运筹学中的线性规划在企业中的应用
第五章运筹学线性规划在管理中的应用案例
第五章线性规划在管理中的应用某企业停止了生产一些已经不再获利的产品，这样就产生了一部分剩余生产力。
管理层考虑将这些剩余生产力用于新产品Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的生产。
可用的机器设备是限制新产品产量的主要因素，具体数据如下表：司的利润最大化。
1、判别问题的线性规划数学模型类型。
2、描述该问题要作出决策的目标、决策的限制条件以及决策的总绩效测度。
3、建立该问题的线性规划数学模型。
4、用线性规划求解模型进行求解。
5、对求得的结果进行灵敏度分析（分别对最优解、最优值、相差值、松驰/剩余量、对偶价格、目标函数变量系数和常数项的变化范围进行详细分析）。
6、若销售部门表示，新产品Ⅰ、Ⅱ生产多少就能销售多少，而产品Ⅲ最少销售18件，请重新完成本题的1-5。
解：1、本问题是资源分配型的线性规划数学模型。
2、该问题的决策目标是公司总的利润最大化，总利润为：+ +决策的限制条件：8x1+ 4x2+ 6x3≤500 铣床限制条件4x1+ 3x2≤350 车床限制条件3x1+ x3≤150 磨床限制条件即总绩效测试（目标函数）为：max z= + +3、本问题的线性规划数学模型max z= + +S．T．8x1+ 4x2+ 6x3≤5004x1+ 3x2≤3503x1+ x3≤150x1≥0、x2≥0、x3≥04、用Excel线性规划求解模板求解结果：最优解（50，25，0），最优值：30元。
5、灵敏度分析目标函数最优值为: 30变量最优解相差值x1 50 0x2 25 0x3 0 .083约束松弛/剩余变量对偶价格1 0 .052 75 03 0 .033目标函数系数范围:变量下限当前值上限x1 .4 .5 无上限x2 .1 .2 .25x3 无下限.25 .333常数项数范围:约束下限当前值上限1 400 500 6002 275 350 无上限3 150（1）最优生产方案：新产品Ⅰ生产50件、新产品Ⅱ生产25件、新产品Ⅲ不安排。
运筹学在工业工程中的应用
运筹学在工业工程中的应用运筹学是一门应用数学学科，旨在为管理决策提供定量分析和优化解决方案。
在工业工程领域，运筹学的方法和工具被广泛应用于各种问题，如线性规划、动态规划、整数规划、网络优化、库存管理、调度优化、质量控制、设备维护和供应链优化等。
本文将介绍这些应用的主要内容。
1.线性规划线性规划是一种常用的优化方法，用于解决资源分配和组合问题。
在工业工程中，线性规划被广泛应用于生产计划、物料需求计划和人员调度等领域。
通过定义目标函数和约束条件，线性规划可以帮助企业实现资源的最优利用和最大的经济效益。
2.动态规划动态规划是一种用于解决多阶段决策问题的优化方法。
在工业工程中，动态规划被用于解决生产调度、物流规划和生产计划等问题。
通过将问题分解为多个阶段，动态规划可以帮助企业制定最优的决策序列，以实现整体最优解。
3.整数规划整数规划是一种优化方法，用于解决整数约束的组合问题。
在工业工程中，整数规划被应用于解决物料需求计划、生产计划和设备调度等问题。
整数规划可以确保所制定的计划更加精确和可靠，以避免因小数点引起的误差导致的不必要损失。
4.网络优化网络优化是一种用于解决运输和物流问题的优化方法。
在工业工程中，网络优化被应用于货物运输、车辆路径规划、仓储布局等方面。
通过优化网络结构，可以提高运输和物流效率，降低成本，并提高客户满意度。
5.库存管理库存管理是工业工程中一个重要领域，涉及原材料、在制品和成品的存储和控制。
运筹学中的库存管理方法可以帮助企业确定合理的库存水平、库存补货策略和库存地点分配等。
通过优化库存管理，企业可以降低库存成本，减少浪费和过时库存，提高物流效率和客户满意度。
6.调度优化调度优化是一种用于解决生产调度和资源分配问题的优化方法。
在工业工程中，调度优化被应用于生产计划、作业排程和设备调度等领域。
通过优化调度，可以提高生产效率、降低生产成本、减少交货期延误和提高产品质量。
7.质量控制质量控制是工业工程中一个关键领域，涉及产品或服务的品质控制和质量保证。
线性规划在生产调度中的实际应用
线性规划在生产调度中的实际应用在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想提高生产效率、降低成本、优化资源配置，生产调度的合理性至关重要。
而线性规划作为一种有效的数学工具，在解决生产调度问题方面发挥着重要作用。
线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛且方法较成熟的一个重要分支。
它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题。
简单来说，就是在一组线性等式或不等式的约束条件下，求一个线性目标函数的最大值或最小值。
在生产调度中，企业通常面临着多种资源的有限性和多种任务的需求。
例如，原材料的供应有限、机器设备的产能有限、工人的工作时间有限等，而同时又需要满足订单的交付日期、产品的质量要求等。
线性规划可以帮助企业在这些限制条件下，做出最优的生产计划和调度安排。
假设一家服装厂，有三种款式的服装需要生产：衬衫、裤子和外套。
生产每种服装所需的布料、工时以及每种服装的利润都不同。
同时，工厂拥有一定数量的布料和工人工作时间。
那么，如何安排生产才能使工厂的利润最大化呢？这就是一个典型的线性规划问题。
首先，我们需要确定决策变量。
在这个例子中，决策变量可以设为生产每种服装的数量，比如生产衬衫的数量为 x1，生产裤子的数量为x2，生产外套的数量为 x3。
然后，我们需要确定目标函数。
目标是使工厂的利润最大化，利润等于每种服装的销售价格乘以生产数量再减去生产成本。
假设衬衫、裤子和外套的单位利润分别为 p1、p2 和 p3，那么目标函数可以表示为：Z ＝ p1 x1 ＋ p2 x2 ＋ p3 x3接下来，我们需要确定约束条件。
约束条件包括布料的限制、工时的限制等。
假设生产一件衬衫需要 b1 米布料，生产一件裤子需要 b2米布料，生产一件外套需要 b3 米布料，工厂拥有的布料总量为 B，那么布料的约束条件可以表示为：b1 x1 ＋ b2 x2 ＋ b3 x3 ＜＝ B 同样，假设生产一件衬衫需要 h1 个工时，生产一件裤子需要 h2 个工时，生产一件外套需要 h3 个工时，工人的总工作时间为 H，那么工时的约束条件可以表示为：h1 x1 ＋ h2 x2 ＋ h3 x3 ＜＝ H 此外，还可能有其他的约束条件，比如每种服装的最低生产数量要求等。
