归分析。

通过构建回归模型,可以根据历史数据的变化情况,预测未来趋势。

例如,企业可以通过回归分析来预测产品的销售量,以此制定适当的生产和销售计划。

此外,数学还可以应用在时间序列分析、统计推断等领域,进一步提高数据分析的准确性和可靠性。

二、生产优化与资源分配在企业管理中,生产优化和资源分配是关键问题。

数学优化模型可以帮助企业找到最佳的方案,以最大化利润、最小化成本或最优化其他目标。

通过数学建模和运筹学方法,企业可以优化生产线的安排,合理分配资源,从而提高生产效率和经济效益。

线性规划是一种常用的数学优化方法。

它可以帮助企业决策者在有限的资源条件下,制定最佳的生产方案。

例如,企业可以使用线性规划来确定每个产品的生产数量,以最大化总利润并满足市场需求。

此外,非线性规划、整数规划等方法也可以用来解决更复杂的生产和资源分配问题。

三、风险管理与决策支持在不确定和变化的市场环境下,企业风险管理和决策支持显得尤为重要。

数学在风险管理和决策支持中发挥着关键作用。

通过数学模型的建立和分析,可以对风险进行评估和控制,为企业的决策提供科学依据。

决策树分析是一种常见的决策支持工具。

通过对决策因素的分析和权衡,可以构建决策树模型,帮助企业决策者在不同情况下做出最优选择。

例如,在市场竞争激烈的情况下,企业可以使用决策树模型来选择最适合的营销策略。

数学在供应链管理中的优化与决策

数学在供应链管理中的优化与决策

数学在供应链管理中的优化与决策随着全球市场的竞争日益激烈,供应链管理成为企业实现高效运作和持续竞争优势的关键要素之一。

在供应链中,物流和运输环节占据了重要地位,如何利用数学方法进行优化和决策成为提高供应链效率的关键。

一、需求预测与库存管理优化准确预测需求对供应链管理至关重要。

利用数学方法进行需求预测可以帮助企业合理安排库存和生产计划,降低过度库存和缺货的风险。

首先,可以使用时间序列分析的方法对历史需求数据进行建模和预测。

利用统计模型,如ARIMA模型、指数平滑法等,可以预测未来一段时间内的需求量和趋势,从而指导采购和生产决策。

其次,可以使用线性规划等数学优化模型来最优化库存管理。

通过分析库存成本、订单成本和缺货成本等因素,可以确定合理的订货量和库存水平,实现成本最小化和服务水平最优化的目标。

二、运输路线优化在供应链中,正确选择运输路线以及合理安排运输计划对于降低运输成本和提高货物运输效率至关重要。

数学方法可以用来解决运输路线的优化问题,例如最短路径算法、网络流模型等。

最短路径算法可以帮助企业找到最佳的运输路线,考虑到路程最短、时间最短或成本最低等不同目标。

这样可以降低运输成本,减少时间浪费,提高客户满意度。

网络流模型可以帮助企业合理分配货物在供应链中的流动路径。

通过建立供应链网络模型,考虑到每个节点的产能、库存限制以及运输能力等因素,可以优化货物在供应链中的流动,降低运输成本和货物滞留时间。

三、供应商选择与合作决策在供应链管理中,选择合适的供应商和建立稳定的供应伙伴关系对于企业的稳定运作和竞争力至关重要。

数学方法可以用来评估供应商的绩效和制定合作决策,例如层次分析法、模糊综合评价等。

层次分析法可以帮助企业根据不同的供应商评价指标,确定供应商的权重排序,从而选择最优的供应商。

通过对评价指标的量化和综合计算,可以避免主观偏见,提高供应商选择的科学性和准确性。

模糊综合评价方法可以用来评估供应商的全面绩效。

数学建模在物流管理中的应用

数学建模在物流管理中的应用

数学建模在物流管理中的应用随着全球化和信息技术的不断发展,物流管理已经成为现代商业运营不可或缺的一部分。

其中数学建模在物流管理中的应用越来越广泛,其作用得到了越来越多商业组织的重视和认可。

本文将讨论数学建模在物流管理中的应用,并探讨其对提高物流效率和降低成本的贡献。

一、数学建模在物流规划中的应用数学建模在物流规划中的应用主要包括以下几个方面:1. 费用优化模型物流规划中的费用优化问题是很重要的一个环节,因此如何找到适合自己企业的最优解问题极为重要。

数学建模可以建立多种不同的算法模型,通过对不同策略的比较和分析,找到最优的物流规划方案,从而优化物流费用。

2. 协同车辆路径问题协同车辆路径问题主要关注的是物流中各种物流元素之间的协同操作。

数学建模可以帮助物流公司预测每辆车的路线以及可能存在的多个车辆之间的协同问题,提高物流效率。

3. 基于排队模型的物流仓储管理排队模型在物流仓储管理中的应用主要用于预测管理和设备繁忙等问题。

基于排队模型的物流仓储管理可以突破传统仓储管理中的限制,以更有效地利用顾客资源和设备资源来实现高效的物流配送。

二、数学建模在物流调度中的应用物流调度是物流管理的核心环节之一,它主要关注的是物流中的各种节点的协调。

数学建模在物流调度中的应用主要包括以下几个方面:1. 基于图论的物流设备调度模型基于图论的物流设备调度模型可用于计算任意数量的物流设备间的传输问题,并提供了一种前所未有的复杂度和资源约束。

在该模型中,每个物流设备都是一个节点,并用负荷容量来处理设备之间的联系。

2. 基于线性规划的物流调度模型基于线性规划的物流调度模型主要是为了处理物流资源调度后的优化问题。

在该模型中,物流公司可以将资源分布到不同的节点上,每个节点都具有不同的负担能力和资源需求。

三、数学建模在物流组织管理中的应用物流组织管理主要是指物流团队中各个成员的管理问题。

数学建模在物流组织管理中的应用主要涉及以下两个方面:1. 决策树算法在物流人员管理中的应用决策树算法是一种通常用于处理复杂决策问题的算法,可以在物流人员管理中发挥重要作用。

