运筹学案例分析1
运筹学案例分析
运筹学案例分析报告—一. 案例描述泰康食品公司生产两种点心甲和乙，采用原料A和B。
已知生产每盒产品甲和乙时消耗的原料数，月供应量、及两种点心的批发价（千元/千盒）如下表所示。
据对市场的估计，产品乙月销量不超过2千盒，产品乙销量不会超过产品甲1千盒以上。
（a）要求计算使销售收入最大的计划安排；（b）据一项新的调查，这两种点心的销售最近期内总数可增长25%，相应原料的供应有保障。
围绕如何重新安排计划存在两种意见：意见之一是按（a）中计算出来的产量，相应于甲，乙产品个增长25%；意见之二是由一名学过线性规划的经理人员提出的。
他首先计算得到原料A和B的影子价格（对批发价的单位贡献）分别为3.33千元/t 和13.33千元/t，平均为8.33千元/t。
如按（a）中计算的总批发收入增加25%即31.667千元计，提出原料A和B各增加3.8t，并据此安排增产计划。
试对上述两种意见发表你自己的意法，并提供依据。
二. 案例中关键因素及其关系分析该案例的关键因素是销售量，但是同时我们也应考虑到生产产品所需的原料支出，只有销售量最大化而原料支出最小，才能取得最大的销售收入。
又据市场部门调查预测，两种点心Ⅰ和Ⅱ的销售最近期内总数可增长25%，相应原料的供应有保障。
计算出来的产量，相应于产品Ⅰ，Ⅱ各增长25%，这样可使公司盈余（只考虑批发收入-原料支出）保持最大。
首先计算得到原料A和B的影子价格（对批发价的单位贡献）分别为3.33千元/t和13.33千元/t，平均为8.33千元/t。
并按①中计算的总批发收入增加25%即31.667千元计，提出原料A和B各增加3.8t，并据此安排增产计划。
该问题的关键所在，便是销售量。
而决定批发收入的，则是各个销售量对应的批发收入，所以说，销售量是本问题的核心，即应采取什么样的销售量的分配方案。
三、模型构建1、决策变量设置两种点心Ⅰ和Ⅱ，采用原料A和B，月供应量C，单价P，批发价格N，Ⅰ产品批发价格为30千元，Ⅱ产品的价格为20千元，A原料的单价为9.9千元/t，B原料的单价为6.6千元/t。
运筹学实例 含解析
案例1. 工程项目选择问题某承包企业在同一时期内有八项工程可供选择投标。
其中有五项住宅工程，三项工业车间。
由于这些工程要求同时施工，而企业又没有能力同时承担，企业应根据自身的能力，分析这两类工程的盈利水平，作出正确的投标方案。
有关数据见下表：表1 可供选择投标工程的有关数据统计工程类型 预期利润/元 抹灰量/m 2混凝土量/ m 3砌筑量/ m 3住宅每项 50011 25 000 280 4 200 工业车间每项 80 000480 880 1 800 企业尚有能力108 0003 68013 800试建立此问题的数学模型。
解：设承包商承包X 1项住宅工程，X 2项工业车间工程可获利最高，依题意可建立如下整数模型：目标是获利最高，故得目标函数为21X 80000X 50011z Max +=根据企业工程量能力限制与项目本身特性，有约束：利用WinSQB 建立模型求解：1080002X 4801X 25000≤+3680X 880X 28021≤+13800X 1800X 420021≤+为整数，；，2121X X 3X 5X ≤≤综上，承包商对2项住宅工程，3项车间工程进行投标，可获利最大，目标函数Max z=340022 元。
案例2. 生产计划问题某厂生产四种产品。
每种产品要经过A，B两道工序加工。
设该厂有两种规格的设备能完成A工序，以A1 ，A2表示；有三种规格的设备能完成B工序，以B1 ，B2，B3 表示。
产品D可在A，B任何一种规格的设备上加工。
产品E可在任何规格的A设备上加工，但完成B工序时只能在B1设备上加工。
产品F可在A2及B2 ，B3上加工。
产品G可在任何一种规格的A设备上加工，但完成B工序时只能在B1 ，B2设备上加工。
已知生产单件产品的设备工时，原材料费，及产品单价，各种设备有效台时如下表，要求安排最优的生产计划，使该厂利润最大？设设产品设备有效台时1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B357647109812111068108601110000400070004000原料费（元/件）单价（元/件）0.251.250.352.000.502.800.42.4解：设Xia(b)j为i产品在a(b)j设备上的加工数量,i=1,2,3,4;j=1,2,3，得变量列表设备产品设备有效台时Ta(b)j1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B3X1a1X1a2X1b1X1b2X1b3X2a1X2a2X2b1X3b2X3b3X3a1X3a2X3b1X3b2X3b3X4a1X4a2X4b1X4b2X4b3601110000400070004000原料费Ci （元/件） 单价Pi （元/件） 0.25 1.25 0.352.00 0.50 2.80 0.4 2.4其中，令X 3a 1，X 3b 1，X 3b 2，X 3b 3，X 4b 3=0 可建立数学模型如下： 目标函数: ∑∑==-=4121)](*[Maxi j iaj Ci Pi X z=1.00*（X 1a 1+X 1a 2）+1.65*（X 2a 1+X 2a 2）+2.30* X 3a 2+2.00*（ X 4a 1+X 4a 2）约束条件：利用WinSQB 求解（X1~X4，X5~X8,X9~X12,X13~X17,X18~X20分别表示各行变量）：4,3,2,1X21j 31==∑∑==i X j ibjiaj2,1T X 41iaj=<=∑=j Taj i iaj 3,2,141=<=∑=j TbjT Xi ibj ibj2,1;4,3,2,10X iaj ==>=j i 且为整数32,1;4,3,2,10X ibj ，且为整数==>=j i 0X X X X X 4b33b33b23b13a1=====综上，最优生产计划如下：设备产品1 2 3 4A1 A2 B1 B2 B3774235004004008732875目标函数zMax=3495，即最大利润为3495案例3. 高校教职工聘任问题 （建摸）由校方确定的各级决策目标为：P 1 要求教师有一定的学术水平。
