09决策模型与统计优化课程设计
统计预测与决策课程设计教学大纲
《统计预测与决策课程设计》教学大纲一、统计预测与决策课程设计基本信息课程设计环节代码：课程设计环节名称：统计预测与决策课程设计英文名称：Statistical Forecasting and Making Decision课程设计周数：1周学分：1学分适用对象：统计学专业本科生先修课程与环节：概率论、数理统计、统计学原理、计量经济学、统计预测与决策等。
二、统计预测与决策课程设计目的和任务统计预测与决策课程设计是统计学专业集中实践性环节之一，是学习完《统计预测与决策》课程后进行的一次对所学知识全面的综合应用。
其目的与任务在于加深对预测方法和决策方法的理论理解，掌握统计预测与决策的基本方法，培养学生运用这些方法进行预测与决策实证分析，并撰写统计分析报告的能力。
通过该课程设计培养学生综合运用概率论及数理统计、统计学原理及计量经济学等统计学相关知识，结合实际的问题掌握二手数据收集、分析数据及撰写分析报告的能力。
三、统计预测与决策课程设计方式每位同学独立成组完成该课程设计，每个小组任选一个与经济预测相关的课题（不允许重复）进行分析，并对模型进行估计、检验，对实验结果进行分析评价，最终形成一篇有一定学术价值的实证论文。
四、统计预测与决策课程设计指导方法与要求该课程设计主要由学生上机自主完成，教师答疑的方式进行。
设计中要求综合运用所学的预测与决策理论方面的知识，根据选择的题目任务，对调查得来的（或者收集得到的二手资料）原始资料进行科学的分类、综合与加工分析，并利用相关统计软件对数据进行统计预测与决策分析。
通过此次课程设计要求学生能用预测理论解决实际中的经济问题，建立数理模型，通过有关软件进行实际操作；掌握预测与决策中各种理论知识的计算机软件操作；在预测过程中中，学会一定的分析问题和解决问题的能力；领会撰写实证论文的基本技巧。
从而进一步深入了解现象内在的本质，为做出正确的判断和决策打下坚实的基础。
五、统计预测与决策课程设计内容和时间安排（一）课程设计方法及要求（一天）时间：周一地点：计算科学学院实验室具体内容：介绍统计预测与决策课程设计的基本流程和课程设计论文框架、格式等撰写要求及课程设计考核、评分标准等内容。
数据模型与决策课程设计
数据模型与决策课程设计数据模型是现代数据处理中的核心概念，它是将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的形式的一种技术手段。
随着数据量和复杂性的增加，数据模型的重要性也越来越凸显，对于企业数据分析和决策有着关键性的作用。
为此，数据模型与决策成为企业数据分析课程中不可或缺的重要内容。
本文将重点介绍基于数据模型的决策过程，并对课程设计进行探讨。
数据模型与决策数据模型是对现实世界的抽象，是有关实体、属性、关系等基本元素的描述。
在数据分析中，数据模型是最基础的部分，决策过程的建立和优化都与数据模型密切相关。
在研究企业决策时，数据模型通常用来描述企业内部的各类关系和变量。
对于企业的许多问题，常规统计分析往往无法应对，因此需要更高级的技术手段来处理。
数据建模是解决这些问题的一种方法，它可以帮助企业更全面地理解业务，为决策提供更准确的数据支持。
举个例子，假设一个零售企业想要提升销量，那么传统的方法就是通过销售数据进行分析，参考历史销售数据和市场状况的综合因素来提出优化方案。
但是，这样的分析只是一个表面性的结果，若想处理更深层次的因素，就需要使用数据模型来进行更准确的分析。
比如，进一步细分市场，分析不同商品、不同消费者的需求等因素，这样才能提供更全面的数据支持，为企业决策提供更准确的依据。
数据模型与决策课程设计现代企业需要数据分析和决策技能的专业人才，而帮助学生掌握这些技能则是数据模型与决策学科设计的重要任务之一。
为了让学生能够掌握这些技能，我们的课程设计将从以下几方面入手。
数据模型基础数据模型的抽象思维是进行数据分析和决策的基础，我们需要对数据模型的基本概念和技术应用进行详细讲解，包括实体、属性、关系等元素的描述，以及数据建模方法和建模工具等。
数据分析方法数据分析是企业决策的关键部分，我们将着重介绍数据分析的基本方法和技术，包括数据预处理、数据清洗、数据可视化等，以及各种常用的数据分析工具和算法。
数据决策在数据的基础上进行决策是数据分析师的重要任务之一，如何分析数据并做出有足够依据的决策也是我们课程设计的一个重点。
行政决策中的决策模型与优化算法
行政决策中的决策模型与优化算法在行政决策过程中，决策模型和优化算法起到了至关重要的作用。
它们可以帮助决策者更好地理解问题、分析数据、评估选项，并最终做出最优的决策。
下面我们将详细介绍行政决策中常用的决策模型和优化算法。
一、决策模型1. 经济决策模型经济决策模型是在行政决策中常用的一种模型。
它主要基于经济学原理，通过对相关数据的分析和预测，来帮助决策者制定最佳的经济政策。
例如，通过建立经济增长模型，可以预测不同政策选项对经济增长的影响，从而指导决策者制定相应的政策。
2. 线性规划模型线性规划模型是一种数学模型，广泛应用于行政决策中。
它通过在一组约束条件下，最大化或最小化线性目标函数，来求解最优解。
例如，在资源有限的情况下，线性规划模型可以帮助决策者制定最佳的资源分配方案。
3. 决策树模型决策树模型是一种图形化的决策模型，可以帮助决策者理解不同决策路径和各个决策节点的潜在结果。
它可以通过分析历史数据和预测未来情况来帮助决策者做出合理的决策。
例如，通过构建决策树模型，可以预测不同市场营销策略对销售业绩的影响，从而指导决策者选择最佳的营销策略。
二、优化算法1. 整数规划算法整数规划算法是一种对决策问题进行建模和求解的方法。
与线性规划类似，整数规划也是在一组约束条件下，最大化或最小化目标函数。
但与线性规划不同的是，整数规划中的变量必须取整数值。
例如，在人力资源调配问题中，整数规划算法可以帮助决策者确定最佳的人员分配方案。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的算法，可以在复杂的决策环境下找到最优解。
它基于遗传学原理，通过模拟基因的变异和选择来不断优化解决方案。
例如，在生产调度问题中，遗传算法可以帮助决策者制定最佳的生产计划。
3. 最优化算法最优化算法是寻找最优解的一类数学算法。
它可以通过搜索、迭代等方法，找到最优解或接近最优解的解决方案。
最优化算法适用于各种不同的决策问题，例如资源分配、路径规划等。
探讨高校决策模型的优化与应用