物流管理大一数学知识点

物流管理大一数学知识点

物流管理大一数学知识点物流管理是一个涉及到众多复杂的数学问题和模型的领域。

在物流管理中,数学的应用广泛而重要。

本文将介绍物流管理中的一些基本数学知识点,以及这些知识点在解决实际问题中的应用。

一、线性规划线性规划是物流管理中最常用的数学工具之一。

它的基本思想是在给定的约束条件下,寻找使得目标函数取得最大或最小值的变量值。

在物流领域中,线性规划可以用来优化配送路线、仓库的布局以及资源的分配等问题。

例如,为了降低成本和提高效率,物流公司可以通过线性规划确定最优的配送路线,使得货物能够在最短的时间内到达目的地。

二、排队论排队论是研究顾客到达系统并排队等待服务的数学理论。

在物流管理中,排队论可以用来分析仓库等待货物装卸的时间、交通运输中的拥堵问题以及货车在配送过程中的等待时间等。

通过排队论的分析,物流管理者可以合理安排资源,提高物流效率。

三、运筹学运筹学是一门综合性的学科,旨在通过理论、方法和技术对复杂的物流问题进行分析和决策。

在物流管理中,运筹学可以用来解决货物配送、仓库管理、供应链优化等问题。

通过数学模型的建立和算法的应用,运筹学可以帮助物流管理者做出最优决策,实现成本最小化、效率最大化。

四、预测与优化在物流管理中,预测是一个非常关键的环节。

物流公司需要根据历史数据和市场需求来预测未来的货物数量、需求量以及货物到达时间等。

预测的准确性对于物流管理的决策和资源安排具有重要影响。

同时,优化也是物流管理的关键任务之一。

物流公司可以通过建立数学模型,并应用不同的算法来优化货物配送、车辆调度以及仓库存储等问题。

五、模拟模拟是物流管理中常用的数学方法之一。

通过模拟,物流管理者可以对复杂的物流系统进行仿真实验,从而得到系统的运行情况和效果。

通过模拟,物流管理者可以评估不同策略的有效性,提前发现问题并做出改进。

同时,模拟还可以帮助培训物流人员,提高他们应对复杂情况的能力。

综上所述,物流管理中的数学知识点包括线性规划、排队论、运筹学、预测与优化以及模拟等。

物流管理学习心得体会

物流管理学习心得体会

物流管理学习心得体会1通过参加《供应链与物流管理》的学习,从对物流概念的模糊不清到如今有了初步的了解,对物流的运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本概念有了基本的理解,也形成了自己对物流业的一些看法。

也深刻感受到物流业已经成为我国经济发展的瓶颈,物流业的发展对我国经济的健康发展有着关键的影响。

我学习了物流管理与供应链管理各自的概念以及他们之间的关系和他们在生产制造和流通及销售环节中各自的重要性。

无论是在物流企业还是在生产制造企业,物流活动都是企业生产运作的重要内容之一,而且在生产水平不断完善的今天,物流成本的控制已经成为了第三利润源。

1.现代物流指的是将信息、运输、仓储、库存、装卸搬运以及包装等物流活动综合起来的一种新型的集成式管理,其任务是尽可能降低物流的总成本,为顾客提供最好的服务。

2.电子商务方面用淘宝举例:在淘宝上买东西,只有商流和资金流在淘宝网站上完成,而交易的完成则需要物流的支持,没有各个快递公司来完成物流活动,只有商流和资金流的流动是没有办法完成电子商务过程的。

所以物流对电子商务应该起到一个支持的作用,是电子商务必不可少的一个环节。

3.供应链管理从单一的企业角度来看,是指企业通过改善上、下游供应链关系,整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流,以获得企业的竞争优势。

物流管理当中的“物流成本管理”、“物流配送管理”、“物流经济地理”等内容能够对企业的供应链管理起到重大作用,比如说供应链管理中企业的安全库存管理一项就要用到物流成本管理的方法来计算得来;另外企业必须通过供应链管理来调节该企业面对客户需求的反应时间,戴尔在这方面做得相当出色,它能够在最短的时间根据客户的需求来完成配货和发货的过程,这就需要一个相当先进的现代物流配送体系和物流配送中心方能完成。

随着城市化进程的加快,边贸等国际贸易往来的增多,市场竞争日益激烈,企业要做大做强,运营管理是关键,企业领导必须有敏锐的头脑,准确地捕捉信息,按照巧妙的商业模式,快捷的流程,加之系统有效运作,才会产生高效益,因此,市场这个无形的手在敦促企业,纷纷在向降低物流成本、提高物流服务水平上下功夫。

数学思维在物流管理中的应用有哪些

数学思维在物流管理中的应用有哪些

数学思维在物流管理中的应用有哪些在当今竞争激烈的商业环境中,物流管理已成为企业成功的关键因素之一。

而数学思维作为一种强大的分析和解决问题的工具,在物流管理的各个环节中都发挥着至关重要的作用。

首先,数学中的线性规划在物流管理中的运输环节有着广泛应用。

运输成本通常是物流成本的重要组成部分,如何合理安排运输路线和运输方式,以最小化成本同时满足客户需求,是物流管理者面临的重要问题。

线性规划可以帮助我们建立数学模型,考虑诸如运输距离、运输量、运输工具的载重量和运输成本等因素,通过求解最优解来确定最佳的运输方案。

例如,一家物流公司需要从多个仓库向多个销售点运输货物,通过线性规划模型,可以确定从哪个仓库向哪个销售点运输多少货物,使用何种运输工具,从而在满足需求的前提下,最大程度地降低运输成本。

数学中的概率论和统计学在物流需求预测中起着关键作用。

准确的需求预测对于物流管理至关重要,它直接影响到库存水平的设定、资源的分配以及服务水平的保证。

通过收集历史销售数据、市场趋势等信息,运用概率论和统计学的方法,可以对未来的物流需求进行预测。

例如,使用时间序列分析方法,如移动平均法、指数平滑法等,可以根据过去一段时间内的需求数据,预测未来短期内的需求;而回归分析则可以考虑多个影响因素,如季节因素、经济形势、促销活动等,对需求进行更精确的预测。

这些预测结果为物流管理者制定合理的采购计划、生产计划和库存策略提供了重要依据。

数学中的库存管理模型也是物流管理中的重要工具。

库存管理的目标是在保证供应的前提下,尽量减少库存成本。

常见的库存管理模型包括经济订货量(EOQ)模型和再订货点(ROP)模型。

EOQ 模型通过平衡订货成本和库存持有成本,确定最优的订货批量。

ROP 模型则根据需求的不确定性和补货的提前期,确定何时应该下达新的订单。

例如,一家零售商销售某种商品,通过计算 EOQ 和 ROP,可以确定每次应该订购多少商品,以及在库存水平降到什么程度时应该再次订购,从而有效地控制库存成本,避免缺货现象的发生。