运筹学在实际问题中的应用案例分析
运筹学在实际问题中的应用案例分析运筹学作为一门研究如何最优化地解决决策问题的学科，在实际问题中得到了广泛的应用。
本文将通过分析两个实际案例来探讨运筹学在解决复杂问题和优化资源利用方面的应用。
案例一：物流配送优化物流配送是一个典型的运筹学应用领域。
在现代社会，物流配送环节对于企业的运营效率和成本控制至关重要。
如何合理安排车辆路线、调度和配送是一项复杂且具有挑战性的任务。
运筹学可以通过数学建模和优化算法来解决这个问题。
首先，我们可以将物流配送问题建模为一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得从一个地点出发经过所有其他地点后回到起点，且路径的总长度最小。
通过运筹学方法，可以利用算法来求解最佳路径并优化物流配送效率。
其次，为了进一步优化物流配送的效率，我们可以引入车辆调度问题。
例如，考虑到不同城市的交通堵塞情况，我们可以使用调度算法将不同城市的订单分配给不同的车辆，以减少整体行程时间和成本。
通过运筹学的应用，一家物流公司可以最大限度地减少行程时间、减少燃料消耗，提高物流配送的效率。
因此，运筹学在物流配送问题中的应用具有重要的意义。
案例二：生产排产优化生产排产是制造业中的一个重要环节，它关系到企业的生产效率、生产能力和订单交付时间。
运筹学在生产排产中的应用可以帮助企业提高生产效率，降低成本并及时交付产品。
在生产排产中，我们通常需要考虑到多个因素，如机器的利用率、工人的工作时间和任务的优先级等。
通过运筹学的方法，可以构建一个数学模型，通过数学规划算法来优化生产排产方案。
例如，假设一个工厂有多个机器和多个订单需要排产，每个订单有不同的完成时间和优先级。
我们可以通过运筹学的方法，将这个问题建模为一个调度问题。
然后，利用调度算法来确定每个订单的完成时间和最优的生产顺序，从而实现生产排产的优化。
通过运筹学的应用，企业可以有效地优化生产排产计划，提高生产效率，减少资源浪费，并保证订单能够及时交付。
运筹学案例分析
运筹学案例分析⼀.案例描述西兰物业公司承担了正⼤⾷品在全市92个零售店的⾁类、蛋品和蔬菜的运送业务，运送业务要求每天4点钟开始从总部发货，必须在7:30前送完货（不考虑空车返回时间）。
这92个零售点每天需要运送货物吨，其分布情况为：5千⽶以内为A区，有36个点，从总部到该区的时间为20分钟；10千⽶以内5千⽶以上的为B区，有26个点，从总部到该区的时间为40分钟；10千⽶以上的为C区，有30个点，从总部到该区的时间为60分钟；A区各点间的运送的时间为5分钟，B区各点间的运送时间为10分钟，C区各点间的运送时间为20分钟，A区到B区的运送时间为20分钟，B区到C 区的运送时间为20分钟，A区到C区的运送时间为40分钟。
每点卸货、验收时间为30分钟。
该公司准备购买规格为2吨的运送车辆，每车购价5万元。
请确定每天的运送⽅案，使投⼊的购买车辆总费⽤为最少。
⼆.案例中关键因素及其关系分析关键因素：1.⾸先针对⼀辆车的运送情况作具体分析，进⽽推⼴到多辆车的运送情况；2.根据案例中的关键点“零售点每天需要运送货物吨”及“规格为2吨的运送车辆”可知就⼀辆车运送⽽⾔，可承担4个零售点的货物量；3.根据案例中的“运送业务要求每天4点钟开始从总部发货，必须在7:30前送完货（不考虑空车返回时间）”可知每天货物运送的总时间为210分钟，超过该时间的运送⽅案即为不合理；4.如下表以套裁下料的⽅法列出所有可能的下料防案，再逐个分析。
三、模型构建1、决策变量设置设已穷举的12个⽅案中⽅案i所需的车辆数为决策变量Xi （i=1，2…12），即：⽅案1的运送车台数为X1；⽅案2的运送车台数为X2；⽅案3的运送车台数为X3；⽅案4的运送车台数为X4；⽅案5的运送车台数为X5；⽅案6的运送车台数为X6；⽅案7的运送车台数为X7；⽅案8的运送车台数为X8；⽅案9的运送车台数为X9；⽅案10的运送车台数为X10；⽅案11的运送车台数为X11；⽅案12的运送车台数为X12。
运筹学 案例
《运筹学》案例分析案例1：超级食品公司的广告混合问题超级食品公司的营销部副总裁克莱略·希文生正面临着一个棘手的挑战：如何才能大规模地进入已有许多供应商的早点谷类食品市场。
值得庆幸的时，该公司的早点谷类食品“脆始”（Crunchy Start）有许多受欢迎的优点：口味佳、营养、松脆。
克莱略·希文生对这一切都如数家珍，她知道这一食品是能够赢得这次促销活动的。
然而，克莱略清楚她必须避免上一次产品促销活动中所犯的错误。
那是她晋升以后第一项重大任务，结果简直是个悲剧！她本以为已经大功告成，却没想到那次活动并没有触及至关重要的目标市场——幼年儿童以及幼年儿童的父母。
同时，她还领悟到未将优惠卷包含在杂志与报纸的广告中是另一大失误。
哎，学习是永无止境的。
这一次，必须吸取上次的教训。
公司的总裁大卫·斯隆已经向她表示脆始这一产品成功与否对公司前途有着重要影响。
她清楚地记得大卫在结束与她的谈话时说：“公司的股东对公司的现状极为不满，我们必须再次纠正方向，增加公司收入。
”克莱略以前也曾听到过这样的语调，但这一次，她从大卫极为严肃的目光中意识到了问题的严重性。
克莱略在攻读MBA管理运筹学课程时，曾经学习过如何通过建立数学模型来解决管理决策问题。
现在是时候让她仔细考虑一下问题，并准备应用所学知识解决问题了。
问题克莱略已经雇佣了一家一流的广告公司G&J公司来帮助设计全国性的促销活动，以使脆始取得尽可能多的消费者的认可。
超级食品公司将根据该广告公司所提供的服务付给一定的酬金（不超过100万美元）并已经预留了另外的400万美元作为广告费用。
G&J公司已经确定了这一产品最有效的三种广告媒介：媒介1：星期六上午儿童节目的电视广告。
媒介2：食品与家庭导向的杂志上的广告。
媒介3：主要报纸星期天增刊上的广告。
现在，要解决的问题是如何确定各广告活动的使用水平（levels）以取得最有效的绩效。
为了确定这一广告投放问题的最佳活动水平组合，首先必须明确该问题的总绩效测度（overall measure of performance）以及每一活动对该测度的贡献。
运筹学经典案例
运筹学经典案例案例一：鲍德西（（B AWDSEY）雷达站的研究20世纪 30 年代，德国内部民族沙文主义及纳粹主义日渐抬头。
