运筹学 -对策论
运筹学的原理与方法
运筹学的原理与方法1. 引言运筹学是一门研究决策的科学，通过数学模型和优化方法来解决实际问题。
它的应用领域非常广泛，包括生产调度、物流管理、资源优化等。
本文将介绍运筹学的基本原理和常用方法。
2. 运筹学的基本原理运筹学的基本原理是建立数学模型，通过对模型的分析和优化来求解最优解。
它包括以下几个要素：2.1 目标函数目标函数是衡量决策结果好坏的指标，通常是需要最小化或最大化的量。
在数学模型中，目标函数通常用代数符号表示，可以是线性函数、非线性函数等。
2.2 约束条件约束条件是限制决策结果的条件，它们是问题中的限制规定。
约束条件可以是等式约束或不等式约束，也可以是逻辑约束。
2.3 决策变量决策变量是决策问题中需要确定的变量，它们的取值将影响决策结果。
在建立数学模型时，需要明确决策变量的定义和取值范围。
2.4 最优解最优解是指在给定的约束条件下，使目标函数取得最优值的决策变量取值。
寻找最优解是运筹学的核心任务。
3. 运筹学的常用方法运筹学的方法包括数学规划、动态规划、网络优化等。
下面将详细介绍几种常用的方法。
3.1 数学规划数学规划是运筹学中最常用的方法之一，它基于数学模型，通过数学方法求解最优解。
数学规划包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
其中，线性规划是最简单也是最常见的一种形式，它的目标函数和约束条件都是线性的。
3.2 动态规划动态规划是一种通过将问题分解为子问题，并通过求解子问题的最优解来求解原始问题的方法。
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
在运筹学中，动态规划常用于求解具有时序关系的决策问题。
3.3 网络优化网络优化是一种从图论角度来研究决策问题的方法。
它通过将决策问题建模为网络，利用图论中的算法求解最优解。
网络优化适用于具有节点和边的决策问题，例如最短路径问题、最小生成树问题等。
3.4 模拟优化模拟优化是一种通过模拟仿真的方式来求解优化问题的方法。
它通过建立系统模型，运行多次模拟实验，通过对实验结果的分析来确定最优解。
运筹学课件PPT课件
整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类，一类是精确解法，另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等， 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等，这些方法可以找到整 数规划的近似最优解，但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解，即如果新 解的能量比当前解的能量低，或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小，则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法，可以求解旅行商问题的最优解，即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后，求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态，以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性，建立状态转移方程，描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题，并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始，通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法，通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念，它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题，分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题， 通过优化资源配置和生产流程， 提高生产效率和利润。
运筹学
23
动态规划 Dynamic Programming（DP）
5、状态转移方程（equation of state transition） 在确定型多阶段决策过程中，一旦某阶段的状态和决策为 已知，下一阶段的状态便完全确定，用状态转移方程反映这种 状态间的演变规律，写作： sk+1 = Tk（sk，uk） k =1，2，…，n 6、阶段指标值（objective value in a stage） 衡量在一个阶段某个状态下各决策所对应的某种数量指标 或效果，即每阶段选定决策xk后所产生的效益，记vk（sk， uk）。
此时加圈 0 元素的个数 m = 5， 而 n = 5，独立零元素（加圈零元素）等于 n 个，此时已得到最优解，其解矩
阵为
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动态规划 Dynamic Programming（DP）
基本概念： 1、阶段（stage） 对整个决策过程的自然划分，通常根据时间顺序或空间特 征来划分阶段，以便按阶段的次序逐段解决整个过程的优化问 题。阶段变量通常用k表示（k = 1，2，3，…，n）。 2、状态（state） 每个阶段开始时过程所处的自然状况或客观条件。它应能 描述过程的特征并具有“无后效性”，即当前阶段状态给定时， 这个阶段以后过程的演变与该阶段以前各阶段的状态无关。 状态变量 —— sk（state variable） 状态集合 —— Sk（set of admissible states）
