运筹学的基本名词解释汇总
管理学中运筹学的名词解释
管理学中运筹学的名词解释运筹学（Operations Research，简称OR）是管理学中的一个重要分支，它是一门以数学模型和方法为基础、研究和解决实际管理问题的学科。
运筹学整合了数学、统计学、信息技术和其他相关领域的知识，对决策问题进行建模和优化，从而提供了决策者在可行性、效益、效率和风险等方面的科学指导。
一、运筹学的起源和发展运筹学的起源可以追溯到第二次世界大战期间，当时军事部门面临着大规模的决策问题，如航线规划、物资调配和军队编组等。
为解决这些问题，军方开始运用数学模型和方法进行分析和优化，这就是运筹学最早的应用之一。
随着科技的发展和管理思维的进步，运筹学逐渐从军事领域扩展到其他领域，包括生产制造、供应链管理、金融投资、人力资源、市场营销等。
运筹学的发展得益于计算机技术的进步，可以更加高效地处理大规模、复杂的问题，并且获得更精确的结果。
二、运筹学的应用领域1. 生产制造与物流管理在生产制造过程中，如何通过合理安排生产计划、优化生产资源的利用和控制生产成本，以提高产品的生产效率和质量，是运筹学在这一领域的主要应用之一。
运筹学的方法可以帮助企业确定最佳的生产线配置、产能规划和库存管理策略，从而实现生产效益的最大化。
物流管理也是运筹学的重要应用领域之一。
运筹学可以帮助企业优化物流网络设计、运输路径规划和仓库管理，降低运输成本和库存风险，提升供应链的效率和响应能力。
2. 供应链管理供应链管理是指从供应商到终端用户的全过程管理，其目标是实现物资流、信息流和资金流的高效协同。
运筹学的方法可以在供应链各个环节中进行优化，如供应商选择、订货策略、配送路线优化等，从而降低成本、提高服务水平和减少库存。
3. 金融与投资决策运筹学在金融领域的应用主要集中在资产组合优化、风险管理和金融衍生品定价等方面。
通过建立数学模型，结合市场数据和经济指标，可以对投资组合进行优化配置，降低风险，提高收益。
4. 人力资源管理人力资源是企业的核心资源之一，如何最大限度地发挥员工的潜力和提升企业的绩效是每个管理者都面临的挑战。
运筹学知识点总结
运筹学知识点总结运筹学是研究在有限资源条件下，如何最优化决策问题的学科。
它是应用数学的一部分，主要包括线性规划、整数规划、图论等方向。
运筹学在工业、交通、军事、金融等各个领域有广泛的应用。
一、线性规划线性规划是运筹学中应用最广泛的部分，也是最基础的部分。
线性规划是一种数学方法，用于确定线性函数的最大值或最小值。
它被用来优化各种决策问题，例如成本最小化、收益最大化等。
如果一个问题可以通过不等式和等式来表示，同时还满足线性条件，那么这个问题就可以用线性规划来解决。
二、整数规划整数规划是指在优化问题中，变量需要满足整数限制的问题。
它是一个复杂的优化问题，通常需要使用分支定界法等高级算法来解决。
整数规划在生产安排、设备选型等问题中有广泛应用。
例如，在工厂的生产调度中，每个任务的产量必须是整数，因此需要使用整数规划来制定生产计划。
三、图论图论是运筹学的一个重要分支，它是一种研究图形结构和它们的互相关系的数学理论。
在运筹学中，图论被用来解决一些最短路径、最小花费等问题。
图论在计算机科学中也有广泛的应用。
例如，它被用来分析互联网的连接模式，制定数据传输的路径等。
四、决策分析决策分析是指选择最优行动方案的过程，它使用决策分析方法来权衡各种可行方案的利弊。
这些方法包括概率分析、统计分析、风险分析等。
决策分析在金融、政府和企业管理等领域中有广泛的应用。
例如，在股票投资中，决策分析被用来估计利润和风险，从而选择最优的投资组合。
五、排队论排队论是研究排队系统行为的学科，它被用来分析服务过程中的等待时间、系统容量和服务能力等因素。
排队论可以用来优化人员调度、设备运营和客户满意度。
排队论在交通运输领域中有广泛应用。
例如，在快速公路上，排队论可以帮助确定最佳车道数量，从而减少塞车和等待时间。
六、模拟模拟是一种数学方法，用于模拟真实世界的行为和系统。
它可以用来预测系统行为，以优化决策。
模拟通常使用计算机程序来模拟系统，这些程序称为仿真器。
运筹学
一、名词解释（3×5=15分）1.可行基2.阶段变量3.决策变量4.时差5.偏差变量二、判断题（1×10=10分）1. 线性规划问题的基本解对应可行域的顶点。
2．若、是某线性规划问题的最优解，则也是该问题的最优解。
3．用单纯形法求解标准型的线性规划问题时，若存在，且该列系数，则线性问题最优解不存在（无界解）。
4．用单纯形法求解标准型的线性规划问题时，当所有的检验数时，即可判定表中的解为最优解。
5．若线性规划的可行域是空集，则表明存在矛盾的约束条件。
6．用大M法处理人工变量时，若最终单纯形表上基变量中仍含人工变量，则原问题无可行解。
7．线性规划原问题的对偶问题是原问题。
8．线性规划原问题无可行解，其对偶问题必无可行解。
9．线性规划原问题存在可行解，其对偶问题必定存在可行解。