运筹学第4章 线性规划在工商管理中的应用
8000小时
每件机械加工工时/小时
6
4
8
12000小时
每件装配工时/小时
3
2
2
10000小时
自行生产铸件每件成本/元
3
5
4
外包协作铸件每件成本/元
5
6
—
机械加工每件成本/元
2
1
3
装配每件成本/元
3
2
2
每件产品售价/元
23
18
16
问：公司为了获得最大利润，甲、乙、丙三种产品各生产多
少件？甲、乙两种产品的铸造中，由本公司铸造和由外包协
作各应多少件？
6
§2生产计划的问题
解：设 x1,x2,x3 分别为三道工序都由本公司加工的甲、乙、丙三种产品的 件数，x4,x5 分别为由外协铸造再由本公司加工和装配的甲、乙两种产 品的件数。 求 xi 的利润：利润 = 售价 - 各成本之和 产品甲全部自制的利润：23-(3+2+3)=15 产品甲铸造外协，其余自制的利润：23-(5+2+3)=13 产品乙全部自制的利润 ：18-(5+1+2)=10 产品乙铸造外协，其余自制的利润 ：18-(6+1+2)=9 产品丙的利润：16-(4+3+2)=7 可得到 xi （i = 1,2,3,4,5） 的利润分别为 15、10、7、13、9 元。
解：设 xijk 表示第 i 种产品，在第 j 种工序上的第 k 种设备上加工的数量。 建立如下的数学模型:
s.t. 5x111 + 10x211
≤ 6000 （ 设备 A1 ）
7x112 + 9x212 + 12x312 ≤ 10000 （ 设备 A2 ）
线性规划应用案例分析
线性规划应用案例分析线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。
它涉及到在一组线性不等式约束下，最大化或最小化一个线性目标函数。
这种技术可以应用于许多不同的领域，包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。
本文将探讨几个线性规划应用案例，以展示其在实际问题中的应用和价值。
某制造公司需要计划生产三种产品，每种产品都需要不同的原材料和生产时间。
公司的目标是最大化利润，但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的生产计划，即在满足所有约束条件下，最大化利润。
某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。
公司的目标是最小化运输成本，但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的运输方案，即在满足所有约束条件下，最小化运输成本。
某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。
每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。
公司的目标是最大化回报率，同时也要保证投资风险在可接受的范围内。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的投资组合，即在满足所有约束条件下，最大化回报率。
这些案例展示了线性规划在实践中的应用。
然而，线性规划的应用远不止这些，它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。
线性规划是一种强大的工具，可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。
线性规划是一种广泛应用的数学优化技术，适用于在多种资源限制下寻求最优解。
这种技术涉及到各种领域，包括工业、商业、运输、农业、金融等，目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。
下面我们将详细讨论线性规划的应用。
线性规划是一种求解最优化问题的数学方法。
它的基本思想是在一定的约束条件下，通过线性方程组的求解，求得目标函数的最优解。
这里的约束条件通常表现为一组线性不等式或等式，而目标函数则通常表示为变量的线性函数。
工业生产：在工业生产中，线性规划可以用于生产计划、物料调配、人力资源分配等方面。
运筹学在企业管理中的应用
运筹学在企业管理中的应用运筹学是一门以数据为基础的优化科学，通过数学模型、算法优化和计算机技术来解决实际问题。
在当今日益激烈的市场竞争中，企业需要不断提高效率、降低成本、提升服务质量和满足客户需求，此时运筹学的应用在企业管理中显得尤为重要。
一、生产资源优化生产过程的质量和效率取决于生产资源的合理配置。
运筹学可以通过建立生产计划模型、调度模型和排布模型等，针对生产流程中的问题提供可行的解决方案。
例如，在生产计划中，可以使用线性规划模型来确定最优生产计划，使生产资源得到最大利用。
在调度模型方面，可以使用离散事件模拟技术来模拟生产过程中的变化，以保证生产过程高效、精确和灵活。
排布模型则经常应用于生产车间、布局和物流中心等领域，通过空间布局和物流路径的优化，使得工作效率和质量得到提升。
二、物流运营物流是现代企业不可或缺的重要部分，运筹学在物流运营中的应用可以提高货物的件数和质量，使物流成本得到降低。
例如，在配送过程中，可以利用运筹学技术来解决配送路线、货车容量、收货数量、发货时间等问题。
这些技术包括分支定界算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
通过这些算法的应用，运输路径得到优化，货车得到合理的利用，货物质量获得保障，最终达到优化物流运营的目的。
三、库存控制库存是企业生产运营中不可避免的问题，合理的库存管理可以提高生产运营的效率和降低运营成本。
运筹学技术可以通过建立合理的库存模型来电脑推算最优库存方法，最终实现合理控制。
例如，根据需求预测建立库存模型，可以预测适当的库存量和时间，以最大化运营效率和资本回报。
此外，在库存管理中，也可以使用决策树、模拟退火、模糊逻辑等算法来制定最优策略，以实现企业最优化经济目标。
四、供应链管理供应链管理是企业生产运营中一个越来越重要的部分。
运筹学技术的应用可以通过控制供应链的全过程来实现优化。
例如，在供应商选择中，可以使用多目标线性规划或指数加权加法模型来决策供应商选择，以达到最小化成本和最高质量水平的目的。
线性规划的应用
线性规划的应用引言概述：线性规划是一种数学优化方法，广泛应用于各个领域。