浅谈高等数学对于物流管理人才培养的重要性

浅谈高等数学对于物流管理人才培养的重要性
下, 现代经济 运行理念 及世界经 济全球化环 境下产生 的 , 一 门 是 综合 性 、 系统 性较强 的学科 . 许 多观念 和方 法 的系统综合 。 是 这 些观念 原理 和方法主要 来 自市 场营销 、企业 、生 产 、会计 、采

令m Z ∑∑ i = n
I -I j -t
物流技术工程 和物 流运 营工程 。而物流运营基础工程是 由国家建 主动地进行观察 、实验 、猜测 、验证 、 推理 与交流 、实践与应 用
设的 ,如铁路线路建设工程 、物流基地 ( 中心 )建设工程 、货运 等活动利用这些学生熟悉的问题进行 教学 , 娌高学生对数 学学 站场建设 工程 、高速公路建设工程、货运枢纽建设工程 、港 口码 习的兴趣 , 激发他们利用所学知识 主动地 去探索研究实际 问题。 头、 货运航 空港建设 工程等 , 对物流 的运 营起到平 台支持 的作用 。 在现代物流 中.物流基础设施平 台决定 整个物流 系统 的水平 。一 三 、结论
再例如 .在物流工程项 目中的财务分析 中,数学提供 了在单
此 ,在 开展物流 专业 的数学 的教学过 程 中,摆脱 高等 院校 传统 利和复利情况下 ,本金与利息之和的计 算公式 :单利情况时 .公 的数学教 学模式 ,要 渗透 数学 素质 的教育 和能力 的培 养 ,要培 式为F = V(+ r: 其 中P V P 1 n) . V为本金 ( 原投资额 ) r . 为利率 , 为 n 养 出社 会需 要的复 合型 人才 。 二、数学在物 流方面的应用

流 管理 专 业 的特 色阐 述 了高等 数 学 对 于 物 流 管 理 专 门人 才培 养 的 重要 性 及 在 物 流 方 面重 要 用途 。 [ 关键 词] 高等 数学

数学在现代生活中的应用

数学在现代生活中的应用

数学在现代生活中的应用数学是一门学科,其研究对象是运算、数量、数学结构以及它们之间的关系和变化规律。

在现代科技发展的今天,数学的应用范围愈来愈广泛,并与人的生活息息相关。

本文从实际角度探讨数学在当前生活中的实际应用。

一、金融投资金融投资中的数学运用是最为广泛的领域之一。

例如,维持用于决策的良好收益持续保持着资产与风险之间的关系,其中需要数学来分析市场风险并最大程度地利用机会。

在投资分析中,衍生品定价、波动率计算与资产管理方案等等都需要数学建模才能更好地运作与实践。

此外,财经领域常常与统计学有关,可以通过趋势分析预测股票市场的走势,从而制定准确的投资策略。

二、物流运营物流运营是现代社会中不可少的产业之一。

数学在物流运营中扮演着至关重要的角色,其主要工作就是应用最优化算法寻求最佳路线规划、物流管理、仓储规划以及高效的物流园区设计。

通过数学分析,可以降低物流成本,提高物流效率,增强企业的竞争力。

三、交通流分析随着交通拥堵现象的增加,如何优化交通早已成为了一个问题。

交通流分析则是为此产生的一个领域。

数学在交通流分析中起着重要的作用,例如,通过施行信号优化算法,使得城市的交通流量得到了较好的控制,达到了更为合理的交通规划。

数学在公交乘坐顺序的计算中也发挥了重要作用,系统地规划公交乘坐方法,并使车流得到了平衡与优化。

四、人脸识别技术价值亿万的人脸识别学科也是应用数学最为重要的领域之一。

在人脸识别技术中,图像处理以及人脸特征提取是最重要的环节,两者都离不开数学的支撑和指导。

图像处理是通过变换手段、代数计算,空间变换以及统计特性等多方面的方法,提供数据基础以供后续分析和计算被随机分为几个部分;特征提取过程则主要是通过梯度算子、纹理、直方图等方法计算出人脸图像中唯一的特征信息。