以希特勒为首的纳粹势力夺取了政权开始为以战争扩充版图，以武力称霸世界的构想作战争准备。
欧洲上空战云密布。
英国海军大臣丘吉尔反对主政者的“绥靖”政策，认为英德之战不可避免，而且已日益临近。
他在自己的权力范围内作着迎战德国的准备，其中最重要、最有成效之一者是英国本土防空准备。
1935 年，英国科学家沃森—瓦特（ R．Watson-Wart ）发明了雷达。
丘吉尔敏锐地认识到它的重要意义，并下令在英国东海岸的 Bawdsey 建立了一个秘密的雷达站。
当时，德国已拥有一支强大的空军，起飞 17 分钟即可到达英国。
在如此短的时间内，如何预警及做好拦截，甚至在本土之外或海上拦截德机，就成为一大难题。
雷达技术帮助了英国，即使在当时的演习中已经可以探测到160 公里之外的飞机，但空防中仍有许多漏洞，1939 年，由曼彻斯特大学物理学家、英国战斗机司令部科学顾问、战后获诺贝尔奖金的P.M.S.Blachett 为首，组织了一个小组，代号为“ Blachett 马戏团”，专门就改进空防系统进行研究。
这个小组包括三名心理学家、两名数学家、两名应用数学家、一名天文物理学家、一名普通物理学家、一名海军军官、一名陆军军官及一名测量人员。
研究的问题是：设计将雷达信息传送给指挥系统及武器系统的最佳方式；雷达与防空武器的最佳配置；对探测、信息传递、作战指挥、战斗机与防空火力的协调，作了系统的研究，并获得了成功，从而大大提高了英国本土防空能力，在以后不久对抗德国对英伦三岛的狂轰滥炸中，发挥了极大的作用。
二战史专家评论说，如果没有这项技术及研究，英国就不可能赢得这场战争，甚至在一开始就被击败。
“ Blackett 马戏团”是世界上第一个运筹学小组。
在他们就此项研究所写的秘密报告中，使用了“Operatio nal Research” 一词，意指作战研究”或"运用研究"。
运筹学案例
运筹学案例（第一部分）案例1 高压电器强电流试验计划的安排某高压电器研究所属行业归口所，是国家高压电器试验检测中心，每年都有大量的产品试验、中试、出口商检等任务.试验计划安排及实施的过程一般如下：·提前一个月接受委托试验申请·按申请的高压电器类别及台数编制下月计划·按计划调度,试验产品进入试验现场·试验检测，出检测报告·试验完成,撤出现场高压电器试验分强电流试验和高压电试验两部分，该研究所承担的强电流实验任务繁重,委托试验的电器量很大，因此科学地计划安排试验计划显得非常重要。
高压电器分十大类，委托试验的产品有一定随机性,但是试验量最多的产品(占85%以上)是以下八类：1．35KV断路器2．10KV等级断路器3．35KV开关柜4．10KV等级开关柜5．高压熔断器6．负荷开关7．隔离开关8．互感器这八类产品涉及全国近千个厂家，市场广阔，数量庞大。
当前的强电流产品试验收费标准见表1—1。
表1-1 强电流产品试验收费标准由于强电流试验用的短路发电机启动时，会给城市电网造成冲击,严重影响市网质量，故只能在中午1点用电低谷时启动，从而影响全月连续试验工时只有约108小时,任务紧张时只能靠加班调节。
正常情况下各种试验所需试验工时见表8—2。
表1—2 各类产品试验所需工时强电流试验特点是开机时耗电量大,而每次实验短路时,只持续几秒钟,虽然短路容量在“0”秒时达2500 MVA,但瞬时耗电量却很小.每天试验设备提供耗电量限制为5000千瓦,每月135千千瓦，那麽每种产品耗量如表8-3所示。
各类产品的冷却水由两个日处理能力为14吨的冷却塔供给.每月按27天计，冷却水月供给量为14×27=378吨.每月各类产品冷却水处理量见表8-3。
表1—3 各类产品试验耗电量与冷却水处理量根据以往的经验和统计报表显示第一类产品和第二类产品每月最多试验台数分别为6台和4台，第三类和第四类产品则每月至少需分别安排8台和10台。
运筹学案例的分析
运筹学案例的分析一、案例背景介绍本案例涉及一家创造业公司，该公司生产和销售汽车零部件。
由于市场竞争激烈，公司面临着多个挑战，如供应链管理、生产调度和库存管理等方面存在问题。
为了解决这些问题，公司决定运用运筹学方法进行分析和优化。
二、问题分析1. 供应链管理问题公司的供应链管理存在一些瓶颈，如供应商选择、物流运输和库存管理等方面存在问题。
如何优化供应链，降低成本，提高效率是一个亟待解决的问题。
2. 生产调度问题公司的生产线存在一些瓶颈，导致生产效率低下和交货周期延长。
如何优化生产调度，提高生产效率，缩短交货周期是公司急需解决的问题。
3. 库存管理问题公司面临着库存管理方面的挑战，如库存过高、库存周转率低等问题。
如何优化库存管理，降低库存成本，提高库存周转率是公司亟需解决的问题。
三、运筹学方法的应用为了解决上述问题，公司决定运用运筹学方法进行分析和优化。
具体应用如下：1. 供应链管理优化通过对供应链进行建模和分析，确定关键节点和瓶颈环节，优化供应商选择和物流运输方案，以降低成本和提高效率。
同时，建立合理的库存管理模型，通过合理的库存控制策略，降低库存成本，提高库存周转率。
2. 生产调度优化通过对生产线进行建模和分析，确定生产瓶颈和瓶颈环节，优化生产调度方案，提高生产效率和缩短交货周期。
同时，建立合理的生产计划和排程模型，通过合理的生产计划和排程策略，提高生产效率和减少交货周期。
3. 库存管理优化通过对库存管理进行建模和分析，确定库存管理的关键指标和影响因素，优化库存管理策略，降低库存成本和提高库存周转率。
同时，建立合理的库存控制模型和库存管理系统，通过合理的库存控制和管理策略，降低库存成本和提高库存周转率。
四、数据分析和模型建立为了进行运筹学分析和优化，公司需要采集相关的数据，并建立相应的模型。
数据可以包括供应链的各个环节的成本、时间和效率等指标，生产线的各个环节的生产能力和效率等指标，以及库存管理的各个环节的库存成本和库存周转率等指标。
生活中运筹学案例分析
生活中运筹学案例分析运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最佳决策的学科，它的应用范围非常广泛，涉及到生产、物流、交通、金融等各个领域。
在生活中，我们也可以运用运筹学的方法来解决一些实际问题。
下面，我们就来看一个生活中的运筹学案例。
某家电商公司在双十一期间需要安排快递员送货上门，为了提高效率和降低成本，他们需要合理安排快递员的路线。