它通过建立数学模型，寻找最优解来解决实际问题。
本文将介绍线性规划的应用，并分析其在经济、物流、生产、资源分配和运筹学等领域的具体应用。
一、经济领域的应用1.1 产量最大化：线性规划可以用于帮助企业确定最佳生产方案，以最大化产量。
通过考虑生产成本、资源限制和市场需求等因素，线性规划可以确定最优的生产数量和产品组合。
1.2 资源分配：线性规划可以帮助企业合理分配资源，以最大化利润。
通过考虑各种资源的供应和需求关系，线性规划可以确定最优的资源分配方案，提高资源利用效率。
1.3 价格优化：线性规划可以用于确定最佳定价策略，以最大化利润。
通过考虑市场需求、成本和竞争等因素，线性规划可以确定最优的价格水平，提高企业的竞争力。
二、物流领域的应用2.1 运输成本最小化：线性规划可以用于确定最佳的物流方案，以最小化运输成本。
通过考虑物流网络、货物流量和运输成本等因素，线性规划可以确定最优的运输路线和运输量，提高物流效率。
2.2 仓储优化：线性规划可以帮助企业优化仓储管理，以最小化仓储成本。
通过考虑仓库容量、货物存储需求和仓储成本等因素，线性规划可以确定最优的仓储方案，提高仓储效率。
2.3 供应链优化：线性规划可以用于优化供应链管理，以提高整体供应链效率。
通过考虑供应商、生产商和分销商之间的关系，线性规划可以确定最优的供应链方案，减少库存和运输成本。
三、生产领域的应用3.1 生产计划：线性规划可以用于帮助企业制定最佳的生产计划，以满足市场需求。
通过考虑生产能力、原材料供应和市场需求等因素，线性规划可以确定最优的生产计划，提高生产效率。
3.2 产能利用率优化：线性规划可以帮助企业提高产能利用率，以降低成本。
通过考虑设备利用率、工人数量和生产效率等因素，线性规划可以确定最优的产能利用方案，提高生产效率。
3.3 品质控制：线性规划可以用于优化品质控制过程，以提高产品质量。
运筹学应用案例
运筹学应用案例运筹学是一门应用数学，研究如何在资源有限的情况下，最优地组织和管理这些资源。
运筹学的应用范围非常广泛，涉及到各个领域。
以下是一个关于运筹学应用的实际案例。
某公司是一家制造业企业，主要生产产品A和产品B。
这家公司有两个生产车间和一个物流中心，每个车间配备了不同的生产设备。
公司的目标是最大化利润。
产品A在车间1中生产，车间1的生产设备可以在一小时内生产5个单位的产品A。
产品B在车间2中生产，车间2的生产设备可以在一小时内生产4个单位的产品B。
物流中心负责将产品A和产品B运送到市场，物流中心的运输能力为每小时20个单位。
同时，公司还面临一个资源的限制，即每天生产的产品A和产品B的总数不能超过400个单位。
另外，公司还有一个库存的限制，即每天生产的产品A和产品B的总数不能超过600个单位。
为了系统地解决这个问题，公司决定使用运筹学的方法进行决策。
首先，公司需要确定目标函数。
由于公司的目标是最大化利润，所以可以将目标函数定义为利润函数。
假设公司每个单位的产品A的利润为10美元，每个单位的产品B的利润为8美元。
那么公司的目标函数可以定义为：Z=10A+8B。
然后，公司需要确定约束条件。
根据资源的限制，可以得到以下约束条件：A≤5×小时数（车间1的生产能力）B≤4×小时数（车间2的生产能力）A+B≤400（每天生产的总数限制）A+B≤600（库存的限制）20A+20B≤600（物流中心的运输能力）接下来，公司需要确定变量的取值范围。
由于产量和库存数量为实数，所以可以将A和B的取值范围定义为非负实数。
最后，公司需要使用线性规划算法来求解最优解。
线性规划算法可以通过求解目标函数的最大值来找到最优解。
在这个案例中，可以使用单纯形法来求解最优解。
通过使用运筹学的方法，公司可以得到最优的生产和运输计划，以最大化利润。
对于公司而言，这个案例展示了如何在资源有限的情况下，通过合理的规划和管理，实现最优的生产和销售策略。
运筹学分析方法及应用案例
运筹学分析方法及应用案例运筹学是一门研究如何通过使用数学、统计学和计算机科学等工具来解决决策问题的学科。
其应用领域广泛，包括生产、物流、供应链管理、交通网络优化、人员调度等。
运筹学分析方法可以通过建立数学模型，优化决策方案，并通过模拟和数据分析来评估方案的效果。
下面将介绍运筹学分析方法及其应用案例。
一种常见的运筹学分析方法是线性规划。
线性规划可以用于在给定约束条件下优化目标函数的值。
一个典型的应用是生产计划问题。
假设一个公司有多个产品和多个生产资源，线性规划可以帮助确定如何安排生产以最大化利润或最小化成本。
举个例子，一个公司生产产品A和产品B，有两个生产线和一定数量的原材料。
每生产一个单位的A需要2个单位的原材料和2个单位的生产时间，每生产一个单位的B需要1个单位的原材料和4个单位的生产时间。
每个生产线每天的工作时间为8个小时，而每天的原材料供应量为10个单位。
公司希望确定每个产品在每个生产线上的产量以最大化总利润。
我们可以建立一个线性规划模型来解决这个问题。
假设x1和x2分别代表在两个生产线上生产产品A的产量，y1和y2分别代表在两个生产线上生产产品B的产量。
目标函数为最大化总利润，可以表示为：Maximize 3x1 + 4x2 + 2y1 + 3y2约束条件包括每个生产线的工作时间和原材料供应量：2x1 + x2 ≤82x1 + 4x2 ≤82y1 + 3y2 ≤10并且x1、x2、y1、y2都不能小于零。
通过求解这个线性规划模型，我们可以得到最优解，即在每个生产线上生产产品A和产品B的最佳产量，从而实现最大利润。
除了线性规划，运筹学还有其他分析方法，如整数规划、动态规划、网络优化等。
这些方法可以应用于不同的决策问题，解决实际的运营和管理挑战。
另一个应用案例是供应链网络优化。
供应链管理面临的一个关键问题是如何确定最优的物流网络来实现成本最小化和服务水平最大化。
运筹学可以帮助优化供应链网络的设计和运作。
运筹学技术的使用方法
运筹学技术的使用方法运筹学是一门研究利用数学模型和定量分析方法来优化决策和解决问题的学科。
它的目标是通过合理使用有限的资源，最大化效益或达到最佳解。
运筹学技术在各个领域都有广泛的应用，包括生产管理、物流配送、供应链优化、交通网络规划等。
本文将介绍一些常见的运筹学技术，并探讨如何使用这些方法来解决实际问题。
1. 线性规划线性规划是一种常见的运筹学技术，适用于解决最大化或最小化的问题。
通过建立数学模型和约束条件，线性规划可以用于优化资源分配、生产计划、库存管理等。
使用线性规划时，我们首先需要确定决策变量、目标函数和约束条件。
然后，使用线性规划求解器，如单纯形法或内点法，进行计算以获得最优解。