探讨高校决策模型的优化与应用高校决策是指在教育管理中，根据高校的发展目标和需求，对各项决策问题进行分析、研究、决策和实施的过程。
高校决策模型是指利用一定的方法和工具，对高校决策过程进行描述、分析和支持的数学模型。
优化高校决策模型可以提高高校决策的准确性、科学性和效率，适用于各种决策情景。
在高校决策模型的优化过程中，首先要考虑的是模型的数据收集与准备。
高校内部和外部的各项数据对于模型的构建和优化至关重要。
内部数据包括学校的历史数据、师生人数和财务状况等；外部数据则包括行业发展趋势、政策变化和竞争对手情况等。
数据的准备需要以科学、可靠、全面的方式进行，确保数据的准确性和完整性。
其次，在高校决策模型的优化过程中，模型的构建是一个关键环节。
模型的构建需要根据具体的决策目标和情景选择合适的数学方法和技术手段，例如，决策树、多目标规划和模拟仿真等。
同时，模型的构建还需要对决策过程中的不确定性因素进行考虑。
对于高校决策而言，不确定性因素可能包括学生的就业去向、财政补贴的变化和社会需求的调整等。
因此，模型的构建需要灵活、合理地处理不确定性，提高决策的稳定性和鲁棒性。
优化高校决策模型还需要考虑到决策的效果评估与迭代优化。
决策的效果评估是指对决策结果和过程进行定量或定性的评估。
为了实现有效的决策评估，可以引入一些绩效指标或效益函数，例如，学校的综合排名、就业率和学术影响力等。
通过对决策结果进行评估，可以为下一轮的决策提供参考和优化的方向。
高校决策模型的应用可以覆盖多个层面和领域。
例如，对于高校的招生决策，可以利用模型预测学生的报考倾向和录取概率，从而制定合理的招生计划。
对于教学改革和课程开设决策，可以通过模型评估不同课程的教学效果和学生满意度，为课程的优化和改进提供依据。
对于高校的投入决策，可以利用模型评估不同投入方案的效益和风险，从而优化资源的配置和利用效率。
除了模型的应用，高校决策还需要考虑到决策的群体性和共享性。
数学模型与优化课程设计
数学模型与优化课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数学模型的基本构建方法和应用，理解数学模型在解决实际问题中的重要性。
2. 使学生掌握线性规划、整数规划等优化方法的基本原理和求解步骤，具备运用这些方法解决实际问题的能力。
3. 帮助学生理解数学与现实生活的联系，提高运用数学知识分析和解决问题的能力。
技能目标：1. 培养学生运用数学软件或工具构建数学模型，解决实际问题的能力。
2. 培养学生运用优化方法对数学模型进行求解，提高问题求解的效率。
3. 培养学生独立思考和团队协作的能力，提高学生在实际问题中运用数学知识进行创新的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数学学科的兴趣和热情，激发学生学习数学的积极性。
2. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高学生面对问题时敢于挑战、勇于探索的精神。
3. 培养学生具备良好的合作精神，学会尊重他人意见，形成积极向上的人际关系。
课程性质分析：本课程为数学模型与优化课程，旨在教授学生运用数学知识和方法解决实际问题。
课程内容与实际生活紧密联系，注重培养学生的实践能力和创新精神。
学生特点分析：学生处于高年级阶段，已具备一定的数学基础和问题解决能力。
在此阶段，学生具有较强的求知欲和自主学习能力，同时具有一定的团队合作意识。
教学要求：1. 结合课本内容，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 注重启发式教学，引导学生主动思考、探索问题，培养学生的创新意识。
3. 注重教学过程中的师生互动，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 数学模型基本概念与构建方法- 理解数学模型的定义及分类- 掌握数学模型构建的基本步骤和方法- 分析实际问题时，能够运用所学知识建立数学模型2. 线性规划- 线性规划的基本概念与理论- 线性规划模型的建立与求解方法- 应用线性规划解决实际问题3. 整数规划- 整数规划的基本概念与特点- 整数规划模型的建立与求解方法- 应用整数规划解决实际问题4. 非线性规划简介- 非线性规划的基本概念与理论- 非线性规划模型的建立与求解方法- 非线性规划在实际问题中的应用案例5. 模型优化方法- 优化方法的基本原理与分类- 常见优化算法及其应用- 优化方法在实际问题中的应用案例教学内容安排与进度：第一周：数学模型基本概念与构建方法第二周：线性规划基本理论与求解方法第三周：线性规划应用案例分析第四周：整数规划基本理论与求解方法第五周：整数规划应用案例分析第六周：非线性规划简介第七周：优化方法及其在实际问题中的应用本教学内容与课本章节紧密关联，注重理论与实践相结合，旨在提高学生运用数学知识解决实际问题的能力。
决策系统课程设计
决策系统课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握决策系统的基本概念、原理和方法，培养学生运用决策系统解决实际问题的能力。
具体分为以下三个维度：1.知识目标：学生需要理解决策系统的定义、类型和应用场景；掌握决策树、决策矩阵、优化方法等决策工具；了解决策系统的评价方法和决策过程。
2.技能目标：学生能够运用决策系统解决生活中的实际问题，如购物决策、路线规划等；能够运用决策树、决策矩阵等工具进行决策分析；能够使用相关软件进行决策系统的构建和分析。
3.情感态度价值观目标：学生通过课程学习，增强对决策系统的认识，提高解决实际问题的能力，培养独立思考、勇于探索的精神，增强团队协作意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.决策系统概述：介绍决策系统的定义、类型和应用场景，使学生了解决策系统的基本概念。
2.决策工具：讲解决策树、决策矩阵、优化方法等决策工具，培养学生运用这些工具解决实际问题的能力。
3.决策系统评价方法：介绍决策系统的评价方法和决策过程，使学生掌握如何对决策系统进行评价。
4.实际案例分析：分析生活中的实际案例，让学生学会运用决策系统解决实际问题。
5.软件应用：教授如何使用相关软件进行决策系统的构建和分析，提高学生的实际操作能力。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解决策系统的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论实际案例，培养学生的团队协作能力和独立思考能力。