10．在目标线性规划问题中，正偏差变量取正值，负偏差变量取负值。
三、线性规划问题(10分)已知某线性规划问题的初始单纯行表（见表1）和用单纯形法迭代后得到的表（见表2）如下，试求括弧中未知数的值。
表1x bi6 1 1 0-1 3 0 12 0 0表2x bi（f ） 42 -1 1/2 01 1/2 1-7四、已知线性规划的最终单纯形表（见表3）（10分）表32 5 0 1 0 1/2 1/2 13 1 0 0 0 1 030 0 1 -1/2 3/2-1-2（1）写出其对偶问题。
（2）解出对偶问题最优解。
（3）写出最优基矩阵及其逆矩阵。
五、已知线性规划问题（20分）已知用单纯形法求得最优解的单纯形表（见表4）。
试分析在下列各种条件单独出现的情况下，最优解将如何变化。
表42 4/3 0 1 2/3 -1/3 0 03 10/3 1 0 -1/3 2/3 0 00 3 0 0 -1 1 1 00 2/3 0 0 -2/3 1/3 0 10 0 -1/3 -4/3 0 0（1）第①、②两个约束条件的右端项分别由6变成7，由8变成4；（2）增加一个变量,其在目标函数中系数=4，在约束方程中的系数列向量为;（3）增加一个新的约束条件。
运筹学知识点总结
运筹学知识点总结运筹学是一门研究如何有效决策和优化资源分配的学科，它涵盖了数学、统计学和计算机科学等多个学科的知识。
在现代社会，运筹学在各个领域都有广泛的应用，比如物流管理、生产调度、供应链优化等。
本文将介绍一些运筹学的基本概念和应用。
1. 线性规划线性规划是运筹学中最基础也是最常用的数学模型之一。
它的目标是在一组线性约束条件下，最大化或最小化线性目标函数。
线性规划可以用来解决资源分配、生产计划、投资组合等问题。
常见的线性规划算法有单纯形法和内点法。
2. 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，其中决策变量被限制为整数。
整数规划在许多实际问题中都有应用，比如货车路径优化、工人调度等。
求解整数规划问题的方法包括分支定界法和割平面法。
3. 图论图论是运筹学中的一个重要分支，它研究图的性质和图算法。
图是由节点和边组成的数学结构，可以用来表示网络、路径、流量等问题。
常见的图论算法有最短路径算法、最小生成树算法和最大流算法。
4. 排队论排队论研究的是随机到达和随机服务的系统中的排队行为。
它在交通规划、电话网络、客户服务等领域有广泛的应用。
常见的排队论模型有M/M/1队列、M/M/c队列和M/G/1队列。
排队论可以用来优化服务水平、减少等待时间等。
5. 动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法，它将问题分解为一系列子问题，并通过递归的方式求解。
动态规划常用于求解最优化问题，比如背包问题、旅行商问题等。
它的核心思想是将问题转化为子问题的最优解，并利用子问题的最优解求解原问题。
6. 模拟优化模拟优化是一种通过模拟实验寻找最优解的方法。
它基于概率统计和随机模拟的原理，通过多次模拟实验来搜索解空间。
模拟优化常用于在实际问题的局部搜索中找到较好的解。
常见的模拟优化算法有遗传算法、蚁群算法和粒子群算法。
7. 供应链管理供应链管理是一种综合运筹学和物流管理的概念，它研究如何优化整个供应链中的流程和资源分配。
供应链管理的目标是降低成本、增加效率并提供更好的顾客服务。
运筹学名词解释
1.机车周转图均衡性数学定义：最优机车周转圈的一个重要指标是，在完成给定任务的情况下，不仅机车使用台数最少，且机车在站停留时间最均衡，所谓均衡是指各台机车在站等待时间之差越小越好，有利于安排乘务员班次。
2.机车交路或称机车牵引区段，是指机车担当运输任务的固定周转区段，即机车从机务段所在站到折返段所在站之间往返运行的线路区段。
机车交路是组织机车运用工作，确定机务段的设施和配置、机车类型分配、机车运用指标的重要依据。
机车交路按用途，可分为担当旅客列车牵引任务的客运机车交路和担当货物列车牵引任务的货运机车交路；按乘务组工作时间，可分为一般机车交路和长交路。
对于长交路，在机车乘务组采用换乘的乘务制度条件下，机牢交路按方向又可分为直线形交路（或称双向交路）和多边形交路（或称多向交路）。
机车在交路上进行列车作业的组织方式称为机车运转制，它主要可有循环运转制、半循环运转制、肩回式运转制和环形运转制之分。
因而，机车交路按机车运转制分，又可分为循环运转制交路、半循环运转制交路、肩回式运转制交路和环形运转制交路。
3.机车周转图是机车工作计划，也是机车乘务员和机车整备(地勤检查)人员的工作计划，它是根据列车运行图、机车交路及所采用的乘务制度进行编制的，它的具体要求是：（1）保证列车运行图和运输方案的实施，及时提供全部开行列车所需的机车。
（2）经济合理地使用机车，保证完成计划效率指标。
（3）严格贯彻《劳动法》，合理安排机车乘务组的劳动及休息时间。