在实际应用中，线性规划可以帮助我们做出更好的决策，提高生产效率，减少成本。
2. 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求决策变量为整数。
整数规划常用于离散决策问题，如设备购置、路线选择等。
在整数规划中，我们需要将问题转化为二进制整数编码，并设置相应的约束条件。
然后，使用整数规划求解器，如分支定界法或割平面法，进行计算以获得最优解。
整数规划可以帮助我们解决一些实际中的离散性决策问题，并获得最佳方案。
3. 装箱问题装箱问题是指如何将一系列物品放入有限数量的容器中，以尽可能减少所使用的容器数量。
这个问题在物流配送、货物装载等领域中非常常见。
解决装箱问题的方法包括启发式算法和精确算法。
启发式算法通过一系列规则和启发性策略来寻找近似最优解，例如首次适应法和最佳适应法。
而精确算法则通过穷举搜索或动态规划等方法来找到最优解。
在使用装箱问题的运筹学技术时，我们需要考虑到物品的形状、尺寸、重量等因素，以确保装箱过程的有效性和效率。
4. 排程问题排程问题是指如何合理安排一系列任务的顺序和时间，以最大程度地提高工作效率。
排程问题在工厂生产、项目管理等领域中非常重要。
解决排程问题的方法包括启发式算法和准确算法。
启发式算法通常通过建立优先级规则和约束条件来对任务进行排序和调度，例如最早截止时间优先法和最短处理时间优先法。
线性规划模型及应用场景
线性规划模型及应用场景线性规划是一种运筹学中的数学方法，用于在有限的资源下寻找达到最佳目标的方案。
线性规划模型是通过建立线性关系式和目标函数以确定决策变量的最优值，来求解问题。
应用线性规划模型可以在诸多领域中找到合理的应用场景。
一、生产调度与物流管理生产调度是指以资源约束为条件，在规定时间内安排、组织和运用生产资源的管理活动。
而物流管理则是通过有效的供应链管理来实现流程和原料的优化配置。
线性规划可以通过建立生产资源约束条件和目标函数，来确定合理的生产进度和物流配送计划，从而提高生产效率、降低物流成本。
举个例子，某工厂生产两种产品A和B，生产线的时间和效率是有限的，同时每个产品有不同的售价和成本。
这时可以使用线性规划模型来确定每种产品的生产数量，使得总利润最大化。
二、金融投资与资产配置金融投资是指将资金投入到各种金融市场和资产中，以期获得回报。
而资产配置则是指在不同风险水平下，按照一定的比例配置资金到各种资产上。
线性规划可以通过建立风险约束条件和目标函数，来确定最佳的资产配置组合，以实现风险和回报间的平衡。
举个例子，某投资者有一笔固定资金，可以投资于股票、债券和货币市场基金等多个金融工具。
他可以将自己的投资目标、预期收益和风险偏好建立为线性规划模型，以确定最佳的资产配置比例，从而达到理想的投资回报。
三、运输与配送运输与配送是指将物品从生产地或仓库运往销售点或用户手中的过程。
针对运输与配送的问题，线性规划可以通过建立运输路径、运输容量和运输成本等约束条件，来确定合理的物流方案，从而达到最佳的运输效益。
例如，某物流公司需要将商品从N个供应商处运输到M个销售点，每个供应商的供货量和每个销售点的需求量是已知的，同时每个运输路径的距离和费用也是已知的。
利用线性规划模型，可以确定每个运输路径上的货物运输量和运输方式，从而降低运输成本，提高物流效率。
四、人力资源管理人力资源管理是指通过合理的组织、激励和管理，利用有限的人力资源实现组织目标。
《运筹学》第3章 线性规划的建模与应用
排班1 √ √ √ √
170
排班2 √ √ √ √
160
排班3
√ √ √ √
175
排班4
√ √ √ √ 180
排班5
√ √ 195
最少需求人数 48 79 65 87 64 73 82 43 52 15
3.2 成本收益平衡问题
解：本问题是排班问题，是典型的成本收益平衡问题。 （1）决策变量
确定不同排班的上班人数。 设：xi为排班i的上班人数 (i＝1,2,,5) （2）目标函数 每天的总成本（工资）最少。
3.2 成本收益平衡问题
例3.2 某航空公司正准备增加其中心机场的往来航班，因 此需要雇用更多的服务人员。不同时段有最少需求人数， 有5种排班方式（连续工作8个小时）。
时段 06:00～08:00 08:00～10:00 10:00～12:00 12:00～14:00 14:00～16:00 16:00～18:00 18:00～20:00 20:00～22:00 22:00～24:00 00:00～ 6:00 每人每天工资（元）
对于特定的数量 提供的数量=需求的数量
成本收益平衡问题 混合问题
网络配送问题 混合问题
注： LHS=左式（一个SUMPRODUCT函数） RHS=右式（一般为常数）
3.4.2 混合问题的应用举例一：配料问题
配料问题的一般提法是：生产某类由各种原料 混合而成的产品，如何在满足规定的质量标准 的条件下，使所用原料的总成本最低。 例3.4 某公司计划要用Ａ、Ｂ、C三种原料混 合调制出三种不同规格的产品甲、乙、丙，产 品的规格要求和单价、原料供应量和单价等数 据如表3-9所示。问该公司应如何安排生产， 才能使总利润最大？
（1）决策变量
运筹学在企业管理中的主要应用
运筹学在企业管理中的主要应用随着现代企业竞争日益激烈，如何在资源有限的条件下，实现最优化的资源分配和决策，成为企业管理中一项重要的任务。
运筹学作为一门新兴的交叉学科，通过数学模型和计算方法，帮助企业进行科学的决策和优化，成为现代企业管理的重要工具之一。
本文将从生产、采购、库存管理、物流管理、人力资源管理、市场营销等方面，探讨运筹学在企业管理中的应用。
首先，在生产方面，运筹学可以应用于生产计划和生产调度。
生产计划是企业确定生产计划的数量和时间，以满足市场需求和保证生产效率的一种方法。
运筹学可以利用线性规划、整数规划等方法，建立生产计划模型，结合供应链管理方式，制定最优化的生产计划。
对于生产调度，企业需要将生产计划转化为实际生产的安排和调度，即确定哪些任务由哪些资源执行，如何分配机器、人力和原材料，以保证生产效率。
运筹学通过建立生产调度模型，运用排队论、图论等方法，确定最优的生产调度方案，提高生产效率和动态调度能力。
其次，在采购方面，运筹学可以应用于供应链管理和供应商评价。
供应链管理是从供应商到最终用户的全过程，包括采购、生产、物流等各个环节。
运筹学结合供应链管理理念，利用线性规划、整数规划等方法，建立供应链模型，优化供应链各环节，以减少成本、提高效率和控制风险。
对于供应商评价，企业需要对不同的供应商进行评价和筛选，选择最优的供应商。