3.案例分析法：分析生活中的实际案例，让学生学会运用决策系统解决实际问题。
4.实验法：让学生使用相关软件进行决策系统的构建和分析，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将采用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供决策系统的基本知识框架。
2.参考书：推荐相关参考书目，拓展学生的知识面。
企业决策模型与优化分析
企业决策模型与优化分析在竞争激烈的商业环境中，企业需要通过决策模型和优化分析来获取对未来的洞察力，并制定最佳的经营策略。
这些决策模型和优化分析不仅有助于企业在市场上保持竞争优势，而且还可以提高效率和利润。
一、决策模型决策模型是通过对现有数据和趋势进行分析和预测，帮助企业管理者做出决策的工具。
它利用数学、统计学和经济学的原理来建立数学模型，以解决经营中的问题。
首先，在决策模型中，企业需要明确目标。
无论是增加市场份额，提高产品质量还是提高利润率，清晰明确的目标对于决策模型的建立至关重要。
其次，企业需要收集和整理相关的数据。
这些数据可以包括竞争对手的销售数据、市场调查数据以及内部销售、成本和利润数据。
通过收集和整理这些数据，企业可以获得对市场和竞争环境的更深入了解。
最后，通过对这些数据进行分析和建模，企业可以生成预测结果和决策建议。
这些预测结果和决策建议可以帮助企业管理者更好地管理和规划企业运营。
二、优化分析优化分析是一种通过最大化或最小化某个特定目标函数来寻找最佳决策方案的方法。
在优化分析中，企业需要定义目标函数、约束条件和决策变量。
首先，目标函数是企业希望最大化或最小化的某个指标。
例如，企业可以希望在给定的资源限制下最大化利润或市场份额。
其次，约束条件是对决策变量的限制和要求。
这些约束条件可以来自于市场需求、生产能力或资源制约等方面。
最后，决策变量是企业可以控制和调整的变量，决定了最终的决策方案。
通过定义目标函数、约束条件和决策变量，优化分析可以求解出最佳的决策方案。
优化分析可以有多种方法，包括线性规划、整数规划、动态规划等。
根据不同的情况，企业可以选择合适的方法来解决特定的问题。
三、决策模型与优化分析在实践中的应用决策模型和优化分析在实践中有广泛的应用。
例如，企业可以利用决策模型来预测市场需求和销售趋势，以便更好地进行供应链管理和库存控制。
此外，企业还可以使用决策模型来评估不同的市场策略和定价策略，以提高市场竞争力。
决策课程设计模板
决策课程设计模板一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握决策的基本概念、方法和过程，培养学生分析和解决实际问题的能力，提高学生的人文素养和社会责任感。
具体来说，知识目标包括了解决策的基本概念、原则和方法，理解决策的过程和影响因素；技能目标包括能够运用决策方法分析问题，能够进行决策方案的设计和评估；情感态度价值观目标包括培养学生的批判性思维和创造性思维，提高学生对社会问题的敏感度和关注度。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括决策的基本概念、方法和过程，以及决策案例的分析。
具体来说，教材的章节安排如下：第一章，决策的基本概念；第二章，决策的原则和方法；第三章，决策的过程；第四章，决策案例分析。
教学内容的选择和以确保教学的科学性和系统性，同时结合学生的实际情况，注重理论与实践的结合。
三、教学方法为了实现教学目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性，提高学生的参与度和学习效果。
具体来说，讲授法用于向学生传授决策的基本概念和理论，讨论法用于培养学生的批判性思维和创造性思维，案例分析法用于分析实际决策案例，实验法用于模拟决策过程，增强学生的实践能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将选择和准备适当的教学资源。
教材是主要的教学资源，将作为学生学习的基础。
此外，参考书、多媒体资料和实验设备也将被利用，以丰富学生的学习体验。
参考书将提供更多的理论背景和实践案例，多媒体资料将通过图像、视频等形式展示决策的过程和案例，实验设备将用于模拟决策情境，增强学生的实践能力。
教学资源的选择和准备将根据教学目标和学生的实际情况进行，以确保教学的有效性和丰富性。
五、教学评估本课程的评估方式将全面、客观地反映学生的学习成果。
评估方式包括平时表现、作业和考试等。
平时表现将根据学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的情况进行评估。
作业将根据学生完成的情况和质量进行评估，包括案例分析报告、小组讨论报告等。
企业经营决策模型构建与优化研究
企业经营决策模型构建与优化研究随着竞争越来越激烈，企业在日常经营中需面临众多复杂的决策问题。
为了提高经营效益和获得竞争优势，企业需要构建有效的决策模型，并进行优化研究。
本文将重点探讨企业经营决策模型的构建与优化问题，为企业提供实用的决策支持。
1. 模型构建企业经营决策模型的构建是指根据企业目标和需求，收集相关的数据和信息，利用数学、统计学等方法构建适用的决策模型。
模型构建的过程需要确定决策变量、约束条件和目标函数。
1.1 决策变量决策变量是企业决策过程中可以调整、控制的变量。
它们通常与资源分配有关，如生产量、销售价格、广告投入等。
决策变量的选取应考虑到企业的具体情况和目标，以及决策变量之间的相互影响。
1.2 约束条件约束条件反映了企业决策的限制条件，包括资源限制、市场需求、法律法规等。
约束条件是对决策变量的限制，通过约束条件的设置，可以确保决策结果的可行性和合理性。
1.3 目标函数目标函数是企业决策的目标或优化指标。
目标函数可以是单一目标，如利润最大化、成本最小化，也可以是多个目标之间的权衡，如利润和市场份额的综合优化。
目标函数的选择应考虑到企业的战略目标和经营环境。
2. 模型优化模型优化是针对已经构建的决策模型，在已知的约束条件下，通过调整决策变量，使目标函数达到最优的过程。
优化问题通常可以使用数学规划、模拟等方法求解。
2.1 数学规划数学规划是一种通过数学方法求解优化问题的技术手段。