（4）安排好自、外段机车的整备作业时间及机车在自段的辅修、中修时间。
机车周转图一般采用小时格的运行图图表进行铺划。
在表示区段距离的纵坐标上，不象列车运行图那样要划出每个区间站的分界水平线，而只是划出列车始发站、中间换班站、大站及到达站的分界水平线，并在周转图的左侧写上站名，标明区段长度。
同时在机车周转图最上方要写明机车的周转区段，周转图实行日期，机车使用效率等参数。
另外，在机车周转图的上方和下方，用不重叠的横线(库停线)表示机车在本段和折返段库内的停留时间范围。
管理运筹学中基的名词解释
管理运筹学中基的名词解释管理运筹学（Management Science）是一门综合应用数学、统计学、经济学、决策论等理论及方法的学科，旨在通过分析和解决管理问题，提高决策的科学性和有效性。
在管理运筹学中，有许多基本的名词和概念，它们承担着重要的角色，对于理解和应用管理运筹学的理论和方法至关重要。
1. 线性规划（Linear Programming）线性规划是管理运筹学中最基本的数学模型之一。
它通过建立线性关系来优化资源的利用和分配，以求得最优解决方案。
在线性规划中，通过定义决策变量、目标函数和约束条件，可以利用线性规划模型来解决资源分配、生产计划、运输问题等一系列管理问题。
2. 整数规划（Integer Programming）整数规划是在线性规划的基础上引入决策变量取整限制的问题。
在某些管理问题中，决策变量只能取整数值，而不能取连续的实数值。
整数规划在许多领域中得到广泛应用，如生产调度、项目管理等，它能更准确地描述和解决实际问题，提高决策的准确性。
3. 网络分析（Network Analysis）网络分析是一种管理运筹学中常用的方法，它通过建立和分析网络模型，揭示和优化管理问题中的关键路径、资源分配等问题。
网络分析广泛应用于项目管理、物流调度等领域，能够帮助管理者合理分配资源、提高效率，并有效控制项目进度和成本。
4. 排队论（Queuing Theory）排队论是一种研究随机到达和随机服务系统的数学理论。
在排队论中，通过分析和建模排队系统的特性和运行规律，可以获得各种性能指标，并为提高管理效率和服务质量提供决策支持。
排队论在银行、超市等各个领域得到广泛应用，能够帮助管理者合理设置服务设施和制定服务策略。
5. 存货管理（Inventory Management）存货管理是管理运筹学中一个重要的领域，它旨在通过合理的库存控制和供应链管理，实现供需平衡、降低成本和提高服务水平。
在存货管理中，通过对需求预测、存货控制、供应管理等环节的科学管理，能够有效降低企业的存货成本，并提高客户满意度。
运筹学基础名词解释
名词解可行性研究指对新建或改建的项目，从经济和技术进行全面的分析研究，并对其投产后的经济结果精心猜测。
运筹学的定义运筹学利用计划方法和有关多学科的要求，把复杂功能关系表示成数学模型，其目的是通过定量分析为决策和揭露新问题提供数量根据敏感度试验：一旦有了模型的解答，就要试图改变模型及其输入，并注视将要发生什么样的输出。
一般把这样的过程叫做敏感度试验。
1预测就是对未来的不确定的事件进行估计或判断。
2定性预测是指预测者运用个人的经验和分析能力，对事物的未来发展做出性质和程度上而判断。
3定量预测。
根据历史数据和资料，应用数理统计方法来预测事物的未来，或者利用事物发展的因果关系来预测事物的未来4管理者在进行决策时，需要掌握社会环境和经济环境的各方面的变化和预测；而专家们或熟悉情况者对将来某个领域内可能发生的各种情况的预测意见，会更加广泛地被决策人采纳。
特尔非法是希望在“专家群”中取得比较一致的意见的方法。
5社会预测是对社会未来发展过程和结果的推断。
6技术预测：指对新技术发明可能应用的领域、范围和速度，新设备、新工艺、新材料的特点、性能及作用等的预测。
7定量决策：借助于某些正规的行量方法而做出决策。
8现实主义决策标准：称为折中主义决策标准，所谓现实或乐观主义，就是说既不是从最乐观的角度，也不是从最保守的角度来估计未来可能出现的自然状态。
9常规性决策：是例行的，重复性的决策。
作这类决策的个人或组织，由于需要他们决策的问题不是新问题，一般来说，已经有惯例和经验可作参考，因而进行决策时就比较容易。
10特殊性决策：是对特殊的，无先例可循的新问题的决策。
作这类决策的个人或组织，只有认真履行决策过程的四个阶段，才能放出满意的决策。
11决策：是针对具有明确目标的决策问题，经过调查研究，根据实际与功能，拟定多个可行方案，然后运用统一的标准，选定最佳方案的全过程。
12决策方法的分类1.按决策方法不同分类：（1）常规性决策。
常是例行的、重复的决策（2）特殊性决策。
运筹学名词解释
1.控制性决策：是指在执行方针政策或实施计划的过程中，需要作出的决策。
在这里包括执行政策或实施计划的决策，以及当政策或计划根据实际情况进行调整时的决策。