假设有5个快递员，需要分别送货到10个地点，每个地点的货物数量不同，送货的时间也不同。
现在，他们需要运用运筹学的方法来确定每个快递员的最佳路线，以最大限度地提高送货效率。
首先，他们需要收集每个地点的货物数量和送货时间，然后使用运筹学中的最优路径算法来确定每个快递员的最佳路线。
最优路径算法可以帮助他们找到每个快递员的最短路径，从而在最短的时间内完成送货任务。
其次，他们还可以运用运筹学中的分配算法来平衡每个快递员的工作量，确保每个快递员都能够在相同的时间内完成送货任务。
这样不仅可以提高效率，还可以减少快递员之间的工作差距。
最后，他们还可以使用运筹学中的排程算法来确定每个快递员的出发时间，以最大限度地减少等待时间和空载时间，从而提高整个送货过程的效率。
通过运用运筹学的方法，这家电商公司成功地解决了快递员配送路线的问题，提高了送货效率，降低了成本，为双十一期间的顺利进行提供了有力支持。
生活中的运筹学案例告诉我们，运筹学不仅仅是一门理论学科，它在实际生活中也有着重要的应用价值。
通过合理运用运筹学的方法，我们可以更好地解决一些实际问题，提高效率，降低成本，为生活带来更多的便利和效益。
因此，我们应该更加重视运筹学的学习和应用，努力将其运用到实际生活中，为我们的生活带来更多的便利和效益。
北京交通大学运筹学第一次案例分析报告
线性规划专题分析报告目录1.案例介绍....................................................................................................................................- 3 -2.问题分析....................................................................................................................................- 3 -2.1建立模型.........................................................................................................................- 3 -2.2模型求解.........................................................................................................................- 3 -3.灵敏度分析................................................................................................................................- 5 -3.1单位利润的改变.............................................................................................................- 5 -3.1.1图解法..................................................................................................................- 5 -3.1.2单纯形法..............................................................................................................- 7 -3.2生产时间改变：.............................................................................................................- 7 -3.2.1图解法..................................................................................................................- 7 -3.2.2单纯形法..............................................................................................................- 9 -4.lingo软件求解...........................................................................................................................- 9 -4.1模型求解.........................................................................................................................- 9 -4.2灵敏度分析.................................................................................................................. - 10 -5. 建议 ...................................................................................................................................... - 11 -1.案例介绍韦德玻璃制品公司生产高质量的玻璃制品，包括工艺精湛的窗和玻璃门。
1运筹学案例分析报告
1运筹学案例分析报告
运筹学是一门研究决策者在复杂问题中如何制定最优决策的学科，它综合了多种技术、理论，如概率论、搜索算法、贪婪算法、动态规划、属性优化、二进制编码、深层编码等，应用于各种重大决策分析、工程设计、社会模拟等不同领域。