常见的数学规划方法包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
线性规划适用于目标函数和约束条件均为线性的情况，非线性规划适用于目标函数或约束条件为非线性的情况。
整数规划适用于决策变量为整数的情况。
2.2 模拟模拟是通过建立数学模型，模拟真实世界的运行过程，进行决策分析和优化的方法。
模拟方法不需要求解数学规划问题，而是通过多次重复的随机抽样和模型运行，得到模型输出的分布情况，从而进行决策的评估和优化。
3. 模型应用案例为了更好地理解企业经营决策模型的构建与优化，以下是一个实际案例。
决策模型与统计优化课程设计
09级决策模型与统计优化课程设计时间：2021年8月29――201·年9月16学分：2学分适用专业：信管、财务、营销第一局部：运筹学课程设计一、运筹学课程设计的内容〔一〕运筹学软件模拟：根据教材提供的管理运筹学2.0软件，练习所学的每个模块，任选对应章节后面的两至三道题进行练习。
〔二〕运筹学课程实践设计1.要求收集现实生活的资料或根据提供的选题建议，理论联系实际，提出问题并给予解决，要求选题具有创新性，尽量具有可行性。
请从以下15个选题中自选一个。
2.可供选择的课程实践设计选题〔1〕个人学习时间优化配置；〔2〕为同学们设计几套个人储蓄方案；〔3〕为所在班级同学设计几套不同要求的食谱；〔4〕图书馆阅览室自习座位的合理设计〔餐厅就餐桌凳数量、布局的合理设计〕；〔5〕选择一个企业，在实际调研根底上制定符合实际的优化排产方案或生产—库存方案；〔6〕为某集装箱码头堆场的叉车管理进行合理配置〔某运输企业制定合理的配车方案等〕；〔7〕为公交公司制定合理的车辆更新方案；〔8〕自选背景，解决选址问题，如自动充气站、急救中心、血站、医院、学校、发电厂、炼油厂、仓库、分销中心、打麦场等；〔9〕医院护士〔商场营业员、小区保安、食堂效劳员〕数量的合理配置研究；〔10〕某市旅游线路设计及其旅游线路优化；〔11〕选择了解和熟悉的实际背景，收集相关资料，抽象出适当的运筹学模型，求解并进行结果分析，形成一个运筹学案例；〔12〕为校园洒水车设计一个合理的行走路线；〔13〕针对课程学习中的重点和难点，设计相应的辅助学习工具，如：LP灵敏度分析活动尺、电子模板法求解网络模型、排队论公式汇总和记忆表格等；〔14〕选择?运筹学?教学网络平台的一个模块进行系统分析、设计与开发。
〔15〕根据教学内容自拟。
3.成果要求课程实践设计要求写出：标题，摘要，关键词，正文，提出问题，分析解决的过程，模型的建立，对结果的进一步分析，结论及见解等。
决策理论与方法课程设计
决策理论与方法课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握决策理论的基本概念、原则和方法。
2. 使学生了解不同决策模型的优缺点，并能结合实际情境进行选择。
3. 帮助学生理解决策过程中的风险与不确定性，学会运用概率统计知识进行分析。
技能目标：1. 培养学生运用决策树、矩阵、线性规划等工具解决实际问题的能力。
2. 提高学生在团队协作中发表见解、倾听他人意见、达成共识的能力。
3. 培养学生分析问题、制定方案、评估和选择最优方案的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生面对决策问题时，积极思考、勇于承担责任的态度。
2. 增强学生在决策过程中的合作意识，学会尊重他人、理解他人。
3. 培养学生具备诚信、公正、公平的价值观，关注社会热点问题，提高社会责任感。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在通过系统的决策理论与方法学习，使学生能够掌握基本的决策技能，提高解决实际问题的能力。
课程目标具体、可衡量，为学生和教师在教学过程中提供明确的指导，确保教学效果。
二、教学内容1. 决策理论概述：包括决策的定义、类型、过程，以及决策理论的基本原则。
- 教材章节：第一章 决策概述- 内容：决策的概念、决策的类型、决策的过程、决策理论的基本原则。
2. 决策方法：介绍常用的决策方法，如决策树、矩阵、线性规划等。
- 教材章节：第二章 决策方法- 内容：决策树的基本概念及应用、矩阵分析、线性规划及其应用。
3. 风险与不确定性决策：分析决策过程中的风险与不确定性，探讨概率统计知识在决策中的应用。
- 教材章节：第三章 风险与不确定性决策- 内容：风险与不确定性的概念、概率统计基础知识、风险分析与决策。
4. 团队决策：探讨团队决策的特点、过程及方法，提高学生的团队协作能力。
- 教材章节：第四章 团队决策- 内容：团队决策的概念、特点、过程、方法及团队协作技巧。
5. 实践案例分析：结合实际案例，让学生运用所学决策方法解决实际问题。
运筹学-数据模型决策课程设计
运筹学-数据模型决策课程设计一、课程设计背景数据的应用正在通过数字化、智能化、网络化等手段慢慢渗透到我们的日常生活中。
数据模型就是在这种背景下应运而生的一个重要概念，它是指用来描述数据的各种特性和关系的结构化方法和工具，是数据处理和管理的基础之一。
考虑到数据模型决策是运用运筹学的理论和方法对数据进行建模和优化，从而服务于实际决策的有效手段。
因此，我们开设了数据模型决策课程设计，旨在通过实例展示运用运筹学理论和方法处理实际问题的思路和方法，加强学生运筹学理论的实践应用能力。
二、课程设计目标1. 理解数据模型决策的基本概念和方法通过本课程的学习，学生可以了解数据模型决策的理论基础和实际应用，掌握数据取样、数据预处理、模型选择和参数估计等基本方法。
2. 熟练使用Python编程语言和相关工具通过课程设计的编程实践，学生可以熟悉Python编程语言和相关工具的使用方法，为数据模型决策的实际应用奠定基础。
3. 提高分析问题、解决问题的能力和创新能力通过解决教学案例，学生可以提高分析问题、解决问题的能力和创新能力，同时培养学生团队协作精神和实践操作能力。
1. 教学案例介绍以某公司的销售数据为例，通过搜集、处理、统计、分析和建模等环节，最终得到对销售趋势的预测和产品销售策略的建议。
2. 数据获取和预处理从网络上爬取相关数据，对数据进行清洗和预处理，准备好可供后续建模的数据样本。
3. 数据统计和分析对处理好的数据进行可视化等多种方式的分析，从而得到数据的统计特征和发现数据内在关联和规律性。
4. 数据挖掘和建模运用运筹学理论和方法，对已有的数据进行分类、聚类、关联规则挖掘、决策树建模等方法，建立起基于数据统计和分析的预测模型。