2.最大最大决策标准：也可以成为乐观主义者的决策标准，但是这种乐观不应是盲目乐观，应该是经过积极争取，大致上可以达到的最乐观的情况。
他的最主要的特点是实现方案选择中的乐观原则。
3.再订货点：一种是时间上的含义，即什么时间为某项存货再订货；另一种是存货水平上的含义，即某种存货达到怎样的存量水平时，就应在订货。
4.网络图：它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。
5.改进路线：从某一个空格开始，所寻求的那一条企图改变原来的运输方案的路线。
6.马尔柯夫分析：可能产生演变加以分析，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、观察的预测的工作。
7.概率向量：任意一个向量u=（u1，u2，……，un），如果它内部的各个元素为非负数，且总和等于1，则此向量为概率向量。
8.定性决策：基本上根据决策人员的主观经验或感受到的感觉或知识而制定的决策。
9.预测：就是对未来的不确定的时间进行估计或判断。
10.专家小组：是在接受的咨询专家之间组成一个小组，面对面地进行讨论与磋商，最后对需要预测的课题得出比较一致的意见。
11.决策：就是针对具有明确目标的决策问题，经过调查研究，根据实际与可能，拟定多个可行方案，然后运用统一的标准，选用最佳方案的全过程。
12.最小枝杈树问题：是关于在一个网络中，从一个起点出发到所有接点，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是最小的或敷设费用最少。
13.线段时差：两个关键结点之间的一个活动或两个关键结点之间的几个活动连续相接的连线，成为线段。
线段时差等于线段中各个活动的总时差的最长着。
14.时间优化：就是在人力、材料、设备、资金等资源基本上有保证的条件下，寻求最短的工程周期。
15.ABC分析法：就是按各种存货台套或存货单元的年度需用价值，将他们分为ABC 三类。
运筹学知识点
运筹学知识点运筹学是一门应用广泛的学科，旨在通过科学的方法和技术来解决各种决策和优化问题。
它综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识，为管理和决策提供有力的支持。
下面让我们来了解一些运筹学的重要知识点。
一、线性规划线性规划是运筹学中最基本也是最重要的内容之一。
它研究的是在一组线性约束条件下，如何找到目标函数的最优解。
例如，一家工厂生产两种产品 A 和 B，生产单位 A 产品需要消耗 2 单位的原材料和 1 单位的劳动力，生产单位 B 产品需要消耗 3 单位的原材料和 2 单位的劳动力。
工厂现有 100 单位的原材料和 80 单位的劳动力，A 产品的单位利润是 5 元，B 产品的单位利润是 8 元。
那么，如何安排生产才能使工厂的利润最大化？解决这个问题，首先要建立线性规划模型。
设生产 A 产品 x 件，生产 B 产品 y 件，目标函数就是利润最大化：Z ＝ 5x ＋ 8y。
约束条件包括原材料限制：2x ＋3y ≤ 100；劳动力限制：x ＋2y ≤ 80；以及非负限制：x ≥ 0，y ≥ 0。
通过求解这个线性规划模型，可以得到最优的生产方案，即生产多少 A 产品和多少 B 产品能够使利润达到最大值。
二、整数规划整数规划是在线性规划的基础上，要求决策变量必须取整数的规划问题。
比如，一个项目需要选择一些地点建设仓库，每个地点的建设成本和运营效益不同。
由于仓库的数量必须是整数，这就构成了一个整数规划问题。
整数规划的求解比线性规划更加复杂，常用的方法有分支定界法、割平面法等。
三、动态规划动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种方法。
以资源分配问题为例，假设一家公司有一定数量的资金要在多个项目中进行分配，每个项目在不同的投资水平下有不同的收益。
要在有限的资金条件下，使总收益最大。
这个问题就可以用动态规划来解决。
动态规划的核心思想是将一个复杂的多阶段决策问题分解为一系列相互关联的子问题，通过求解子问题的最优解来逐步得到原问题的最优解。
运筹学的基本名词解释
运筹学的基本名词解释运筹学（Operations Research）是一门应用数学领域，通过使用数学模型和优化算法来研究和解决复杂问题。
它结合了数学、统计学和计算机科学等多个学科的理论和方法，旨在提供科学而有效的决策支持和问题解决方案。
运筹学被广泛应用于工业、商业、军事、交通、医疗和社会管理等各个领域。
一、线性规划（Linear Programming）线性规划是运筹学中最基本和常用的数学模型之一。
它通过建立数学模型描述问题，并使用线性目标函数和线性约束条件，寻找使目标函数最优化的变量取值。
线性规划在生产调度、资源分配、运输和网络设计等问题中有广泛应用。
二、整数规划（Integer Programming）整数规划是线性规划的扩展，变量的取值限制为整数。