比如一个城市发展规划，要想做到最少的投资，最大限度地实现城市发展，就需要使
用运筹学领域的方法来分析模拟，帮助决策者考虑到发展时存在的资源、财力、空间、利
益方等等复杂条件，以及贯彻社会发展路线、乃至政策影响，系统地把握实施步骤和过程，把握规划全过程的起伏变化，有效地降低到达最佳目标的风险空间。
比如车辆调度规划，从起点到终点，需要以最短的路径调度最多的车辆，以实现效率
最大化；又或者军事策略实施，在某个区域展开攻击时要考虑敌情分析、全局影响和战略
决策整合等因素，寻求出达到最大威慑力和节约资源的最优解；又或者能源配置，要求最
优化电力分配，来实现最佳能源利用，减少能耗等。
这些复杂系统的运筹学问题，通过计算技术的应用，可以把各种元素和因素进行归纳
组合，分析系统规律及各因素之间的关联，为决策者提供准确便捷的解决方案，实现最优
化模型解决。
运筹学案例1
案例1.1：降低自助食堂的成本All-State大学的自助食堂提供一种炖菜，包含有炒过的洋葱、煮熟的土豆片、绿豆和蘑菇汤。
自助食堂的经理Maria希望明年可以降低成本，因此她决定花一些时间看看在保持营养和口味要求的情况下如何将成本降到最低。
Maria集中研究降低这种炖菜的两种主要配料的成本：土豆和绿豆；土豆的成本为每磅0.4美元，绿豆的成本是每磅1美元。
All-State大学规定了营养要求：这道菜必须包含180g的蛋白质、80mg的铁、1050mg的维生素C（1磅相当于454g，1g相当于1000mg）。
为了简化计划，Maria假设这道菜中只有土豆和绿豆提供了营养，它们的营养成分信息如表1所示：（1盎司相当于31.1g）表1 土豆和绿豆的营养成分Edson是自助食堂的厨师，非常注重口味。
他告诉Maria为了使炖菜可口，土豆和绿豆的总量比至少应当是6：5。
在得到了就餐的学生数后，Maria得知她必须购买足够数量的土豆和绿豆，为每星期至少10kg的炖菜做好准备。
为了简化计划，她假设只有土豆和绿豆，决定了能够准备的炖菜的数量。
Maria没有为需要准备的炖菜设置上限，因为所有剩下的菜可以供应好几天，或者创造性地作为其他主菜的原料。
根据以上资料，试回答以下问题：(1)在满足营养、口味和需求量要求的前提下，确定为了准备炖菜Maria所需要准备土豆和绿豆的数量，使得配料的成本最小。
(2)Maria没有太多地考虑炖菜的口味，她只考虑了满足营养要求和削减成本，因此她要求Edson改变配方，使得土豆和绿豆最低质量比可以为1：2。
在这种新的配方下，确定Maria每个星期需要购买的土豆和绿豆的数量。
(3)由于Maria认为其他配料，如洋葱和蘑菇汤也含有铁，因此她决定将铁含量的要求降低到65mg。
在这种新的配方下，确定Maria每个星期需要购买的土豆和绿豆的数量。
(4)Maria得知批发商有多余的绿豆，因此绿豆的价格降低到每磅0.5美元。
运筹学经典案例
运筹学经典案例
运筹学是一门研究如何有效地组织、管理和优化资源的学科，它在现代管理中
起着至关重要的作用。
在实际应用中，我们可以通过一些经典案例来了解运筹学的具体运用，下面就介绍几个经典案例。
第一个案例是关于生产调度的。
在一个工厂中，有多条生产线，每条生产线上
有不同的产品需要生产。
如何合理安排生产顺序，以最大程度地提高生产效率，是一个典型的运筹学问题。
通过运筹学的方法，可以建立数学模型，考虑到各种约束条件，最终得出一个最优的生产调度方案，从而实现生产效率的最大化。
第二个案例是关于物流配送的。
在物流配送中，如何合理规划配送路线，以最
大程度地降低成本，提高配送效率，也是一个典型的运筹学问题。
通过对各种因素的分析和考虑，可以利用运筹学方法建立配送优化模型，从而得出最优的配送路线和方案。
第三个案例是关于库存管理的。
在企业的库存管理中，如何合理控制库存水平，以最大程度地降低库存成本，同时又能够保证供应链的稳定性，也是一个典型的运筹学问题。
通过对需求的预测和供应链的优化，可以利用运筹学方法建立库存管理模型，从而实现库存水平的最优控制。
通过以上几个经典案例的介绍，我们可以看到，运筹学在实际应用中发挥着重
要作用。
通过建立数学模型，考虑各种约束条件，运用运筹学方法进行优化，可以帮助企业提高生产效率，降低成本，提高配送效率，优化供应链，从而实现经济效益的最大化。
总的来说，运筹学经典案例的研究和实践对于企业的管理和运营具有重要的指
导意义。
希望通过对运筹学经典案例的深入学习和研究，可以更好地应用运筹学理论，解决实际管理中的问题，实现企业的可持续发展。
运筹学案例分析报告.doc
运筹学案例分析报告运筹学案例分析报告篇1：一、研究目的及问题表述(一)研究目的：公司、企业或项目单位为了达到招商融资和其它发展目标之目的，在经过前期对项目科学地调研、分析、搜集与整理有关资料的基础上，向读者全面展示公司和项目目前状况、未来发展潜力的书面材料。
这是投资公司在进行投资前非常必要的一个过程。
所以比较有实用性和研究性。
(二)问题表述：红杉资本于1972年在美国硅谷成立。
从2005年9月成立至今，在科技，消费服务业，医疗健康和新能源/清洁技术等投资了众多具有代表意义的高成长公司。
在2011年红杉资本投资的几家企业项目的基础上，规划了未来五年在上述基础上扩大投资金额，以获得更多的利润与合作效应。
已知：项目1(受资方：海纳医信)：从第一年到第四年每年年初需要投资，并于次年末收回本利115%项目2(受资方：今世良缘)：第三年年初需要投资，到第五年末能收回本利125%，但规定最大投资额不超过40万元。
项目3(受资方：看书网)：第二年年初需要投资，到第五年末能收回本利140%，但规定最大投资额不超过30万元。
项目4(受资方：瑞卡租车)：五年内每年年初可购买公债，于当年末归还，并加息6%。
该企业5年内可用于投资的资金总额为100万元，问他应如何确定给这些项目的每年投资使得到第五年末获得的投资本例总额为最大?(三)数据来源：以下的公司于受资方等都是在投资网中找到的，其中一些数据为机密部分，所以根据资料中红杉资本所投资的金额的基础上，去编织了部分的数据，以完成此报告研究。
二、方法选择及结果分析(一)方法选择：根据自身的知识所学，选用了运筹学线性规划等知识，再结合Lindo软件，也有其他的方法与软件，但是线性规划为运筹学中比较基本的方法，并且运用起来比较方便简捷，也确保了方法的准确性。