5. 模型优化与验证通过实例数据的分析和模型的建立，对得到的模型进行优化和验证，评估所建模型的准确性和稳定性。
6. 报告撰写和实现撰写实验报告，包括对数据分析、挖掘和建模的过程和方法进行总结和描述，同时通过实验结果给出产品销售策略的建议。
管理学中的决策模型和优化方法
管理学中的决策模型和优化方法在管理学中，决策模型和优化方法是非常重要的工具。
它们帮助管理者分析问题、做出决策，并优化目标实现的过程。
本文将介绍管理学中常用的决策模型和优化方法，以及它们在实践中的应用。
一、决策模型决策模型是指在面对特定决策问题时，通过建立数学模型来分析问题、评估决策选项，帮助管理者做出合理决策的工具。
下面介绍几种常见的决策模型：1.经济订单数量模型（EOQ模型）EOQ模型是一种用于寻找最优经济订货数量的模型。
它基于需求量、订货成本和库存成本等因素，通过求导等数学方法，找到最佳的订货数量，以达到最小总成本的目标。
2.线性规划模型线性规划模型是一种用于解决资源有限的决策问题的数学模型。
它将问题转化为线性目标函数和线性约束条件下的最优化问题，通过线性规划算法求解，帮助管理者做出最优决策。
3.马尔科夫模型马尔科夫模型是一种用于描述状态转移过程的概率模型。
在决策问题中，马尔科夫模型可以用来分析不同状态之间的转移概率，帮助管理者预测未来状态的变化，并做出相应决策。
二、优化方法优化方法是指通过数学建模和计算方法，寻找问题的最优解或接近最优解的过程。
以下介绍几种常用的优化方法：1.整数规划整数规划是线性规划的一种扩展，其决策变量的取值限制为整数。
在一些需要做出离散决策的问题中，整数规划可以帮助管理者找到最优的决策方案。
2.动态规划动态规划是一种用于求解具有最优子结构的问题的优化方法。
它通过将问题分解为一系列相互依赖的子问题，利用递推关系求解子问题，最终得到整体问题的最优解。
3.遗传算法遗传算法是一种通过模拟生物进化过程寻找最优解的优化方法。
它通过对候选解进行遗传操作，如交叉、变异等，不断迭代搜索，最终找到适应度最高的解作为最优解。
三、决策模型和优化方法的应用决策模型和优化方法在管理学中有着广泛的应用，以下列举几个常见领域的应用案例：1.供应链管理通过使用EOQ模型和线性规划模型，管理者可以优化供应链中的订货数量、仓储和运输等环节，降低成本，提高效率。
决策模型与统计优化课程设计
决策模型与统计优化课程设计1. 课程设计简介本课程设计旨在通过学习决策模型与统计优化的基本理论和方法，培养学生运用统计学和决策论知识进行实际问题分析和决策的能力。
通过课程设计，学生将完成一个小型决策模型或统计优化的实际应用项目，提升实践能力和解决实际问题的能力。
2. 课程设计目标本课程设计的主要目标如下：•学习决策模型与统计优化的基本理论和方法；•掌握运用统计学和决策论知识进行实际问题分析和决策的能力；•完成一个小型决策模型或统计优化的实际应用项目，提升实践能力和解决实际问题的能力。
3. 课程设计内容本课程设计包括以下内容：3.1 决策模型•决策理论基础：决策的定义、决策过程、决策者的行为模型等；•决策树模型：构建决策树、决策树的属性选择等；•期望效用模型：期望效用理论、效用函数、实用函数等；•风险决策模型：风险决策理论、风险分析与评估、决策准则等；•多目标决策模型：多目标分析方法、偏好函数、多目标优化方法等。
3.2 统计优化•统计优化基础：参数估计、假设检验、置信区间等；•线性规划：线性规划模型、图形法、单纯形法等；•整数规划：整数规划模型、割平面法、分支定界法等；•非线性规划：非线性规划模型、梯度法、拉格朗日乘子法等；•动态规划：动态规划模型、递推关系、最优解等。
3.3 课程设计项目学生需要完成一个小型决策模型或统计优化的实际应用项目。
项目的具体要求将在课程开始时提供。
4. 课程设计要求学生需要按照以下要求完成课程设计：•合理安排时间，确保课程设计的顺利进行；•精心选择课程设计项目，并结合课程中学到的知识进行分析和解决问题；•撰写规范的实验报告，包括对问题的分析、模型的建立和求解、结果的分析和结论等内容；•主动积极地参与课程讨论和交流，共同提高解决问题的能力。
5. 课程设计评分标准课程设计的评分将综合考虑以下因素：•课程设计项目完成情况；•实验报告的质量和规范性；•学生在课程讨论和交流中的表现；•其他因素（如作业、考试等）。
数据模型与决策课程设计
数据 模型与决策课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解数据模型的基本概念，掌握不同类型的模型及其适用场景。
2. 培养学生运用数学和统计方法分析数据，建立和求解模型的能力。
3. 使学生掌握决策的基本原则和方法，并能结合数据模型进行合理决策。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件（如Excel、SPSS等）进行数据处理和分析的能力。
2. 培养学生运用逻辑思维和批判性思维，对数据模型进行评价和改进的能力。
3. 提高学生团队合作和沟通能力，通过讨论和分析，共同解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发其探索数据背后的规律和真相的热情。
2. 培养学生具备严谨、客观、负责任的科学态度，对待数据和事实不偏不倚。
3. 引导学生认识到数据模型和决策在实际生活中的重要性，增强其运用数据思维解决问题的意识。
本课程针对高年级学生，结合其认知水平和学习特点，注重培养学生的实践操作能力和创新思维能力。
课程内容与课本紧密关联，确保学生能够将所学知识应用于实际问题的解决。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析、模型建立和决策的基本技能，为未来进一步学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据的基本概念与处理方法：介绍数据类型、数据来源、数据清洗和预处理方法，结合课本第二章内容，让学生掌握数据处理的基本技巧。
2. 数据模型：讲解线性模型、非线性模型、分类和回归模型等，以课本第三章为例，分析各类模型的原理和应用场景。
3. 数据分析：教授描述性统计、推断性统计和预测分析方法，结合课本第四章，让学生学会运用统计软件进行数据分析。
4. 决策原则与方法：介绍决策的基本原则，如满意度原则、最大化原则等，以及决策方法，如风险分析、决策树等，参照课本第五章内容，让学生了解并掌握决策过程。