总结在现代社会中,数学不仅仅是一门学科,而是在各个领域中应用的基础。

从金融、物流到交通流和人脸识别,数学在人们的生活中扮演着至关重要的角色。

数学在物流管理中的作用

数学在物流管理中的作用

数学在物流管理中的作用物流管理是现代企业高效运营的关键环节之一,而数学作为一门科学,也在物流管理中发挥着重要的作用。

本文将从几个方面探讨数学在物流管理中的作用,并说明其对提高物流效率和降低成本的重要性。

1. 运输路线规划在物流管理中,优化运输路线对于减少物流成本和提高物流效率至关重要。

而数学中的最优化方法可以用来解决这个问题。

比如,可以利用线性规划来确定最佳运输路线,考虑到各种因素如距离、时间、货物数量等,以最大限度地降低成本或者最短时间内完成物流配送需求。

同时,数学模型还可以考虑交通拥堵等不确定因素,以便及时调整路线,保证货物的准时到达。

2. 库存管理物流管理中的另一个重要环节是库存管理。

通过数学模型可以确定最优的库存水平,避免库存过高或者过低导致的成本增加或者供应链中断。

使用数学方法来估计需求模式和预测,帮助企业在合理的时间内进行订单制定和调度,降低库存成本,并减少可能出现的货物短缺和滞销风险。

3. 货物配送优化物流管理的最终目标是保证货物以最快的速度、最低的成本从生产地点到客户手中。

数学模型在货物配送优化方面也发挥着重要作用。

例如,运用图论和拓扑学等数学方法,可以确定最优的货物配送路径,考虑到各种因素如距离、时间窗口、货物重量和形状等。

通过数学模型进行货物配送优化,不仅提高了物流效率,还可以降低运输成本,并提高客户满意度。

4. 仓储设备优化物流管理中的仓储设备的合理布局和优化使用,对于物流效率和成本控制也非常重要。

通过数学建模可以帮助企业确定合理的仓库布局、货物堆放算法和仓储设备的最优配置。

数学模型可以考虑到仓库容量、货物的存放方式、取货时的行走距离等因素,以最大限度地提高仓储效率和减少人力和设备资源的浪费。

5. 风险评估和决策支持物流管理中存在各种风险和不确定因素,如天气突变、货物损坏和延误等。

通过数学模型和数据分析,可以对这些风险进行量化和评估,并提供决策支持。

例如,可以利用概率论和统计学方法对风险进行建模和分析,提前采取措施来避免或降低潜在风险的发生,从而保证物流运营的稳定性和可持续性。

数学在物流与运输管理中的应用

数学在物流与运输管理中的应用

数学在物流与运输管理中的应用在当今全球化和高度竞争的商业环境中,物流与运输管理已成为企业成功的关键因素之一。

有效的物流和运输策略能够降低成本、提高效率、增强客户满意度,从而为企业创造竞争优势。

而数学,作为一门精确的科学,在物流与运输管理的各个方面都发挥着至关重要的作用。

数学在物流与运输管理中的应用首先体现在路径规划上。

路径规划的目标是确定货物从起点到终点的最佳路线,以最小化运输成本、时间和距离。

这涉及到复杂的数学模型和算法,如最短路径算法、旅行商问题(TSP)等。

最短路径算法可以帮助我们在给定的网络中找到两个节点之间的最短路径。

例如,在一个城市的道路网络中,从一个仓库到多个客户的送货路线规划中,就可以运用最短路径算法来确定每个送货点的最优路径,从而减少行驶里程和时间。

旅行商问题则是要找到一个旅行商在多个城市之间旅行的最短路径,使得每个城市只访问一次并最终回到起点。

这个问题在物流中的应用非常广泛,比如快递员在多个派送点之间的路线规划。

库存管理也是物流与运输管理中的一个重要环节,数学在这里同样有着不可或缺的作用。

库存管理的目标是在满足客户需求的前提下,最小化库存成本。

这需要运用数学模型来确定最佳的库存水平。

例如,经济订货量(EOQ)模型就是一种常用的库存管理数学模型。

它考虑了订货成本、持有成本和需求率等因素,通过数学计算得出最优的订货数量。

通过 EOQ 模型,企业可以避免库存过多导致的资金积压和库存过少导致的缺货损失。

此外,还有更复杂的库存模型,如随机库存模型,用于处理需求不确定的情况。

数学在运输调度方面也发挥着关键作用。

运输调度涉及到车辆的分配、货物的装载和运输时间的安排等问题。

线性规划是解决运输调度问题的常用数学方法之一。

通过建立线性规划模型,确定如何在满足各种约束条件(如车辆容量、运输时间限制、客户需求等)的情况下,最小化运输成本或最大化运输效率。

例如,一家物流公司有若干辆不同载重的货车和多个运输任务,通过线性规划可以确定每辆货车的运输任务和行驶路线,以达到最优的调度方案。

数学在物流与运输管理中的应用

数学在物流与运输管理中的应用

数学在物流与运输管理中的应用在当今全球化和快节奏的商业环境中,物流与运输管理成为了企业运营中至关重要的环节。

高效的物流和运输不仅能够降低成本、提高客户满意度,还能增强企业的竞争力。

而在这一领域中,数学发挥着不可或缺的作用,它为优化物流流程、提高运输效率提供了强大的工具和方法。

首先,数学在物流与运输管理中的一个重要应用是路径规划。

当货物需要从一个起点运输到多个目的地时,如何选择最优的运输路径是一个关键问题。

通过运用图论和线性规划等数学方法,可以构建数学模型来确定最短路径、最小成本路径或最快路径。

例如,在一个物流配送网络中,车辆需要从配送中心出发,依次访问多个客户地点进行送货,数学模型可以考虑道路状况、运输距离、运输时间、燃油成本等因素,计算出最佳的行驶路线,从而减少运输时间和成本,提高配送效率。

库存管理也是物流与运输中数学应用的重要领域。

企业需要合理控制库存水平,以满足客户需求的同时避免库存积压或缺货的情况发生。

数学中的概率论和统计学可以帮助预测货物的需求,从而确定最佳的库存数量。

例如,通过分析历史销售数据,利用时间序列分析或回归分析等方法,可以预测未来一段时间内某种产品的需求量。

再结合库存成本、缺货成本等因素,运用数学模型计算出最优的库存补货策略,如经济订货量(EOQ)模型,能够帮助企业在降低库存成本的同时保证供应的连续性。

数学在运输调度方面也发挥着关键作用。

对于拥有多个运输任务和车辆资源的企业来说,如何合理安排车辆和司机的工作任务,以确保按时完成运输任务并最大化利用资源,是一个复杂的优化问题。

整数规划和动态规划等数学方法可以用于解决这类问题。

比如,根据运输任务的起点、终点、货物重量、交货时间等约束条件,以及车辆的载重量、行驶速度、可用时间等限制,制定出最优的运输调度方案,使运输资源得到最有效的利用。

在物流成本核算中,数学同样不可或缺。

运输成本、仓储成本、装卸成本等各项费用都需要精确计算和分析。

数学在物流管理中的重要性

数学在物流管理中的重要性

数学在物流管理中的重要性物流管理是指通过合理组织、计划、协调、指挥、控制和监督物流活动,以最低的成本和最好的服务,实现物品的流动和信息流的流通。

作为一门复杂的管理科学,物流管理紧密依赖于数学的分析与运算,以实现高效、经济的物流运作。

一、运输优化与规划物流管理的核心在于运输环节的优化与规划。

而数学方法,如线性规划、整数规划、动态规划等能够对物流中复杂的运输过程进行建模与优化。

例如,通过数学模型,可以确定最佳的配送路线、货物堆积与装载方式,减少物流过程中的时间成本和资源浪费,从而提高了物流运输效率。

二、库存管理和调度物流不仅涉及到运输,也包括了仓储和库存管理。

数学方法在库存管理中起着重要的作用。

通过数学模型,可以预测需求量、确定正确的货品进货量和库存量。

此外,数学方法还可以优化库存调度,如确定正确的进货时间、出货时间和仓库的存储布局,以提高库存周转率和降低库存成本。

三、供应链优化和控制供应链是物流系统中的重要环节,数学方法可以帮助优化供应链的流程和控制。

通过数学模型的建立,可以分析供应链中不同环节的相互关系,并通过数学优化方法提供最佳决策方案。

例如,通过对供应链中各个环节进行数据采集与分析,可以提高供应链的可靠性和响应速度,降低了供应链管理的风险。

四、物流网络与仓储布局物流网络与仓储布局的合理规划对于整个物流系统的运作至关重要。

数学方法可以帮助确定最佳的物流网络结构和仓储布局。

通过对物流网络的建模与模拟,可以分析在不同布局条件下的物流成本和效率,从而确定最佳的组织形式。

五、数据分析和决策支持物流管理过程中需要大量的数据分析与决策支持。

数学方法可以帮助对大量的物流数据进行分析与处理,并提供科学的决策支持。

例如,通过数学统计方法可以对供应链中的数据进行分析,以确定供应链中的瓶颈、短板和优化点,并给出相应的改进方案。

总结起来,数学在物流管理中具有重要的应用价值,它不仅可以优化运输和仓储环节,提高物流效率,还可以优化供应链、调整物流网络布局,提供优化决策支持。

数学模型在物流与供应链管理中的应用

数学模型在物流与供应链管理中的应用

数学模型在物流与供应链管理中的应用物流与供应链管理是现代企业运营中至关重要的领域,通过合理的物流和供应链策略,企业可以实现高效、低成本的生产和分配,从而提升竞争力。