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整数规划 Integer Programming（IP）
建立模型 引入 0-1 变量 xi = 1 当 Ai 点被选用 0 当 Ai 没点被选用 （i=1，2，…，7）
max z = ∑cixi ∑bixi ≤ B x1 + x2 + x3 x4 + x5 xi = 0，或1
《运筹学》课程考试试卷试题(含答案)
《运筹学》课程考试试卷试题(含答案)一、选择题（每题5分，共25分）1. 运筹学的核心思想是（）A. 最优化B. 系统分析C. 预测D. 决策答案：A2. 在线性规划中，约束条件可以用（）表示。
A. 等式B. 不等式C. 方程组D. 矩阵答案：B3. 以下哪个不是运筹学的基本模型？（）A. 线性规划B. 整数规划C. 非线性规划D. 随机规划答案：D4. 在目标规划中，以下哪个术语描述的是决策变量的偏离程度？（）A. 目标函数B. 约束条件C. 偏差变量D. 权重系数答案：C5. 在动态规划中，以下哪个概念描述的是在决策过程中，某一阶段的最优决策对后续阶段的影响？（）A. 最优子结构B. 无后效性C. 最优性原理D. 阶段性答案：B二、填空题（每题5分，共25分）1. 运筹学是一门研究在复杂系统中的______、______和______的科学。
答案：决策、优化、实施2. 在线性规划中，若目标函数为最大化，则其标准形式为______。
答案：max z = c^T x3. 在非线性规划中，若目标函数和约束条件均为凸函数，则该规划问题为______。
答案：凸规划4. 在目标规划中，若决策变量x_i的权重系数为w_i，则目标函数可以表示为______。
答案：min Σ(w_i d_i^+ + w_i d_i^-)5. 在动态规划中，若状态变量为s_n，决策变量为u_n，则状态转移方程可以表示为______。
答案：s_{n+1} = f(s_n, u_n)三、判断题（每题5分，共25分）1. 线性规划问题的最优解一定在可行域的顶点处取得。
（）答案：正确2. 在整数规划中，若决策变量为整数，则目标函数和约束条件也必须为整数。
（）答案：错误3. 目标规划中的偏差变量可以是负数。
（）答案：正确4. 在动态规划中，最优策略具有最优子结构。
（）答案：正确5. 在非线性规划中，若目标函数为凸函数，则约束条件也必须为凸函数。
运筹学简答题
运筹学简答题1、运用动态规划方法解决多阶段决策问题应采取哪些步骤？参考答案：1、分阶段，确定阶段变量；2、选择状态变量。
3、确定决策变量及其之间关系；4、列出状态转移方程；5、确定阶段指标函数和指标函数以及他们之间的关系。
2、运用动态规划理论求解的经典问题有哪几类？参考答案：1、分配问题；2、装载问题。
3、可靠性问题。
3、（1）谈一谈你在生活中遇到过哪些与运筹学有关的现象。
2）你是如何解决的？（涉及计算的不用书写计算过程，说明原理即可）参考答案：本题是自由发挥题目，只要言之有理即可。
4、1）通过本学期对军事运筹学的研究，你都掌握了哪些知识？2）在这些知识中，你对哪方面的知识最感兴趣？说明原因（要简单叙述一下该知识点的原理）参考答案：本题是自由发挥题目，第（1）题，知识点主要有网络规划原理与运用、线性规划模型、动态规划、排队论、矩阵对策、序贯决策技术、遗传算法，写全这几个大标题即可得满分，不用做具体说明，写不全酌情扣分。
第（2）题，说明喜欢的原因可以得2分，在写出原因的基础上写出原理可得满分。
5、资源优化过程中一般要考虑如下几项基本原则？参考谜底：1、任什么时候刻资源需求均不能跨越保证能力2、绝对包管关键工作的资源需求。
3、优先包管机动时间小的资源需求；4、优先包管资源需求总量大的工作的资源需求；5、有限包管不能中断的工作的资源需求。
6、优先保证工作强度大的资源需求7、优化处理一般从前向后进行。
6、性计划数学模型由几部分构成？分别是什么？1.确定决策变量---可以不算组成部分；2.确定目标函数；3.确定不等式约束4.确定等式约束，5.确定决策变量的上下界lb,ub向量。
7、排队论的概述？参考答案：排队论是研究系统随机聚散现象、随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称为随机服务系统理论，是运筹学的重要分支。
8、统筹图的绘制原则有哪些？参考谜底：1.工作与箭线必须一一对应；2.两节点间最多只能直接连接一件工作；3.最初结点和最终结点唯一；4.任何一件工作的始节点要小于终节点；5.不要出现多余的虚线路；6.不允许出现闭合回路。
运筹学应用与解决方法
运筹学应用与解决方法
运筹学是运用数学、统计学和经济学等方法研究和解决实际问题的学科。
在许多领域中，特别是在供应链管理、生产计划、物流、市场营销和金融等方面，运筹学的应用非常广泛。
以下是一些常见的运筹学应用和解决方法：
1. 供应链管理：运筹学可以应用于优化供应链网络设计、库存管理、物流运输路线规划、订单分配等问题。
例如，通过数学模型和算法，可以减少库存成本、运输费用，提高物流效率，优化供应链的整体性能。
2. 生产计划：运筹学可以帮助企业优化生产计划，减少生产成本，提高生产效率。
通过数学模型和优化算法，可以制定最佳的生产计划，考虑到产能、设备利用率、订单交付时间等因素。
3. 资源分配：运筹学可以帮助决策者在有限的资源下进行最优的分配。
例如，分配有限的人力资源、货物、资金等，以最大化效益或实现特定目标。
4. 市场营销：运筹学可以用于优化市场营销策略，帮助企业制定最佳的产品定价、广告投放方案、渠道管理策略等。
通过数学模型和数据分析，可以预测市场需求、分析竞争对手行为，以及确定最佳的市场推广策略。