这种限制使得问题更加复杂，但也更贴近实际应用中的许多情况。
整数规划在生产计划、物流管理、投资决策和组合优化等领域具有重要意义。
三、网络优化（Network Optimization）网络优化是研究如何在一个复杂网络中寻找最优解的问题。
该网络可以是交通网络、电力网络、通信网络，也可以是供应链和金融网络等。
网络优化考虑多个节点和连接之间的关系，通过优化算法寻找最小代价、最大流量或最短路径等目标。
四、排队论（Queuing Theory）排队论是运筹学中研究排队系统行为的数学模型。
排队论可以用来分析和优化各种服务系统，如银行窗口、电话呼叫中心和交通信号控制等。
它考虑顾客到达的规律、服务时间的分布以及等待时间和队列长度等指标。
五、决策分析（Decision Analysis）决策分析是一种运筹学方法，用于支持决策者在面临风险和不确定性的情况下做出最佳决策。
决策分析考虑决策者的偏好、不确定性的可能性和影响，并通过数学模型和决策树等工具来选择最优决策。
六、模拟（Simulation）模拟是运筹学中一种重要的工具，用于研究和分析复杂系统的行为。
通过构建系统的数学模型和仿真实验，模拟可以模拟和评估系统在不同条件下的运行情况，以便提供决策支持和改进建议。
运筹学知识点总结
运筹学：应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。
第一章、线性规划的图解法1.基本概念线性规划：是一种解决在线性约束条件下追求最大或最小的线性目标函数的方法。
线性规划的三要素：变量或决策变量、目标函数、约束条件。
目标函数：是变量的线性函数。
约束条件：变量的线性等式或不等式。
可行解：满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。
可行域：可行解的集合称为可行域。
最优解：使得目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解。
唯一最优解、无穷最优解、无界解（可行域无界）或无可行解（可行域为空域）。
凸集：要求集合中任意两点的连线段落在这个集合中。
等值线：目标函数z，对于z的某一取值所得的直线上的每一点都具有相同的目标函数值，故称之为等值线。
松弛变量：对于“≤”约束条件，可增加一些代表没使用的资源或能力的变量，称之为松弛变量。
剩余变量：对于“≥”约束条件，可增加一些代表最低限约束的超过量的变量，称之为剩余变量。
2.线性规划的标准形式约束条件为等式（=）约束条件的常数项非负（b j≥0）决策变量非负（x j≥0）3.灵敏度分析：是在建立数学模型和求得最优解之后，研究线性规划的一些系数的变化对最优解产生什么影响。
4.目标函数中的系数c i的灵敏度分析目标函数的斜率在形成最优解顶点的两条直线的斜率之间变化时，最优解不变。
5.约束条件中常数项b i的灵敏度分析对偶价格：约束条件常数项中增加一个单位而使最优目标函数值得到改进的数量。
当某约束条件中的松弛变量（或剩余变量）不为零时，这个约束条件的对偶价格为零。
第二章、线性规划问题在工商管理中的应用1.人力资源分配问题（P41）设x i为第i班次开始上班的人数。
2.生产计划问题（P44）3.套材下料问题（P48）下料方案表（P48）设x i为按各下料方式下料的原材料数量。
4.配料问题（P49）设x ij为第i种产品需要第j种原料的量。
运筹学知识点总结
运筹学知识点总结运筹学是一门现代应用数学学科，目的是通过对问题进行建模、分析和计算，以便在各种约束条件下达到最优解。
它主要涉及优化、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、排队论、库存管理、网络流、决策分析等领域。
1. 优化优化是运筹学的核心概念，它是一种在有限资源限制下寻找最优解的一种方法。
其中包括单目标优化和多目标优化、约束优化和无约束优化、线性规划和非线性规划等。
2. 线性规划线性规划是优化中最常见的形式之一，它是优化一个线性函数的目标，以满足一些线性约束条件。
它有广泛的应用，在农业、工业、金融、物流等各个领域都有着重要的作用。
非线性规划是优化问题中更为复杂的形式，其中目标函数或约束条件中存在非线性项。
它的解决方法包括数值优化和分析优化两种方法，分别适用于不同的情况。
4. 整数规划整数规划是规划问题的一种形式，在线性规划的基础上增加了整数变量的限制条件。
它有重要的应用，如在生产调度、项目管理等方面。
5. 动态规划动态规划是优化问题解决中的一种常见方法，它通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，如背包问题、最短路径问题等。
6. 排队论排队论是运筹学中的一种最基础的模型，用于研究人口、货物、流量等在现实中排成队形的情况。
它涵盖了顾客到达、排队、服务、离开等过程，是现代生产和服务行业最重要的决策依据。