而在物流与供应链管理中,数学模型的运用起着至关重要的作用。

本文将探讨数学模型在物流与供应链管理中的应用,并分析其优势和局限性。

一、库存管理库存管理是物流与供应链管理中的重要环节,合理的库存管理可以降低企业的运营成本,提高客户的满意度。

数学模型在库存管理中的应用主要包括:1. 库存控制模型:利用数学模型来确定最佳的订货策略,包括订货点、订货数量等因素的确定,以达到降低库存持有成本和缩短补货时间的目标。

2. 缺货模型:通过数学模型来分析和预测需求波动,并设计缺货补充策略,以便最大程度地减少库存短缺对企业运营的影响。

二、运输路线规划运输路线规划是物流与供应链管理中的核心问题之一。

通过合理的运输路线规划,可以降低企业的运输成本、缩短运输时间,并提供客户满意的服务。

数学模型在运输路线规划中的应用主要有:1. 车辆路径问题(VRP):利用数学模型来解决车辆路径最优化问题,确定最佳的路线安排和配送策略,使得运输成本和时间最小化。

2. 配送中心选址问题:通过数学模型来确定最佳的配送中心选址方案,使得企业能够在最短的距离内覆盖最多的客户,并实现运输成本的最小化。

三、需求预测需求预测是物流与供应链管理中的关键环节之一,准确的需求预测可以帮助企业制定合理的生产计划和库存策略。

数学模型在需求预测中的应用主要包括:1. 时间序列模型:通过数学模型分析历史数据的时间序列特征,预测未来的需求量,并帮助企业制定合理的生产计划和库存策略。

2. 基于回归分析的模型:通过数学模型分析需求与其他相关变量之间的关系,预测未来需求的变化趋势,并帮助企业制定相应的运营策略。

四、供应链网络设计供应链网络设计是物流与供应链管理中的战略性问题,合理的网络设计可以帮助企业降低运营成本、提高服务水平。

数学思维在物流管理中的应用有哪些

数学思维在物流管理中的应用有哪些

数学思维在物流管理中的应用有哪些在当今竞争激烈的商业环境中,物流管理对于企业的成功运营至关重要。

高效的物流管理能够降低成本、提高服务质量,并增强企业的竞争力。

而数学思维在物流管理中发挥着不可或缺的作用,为优化物流流程、提高决策准确性提供了有力的支持。

首先,数学中的线性规划在物流管理中的应用十分广泛。

物流企业通常需要在资源有限的情况下,如运输车辆数量、仓库存储空间、人力等,来满足各种客户需求。

通过建立线性规划模型,可以确定最优的物流配送方案,使得运输成本最小化、利润最大化。

例如,一家物流公司要为多个客户配送货物,每个客户的货物量和地理位置不同,同时运输车辆的载重量和行驶路线也有限制。

利用线性规划,可以计算出每辆车应该去哪些客户地点,以最少的车辆和最短的行驶里程完成配送任务。

其次,概率论与数理统计在物流管理中也具有重要意义。

在预测货物需求方面,通过对历史销售数据的统计分析,可以估计不同时间段、不同地区对各类货物的需求量,从而帮助企业合理安排库存。

如果仅仅依靠经验和直觉来预测需求,很容易出现库存积压或缺货的情况。

而基于概率论的方法能够提供更准确的预测,降低库存成本和缺货风险。

此外,在物流运输中,货物可能会受到各种不确定因素的影响,如天气、交通状况等,导致运输时间的波动。

运用数理统计,可以评估运输时间的概率分布,为客户提供更准确的交货时间估计,提高客户满意度。

数学中的图论对于优化物流网络布局具有重要价值。

物流网络由仓库、配送中心、运输路线等组成,如何设计一个高效的物流网络是物流管理中的关键问题。

通过图论的方法,可以将物流网络抽象为节点和边的组合,然后利用最短路径算法、最小生成树算法等,找到最优的仓库选址、配送中心设置以及运输路线规划。

比如,一家企业要在一个地区建立新的配送中心,需要考虑到各个客户点的位置和需求,以及运输成本等因素。

利用图论算法,可以快速确定最佳的配送中心位置,使得整个物流网络的运营成本最低,效率最高。

三角函数在物流管理中的应用

三角函数在物流管理中的应用

三角函数在物流管理中的应用物流管理是现代企业运营中非常重要的一环,它涉及到供应链管理、仓储物流、运输管理以及信息流管理等诸多方面。

而在这些方面中,三角函数作为一种数学工具,在物流管理中发挥了重要的作用。

本文将从三角函数在优化路径选择、库存管理、装载优化以及车辆调度等几个方面进行论述,以探讨它在物流管理中的应用。

一、优化路径选择优化路径选择是物流管理中的关键环节之一。

通过选取最优路径,可以减少货物运输时间和成本,提高整体的物流效率。

在这方面,三角函数特别是三角函数中的正弦和余弦函数可以帮助实现对路径的精确度量和计算。

正弦函数在路径选择中的应用主要体现在对距离和高度的测量上。

通过测量不同路径之间的夹角和垂直高度差,可以利用正弦函数计算出物流车辆所需行驶的实际距离和高度差。

这样,就能够选择出相对最短路径和最优高度的路线,从而使得货物的运输过程更加高效。

余弦函数在路径选择中则主要用于计算两个物流节点之间的水平距离。

通过输入两个节点的经纬度坐标,利用余弦函数可以准确计算出它们之间的水平距离。

这有助于确定两个节点之间的最短路径,从而实现路径的优化选择。

二、库存管理库存管理是物流管理中的关键环节之一,它直接关系到企业的资金流动和业务流程。

通过合理的库存管理,可以降低库存成本、减少过剩库存以及提高物流效率。

在库存管理中,三角函数特别是正弦函数和余弦函数可以用于预测和优化库存水平。

正弦函数在库存管理中的应用主要体现在周期性需求的预测上。

通过采集历史销售数据,可以将销售量抽象成一个周期性的波动曲线。

利用正弦函数对该曲线进行拟合和预测,可以帮助企业合理安排库存水平,达到库存最小化和服务水平最大化的目标。

余弦函数在库存管理中则用于计算库存水平和补货时间的优化。

通过计算库存水平和库存变化率的余弦值,可以得到库存水平和补货时间的关键指标,从而帮助企业确定库存的最佳补货点和策略,实现库存的最优管理。

三、装载优化装载优化是物流管理中的一个重要环节,它涉及到如何合理地对货物进行装载,以提高运输效率和减少运输成本。

数学建模在物流管理中的应用

数学建模在物流管理中的应用

数学建模在物流管理中的应用一、物流管理概述物流管理是指在生产和流通过程中对物流信息、物流资金、物流财务、物流设备和物流资源的协调管理。

物流管理涵盖了货物从供应商到客户全过程的储存、运输、配送、调度等一系列环节,并将这些环节集成在一起以实现最佳化的物流效果。

物流运作是企业重要的资源和成本支出,因此物流管理被视为企业竞争力的重要组成部分。

二、数学建模概述数学建模是将实际问题转化为数学模型并运用数学方法,从而获得解决方案的一种方法。