(二)求解步骤：解：设xi1，xi2，xi3，xi4(i=1,2,3,4,5)为第i年初给项目1,2,3,4的投资额，他们都是待定的未知量。
运筹案例分析总结
运筹案例分析总结案例背景运筹是一门涵盖了多个领域的学科，它通过数学建模与算法等方法，以优化问题为核心，研究如何在资源有限的情况下，使得系统能够达到最优的效果。
在实际应用中，运筹帮助企业和组织解决了众多复杂的问题，提高了效率、降低了成本。
本文将对几个运筹案例进行分析，并总结出一些关键点和经验教训。
案例一：生产计划优化公司在某次生产计划中遇到了一个问题，他们需要制定一个最优的生产计划，以便在资源有限的情况下提高产能，并同时满足客户的交货期要求。
为了解决这个问题，他们采用了运筹相关的方法。
方法与结果首先，他们对生产流程进行了详细的分析，找出了瓶颈环节和关键资源。
然后，他们使用数学建模的方法，将生产计划问题转化为一个线性规划问题，并使用了相应的算法进行求解。
通过优化生产计划，他们成功地提高了产能，并在满足客户需求的前提下，降低了生产成本。
教训与经验这个案例告诉我们，在处理生产计划优化问题时，我们需要充分了解整个生产流程，找出关键环节和资源瓶颈。
在数学建模和算法选择方面，我们需要选择合适的模型和算法，以求得最优解。
案例二：物流配送路径优化一家物流公司面临一个配送路径优化的问题。
他们需要确定一条最优的配送路径，以减少行驶距离，提高效率，并保证货物能够准时送达目的地。
方法与结果他们采用了运筹中的启发式算法和近似算法来优化配送路径。
首先，他们利用GIS地理信息系统采集了物流网络的数据，并进行了预处理和清洗。
然后，他们使用模拟退火算法和遗传算法等方法，对物流配送路线进行了求解。
通过优化配送路线，他们成功地减少了行驶距离，提高了效率，并准时送达了货物。
教训与经验通过这个案例我们学到，在处理物流配送问题时，使用GIS地理信息系统是非常有帮助的。
此外，启发式算法和近似算法在求解大规模配送路径问题时也非常有效。
然而，我们需要注意算法的参数调优和收敛性的检验，以求得较好的结果。
案例三：投资组合优化一家投资公司面临一个投资组合优化的问题。
四个运筹学案例
1、年度配矿计划优化——线性规划j（单位：万吨）2 约束条件：包括三部分1）供给（资源）约束：x1 ≤70 x2≤7 x3≤17 x4≤23 x5≤3 x6≤9.5 x7≤1 x8≤15.4 x9≤ 2.7 x10≤7.6 x11≤13.5 x12≤2.7 x13≤1.2 x14≤7.22）品位约束3）非负约束： x j ≥ 0 j = 1,2,3, … ,143 目标函数：此题目要求“效益最佳”有一定的模糊性，由于配矿后的混合矿石将作为后面 工序的原料而产生利润，故在初始阶段，可将目标函数选作配矿总量的极大化。
三、计算结果及分析1 计算结果利用单纯形法可得出该问题的最优解为：x1 = 31.121 x2 = 7 x3 = 17 x4 = 23 x5 = 3 x6 = 9.5 x7 = 1 x8 = 15.4 x9 = 2.7 x10 = 7.6 x11 = 13.5 x12 = 2.7 x13 = 1.2 x14 = 7.2 最优值：Z* = 141.921（万吨）2 分析与讨论1）计算结果是否可被该公司接受？——回答是否定因为：①在最优解中，除第1个采矿点有富裕外，其余13个采矿点的出矿量全部参与了配矿。
而矿点1在配矿以后尚有富余量 70 －31.12 ＝38.879 （万吨），但矿点1的矿石品位仅为37.16%，属贫矿。
②该公司花费了大量人力、物力、财力后，在矿点1生产的贫矿中却有近39万吨矿石被闲置，而且在大量积压的同时，还会对环境造成破坏，作为该公司的负责人或公司决策者是难以接受这样的生产方案的。
———原因何在？出路何在？2）解决问题的思路经过分析后可知：在矿石品位T Fe 及出矿量都不可变更的情况下，只能把注意力集中在 混合矿石的品位T Fe 要求上。
——不难看出，降低T Fe 的值，可以使更多的低品位矿石参与配矿。
问题：T Fe 的值有可能降低吗？在降低T Fe 的值，使更多的贫矿入选的同时，会产生什么影响？——以上问题就属于运筹学的灵敏度分析（优化后分析）3）经调查，以及与现场操作人员、工程技术人员、管理人员学习、咨询，拟定了三个T Fe 的新值：44％ 、43％ 、42％3 变动参数之后再计算，结果如下表所示：∑==+++++++++++++14114131211109875432145.0502.04073.05692.05271.04022.0408.04834.05141.064996.04200.04700.0400.05125.03716.0j jx x x x x x x x x x x x x x x ∑==141max j jx zFe境的破坏，故不予以考虑。
2011级《运筹学》案例分析
2011级《运筹学》案例分析案例一计算机设备产量优化问题A公司是一家在计算机和外围设备的制造商。
公司的主导产品分类如下：大型计算机、小型计算机、个人计算机和打印机。
公司的两个主要市场是北美和欧洲。
公司一直按季度作出公司最初的重要决策。
公司必须按照营销部门的需求预测来对其三个工厂调整产量，公司下一季度需求预测如下：表1 需求预测单位：台产品北美欧洲大型计算机962 321小型计算机4417 1580个人计算机48210 15400打印机155540 6850 而公司的三个工厂的生产能力限度又使得其不能随心所欲地在任一工厂进行生产，限制主要是各工厂的规模及劳动力约束。
表2 工厂的生产能力空间（平方米）劳动力（小时）工厂1 54071 277710工厂2 20100 499240工厂3 14690 80170 表3 资源利用率产品空间/单位劳动小时/单位大型计算机17.48 79小型计算机17.48 31.5个人计算机 3 6.9打印机 5.3 5.6最终分析所要求的数据由会计部分提供，表4所显示的数据表示单位利润贡献（税后）：表4 单位利润贡献（元）单位大型计算机小型计算机个人计算机打印机北美欧洲北美欧洲北美欧洲北美欧洲工厂1 6136 5694 914 956 657 537 663 545 工厂2 7358 6709 951 852 695 608 554 470 工厂3 5652 5216 848 772 597 526 478 412根据以上信息建立线性优化模型并求解。