7. 库存管理库存管理是运筹学中的一个领域，它涉及到如何管理和控制商品或零件的库存，以保证公司的正常运作。
库存管理的目标是在满足需求的同时尽量减少库存成本。
8. 网络流网络流是运筹学中的另一个重要概念，它是图论的一部分。
网络流用于研究通过网络传输物品等物品。
它经常应用于电信、电子商务等领域。
9. 决策分析决策分析是运筹学的一个重要领域，它包含制定和评估决策的工具和方法。
决策分析用于在不确定性和风险的条件下制定决策，例如投资决策、战略制定等。
总之，运筹学是一种分析和优化现实问题的有力工具，可用于各种组织和企业的经营管理和决策。
运筹学自学考试之名词解释汇总
运筹学自学考试之名词解释汇总第1章导论1 运筹学；2定性决策；3定量决策；4混合性决策；5运筹学方法论的六个步骤第2章预测1预测；2专家小组法；3指数平滑预测法；4 多元线性回归；5.技术预测；6 微观经济预测；7 .时间序列分析法；8定性预测；9.定量预测；10宏观经济预测第3章决策1.决策；2．特殊性决策；3.常规性决策；4. 控制性决策；5. 计划性决策；6. 最大最大决策标准；7 最大最小决策标准；8 最小最大遗憾值决策标准；9现实主义决策标准第4章库存管理1. 保管费用；2．经济订货量（EOQ ）；3. ABC分析法；4 存货台套；5 订货费用；6 再订货点；7 前置时间内的需求量；8 缺货；9 安全库存量；第5章线性规划1．线性规划的可行解；2．线性规划问题的最优解；3.线性规划的目标函数；4 单纯形法第6章运输问题1．平衡运输问题；2．修正分配法；3. 阶石法中的改进指数；4.表上作业法；5改进路线；6阶石法第7章网络计划技术1．箭线式网络图的线路；2．关键路线法；3. 虚活动；4.时间优化；5．关键结点；6.间接费用；7.活动的极限费用；8．计划评核术；9 直接费用；10 网络计划技术；11网络图；12 结点式网络图；13 结点；14 作业时间；15 三种时间估计法；16 线段时差；17 时间与资源优化；18 单一时间估计法；19 箭线式网络图的活动；20 箭线式网络图第8章图论方法1．树；2. 最小枝杈树问题第9章马尔柯夫分析1．概率矩阵；2 马尔柯夫过程；3 马尔柯夫分析；4 概率向量第10章盈亏平衡分析1．生产能力百分率；2．边际收益率；3. 盈亏分析；4 盈亏平衡点；5 计划成本；6 预付成本；7 边际收益第11章模拟的基本概念1．模拟；2.系统模拟过程；3.单渠道随机排队法；4．均匀随机数；5.随机变量；6.离散随机变量；7 模型；8 随机数；9 分析解。
运筹的名词解释
运筹的名词解释运筹是一门涉及决策、优化和问题求解的学科，它使用数学、统计学和计算机科学的方法，通过分析和建模来寻找最佳解决方案。
运筹学的核心目标是通过合理的规划和资源分配，优化系统的效率和效果，以达到各种目标。
一、运筹的起源与发展历程运筹学得以形成与发展源于人们日常的实际问题和复杂系统，人类在解决问题的过程中渐渐总结出一些有针对性的方法和技巧。
从古代到现代，运筹学的发展历程可以被划分为几个阶段。
首先是古代国家的管理智慧。
在古代，许多国家因为地理环境、人口分布等因素面临着诸多的管理问题。
例如，古代中国的土地分配、公共服务规划等问题，古希腊的城市布局、交通规划等问题等。
这些问题促使人们开始思考如何通过合理的分配和规划来实现最佳结果。
第二个阶段是工业革命的催化。
随着工业革命的进程，生产和运输变得更加复杂，管理和规划问题也日益突出。
例如，企业的生产调度、贸易物流等问题。
这一阶段的运筹学发展主要是在实践中逐步积累和总结，人们开始重视效率和资源的合理配置。
第三个阶段是数学和计算机科学的介入。
随着数学和计算机科学的迅猛发展，人们开始将运筹学建立在严格的数学基础上，以及运用计算机进行大规模计算和优化求解。
这一阶段的运筹学发展主要是围绕优化理论、线性规划、动态规划等数学方法展开，使得运筹学得以规范化和体系化发展。
二、运筹的应用领域运筹学的应用范围广泛，涵盖了许多领域。
以下是一些常见的运筹学应用领域。
1. 生产调度与资源分配：运筹学可以帮助企业合理规划生产计划、调度资源，以最大化产出和利润。
它可以优化生产线的安排、物料采购和库存管理等问题。
2. 物流与运输规划：运筹学可以应用于物流和运输领域，优化物流网络、制定最佳运输路径和货物配送计划，以降低成本和提高效率。
3. 供应链管理：运筹学可以协助供应链管理，对供应商选择、订货策略和库存优化等问题进行分析和优化，以实现供应链效能和可持续发展。
4. 金融风险管理：运筹学可以应用于金融领域，协助银行和金融机构进行风险管理和投资组合优化，以降低风险并提高收益。
运筹学知识点总结归纳
运筹学知识点总结归纳运筹学知识点总结归纳一、引言运筹学是一门综合运用数学、统计学和优化理论等相关知识解决实际问题的学科。
它的一个核心目标是在给定的约束条件下，使系统达到最佳状态。
本文将对运筹学的一些基本概念、方法和应用进行总结归纳，以便读者对这门学科有更深入的了解。