数学建模广泛应用于各个学科领域中,包括物理学、工程学、经济学和管理学。

数学建模技术通过数学计算机仿真和优化算法对大型和复杂问题进行求解,可以节约时间和成本,并提高问题解决的准确性和效率。

三、数学建模在物流管理中的应用在物流管理中,数学建模被广泛应用于运输计划、库存管理、供应链管理和运输成本控制等方面。

下面将分别介绍这些方面的应用。

1. 运输计划运输计划是指企业如何安排车辆和货物的运输路线和时间,以达到最佳的运输效果。

运输计划中存在的问题包括如何合理地安排货物的运输路线、如何在有限的时间内完成配送任务、如何在配送中防止货物受损等。

运用数学建模技术可以对这些问题进行求解。

例如,一个快递公司需要为多个客户配送货物,并需在规定时间内完成任务。

数学建模技术可以通过建立运输路径优化模型,确定最短路径,避免或减少道路拥堵情况的发生,以减少配送时间和节约成本。

利用数学建模技术,快递公司可以进行在线距离计算和路径优化,同时配合大数据技术,可以实现自动化的路线规划和实时跟踪,提高配送效率和准确性。

2. 库存管理库存管理是指企业如何在保持足够的存货量的基础上,尽可能地降低存货成本和增加销售收入。

库存管理中存在的问题包括如何确定最优的库存水平、如何安排存货的采购和生产、如何跟踪销售情况等。

运用数学建模技术可以对这些问题进行求解。

例如,在零售企业中,为了确保商品的供应和及时售出,需要对库存进行有效的管理。

数学建模与优化方法在物流管理中的应用

数学建模与优化方法在物流管理中的应用

数学建模与优化方法在物流管理中的应用在当代快速发展的经济环境中,物流行业已成为全球经济中不可或缺的一环。

如何提高物流运作效率,降低成本,成为了物流公司和供应链管理人员不得不面对的重大挑战。

数学建模和优化方法已成为物流管理过程中的重要工具。

本文将探讨数学建模和优化方法在物流管理中的应用。

一、数学建模在物流管理中的应用数学建模是将实际问题转换为可以计算和处理的数学问题的过程。

它是一种有效的解决问题的方法。

在物流管理中,数学建模可以用来模拟和分析物流系统的运行情况,并通过优化算法来找到最优解决方案。

1. 路线规划模型物流管理的核心是货物的运输,尤其是路线规划。

数学建模可以通过建立路线规划模型,分析出各个运输节点的交通拥堵情况、配送时间和成本,从而找到最短路径和最优运输方案。

同时,还可以考虑不同的策略,如多点配送、多车协同等,以最大化利润。

2. 仓库布局模型仓库布局是另一个物流管理的重要问题。

它需要考虑仓库位置、利用率和存储方式等因素。

通过数学建模,可以确定最佳仓库布局,以最大限度地提高仓库的效率和利润,同时尽可能地降低成本和复杂度。

3. 调度模型调度是物流管理中的关键问题。

通过数学建模,可以确定最优化的调度策略,以最大限度地提高效率和满足客户需求。

调度模型可以考虑不同的因素,例如车辆数量、装载量、调度频率和路线安排等,以避免或降低延误和费用。

二、优化方法在物流管理中的应用优化方法是数学建模过程中寻找最优解决方案的关键。

在物流管理中,有多种优化方法可以应用。

1. 线性规划线性规划是一种优化方法,它可以在限制条件下最大化或最小化目标函数。

在物流管理中,线性规划可以用来优化运输计划的各项成本指标,如货运成本、仓储成本和运输时间等。

2. 整数规划整数规划是一种线性规划的扩展,它要求决策变量取整数值。

在物流管理中,整数规划可以用来处理离散情况,如车辆的数量、货物的配送量等。

3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的数学优化方法。

数学专业的数学与管理学

数学专业的数学与管理学

数学专业的数学与管理学数学专业是一门与数学相关的学科,涵盖了广泛的数学知识和技能。

而管理学是一门关于组织和管理的学科,它涉及到组织的结构、人员管理、决策制定和目标实现等方面。

虽然数学和管理学似乎有着不同的特点和应用领域,但实际上,数学在管理学中扮演了重要的角色。

本文将探讨数学专业的数学与管理学之间的联系及其应用。

首先,数学专业中的数学知识和技能在管理学中具有广泛的应用。

数学在管理学中可以帮助解决一系列实际问题,例如运筹学中的优化问题、统计学中的数据分析和预测、金融学中的风险管理等。

数学的抽象思维和逻辑推理能力使得数学专业的学生在解决管理问题时具有独特的优势。

在实际操作中,数学方法可以帮助管理学家制定合理的决策,优化资源分配,提高效率和效益。

其次,数学专业的学生在管理学领域中可以发挥重要作用。

数学专业的学生通常具有扎实的数学基础和分析能力,可以应用这些技能来分析和解决实际问题。

在团队合作中,数学专业的学生可以为团队提供数学建模和数据分析方面的支持,协助团队制定决策和解决管理难题。

数学专业的学生还可以在科研领域中从事管理学相关的研究,为学科的发展做出贡献。

此外,数学与管理学的交叉领域——运筹学也是数学专业的一个重要方向。

运筹学是一门研究如何通过数学模型和优化方法来解决问题的学科,广泛应用于生产调度、物流管理、供应链管理等领域。

数学专业的学生通过学习运筹学可以了解管理学中的最优化理论和方法,掌握一些重要的运筹学模型和算法,从而为管理实践提供科学的决策支持。

总之,数学专业的学生在管理学中发挥着重要的作用。

数学知识和技能为管理学的实践提供了重要的依据和支持。

数学专业的学生具有分析问题和解决问题的能力,可以为团队提供数学建模和数据分析方面的支持。

同时,数学与管理学的交叉领域——运筹学也为数学专业的学生提供了一个广阔的职业发展方向。

因此,数学专业的学生应该充分发掘数学在管理学中的应用潜力,不断提升自身的数学和管理学综合素质。

有理数混合运算在物流管理中的应用有哪些

有理数混合运算在物流管理中的应用有哪些

有理数混合运算在物流管理中的应用有哪些在当今全球化的商业环境中,物流管理扮演着至关重要的角色。

它涉及到货物的运输、仓储、配送等多个环节,需要精确的规划和计算以确保效率和成本控制。

有理数混合运算作为数学中的基础运算之一,在物流管理中有着广泛而重要的应用。

首先,在货物运输成本的计算中,有理数混合运算不可或缺。

物流公司需要考虑多种费用,如燃油费、过路费、司机工资等。

假设一辆货车每公里的燃油费是 2 元,过路费平均每公里 1 元,司机每天工资300 元,一天行驶 500 公里。

那么这一天的运输成本就是:燃油费(2×500 = 1000 元),过路费(1×500 = 500 元),司机工资 300 元,总成本为 1000 + 500 + 300 = 1800 元。