案例二光明制造厂经营报告书(1)双层卷焊钢管是光明制造厂2002年从意大利引进的主导民用产品，生产流程为：钢带镀铜→镀铜带精剪→制管。
产品广泛应用于汽车、机床、大型机械油气管制造。
目前全国市场占有率为 15% ，年利润为 350 万元。
为扩大市场占有率，进一步提高企业知名度，为下步上市做好准备，该厂 2008 年拟对双层卷焊钢管分厂实行资产经营，要求有关部门拿出一份经营报告书，分析如何确定钢带订货量，使外商供货，既能满足生产，又能尽量为工厂节约费用。
运筹学案例分析
一、研究目的运筹学思想在现实的经济管理中应用广泛，因此，熟练掌握运筹学模型方法，对我们以后在企业管理工作中有重大作用。
在企业生产过程中，运筹学模型方法可以很好地为我们寻求出最优生产方案，为企业降低生产成本，谋求最大利益。
二、案例介绍及问题陈述XX有限公司一直致力于玻璃深加工产品的开发和技术应用，凭借开放的经营理念，先进的企业管理模式，契尔不舍的创新精神，引进了玻璃深加工自动化生产线、生产工艺技术。
广聚玻璃深加工专业技术人才，以良好的质量信誉，保证客户满意的服务理念，建立了一大批密切的合作伙伴。
公司生产的产品：各种建筑幕墙玻璃、门窗玻璃、室内外装饰等特种玻璃。
现公司要生产新型门和窗，公司旗下有三个工厂：工厂1生产铝矿和五金件，工厂2生产木框，工厂3生产玻璃和组装门窗。
公司生产新型门需要使用工厂1的生产设备每周约4h,生产新型窗需要使用工厂2的生产设备每周约12h,而生产两种产品需要使用工厂3的生产设备每周约18h（在其余时间工厂1和工厂2照常生产当前产品）。
每扇门需要工厂1生产时间2h,需要工厂3生产时间3h；每扇窗需要工厂2和工厂3生产时间分别为4h。
估计两种产品的单位利润分别为400元和600元。
如下表所示：（一）、问题：（1）找出新型产品的最优生产方案，使公司获利最大。
（2）由于单位利润只是个估值，生产时间也是没有最终确定，若单位利润发生变化可能会对产品组合产生影响，那么单位利润在哪个范围内变动才不会影响最优解？而生产时间的增减也会使利润发生相应的变化，又该怎样控制生产时间？（二）、方法选择:线性规划的特点之一是在经营管理中适用于解决在预定的任务目标下，为公司企业寻求和制定最优生产计划。
因此对问题（1）选择线性规划模型对此案例进行求解和分析。
问题（2）运用灵敏度分析。
三、数据来源公司介绍及生产产品来自网络，但是由于公司很多信息数据是保密的，无法获取，因此我根据所学知识及与实际进行了对比，其余数据是我个人进行设置，以达到研究的目的。
运筹学案例分析报告示例
食油生产问题（案例一）分析报告一、模型构造1.1 变量设置设两种硬质油代号分别为HD1、HD2（HD代表Hard）,三种软质油代号分别为SF1、SF2、SF3（SF代表Soft）。
每种油的采购（Buy）、耗用（Use）和储存（Store）量分别在油品的代号前加B、U和S表示。
1—6月份5种油品的采购、耗用和储存量分别在油品代号后面加1—6表示。
总产量用PROD（Product）表示。
第一种硬质油六个月的采购量、耗用量、月末储存量共有17变量，其中，六月末的存储量为500吨。
BHD11，BHD12，BHD13，BHD14，BHD15，BHD16；UHD11，UHD12，UHD13，UHD14，UHD15，UHD16；SHD11，SHD12，SHD13，SHD14，SHD15；第二种硬质油六个月的采购量、耗用量、月末储存量共有17变量，其中，六月末的存储量为500吨。
BHD21，BHD22，BHD23，BHD24，BHD25，BHD26；UHD21，UHD22，UHD23，UHD24，UHD25，UHD26；SHD21，SHD22，SHD23，SHD24，SHD25；第一种软质油六个月的采购量、耗用量、月末储存量共有17变量，其中，六月末的存储量为500吨。
BSF11，BSF12，BSF13，BSF14，BSF15，BSF16；USF11，USF12，USF13，USF14，USF15，USF16；SSF11，SSF12，SSF13，SSF14，SSF15；第二种软质油六个月的采购量、耗用量、月末储存量共有17变量，其中，六月末的存储量为500吨。
BSF21，BSF22，BSF23，BSF24，BSF25，BSF26；USF21，USF22，USF23，USF24，USF25，USF26；SSF21，SSF22，SSF23，SSF24，SSF25；第三种软质油六个月的采购量、耗用量、月末储存量共有17变量，其中，六月末的存储量为500吨。
运筹学案例1
案例研究：特塞格公司（Texago Corporation）的选址问题问题描述特塞格公司（Texago Corporation）是一家设在美国本土的大型一体化石油公司。
这家公司大部分的石油在公司自己的油田中生产，所需的其他部分从中东地区进口。
公司拥有大型配送网络，把石油运送到公司的炼油厂，然后再把石油产品从炼油厂运送到公司的配送中心。
这些设施的所在地如表1所示。
表1 特塞格公司目前设施的所在地特塞格公司正在持续增加其几种主要产品的市场占有率。
因此管理层决定建立一个新的炼油厂来增加公司的产量，同时增加从中东地区进口石油的数量。
接下来所要作出的决策就是确定在什么地方建设新的炼油厂。
新的炼油厂的加入对整个配送系统都将产生巨大的影响，其中包括要确定从每一个出发地运输到新的炼油厂的原油数量，以及从每一个炼油厂运送石油制品到每一个配送中心的数量。
因此，影响管理者选择新炼油厂建设地点的三个关键因素是：1、从出发地运送原油到所有炼油厂（包括新炼油厂）的成本；2、从所有炼油厂（包括新炼油厂）运送石油制品到每一个配送中心的成本；3、新的炼油厂的运作成本，包括劳动力成本、税赋、原料（不包括原油）成本、能源成本、保险成本，等等。
（资金成本并不是一个所要关心的因素，因为任何地点的资金成本几乎都是相同的。
）管理层决定成立一个特别工作小组来专门研究在什么地点建造这个新炼油厂的问题。
经过大量的研究，特别工作组确定了三个非常有潜力和吸引力的备选地点。
这些地点以及每一个地点的主要优势如表2。