5. 实践案例：选取实际案例，让学生运用所学数据处理、建模和决策方法，结合课本第六章，进行小组讨论和案例分析。
教学内容安排与进度：第一周：数据的基本概念与处理方法第二周：数据模型（线性模型、非线性模型）第三周：数据模型（分类和回归模型）第四周：数据分析（描述性统计、推断性统计）第五周：数据分析（预测分析）第六周：决策原则与方法第七周：实践案例分析与讨论教学内容遵循科学性和系统性原则，确保学生能够循序渐进地掌握数据模型与决策相关知识。
应用统计分析理论的管理决策优化模型
应用统计分析理论的管理决策优化模型在现代的商业世界中，管理者们面临着各种各样的决策问题，如何制定最优的决策方案？如何提高管理效率？这些问题都需要应用统计分析理论来优化管理决策模型。
本文将探讨如何应用统计分析理论，建立管理决策优化模型。
一、决策环节中的数据采集与清洗决策环节的数据采集与清洗是模型构建的第一步。
要从数据中提取有价值的信息，就需要将数据进行预处理和清洗，将数据中的噪声、缺失值等问题进行处理。
数据预处理主要包括离群值的处理、数据标准化和统一化等。
对于不需要的数据进行筛选，可以利用数据可视化工具对数据进行可视化处理。
二、统计分析模型的建立在数据预处理之后，就需要建立模型。
常用的模型方法有回归分析、时间序列分析、贝叶斯网络、神经网络等。
当然，在建立模型之前，需要对决策问题进行分析，确定研究对象和变量，以及研究对象之间的相互关系和影响。
回归分析是一种常见的模型方法，它是一种以变量之间的线性关系为基础的方法。
当然，在实际工作中，也可以使用非线性回归模型。
时间序列分析则是一种根据时间序列数据建立模型的方法。
贝叶斯网络是基于贝叶斯定理建立的网络模型，通常被用于诊断和预测等领域。
神经网络是一种人工神经元网络模型，它依赖于大量的、与问题有关的、已知答案的数据，以获取正确的答案。
三、模型的评估与应用模型建立好之后，需要进行模型评估和应用。
模型评估一般采用交叉检验和统计假设检验等方法。
交叉检验可以用于检测模型预测有效性，而统计假设检验可以用于检测模型是否更加准确和实用。
模型应用的过程可以如下：首先，需要将问题分解为几个子问题；其次，将问题的解决方案转化为模型的输入输出；第三，进行优化策略，即找到最优解决方案；第四，选择最优方案，并进行反馈控制。
四、优化模型在管理决策中的应用优化模型在实际管理决策中的应用是多样的。
以下是一些典型的应用案例：4.1 财务管理优化模型可以被用于财务管理领域的决策问题，如预测财务状况、建立预算、考虑成本与收益等。
数据分析与决策模型课程教学
数据分析与决策模型课程教学数据分析与决策模型课程旨在帮助学生掌握数据分析与决策建模的基本理论和方法，并应用于实际问题中。
通过课程的学习，学生将能够运用数据分析工具和技术来解决实际业务问题，提高决策的准确性和效率。
本文将对数据分析与决策模型课程的教学内容、教学方法以及学习效果进行论述。
一、教学内容数据分析与决策模型课程的教学内容十分丰富多样。
在这门课程中，学生将学习到数据分析的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据可视化等。
同时，他们还将学习到决策建模的基本原理和技术，包括数学规划、统计建模、决策树等。
在具体的教学内容中，我们还会引导学生了解数据分析在不同领域的应用，并结合实际案例进行分析和讨论。
例如，学生可以学习如何通过数据分析来提升营销策略的效果，如何通过决策模型来优化供应链管理等。
通过这些实际案例，学生将能够更好地理解课程所学知识的实际应用场景。
二、教学方法为了更好地帮助学生掌握数据分析与决策建模的方法和技巧，我们将采用多种教学方法。
首先，我们会进行理论讲解，详细介绍数据分析和决策模型的基本概念和原理。
其次，我们会进行案例分析，引导学生运用所学知识解决实际问题。
同时，我们还将进行小组讨论和课堂互动，促进学生之间的知识交流和思维碰撞。
除了传统的教学方法，我们还将充分利用信息技术手段进行教学。
通过引入数据分析软件和模型建模工具，学生可以在实践中学习和实验。
这样的教学方法不仅可以提高学生对知识的理解和应用能力，还能增加他们对数据分析和决策模型的兴趣和热情。
三、学习效果数据分析与决策模型课程的学习效果显著。
通过课程的学习，学生能够熟练掌握数据分析和决策建模的基本理论和方法，并能在实际问题中灵活应用。
他们能够通过数据分析找到问题并提出解决方案，能够通过决策模型做出准确的决策。
此外，学生在学习过程中还能培养和提高自己的团队合作能力和解决问题的能力。
在小组讨论和课堂互动中，他们与同学共同思考问题、合作解决问题，锻炼了自己的合作意识和团队协作能力。
企业决策模型与优化分析
企业决策模型与优化分析在当今竞争激烈的商业环境下，企业需要合理的决策模型和优化分析来帮助他们制定行动计划和达到更好的业务结果。
决策模型是通过对各种因素进行分析和评估，而优化分析则是通过数学和运筹学的方法来寻求最佳解决方案。
本文将探讨企业决策模型与优化分析的重要性和应用。
决策模型是企业制定决策的基础。
它考虑了各种因素，例如市场需求、竞争对手、资源分配和风险管理等。
企业决策模型可以是定性的，例如SWOT分析和PESTEL分析，也可以是定量的，例如财务分析和风险评估。
决策模型帮助企业全面了解外部环境和内部资源，并为决策者提供参考和支持。
它能够减少决策中的主观因素，降低风险，提高决策的准确性和效率。
然而，仅仅有决策模型还不足以满足企业的需求。
优化分析是一个更加复杂和深入的概念，它旨在找到最佳解决方案，以实现最大的效益或最小的成本。
优化分析使用数学模型和算法来评估和比较各种决策方案，并选择最佳的决策路径。
它考虑了多个目标和限制条件，并通过数学计算找到最优解。
优化分析可以应用于各个领域，例如生产调度、供应链优化和资源分配等。
它可以帮助企业提高生产效率、降低成本和提供更好的顾客服务。
在现代企业中，决策模型和优化分析常常是相互关联的。
决策模型提供了数据和信息，优化分析则对这些数据进行进一步的处理和计算。
决策模型可以帮助企业确定决策的因素和权重，而优化分析则可以帮助企业找到最佳的决策方案。
两者相结合可以有效提高企业的决策质量和效果。
然而，决策模型和优化分析并非万能的。
它们需要准确的数据和信息作为输入，并且需要合适的算法和工具来完成分析和计算。
对于复杂和大规模的问题，可能需要更加复杂和高级的技术和方法。
此外，决策模型和优化分析还需要决策者的智慧和经验来进行正确的解读和应用。
决策不仅仅是基于数据和计算，还需要考虑到人的心理和行为因素。