二、线性规划线性规划是运筹学中最基本、最常见的数学模型之一。
在线性规划中，目标函数和约束条件都是线性的。
通过线性规划，我们可以最小化或最大化一个目标函数来寻找最优解。
常见的线性规划方法有单纯形法、对偶法和内点法等。
三、整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式。
在整数规划中，决策变量的取值限制为整数。
这种限制使问题更加复杂，通常需要使用分支定界法、割平面法等算法来求解。
整数规划在许多实际问题中有广泛的应用，如生产调度、路径优化等。
四、网络流问题网络流问题是运筹学中一个重要的研究方向。
在网络流问题中，节点和边表示物理或逻辑上的位置，流量沿边流动，目标是最大化总流量或最小化总成本。
常见的网络流问题有最小费用流问题、最大流问题等。
在实际应用中，网络流问题可以用于交通规划、供应链管理等领域。
五、排队论排队论是研究队列系统的数学理论。
队列是指一组按照某种顺序排列的实体，而排队论则是研究这些实体如何进入和离开队列的过程。
通过排队论，可以估计系统的性能指标，如平均等待时间、系统利用率等。
排队论在交通管理、生产调度等领域有广泛的应用。
六、决策分析决策分析是运筹学中的一个重要分支，旨在通过分析问题的数据和信息，寻找最优的决策方案。
决策分析中常用的工具包括决策树分析、多属性决策等。
通过决策分析，我们可以对风险进行评估，并为决策者提供有力的支持。
七、多目标规划多目标规划是一种同时优化多个目标函数的决策问题。
在多目标规划中，不同的目标可能相互冲突，无法简单地将其转化为单一目标。
解决多目标规划问题的方法有权重法、向量法等。
多目标规划在工程设计、投资组合等领域有广泛的应用。
运筹学名词解释(全)
《运筹学基础》名词解释运筹学：缩写OR，是利用计划方法和有关多学科的要求。
把复杂功能关系。
表示成数学模型，其目的是通过定量分析为决策和揭露新问题提供数量根据。
定性决策:基本上根据决策人员的主观经验或感受到的感觉或只是而制定的决策。
定量决策：借助于某些正规的计量方法而作出的决策。
混合性决策：必须运用定性和定量两种方法才能制定的决策。
预测：是对未来的不确定的事物进行估计或判断。
专家小组法:是在介绍咨询的专家之间组成一个小组，面对面的进行讨论与磋商，最后对需要预测的课题得出比较一致的意见指数平滑预测法:是定量与定性方法相结合的一种预测方法决策：从狭义方面来说,决策可以解释为对一些可供选择的方案作出抉择。
广义的决策过程包括4个程序：明确决策项目的目的，寻求可行的方案，在诸可行方案中进行抉择，对选定的决策方案经过实施后的结果进行总结评价常规性决策：它是例行的,重复性的决策。
做这类决策的个人或组织.又要需要他们决策的问题不是新问题，一般来说已经有管理和经验作参考。
因而进行决策是就比较容易。
特殊性决策:是对特殊的，先例可循的新问题的决策。
做这类决策的个人或组织只有认真履行决策过程的四个阶段，才能作出满意的决策。
计划性决策:有些类似法治系统中的立法工作。
国家或组织的方针政策以及较长期的计划等都可视为计划性较长的对象.最大最大决策标准：可称为乐观主义者的决策标准,采用这种决策标准，决策者比较谨慎小心。
总是从未来的销售情况可能较差的状态考虑.然后在选择最优的可行方案、最小最小遗憾值决策标准：也叫最小最大后悔值决策标准。
它运用计算遗憾值的逻辑原则，求得在不同的销售状态下选用不同的方案所能造成的遗憾值，然后在根据最小最大以后标准进行决策.选取最优方案。
现实主义决策标准：也称折衷主义决策标准。
所谓现实主义或折衷主义，就是说既不是从最乐观的角度。
也不说从最保守的角度来估计未来可能出现才自然状态存货台套：它的英文原名为stockkeepinggunit，在某些企业中可以译成存货储备单元，简称存货单元ABC分析法是按各种存货台套或存货单元的年度需用价值，将它们分成A,B,C三类。
运筹学定义
1.运筹学定义：用数学的方法研究各问题的变化。
2.线性规划：数学模型的目标函数为变量的线性函数，约束条件也为变量的线性等式或不等式，故此模型称之为线性规划3.可行解：把满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。
4.最优解：把目标函数值最大〔即利润最大〕的可行解称为该线性规划的最优解。
5.最优值：在最优解条件下的目标函数值为最优目标函数值，简称最优值。
6.松弛量：在线性规划中，一个“≤〞约束条件中没使用的资源或能力称之为松弛量7.松弛变量：为了把一个线性规划标准化，需要有代表没使用的资源或能力的变量，诚挚为松弛变量。
8.标准化: 把所有约束条件都写成等式，称为线性规划模型的标准化。
所得结果称为线性规划的标准形式。
9.剩余变量：对于“≥〞约束条件，可以增加一些代表最低限约束的超过量，称之为剩余变量。