运筹学可以建立灰色关联分析、模糊综合评价等模型，从质量、价格、服务、交期等多个方面，综合评价供应商的能力和绩效，从而选择最优的供应商。
再者，在库存管理方面，运筹学可以应用于库存模型和库存控制。
库存管理是企业在保证供应和需求平衡的前提下，最大程度地减少库存水平、减少库存成本，提高资金的周转率。
运筹学结合库存管理理念，利用时间序列分析、蒙特卡罗模拟等方法，建立库存模型，并制定最优化的库存控制策略。
此外，在物流管理方面，运筹学可以应用于运输问题和配送问题。
对运输问题，即如何合理选择运输方式和路径，减少运输时间和成本。
线性规划模型在物流运输中的应用
线性规划模型在物流运输中的应用现代物流运输已成为经济全球化不可或缺的一部分，优化物流流程已经被视为提升物流运输效率的重要手段之一。
在这些场景中，线性规划模型往往可以为物流领域提供最优的决策方案，以实现经济效益与效率最大化。
本文将详细分析线性规划模型在物流运输中的应用。
一、线性规划线性规划，即 Linear Programming，是一种运筹学中的数学模型平台，它与多种过程操纵相关，如行为、制造和管理等。
严格来讲，线性规划是一种数学优化技术，它仅限于对数学表达式的优化，而对于人类行为的判断和建议并无法提供。
线性规划问题可以简单定义为在已知最大利润或者最小成本下，重新调整变量来最大程度地减少影响因素，以可行的方法来达到最佳决策的一种方法。
线性规划模型的基本框架包括目标函数、约束条件、决策变量。
其中，目标函数是一种线性函数表示，决策变量通常表示为决策的数量或决策个数，约束条件是限制决策变量的数量，例如预算约束、生产约束等。
二、物流运输中的应用物流运输一直是物流产业的核心。
现代物流已经发展到全球化高速发展的历史阶段，物流运输成为了实现物流效益和效率的关键。
线性规划模型可以帮助物流公司分析物流生产标准和成本，以此来达到更高的物流运输效率。
1.优化路径和车辆调度物流车辆的调度方案需要考虑运输成本和服务水平，而线性规划模型可以通过计算在预期时间内运输所需要的车辆数量、路线和运输成本，并在此基础上建立一套统一的运输规划模型来提高物流效率。
尤其在大件物品运输或者快递运输中，收件和派件的处理需要做到最快速度及最低成本，而利用线性规划模型可以更准确地安排中转车站、运输设备、人员和时间等要素，以达到最优解的目的。
2.仓储和库存优化仓储和库存管理对于协调供应链和提升物流效率至关重要。
如果一种物品的库存过大，可能造成公司资金拖累和物品价值下降；如果库存过少，就会影响客户服务和增加成本。
而线性规划模型可以给出一个平衡最大优化操作的答案。
线性规划在现实生活中的应用
线性规划在现实生活中的应用论文关键词线性规划运筹学数学方法论文摘要线性规划是运筹学的一个基本分支，它广泛应用现有的科学技术和数学方法，解决实际中的问题，帮助决策人员选择最优方针和决策。
本文主要研究如何把线性规划的知识运用到企业中，使企业能够提高效率，通过建立模型并利用相关软件，对经济管理中有限资源进行合理分配，从而获得最佳经济效益。
一、线性规划在企业中运用的必要性随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。
企业必须不断提高盈利水平，增强其获利能力，在生产、销售、新产品研发等一系列过程中只有自己的优势，提高企业效率，降低成本，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
过去很多企业在生产、运输、市场营销等方面没有利用线性规划进行合理的配置，从而增加了企业的生产，使企业的利润不能达到最大化。
在竞争日益激烈的今天，如果还按照过去的方式，是难以生存的，所以就有必要利用线性规划的知识对战略计划、生产、销售各个环节进行优化从而降低生产成本，提高企业的效率。
在各类经济活动中，经常遇到这样的问题：在生产条件不变的情况下，如何通过统筹安排，改进生产组织或计划，合理安排人力、物力资源，组织生产过程，使总的经济效益最好。
这样的问题常常可以化成或近似地化成所谓的“线性规划”（Linear Programming，简记为LP）问题。
线性规划是应用分析、量化的方法，对经济管理系统中的人、财、物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现有效管理。
利用线性规划我们可以解决很多问题。
如：在不违反一定资源限制下，组织安排生产，获得最好的经济效益（产量最多、利润最大、效用最高）。
也可以在满足一定需求条件下，进行合理配置，使成本最小。
同时还可以在任务或目标确定后，统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成任务。
下面我们用线性规划方法对企业在生产中的具体问题进行探讨。
运筹学在企业管理中的应用
运筹学在企业管理中的应用一、引言运筹学是一门以数学模型和方法为基础的科学，它可以帮助企业在决策时更加科学、合理地分析问题和制定方案。
本文将从优化决策、生产管理、物流管理和供应链管理四个方面阐述运筹学在企业管理中的应用。
二、优化决策优化决策是运筹学最基本的应用之一。
企业在日常经营中，往往需要在多个指标之间进行权衡，如成本与效益、风险与收益等。
此时，通过建立数学模型，利用线性规划、非线性规划等方法求解最优解，可以帮助企业做出更加明智的决策。
例如，在生产计划中，企业需要确定每种产品的生产数量和生产时间，并考虑到原材料库存量、设备利用率等因素。
通过建立数学模型并使用线性规划方法求解，可以得到最优的生产计划方案，从而提高生产效率和降低成本。
三、生产管理运筹学在生产管理中也有着广泛应用。
通过建立数学模型和使用优化算法，可以实现对生产过程进行全面控制和优化。
1. 生产调度生产调度是指对生产过程中的各个环节进行合理安排和控制，以达到最大化利润或最小化成本的目标。
运筹学方法可以帮助企业建立生产调度模型，并通过线性规划、动态规划等方法求解最优解，从而实现生产过程的高效管理。
2. 生产计划生产计划是指在考虑到市场需求、原材料库存、设备利用率等因素的基础上，制定出合理的生产计划，以满足市场需求并降低成本。
运筹学方法可以帮助企业建立数学模型，并使用线性规划、整数规划等方法求解最优解，从而得到最佳的生产计划方案。
四、物流管理物流管理是企业管理中不可或缺的一部分。
通过运筹学方法，可以对物流过程进行全面优化和控制。
1. 货物配送货物配送是指将产品从仓库或工厂送到客户手中的过程。
通过建立货物配送模型，并使用动态规划、遗传算法等优化算法求解最优解，可以实现货物配送过程的高效管理。