总之，企业决策模型与优化分析是现代商业成功的关键。
它们能够帮助企业制定准确的决策和行动计划，并找到最佳的解决方案。
建模与决策技术课程设计
建模与决策技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解建模与决策技术的基本概念，掌握相关的理论知识。
2. 学生能运用数学模型进行问题的分析和解决，理解模型在决策过程中的作用。
3. 学生能掌握至少两种建模方法，并能够运用到实际问题的解决中。
技能目标：1. 学生具备运用建模软件或工具进行模型构建的能力。
2. 学生能够根据实际问题，独立设计并实施决策方案。
3. 学生能够通过小组合作，进行有效的沟通与协作，共同完成建模与决策任务。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对建模与决策技术的兴趣，认识到其在日常生活和未来职业中的重要性。
2. 学生在解决问题过程中，能够积极面对挑战，培养坚持不懈、勇于尝试的品质。
3. 学生能够尊重团队成员的意见，培养合作精神，提高团队协作能力。
课程性质：本课程为选修课，旨在提升学生的数学建模和决策能力，培养学生解决实际问题的综合素质。
学生特点：学生为高中二年级学生，具有一定的数学基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生的特点，注重理论与实践相结合，鼓励学生主动参与，提高学生的动手操作能力和创新意识。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用到实际问题的解决中，达到学以致用的目的。
同时，关注学生的情感态度价值观的培养，提升学生的综合素质。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 建模基本概念：介绍建模的定义、作用和分类，以及建模的基本步骤。
2. 常见建模方法：讲解线性规划、非线性规划、整数规划、图论模型等建模方法，结合实际案例进行分析。
3. 决策技术：阐述决策的定义、分类和过程，介绍常用的决策方法，如期望值法、决策树、敏感性分析等。
4. 建模软件与应用：介绍常见的建模软件，如Excel、Lingo、MATLAB等，并指导学生如何运用这些软件进行模型构建。
5. 实践案例分析：选取与学生生活密切相关的实际问题，引导学生运用所学知识进行建模和决策分析。
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09级决策模型与统计优化课程设计时间：2011年8月29――201·年9月16学分：2学分适用专业：信管、财务、营销第一部分：运筹学课程设计一、运筹学课程设计的内容（一）运筹学软件模拟：根据教材提供的管理运筹学2.0软件，练习所学的每个模块，任选对应章节后面的两至三道题进行练习。
（二）运筹学课程实践设计1.要求收集现实生活的资料或根据提供的选题建议，理论联系实际，提出问题并给予解决，要求选题具有创新性，尽量具有可行性。
请从下列15个选题中自选一个。
2.可供选择的课程实践设计选题（1）个人学习时间优化配置；（2）为同学们设计几套个人储蓄方案；（3）为所在班级同学设计几套不同要求的食谱；（4）图书馆阅览室自习座位的合理设计（餐厅就餐桌凳数量、布局的合理设计）；（5）选择一个企业，在实际调研基础上制定符合实际的优化排产方案或生产—库存计划；（6）为某集装箱码头堆场的叉车管理进行合理配置（某运输企业制定合理的配车计划等）；（7）为公交公司制定合理的车辆更新计划；（8）自选背景，解决选址问题，如自动充气站、急救中心、血站、医院、学校、发电厂、炼油厂、仓库、分销中心、打麦场等；（9）医院护士（商场营业员、小区保安、食堂服务员）数量的合理配置研究；（10）某市旅游线路设计及其旅游线路优化；（11）选择了解和熟悉的实际背景，收集相关资料，抽象出适当的运筹学模型，求解并进行结果分析，形成一个运筹学案例；（12）为校园洒水车设计一个合理的行走路线；（13）针对课程学习中的重点和难点，设计相应的辅助学习工具，如：LP灵敏度分析活动尺、电子模板法求解网络模型、排队论公式汇总和记忆表格等；（14）选择《运筹学》教学网络平台的一个模块进行系统分析、设计与开发。
（15）根据教学内容自拟。
3.成果要求课程实践设计要求写出：标题，摘要，关键词，正文，提出问题，分析解决的过程，模型的建立，对结果的进一步分析，结论及见解等。
参考格式：wenku.baidu./view/f98fa70b79563c1ec5da7130.html也可参考：wenku.baidu./view/120cd2244b35eefdc8d333db.html（三）运筹学数学建模与决策优化以下给出的8个实际案例，要求进行数据收集与分析，建立实际数学模型，借助EXCEL或管理运筹学2.0软件或WINQSB软件进行求解，并进行决策优化。
案例1：某金属罐铸造厂生产计划的优化分析北方某金属罐铸造厂的主要产品有4种，分别由代号A，B，C，D表示。
近年来，产品销售情况良好，预测结果表明，需求还有进一步扩大的趋势，客户希望能有更多的不同功能的新产品问世。
工厂面临着进一步扩大再生产，努力开发适销对路新产品的问题。
生产A，B，C，D 4种金属罐主要经过4个阶段：第1阶段是冲压：金属板经冲压机冲压，制造成金属罐所需要的零件；第2阶段是成型：在该车间里把零件制成符合规格的形状；第3阶段是装配：在装配车间，各种成型的零件按技术要求焊接在一起成为完整的金属罐；最后阶段为喷漆：装配好的金属罐送到喷漆车间被喷上防火的瓷漆装饰外表。
根据工艺要求及成本核算单位产品所需的加工时间、利润以及可供使用的总工时如表1所示。
表1单位产品所需加工时间、利润及可利用工时表该厂仅有一台冲压机，每天工作8h，共计480min 可供加工用。
另有若干个成型中心，装配中心、喷漆中心分属各车间，除承担本厂生产任务外，还承担着科研试验，新产品开发试制等项工作，因此这些生产中心每天可利用的总计时间分别不超过2400min、2000min和3000min。
考虑以下问题：1.根据当前的生产条件，工厂每天的生产计划如何安排；2.对当前资源的利用情况进行分析，并说明资源投入变化时产生的影响；3.分析各种产品单位利润的变化对生产的影响；4.如果按最优生产方案某种产品不允许生产，给出该产品投产的条件；5.为满足市场需求，开发新产品，该厂计划引进1种新型金属罐技术，生产E型金属罐。