10.灵敏度分析：建立数学模型和求得最优解之后，研究线性规划的一些系数Ci,Gij,bj的变化对最优解产生的影响。
11.对偶价格：在约束条件常数项中增加一个单位而使最优目标函数值得到改良的数量称之为这个约束条件的对偶价格12.单纯形法的根本思路：一，找出一个初始根本可行解二，最优性检验三，基变换13.线性规划的根本解：由线性规划的知识知道，如果我们在约束方程组系数矩阵中找到一个基，令这个基的非基变量为零，再求解这个m元线性方程组就可得到唯一的解，这个解称之为线性规划的根本解。
14.根本可行解：一个根本解可以是可行解，也可以是非可行解，他们之间的主要区别在于其所有变量的解是否满足非负的条件，我们把满足非负条件的一个根本解叫做根本可行解，并把这样的基叫做可行基。
15.初始可行基：在第一次找可行基时，所找到的基或为单位矩阵或由单位矩阵的各列向量所组成，称之为初始可行基，其相应的根本可行解叫初始根本可行解。
16.最优性检验：判断已求得的根本可行解是否是最优解。
17.最优性检验的依据-----检验数σj:目标函数中所有变量的系数即为各变量的检验数，把变量xi的检验数记为σi,显然所有基变量的检验数必为零。
运筹学名词辞条(供参考)
Simplex method
单纯形法是求解线性规划问题的一种常用基本方法。其思路是：根据问题的标准型，从可行域中一个基本可行解（一个顶点）开始，转换到另一个基本可行解（一个顶点），并且使目标函数值增大，当目标函数值达到最大时，问题就得到了最优解。单纯形法的特点是：（1）二元情况下满足约束条件的集合是凸多边型，在多元情况下，满足约束条件的集合是凸多面体(单纯形)。（2）目标函数的最大值或最小值恰好在多边型的顶点，在多元情况下，目标函数值一定在凸集的极点上。（3）各极点的值代入目标函数中，进行比较就可以求得极值，即所求得的解。
可行解
feasible solutions, Alternative
一个线性规划问题有解，就能找出一组xj（j =1.，，，n），满足约束条件，称这组xj为问题的可行解。通常线性规划问题总是含有多个可行解。
可行域Feasible region(domain)
全部可行解的集合叫可行域。
线性规划图解法Graphical solution of
马氏决策规划
Markov decision
programming
在赋值马氏过程中，如果在某状态选用不同的决策能够改变相应的状态转移矩阵及报酬矩阵，就产生了动态随机系统求最优策略的问题。马氏决策规划就是研究这类问题的。
最小树问题
Minimum tree
problem
连通且不含圈的无向图称为树,如城市煤气、自来水管道网络，铁路的专用线网等，都可以用Байду номын сангаас的形式来表示。同一网络中可以构成许多个部分的树。如果在网络中每条边上赋予相应的权（权可以表示距离、时间、费用等），最小树问题就是在所有部分树中寻找一个总权数为最小的问题。
运输论法
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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 + ... + CnXn
Subject to：A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁nXn ≤ b₁
A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂nXn ≤ b₂
...
An₁X₁ + An₂X₂ + ... + AnnXn ≤ bn
X₁, 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。
网络在现实生活中随处可见，例如物流网络、电力网络、社交网络等。
在网络优化中，常用的方法包括最小生成树、最短路经、最大流等。
这些方法可以帮助我们优化网络连接、降低运输成本、提高信息传输效率等。
五、排队论
排队论是研究在排队系统中如何优化服务质量和资源利用率的方法。
排队论广泛应用于研究各种排队系统，如电话呼叫中心、交通流量、生产线等。
排队论可以帮助我们理解和改善排队系统的性能，例如减少排队时间、提高服务质量等。
常用的排队论模型包括M/M/1排队模型、M/M/n排队模型等。
六、决策分析
决策分析是运筹学中一个重要的领域，它研究如何在不确定性和风险下做出最优决策。
决策分析方法包括决策树、贝叶斯决策理论、风险决策矩阵等。
决策分析
可以帮助我们在各种复杂决策环境下做出明智的决策，例如投资决策、项目管理、风险管理等。
这些是运筹学中一些基本的名词解释，它们在实际问题的建模和求解中起着重要的作用。
通过运筹学的方法，我们可以更有效地利用有限资源，做出最优决策，从而推动不同领域的发展。
运筹学的应用潜力巨大，它为我们解决各种实际问题提供了强有力的工具和方法。
希望这篇文章能够帮助读者更好地理解和应用运筹学的基本概念。