2. 仓储管理仓储管理是指对仓库内物品进行合理安排和管理，以提高仓库利用率和降低成本。
通过运筹学方法建立数学模型，并使用整数规划、动态规划等方法求解最优解，可以实现仓储管理的全面优化。
运筹学中的线性规划理论与应用
运筹学中的线性规划理论与应用线性规划是运筹学中的一种重要工具，被广泛应用于经济、管理、工程等领域。
它的核心思想是通过建立数学模型，以线性目标函数和线性约束条件为基础，以最优化为目标，找到最佳的决策方案。
在本文中，我将讨论线性规划的基本概念和理论，并介绍其在实际应用中的案例。
一、线性规划的基本概念和理论线性规划主要研究如何分配有限资源以达到最优化的利益。
在线性规划中，决策变量、目标函数和约束条件是构建数学模型的三个基本要素。
1. 决策变量决策变量是指在问题中需要做决策的变量，通常表示为一个向量。
例如，在生产计划中，决策变量可以表示为不同产品的生产数量。
2. 目标函数目标函数是指在线性规划中需要最大化或最小化的目标指标。
目标函数通常是由决策变量线性组合而成的。
3. 约束条件约束条件是指在线性规划中限制决策变量取值范围的条件。
约束条件通常是由一系列线性不等式或等式组成的。
在线性规划问题中，通过将目标函数和约束条件转化为数学表达式，可以建立一个数学模型。
这个模型可以通过一系列数学方法求解，以达到最优化的目标。
二、线性规划在实际应用中的案例线性规划在现代管理和决策中有着广泛的应用。
以下是几个典型的案例。
1. 生产计划在生产计划中，线性规划可以用于确定不同产品的生产数量，以最大化利润或满足市场需求。
2. 配送问题在物流配送中，线性规划可以用于合理安排不同配送点的货物数量和时间，以最小化配送成本。
3. 投资组合在金融领域，线性规划可以用于确定不同投资项目的投资比例，以最大化收益或降低风险。
4. 网络流问题在网络建设中，线性规划可以用于确定网络中各节点之间的流量分配，以最大化网络传输效率。
这些案例只是线性规划在实际应用中的冰山一角。
在现代运筹学和管理科学中，线性规划以其简单、有效和灵活的特点，成为了决策分析的重要工具。
总结：线性规划是运筹学中的一种重要工具，通过建立数学模型，以线性目标函数和约束条件为基础，以最优化为目标，解决实际决策问题。
运筹学第一章 1.5 线性规划的应用
例、 营养问题
要求制定一个既经济又合乎健康标准的食谱
一个简单的例子： 一个简单的例子： 现准备采购甲、乙两种食品，表中给 现准备采购甲、乙两种食品， 出了已知价格及相关的营养成分。 出了已知价格及相关的营养成分。最右栏 给出了按营养学标准每人每天的最低需要 量。问应如何采购食品才能在保证营养要 求的前提下花费最省？ 求的前提下花费最省？
(二) 合理下料问题
在加工业中，经常遇到这类问题。 在加工业中，经常遇到这类问题。 问题的一般提法是： 问题的一般提法是：已知某种尺寸的棒 料或板材， 料或板材，需要将其切割成一定数量既 定规格的几种零件毛坯， 定规格的几种零件毛坯，问应如何选取 合理的下料方法， 合理的下料方法，使得既满足对截出毛 坯的数量要求， 坯的数量要求，又使所用的原材料最少 或废料最少）？ （或废料最少）？
产品计划问题有关信息表
单位 产品 所需 资源 资源 产 品
A1
A2
L
An
可供应资源
B1 B2 M Bm
a11 a21 L am1
a12 a21 L am2
L L L L
a1n a2n L amn
b1 b2 M bm
单位产品所得利润
c1
c2
L
cn
设出产品的计划数， 可列出这类问 设出产品的计划数 ， 题的数学模型如下： 题的数学模型如下：
注意——Z是非线性表达式！ 是非线性表达式！ 注意 是非线性表达式
Y ① 引入一个新变量 ，
处 理
令 Y=
8 x + 10 x + 16 x + + 21x32 11 21 31 6 x12 15 x 22 min , 2 3
线性规划算法的应用案例
线性规划算法的应用案例线性规划是应用最广泛的数学优化方法之一，也是一种非常有效的运筹学技术。
它的基本思想是将问题建模成一组线性方程和线性不等式的组合，通过寻找最优解来实现目标最大化或最小化。
线性规划算法广泛应用于制造业、金融、物流和交通等领域，以下将介绍几个重要的应用案例。
1. 生产计划和调度线性规划算法可以用于制造业的生产计划和调度。
例如，在一家造纸厂中，有若干个可用的生产线、仓库和运输车辆，需要考虑原材料的成本、工人的人工费用、工厂的能耗费用以及运输的成本等因素，制定出最佳的生产计划和调度方案。
对于这类问题，可以将目标函数设置为生产成本最小化或产出效率最大化，约束条件包括原材料的库存量、生产线的容量和物流的时间窗口等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的生产计划和调度方案，使得企业的生产效率和盈利能力得到提升。
2. 市场营销和广告投放线性规划算法可以帮助企业制定最佳的市场营销和广告投放方案。
例如，在一家快递公司中，需要制定如何调整价格策略、开拓市场份额、投放广告等方案，以达到最大化利润或最小化成本的目标。
对于这类问题，可以将目标函数设置为销售额最大化或成本最小化，约束条件包括市场份额的限制、广告投放预算的限制等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的市场营销和广告投放方案，提高企业的营销效率和市场竞争力。
3. 交通运输和物流配送线性规划算法可以用于交通运输和物流配送领域。
例如，在一个物流中心中，需要规划配送路线和运输车辆的分配，以最小化交通堵塞和物流成本的影响。
对于这类问题，可以将目标函数设置为运输成本最小化或配送效率最大化，约束条件包括车辆数量的限制、货物配送时间的限制等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的路线规划和车辆分配方案，提高企业的配送效率和物流运转效率。
4. 金融投资和风险管理线性规划算法可以用于金融投资和风险管理领域。
例如，在一个投资银行中，需要制定最佳的投资组合和股票交易策略，以最大化收益和降低风险。
线性规划求解企业生产多种品质产品最优方案
线性规划求解企业生产多种品质产品最优方案发表时间：2020-12-30T07:55:26.780Z 来源：《中国科技人才》2020年第24期作者：闫雪郭怡然高争[导读] 随着经济发展，以及人们需求的多样化，越来越多的企业生产产品都不仅仅只是单一产品单一品质，他们会根据不同人群制作不同品质不同价钱的产品，但是这样的情况也要求企业制定生产方案更加繁琐，难度更高，无法简单确定各种品质应生产多少，所以就需要借助运筹学来解决问题，利用线性规划来确定最优方案，以求得最大收益。