表2 特塞格公司新炼油厂的备选建造地点他们的主要优势收集必要的数据特别工作小组需要收集大量的数据，其中一些数据甚至需要进行大量的挖掘工作，以此来对管理层提出的问题——新炼油厂的选址问题进行分析。
管理者希望所有的炼油厂（包括新炼油厂）都能够满负荷运转。
因此，特别工作组需管理者希望所有的炼油厂（包括新炼油厂）都能够满负荷运转。
因此，特别工作组需要确定这种种条件下每一个炼油厂每年所需要的原油数量是多少。
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四、模型求解
1、求解工具 Excel线性规划求解模板 2、求解结果 本题为多解问题，由线性规划模板可求解出不同的最优 解，但最优值确定。现列举几种结果如下：
四、模型求解
2、求解结果（1）
四、求解模型
2、求解结果（2） （）
四、模型求解
2、求解结果（3）
五、结论
1、决策绩效评价 该模型有效解决了两辆车的分配运输问题，使得浪费的 空间最小，提高了资源的利用率。但是因为最优解为多解， 所以在最优方案的选择上又面临着难题。
2、目标函数的确定 •本问题的目标是使把全部包装箱装在两辆平板车上而使所浪 费的的空间最小，全部包装箱所占的空间为： 48.7x1+25.0x2+36.1x3+54.0x4+36.7x5+32.0x6+46.5x7+48.7x8 +25.0x9+36.1x10+54.0x11+36.7x12+32.0x13+46.5x14； •所以本题的目标函数为： minf=48.7x1+25.0x2+36.1x3+54.0x4+36.7x5+32.0x6+46.5x7+ 48.7x8+25.0x9+36.1x10+54.0x11+36.7x12+32.0x13+46.5x14；
三、模型构建
3、约束条件的确定 ⑴由包装箱的数量确定可得：x1+x8=8 x2+x9=7 x3+x10=9 x4+x11=6 x5+x12=6 x6+x13=4 x7+x14=8
三、模型构建
3、约束条件的确定 ⑵由每辆平板车有10.2米长的地方可用来装包装箱可得： 48.7x1+25x2+36.1x3+54x4+36.7x5+32x6+46.5x7≤1020; 48.7x8+25x9+36.1x10+54x11+36.7x12+32x13+46.5x14≤1020. ⑶每辆平板车的载重为50吨可得：
运筹学案例分析
第八组
组员：鲍瑞雪 张一鸣 张杨 张雅婷 张雪中的关键因素 模型构建
四
五
模型求解
结论
一、案例描述
有7种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。包装箱 的宽和高是一样的，但厚度（t，以cm计）及重量（ω，以 kg计）是不同的。表1给出了每种包装箱的厚度、重量以及 数量。每辆平板车有10.2米长的地方可用来装包装箱（像面 包片那样），载重为50吨。由于当地货运的限制，对C5、 C6、C7类的包装箱的总数有一个特别的限制：这类箱子所 占的空间（厚度）不能超过770.7cm。试把包装箱装上平板 车而使浪费的空间最小。
五、结论
2、遇到的问题及解决方法 （1） 先是对于箱子的摆放问题产生分歧，一方认为是 叠放，另一方认为是平放。后来经过计算发现平放时两辆车 所用的空间为老师给出的最优解的值，从而确定摆放方式。 （2） 后来通过计算发现只要是平放时，无论两辆车如 何分配最优值的数值是固定不变的，只是最优解有多种解， 关于这个问题我们与老师进行了交流，老师给出了解释，从 而得以解决。 （3）另外在讨论过程中关于变量的是设置及约束条件 的确定上都遇到了阻碍，但是经过队员们激烈的讨论，都使 得这些问题得到了解决。
三、模型构建
1、决策变量设置 •设x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7分别为包装箱C1、C2、C3、C4 、C5、C6、C7装在第一辆平板车上的件数； • x8、x9、x10、x11、x12、x13、x14分别为包装箱C1、C2、C3 、C4、C5、C6、C7装在第二辆平板车上的件数。
三、模型构建
谢谢观看！
2000x1+3000x2+1000x3+500x4+4000x5+2000x6+1000x7≤50000 ；
2000x8+3000x9+1000x10+500x11+4000x12+2000x13+1000x14≤50 000
三、模型构建
3、约束条件的确定 ⑷C5、C6、C7这类箱子所占的空间不能超过770.7cm可得： 36.7x5+32.0x6+46.5x7+36.7x12+32.0x13+46.5x14≤770.7. ⑸箱子数为整数：xi（i=1,2,3…14）为非负整数。
三、模型构建
4、构建数学模型 •minf=48.7x1+25.0x2+36.1x3+54.0x4+36.7x5+32.0x6+46.5x7+ 48.7x8+25.0x9+36.1x10+54.0x11+36.7x12+32.0x13+46.5x14； •S.T x1+x8=8 x2+x9=7 x3+x10=9 x4+x11=6 x5+x12=6 x6+x13=4 x7+x14=8
一、案例描述
表1：包装箱信息
包装箱 m/件数 t/cm ω/kg C1 8 48.7 2000 C2 7 25.0 3000 C3 9 36.1 1000 C4 6 54.0 500 C5 6 36.7 4000 C6 4 32.0 2000 C7 8 46.5 1000
二、案例中关键因素：
平板车长度，10.2米； 每辆平板车载重，50吨； C5、C6、C7这三类包装箱所占的空间，不得超过 770.7cm; 各类包装箱的数量。
三、模型构建
•
48.7x1+25x2+36.1x3+54x4+36.7x5+32x6+46.5x7 ≤1020;
48.7x8+25x9+36.1x10+54x11+36.7x12+32x13+46.5x14≤1020 2000x1+3000x2+1000x3+500x4+4000x5+2000x6+1000x7≤50000 2000x8+3000x9+1000x10+500x11+4000x12+2000x13+1000x14≤500 00 36.7x5+32.0x6+46.5x7+36.7x12+32.0x13+46.5x14 ≤770.7 xi为非负整数.