这里就用到了有理数的加法运算。

再者,在仓储管理方面,有理数混合运算也发挥着关键作用。

例如,一个仓库的租金每月是 5000 元,每平方米的保管费是 10 元。

如果仓库面积是 800 平方米,那么一个月的仓储总费用就是 5000 + 10×800= 13000 元。

这里既用到了加法,也用到了乘法。

在物流配送路线规划中,有理数混合运算同样重要。

假设从配送中心到各个客户地点的距离分别是 100 公里、150 公里、200 公里,每公里的运输成本是 3 元。

那么配送这三个地点的总成本就是 3×(100 +150 + 200) = 1650 元。

这里运用了乘法分配律进行运算。

另外,当涉及到货物的装卸费用时,有理数混合运算也能帮助准确计算成本。

比如,每吨货物的装卸费是 50 元,一次装卸货物的重量分别是 8 吨、12 吨、15 吨,那么总装卸费用就是 50×(8 + 12 + 15) =1750 元。

在库存控制中,有理数混合运算有助于确定最佳的订货量。

假设某种商品的单位成本是 20 元,每次订货的固定成本是 500 元,年需求量是 1000 件,库存持有成本为商品价值的 10%。

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从 整 个 高 等 教 育 来看 ,高 等 数 学 的 作 用 和 意 义 是 不 言 而
这 里 的 逆 向思 维 ,对 今 后 处 理 问题 可 能 很有 帮助 ;又 如在 讲 授定积分应用时 ,教师可 以采 用 以直代 曲、逼近 的思想,近 似的思想 ;讲授利用导数解 决单调性判断时,教 师可 以采 用
喻的,但 是高等数学在 高职教 育中虽名义上被重视 ,但实 际 上大多数是被形式 ,这 与本科教 育相差很大 ,当然这里有他 的客观原因 ,高等数学很难,要学 的精 通,达到运用 的地步 更难 ,在加之高职学生数学功底普 遍薄弱,这一 组矛盾 ,使 得在教学 中高等数学被形式化 。这样很不利于学科 的发展 。 高等数学课程在物流管理专业 中的地位 已经开始转变 ,变 为 体现物流人才数学素质 的课程 。物 流专 业的高等 数学 教育需 要在教 学中渗透 ,素质 的教育与能力的培养,从 而提 高学生 运用数 学知识解 决实际问题 的能力 。在具体的教学 中,教师 除了传 授知识外,还要启发 、引导学生领悟教学 内容中蕴含 的深 刻思想和方法 。例如 ,在讲授不定积分的时候 ,先揭示 导数和不定积分的关系,用逆向思维讲解 不定积 分的计算,
学术论坛
数学与物流管理的关系及在学习中起到的作用
付 刚
新疆 天山职业 技 术学 院 ,新 疆 乌 鲁木齐 8 3 0 0 1 7
摘 要 :随着 网络时代的到来,物流管理专业不断被 人们认识和 了解,在 物流管理专业中,对物流 经济管理、质量 管理和工程 经济管理等具体 职能的管理都 需要 利用高等数 学理论 ,但物 流管理专业 的学生在学 习高等数学 时,意识不到 高等数 学对 专业 学 习的作用 ,浅尝辄 止,并且 普遍 存在 学 习积极性不高,学习兴趣 不浓的现 象,在这种情 况下。需采取 一定的方法改变这一 现 象和 问题 。 ( 1 )揭 示 高 等数 学 与 物 流 管理 的 内在 关 系的 ,让 学 生知 其 然且 知 其 所 以 然 ,培 养创 新 思维 ; ( 2 )揭 示 高 等数 学 中数学 思想 ,加 强数 学思想方法的教育 、注重数学素质的培养:( 3 )革新数学教 学方法,灵 活开展数学教学 ,让学生学起来 。 关键词 :高等数 学:数学 思想 :物流 中图分 类号 :G 6 3 3 . 6 文献标识码 :A 文章编号 :1 6 7 1 . 5 7 8 0 ( 2 0 1 5 ) 1 1 - 0 0 1 0 . 0 1
教师要 引导学生 收集信 息,整理有用信息 ,利用信息解决 问 题 ,并对解题过程和结果进行反 思。那么在物流管理 的教学 中,在教学过程 中,需要将理论与实践有效结合 ,所选 内容 与所用 的教学 方法要 有利于 学生 能够主 动地进 行观 察、猜 测、实验 、验证 、推理 、交流、实践与应用 ,这样可 以提高 学生对数 学学习的兴趣 ,激发他们利用所学知识 ,主动地去 探索研究实际 问题。例如 ,在学 习导数概念 时,除 了书 中介 绍的变速 直线运动的速 度,和切线 问题外 ,还可 以介绍一些 与专业有关的变化率 问题。在物流专业教学 中可介绍产 品总 运输量对时间的导数就是总运输量 的变化率 ,物流 总成本对 运输量 的导数就是运输产 品总成本 的变化率 ( 边 际成 本 ) , 需求 对价格 的弹性 和供给 对价 格 的弹 性 ( 函数 的相对变 化 率) ,等等 。在讲授 微分方程 时,可结合讲 解物 流运输模 型 等实例 。 在 讲线性代 数时, 可结合方程组讲解最优解 的问题 , 在讲运 筹学时 ,可 以讲 线性规划 问题 ,单纯形法 。( 2 ). 