华北理工大学河北唐山 063200摘要：运筹学是20世纪40年代逐渐兴起的一门数学学科，目前已经成为一门独立成熟的科学，运筹学可以根据生活中实际的问题及要求，通过数学运算，得出各种结果，最后提出综合性的合理安排，来得到更好的效益。
而线性规划是运筹学的重要组成部分，在实际生活中也扮演着很重要的角色，在生活中应用于经济领域解决经济问题，可以使大家运用此方法进行有效的管理决策。
解决的问题主要是在一定条件下，根据要求指标来寻求最优方案，从而使利益最大化。
线性规划是运筹学中研究较早、应用广泛、发展较快、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的重要数学方法,线性规划是辅助企业进行正确决策、优化方案的重要工具。
关键词：运筹学；线性规划；最优方案香水生产企业生产不同品质产品数量的方案求解一、前言随着经济发展，以及人们需求的多样化，越来越多的企业生产产品都不仅仅只是单一产品单一品质，他们会根据不同人群制作不同品质不同价钱的产品，但是这样的情况也要求企业制定生产方案更加繁琐，难度更高，无法简单确定各种品质应生产多少，所以就需要借助运筹学来解决问题，利用线性规划来确定最优方案，以求得最大收益。
运筹学是20世纪30年代初开始逐渐发展起来的，是一门新兴的学科，是现代管理学的一门重要课程，其主要目的及作用就是在决策时为管理人员提供科学依据，从而使管理人员进行有效的管理和科学正确的决策。
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线性规划在企业中的运用摘要：运筹学是一门定量优化的决策科学，而线性规划是运筹学的一个基本分支，它广泛应用现有的科学技术和数学方法，解决实际中提出的专门问题、为决策者选择最优决策提供定量依据，帮助决策人员选择最优方针和决策，其英文名字为Operational Research.50年代中期，钱学森等教授将其由西方引入我国，并结合我国国情实际运用。
线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，线性规划是辅助企业“转轨”、“变型”的十分有利的工具，它在帮助企业经营决策、计划优化等方面具有重要的作用。
关键词：运筹学；线性规划；应用；企业运筹学的特点是利用数学、管理科学、计算机科学技术等研究事物的数量化规律，使得有限的人、财、物、时、空、信息等资源得到合理充分合理的利用。
它以数学为工具，寻找解决各种问题的最优方案，并从系统的观点出发研究全局的规划。
运筹学早期应用在军事领域，二战后转为民用，并且在企业中的应用越来越广泛，取得了良好的经济效益。
运筹学的思想贯穿了企业发展的始终，运筹学对各种决策方案进行科学评估，为管理决策服务，使得企业管理者更有效合理地利用有限资源。
优胜劣汰，适者生存，这是自然界的生存法则，也是企业的生存法则。
只有那些能够成功地应付环境挑战的企业，才是得以继续生存和发展的企业。
线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，早在1939年苏联的康托洛维奇（H.B.Kahtopob ）和美国的希奇柯克（F.L.Hitchcock）等人就在生产组织管理和制定交通运输方案方面首先研究和应用线性规划方法。
1947年旦茨格等人提出了求解线性规划问题的单纯形方法，为线性规划的理论与计算奠定了基础，特别是电子计算机的出现和日益完善，更使规划论得到迅速的发展，可用电子计算机来处理成千上万个约束条件和变量的大规模线性规划（或非线性规划）问题。
从应用范围来看，小到一个班组的计划安排，大至整个部门，以至国民经济计划的最优化方案分析，它都有用武之地，从解决技术问题的最优化，到工业、农业、商业、交通运输业以及决策分析部门它都可以发挥作用。
线性规划方法具有适应性强，应用面广，计算技术比较简便的特点。
其基本思路是在满足一定的约束条件下，使预定的目标达到最优。
它的研究内容可归纳为两个方面：一是系统的任务已定，如何合理筹划，精细安排，用最少的资源(人力、物力和财力)去实现这个任务；二是资源的数量已定，如何合理利用、调配，使任务完成的最多。
前者是求极小，后者是求极大。
线性规划是在满足企业内、外部的条件下，实现管理目标的极值(极小值和极大值)问题，就是要以尽量少的资源输入来实现更多的社会需要的产品的产出。
因此，线性规划是辅助企业“转轨”、“变型”的十分有利的工具，它在辅助企业经营决策、计划优化等方面具有十分重要的作用。
一、运筹学的原则及工作步骤的基本阐述运筹学在其发展过程中形成了一些原则，如:合伙原则、催化原则、互相渗透原则、独立原则、宽容原则、平衡原则。
而这些原则在企业中也得到了充分的应用。
同时企业中需要决策,运筹学则为这些工作决策提供了良好的解决思路。
一般来说，运筹学的相应的工作步骤如下：1、提出和形成问题。
要弄清问题的目标，可能的约束，问题的可控变量及有关参数，搜集有关资料。
2、建立模型。
把问题中的可控变量、参数和目标与约束之间的关系用一定的模型表现出来。
3、求解。
用各种手段（主要是数学方法）将模型求解。
解可以是最优解、次优解、满意解。
4、解的检验。
首先检查求解步骤和程序有无错误，然后检查解是否反映现实问题。
5、解的控制。
通过控制解的变化过程对解是否要做一定的改变。
6、解的实施。
是指将解用到实际中必须考虑到实施的问题，如向实际部门讲清解的用法，在实施过程中可能产生的问题和需要修改的地方。
以上过程应反复进行。
以上是运筹学的原则及工作步骤，而将这些原则及工作步骤系统的运用到企业中去却是一大飞跃。
二、线性规划的含义其含义是解决多变量最优决策的方法，是在各种相互关联的多变量约束条件下，解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题，即给与一定数量的人力、物力和资源，如何应用而能得到最大经济效益。
当资源限制或约束条件表现为线性等式或不等式，目标函数表示为线性函数时，可运用线性规划法进行决策。
线性规划法就是在线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。
其中目标函数是决策者要求达到目标的数学表达式，用一个极大或极小值表示。
约束条件是指实现目标的能力资源和内部条件的限制因素，用一组等式或不等式来表示。
线性规划是决策系统的静态最优化数学规划方法之一。