根据统计，得知生产1个E型金属罐需要1min 冲压时间、1min成形时间、6min装配时间、12min喷漆时间，单位产品利润为13元。
在试制及制定生产计划之前，研究其投产效果，以便给出是否投产的决策。
案例2：东方服装集团的童衣配送系统设计东方服装集团考虑生产一种童衣系列。
童衣产品将先运至分配中心，再由分配中心将产品运送至分销店。
该集团有五家工厂均可生产这类童衣，有三家分配中心可以分配童衣产品，有四家分销店可以经营童衣产品。
这些工厂和分配中心的年固定成本如表5所示。
表5工厂与分配中心的固定成本从各工厂至分配中心的运费与各工厂的生产能力如表6所示。
表6各工厂运至分配中心的运输成本与生产能力从各分配中心至分销店对童衣的需求量如表7所示。
表7从分配中心至分销店的运输成本和各分销店需求量假定各分配中心的库存政策为“零库存”，即分配中心将从工厂得到的产品均分配给分销店，不留作库存。
集团要设计一种童衣分配系统，在满足需求的前提下，确定使用哪些工厂与分配中心进行童衣的生产与分配，以使得总成本最小。
案例3：办公用品问题桑斯公司办公用品的管理层针对不同类的客户制定了相应的月目标和配额。
在接下来的4周里，桑斯公司的客户接触策略要求一个由4名销售员组成的销售小组从购买过公司产品的老客户中挑出200位并建立起联系。
另外，这个策略还要求与120位新客户建立联系。
后面这个目标的目的在于确认销售小组能继续开拓新的销售市场。
桑斯公司为销售员因出差、等候以及演示和直接销售的时间提供津贴，并给每一次接洽老客户分配了2小时的销售时间。
接洽新客户则需要更长的时间，每次需3小时。
通常，每个销售员每周工作40小时，或是说在计划的4周X围内工作160小时；按照正常的工作安排，4名销售员将有4×160＝640（小时）的销售时间可用于接洽客户。
如果有必要，管理层愿意使用一些加班时间；同时，如果所用的时间少于规定的640小时，他们也乐意接受。
但是，不管是加班时间还是未被利用的时间，管理层希望在4周的时期里把它们都控制在40小时之内。
这样，如果加班的话，管理层的目标是销售时间不超过640＋40＝680（小时）；如果劳动力有富余，那么管理层希望销售时间不少于640－40＝600（小时）。
除了客户接触这个目标外，桑斯公司还制定了销售额目标。
基于以往的经验，桑斯公司估计每次与老客户的接触会带来250元的销售额，而一次与新客户的接触则会带来125元的销售额。
管理层希望下个月的销售额至少达到70000元。
鉴于桑斯公司规模很小的销售小组和较短的时间，管理层决定把加班和劳动力使用度作为第一优先级目标。
管理层还决定把70000元的销售额作为第二优先目标，而那两个客户接触的目标应该是第三优先级目标。
确立了这些优先级后，现在可以总结目标如下：第一优先目标：（1）销售时间不得超过680小时。
（2）销售时间不得少于600小时。
第二优先目标：（3）销售额不少于70000元。
第三优先目标：（4）接洽的老客户不少于200位。
（5）接洽的新客户不少于120位。
案例4：林业公司铺设公路某林业公司有6片林区，为便于树木的维护和砍伐运输，需要在林区之间修建公路，并保证任意两个林区都可以通过这些公路彼此连通。
已知铺设公路的费用平均为850元/米，每两片林区之间的距离如表9所示。
现要最小化总铺设成本，请问该林业公司应该如何铺设公路？表9两片林区之间的距离案例5：振兴盐业公司销售网络问题振兴盐业公司有三个位于不同地区的制盐工厂，它们每月的最大生产能力分别为1500万吨。
这些产品可以先运至两上不同地点的仓库，再由仓库运送至两家销售商店(用户)；也可以由工厂直接运送到销售商店。
这两家销售商店的月需求量分别为300吨和160吨。
工厂、仓库、商店之间单位流量的费用如表10所示。
连接工厂、仓库、商店的任意两个节点间的边的最大流量为200吨。
问应如何组织生产与运输，使得在满足用户需求与生产能力约束下的总运输费用最小。
表10振兴盐业公司生产能力及运输网络单位流量费用案例6：工程的完工概率某项工程由A,B,C,D,E,F,G,H,I九道工序组成，各工序的顺序与完成时估计值如表11所示。
表11（1）画出其网络图，并计算每个工序的期望时间与方差；（2）总工期的期望值与方差是多少？（3）总工期不迟于40天的概率；（4）如果要求完工概率至少为0.95，完工工期应为多少天？案例7：确定售后服务中心人员数量问题售后服务是消费者的基本权利，也是生产厂家的责任。
售后服务质量的好坏，是关系到商家信誉的重要指标。
一般产品的生产厂家都会在产品的销售地区设置售后服务中心，任何一个售后服务中心都要根据客户的需求来确定服务人员的数量。
一般来说，周末来请求服务的顾客应该是最多的。
实际中，如果周末服务中心的人员数量能够满足服务要求，则平时也一定能够满足服务要求。
现在，某售后服务中心在周末安排了一名维修人员为顾客提供维修服务，如果顾客到达维修中心后已有顾客在接受服务，则后来的顾客需要排队等候。
假设顾客的到达过程为泊松流，平均到达率为4人/h，维修服务时间服从负指数分布，平均每位顾客需要接受服务10min。
试研究该售后服务中心的各项指标，并说明该是服务中心是否需要增加服务人员？案例8：工商银行科学院储蓄所排队问题（教材第345页的案例18）二、运筹学课程设计报告要求运筹学课程设计报告书写内容包括：课程实践设计、案例分析（不用抄题，写明案例名称即可，共10个案例）、学习小结三部分。
（注：学习小结可以与统计学课程设计一起合写）运筹学课程设计成绩由上机成绩和课程设计报告成绩组成。
上机成绩占40%，课程设计报告成绩占60%。
如果运筹学课程设计报告中编写的小案例或学习小结有雷同，则雷同者的运筹学课程设计成绩以零分计。
（注：教材为《管理运筹学》高等教育韩柏棠主编2007版）第二部分：统计学课程设计一、统计学课程设计的内容（一）统计学软件模拟：根据所提供的EXCEL工具以及课程设计指导书，练习所学的每个模块，任选所提供练习题后面的两至三道题进行练习。
并从练习题库各模块中分别任选一题做详细分析，并将该题目的分析过程按要求写入课程设计报告中。
（二）根据补钙产品调查数据撰写调查报告一份，要求调查报告图文并茂，分析方法恰当，格式规X。
（补钙产品调查数据见统计实践文件夹）（三）数学建模与决策优化应用统计学与运筹学相关知识，对如下两个案例之一进行分析预测。
案例一：预测损失的销售量在1996年8月31日，当飓风侵袭时，卡尔森百货公司遭受了惨重的损失。
百货公司关闭了4个月之久(从1996年9月到1996年12月)，而现在卡尔森与它的保险公司就百货公司关闭期间损失的销售量发生了争执。