利 用 多种 多样 的教学工具 ,随着时代 的进步 ,科技的发展 ,多 媒体 己近成为教学 的重要工具 ,在实 际教学过程 中,教学手 段的运 用是提 高课 堂教 学效 益的有效途径 , 比如教具 、 模型、 幻灯 、投影 、计算机辅助教学等 的穿插应用 ,能够延伸教学 内容,增加课 堂教 学的信 息量 ,大大增加教学 的直观性和动 态性。由于数 学的课堂教学 时间有 限,在有限 的时 间里要讲 例题 ,还要让学生做相应的练习 ,而且所涉及 的内容很多 , 教师 可利用 现代化 的教 育技术 和教学 手段来 拓宽 学生知识 面 。例如可 以通过 多媒 体课 件,方便地将本堂课讲授 的内容 进行一下总结 ,还可对 所学的知识进行系统复 习。通 过利用 这些丰富 的感性材料 ,可激 发学生的学习兴趣 。充分利用多 媒体课件 ,既可 以实现教学手段 的多元化 ,又可 以不断巩固 前面 的知识 ,提高学生的学习兴趣 。对于我们物流 专业还 可 以在 高数课 上把 物流 中的例子 和 问题 作为 数学 内容进 行处 理 ,不要拘泥于什么课 只讲什么 内容 ,我们要关注学生的发 展 大胆 的在公共课上合理 的添加专业知识 内容 ,让学生体会 数学和物流联 系,进 一步激发 学生 学习兴趣 。 参 考文献 [ 1 ] 赵昱. 高 等数 学在 企业 物流 管理 中的运 用 [ J ] .企 业导 报 ,2 0 1 4( 1 ) :1 4 5 — 1 4 6 . [ 2 ] 陈星东.用 高等数学思想处理 高 中函数综合 问题 [ J ] .考
1揭示高等数学与物流管理的 内在关系的 , 让 学生 知其 然且知其所 以然 ,培养创新思维 在实践 中,有效 的物流管理可 以降低商 品成本 ,比如商 品 的包装过于密 闭结实,固然可 以保护商 品,但可能是对资 源 的浪 费,增加 成本 ,这时可 以利用数学实验选择最恰到好 处 的包装 。对物 流中的设施选 址、库存管理 、运输与配送等 都可 以从数学优化的角度 ,建立数 学优化模 型,运用相应 的 算法进行求解 ,计算优化 值,得 到优选方案 ,特别是对物流 配送 中车辆路线安排 问题 ,采用数学模型可 以快捷地求 出最 佳配送方案 。另一方面 ,在 高等教 育物流管理专业 的培养计 划 中, 高等数 学是专业 计划 课程 的必修课程 , 包括线性代数、 概率论 与数理统计 、运筹学、物流 数学等科 目,可见 高等数 学在物流管理专业 中的重要地位 。但是这里存在一个 隐形 的 问题或者说是矛盾 ,普遍的高职学生数学功底很差,数学素 养不高 ,在 具体 的教 学中学生很难学会抽象 的理论和命题 , 更谈不上应用和运用 了。为 了解决这一矛盾,那 么我 觉得在 实 际的教学 过程 中,教师可 以根据 学生 基本 情况删减 知识 内 容 ,对于抽 象的知识理论进行选将 ,不纠结 于理 论的严格证 明,将注意力放在简单理论 的说 明和基本理论、定理 得实际 应 用 ,结合物流 专业 的特 点将方程 、矩阵、概率论以及其他 高等数 学知识与销售 、市场 、生产作业计划安排 、配送、运 输、指 派等 内容相结合 ,并 以大量实例演示高等数学在解决 物 流实际问题的运用方法 ,我们甚 至可 以用 “ 照猫画虎 ”的 方式,让学生先会做在体会为什么这样做 。当然对于某一方 面 的知识而 言, 这里 的知识都是有 限的或者说我们能够学到 和掌握 的知识是有限 的,在学 习中遇到 的实例也是相对特定 的,但将来面对的工作任务是干变万化的,在具体 的工作 中 我们不太可 能把 习得 的知识直接照搬到实践 中,但是我们 掌 握了 “ 渔 ”总能从 中设计 出现 在问题的解决方法 。学 习过 的 知 识不 只是 直接 去用 ,更多的是去举一反三 。这样才 能有 创 新创造 。这样才能使学生在运 用高等数 学的优化模型进行 计 算 时体 会数 学基 本原理的重要 性,从而 弄清 高等 数学与物 流 管 理的关系,激发学生对学 习高等数学的兴趣 ,最终 做到掌 握 旧知识,创造 新方 法 目的。 2 揭示高等数学中数学思想,加强数学思想方法的教 育、注重数学素质的培养
数形结合的思想。这样 经常采 用分析与类 比的方法,以便 使 学生能更透彻地理解知识,有助于培养学生提 出问题、分析 问题和解决 问题的能力 。 3革新数学教学方法 ,灵活开展数学教学 ,让学 生学起 来 ( 1 )在课堂 教学 中,采取 多样 的教学 方法 :讲授 、 问
答 、讨 论 、 自学 、小 组 合 作 、分 组 讨 论 等 。在 解 决 问题 时 ,
为了解决这一矛盾那么我觉得在实际的教学过程中教师可以根据学生基本情况删减知识内容对于抽象的知识理论进行选将不纠结于理论的严格证明将注意力放在简单理论的说ห้องสมุดไป่ตู้和基本理论定理得实际应用结合物流专业的特点将方程矩阵概率论以及其他高等数学知识与销售市场生产作业计划安排配送运输指派等内容相结合并以大量实例演示高等数学在解决物流实际问题的运用方法我们甚至可以用照猫画虎的方式让学生先会做在体会为什么这样做
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