它作为经营管理决策中的数学手段，在现代决策中的应用是非常广泛的，它可以用来解决科学研究、工程设计、生产安排、军事指挥、经济规划；经营管理等各方面提出的大量问题。
三、线性规划在企业中运用的必要性随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。
企业必须不断提高盈利水平，增强其获利能力，在生产、销售、新产品研发等一系列过程中只有自己的优势，提高企业效率，降低成本，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
过去很多企业在生产、运输、市场营销等方面没有利用线性规划进行合理的配置，从而增加了企业的生产，使企业的利润不能达到最大化。
在竞争日益激烈的今天，如果还按照过去的方式，是难以生存的，所以就有必要利用线性规划的知识对战略计划、生产、销售各个环节进行优化从而降低生产成本，提高企业的效率。
在各类经济活动中，经常遇到这样的问题：在生产条件不变的情况下，如何通过统筹安排，改进生产组织或计划，合理安排人力、物力资源，组织生产过程，使总的经济效益最好。
这样的问题常常可以化成或近似地化成所谓的“线性规划”（Linear Programming,简记为LP）问题。
线性规划是应用分析、量化的方法，对经济管理系统中的人、财、物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现有效管理。
利用线性规划我们可以解决很多问题。
如：在不违反一定资源限制下，组织安排生产，获得最好的经济效益（产量最多、利润最大、效用最高）。
也可以在满足一定需求条件下，进行合理配置，使成本最小。
同时还可以在任务或目标确定后，统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成任务。
下面我们用线性规划方法对企业在生产中的具体问题进行探讨。
四、线性规划的模型线性规划的模型决定于它的定义，线性规划的定义是：求一组变量的值，在满足一组约束条件下，求得目标函数的最优解。
根据这个定义，就可以确定线性规划模型的基本结构。
1.变量:变量又叫未知数，它是实际系统的未知因素，也是决策系统中的可控因素，一般称为决策变量，常引用英文字母加下标来表示，如Xl，X2，X3，Xm等。
2.目标函数:将实际系统的目标，用数学形式表现出来，就称为目标函数，线性规划的目标函数是求系统目标的数值，即极大值（如产值极大值、利润极大值）或者极小值（如成本极小值、费用极小值、损耗极小值等等）。
3.约束条件:约束条件是指实现系统目标的限制因素。
它涉及到企业内部条件和外部环境的各个方面，如原材料供应、设备能力、计划指标、产品质量要求和市场销售状态等等，这些因素都对模型的变量起约束作用，故称其为约束条件。
约束条件的数学表示形式有三种，即≥、＝、≤。
线性规划的变量应为正值，因为变量在实际问题中所代表的均为实物，所以不能为负。
线性规划问题的一般形式为：其中为待定的决策变量，已知的系数组成的矩阵称为约束矩阵。
以前人们在用这个模型求解时计算非常麻烦，而近几十多年来，由于电子计算机应用的飞速发展，应用计算机处理线性规划问题使人们求解变得越来越容易了。
LINDO软件是解决线性规划问题的有力工具，它可用于解决50000个约束条件，20000个变量的线性规划问题，所以线性规划的具体运用也越来越受管理者的重视了。
五、线性规划在企业中的应用使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划，以谋求最大的利润或最小的成本，运筹学主要用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。
线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组（或线性不等式组，或线性方程与线性不等式混合组）的非负变量，使这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式.建立数学模型的一般步骤：（1）确定决策变量（有非负约束）；对于一个企业来说，一般是直生产某产品的计划数量。
（2）写出目标函数（求最大值或最小值）确定一个目标函数；（3）写出约束条件（由等式或不等式组成）. 约束条件包括指标约束需求约束、资源约束等；（4）最后根据目标函数为作出最合适的企业生产计划决策。
下面我们从企业在进行制定生产计划、设备使用、材料的使用、配料分配、运输、广告促销几方面看看如何运用线性规划使企业得到最优方案。
例：某工厂生产甲、乙两种产品，每件甲产品要耗钢材2kg、煤2kg、产值为120元；每件乙产品要耗钢材3kg，煤1kg，产值为100元。
现钢厂有钢材600kg，煤400kg，试确定甲、乙两种产品各生产多少件，才能使该厂的总产值最大？解：设甲、乙两种产品的产量分别为X1、X2，则总产值是X1 、X2的函数f(X1，X2)＝120X1＋100X2资源的多少是约束条件：由于钢的限制，应满足2X1＋3X2≤600；由于煤的限制，应满足2X1＋X2≤400。
综合上述表达式，得数学模型为求最大值（目标函数）：f(X1，X2)＝120X1＋100X22X1＋3X2≤6002X1＋X2≤400X1≥0，X2≥0Xl，X2为决策变量，解（略）得：Xl≤150件，X2≤100件fmax＝(120 ×150＋100×100)元＝28000元故当甲产品生产150件、乙产品生产100件时，产值最大，为28000元。
六、结束语把线性规划的知识运用到企业中去，可以使企业适应市场激烈的竞争，及时、准确、科学的制定生产计划、投资计划、对资源进行合理配置。
过去企业在制定计划，调整分配方面很困难，既要考虑生产成本，又要考虑获利水平，人工测算需要很长时间，不易做到机动灵活，运用线性规划并配合计算机进行测算非常简便易行，几分钟就可以拿出最优方案，提高了企业决策的科学性和可靠性。
其决策理论是建立在严格的理论基础之上，运用大量基础数据，经严格的数学运算得到的，从而在使企业能够在生产的各个环节中优化配置，提高了企业的效率，对企业是大有益处的。
参考文献：[1]路正南张怀胜:运筹学基础教程.中国科学技术大学出版社[2]管梅谷，郑汉鼎.线性规划.济南:山东科学技术出版社[3]张干宗线性规划（第二版）武汉大学出版社[4]江道琪何建坤陈松华实用线性规划方法及其支持系统清华大学出版社[6]吴方.线性规划初步.沈阳:辽宁教育出版社[7]胡清淮魏一鸣线性规划及其应用科学出版社。