5. 金融风险管理：运筹学可以应用于金融领域，帮助金融机构进行风险管理和投资决策。
通过建立数学模型和使用统计方法，可以评估风险，制定投资组合，
优化资产配置，降低投资风险。
在解决这些问题时，运筹学通常使用数学优化、线性规划、整数规划、动态规划、模拟等方法。
这些方法可以帮助分析问题、建立数学模型，然后使用算法和计算工具进行求解，得到最优或接近最优的解决方案。
同时，运筹学也需要充分考虑实际情况和限制条件，确保解决方案在实际操作中可行和可实施。
运筹学学习心得
运筹学学习心得运筹学是一门研究如何做出最佳决策的学科，通过数学和统计学的方法来解决实际问题。
在学习运筹学的过程中，我深刻体会到了它在现代社会中的重要性和应用价值。
以下是我对运筹学学习的心得体会。
首先，运筹学的核心思想是寻找最佳解决方案。
无论是在生产调度、物流配送还是资源分配等领域，我们都需要通过运筹学的方法来优化决策。
通过学习运筹学，我了解到了各种优化模型和算法，如线性规划、整数规划、动态规划等，这些方法可以帮助我们在有限的资源下做出最佳决策。
其次，运筹学注重问题的建模和求解。
在运筹学中，我们将实际问题抽象为数学模型，并通过数学方法来求解。
这要求我们具备良好的数学建模能力和解题技巧。
通过运筹学的学习，我不仅学会了如何将实际问题转化为数学模型，还学会了如何运用不同的算法和工具来求解这些模型。
这些技能对于解决实际问题具有重要的指导意义。
另外，运筹学还强调决策的科学性和合理性。
在做出决策时，我们需要考虑各种因素和约束条件，并进行合理的权衡。
运筹学提供了一种科学的方法来评估不同的决策方案，并选择最优解。
通过学习运筹学，我学会了如何进行决策分析和风险评估，这对于提高决策的准确性和效果非常重要。
此外，运筹学还与其他学科有着密切的联系。
在学习运筹学的过程中，我发现它与数学、统计学、经济学等学科有着紧密的关联。
这些学科的知识和方法可以相互借鉴和应用，从而更好地解决实际问题。
因此，在学习运筹学的同时，我也深入学习了相关的数学和统计学知识，以提升自己的综合能力。
最后，我认为运筹学是一门非常实用的学科。
无论是在企业管理、物流运输还是金融投资等领域，都需要运筹学的方法来优化决策。
通过学习运筹学，我不仅提高了自己的问题解决能力，还培养了自己的逻辑思维和分析能力。
这些能力在今后的工作和生活中都将起到重要的作用。
综上所述，运筹学是一门重要而实用的学科，通过学习运筹学，我深入了解了它的核心思想、方法和应用。
在今后的学习和工作中，我将继续运用运筹学的知识和技巧，不断提高自己的决策能力和问题解决能力，为实现最佳结果贡献自己的力量。
《运筹学》期末复习及答案
运筹学概念部分一、填空题1．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题，经营活动。
2．运筹学的核心主要是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据.3．模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4通常对问题中变量值的限制称为约束条件,它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5．运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术,并强调系统整体优化功能。
6．运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7．运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法，具有典型综合应用特性。
8．运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。
9．运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境.10．用运筹学分析与解决问题，是一个科学决策的过程.11。
运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12．运筹学中所使用的模型是数学模型。
用运筹学解决问题的核心是建立数学模型,并对模型求解。
13用运筹学解决问题时,要分析，定义待决策的问题。
14．运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15.数学模型中,“s·t”表示约束（subject to 的缩写)。
16．建立数学模型时,需要回答的问题有性能的客观量度，可控制因素,不可控因素。
17．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动.18。
1940年8月，英国管理部门成立了一个跨学科的11人的运筹学小组，该小组简称为OR。
二、单选题19．建立数学模型时，考虑可以由决策者控制的因素是（ A ）A．销售数量B．销售价格C．顾客的需求 D．竞争价格20．我们可以通过（ C）来验证模型最优解。
A．观察B．应用C．实验D．调查21．建立运筹学模型的过程不包括（ A ）阶段。
A．观察环境B．数据分析C．模型设计D．模型实施22。
建立模型的一个基本理由是去揭晓那些重要的或有关的(B ）A数量B变量C约束条件 D 目标函数23。
运筹学课程学习体会5篇
运筹学课程学习体会5篇第一篇：运筹学课程学习体会《运筹学》课程的学习体会从6月25日开始至今，学习《运筹学》已经有一个学期了。
在这一个学期里，我们在张老师的帮助下，学习了有关运筹学的基础理论、应用方法的技巧等知识，使得我更进一步的了解到运筹学的实践意义的重要性。
运筹学是经济管理类专业的核心基础课之一，他体现了“优化”的思想，学习运筹学，可以提高一个人的组织，协调和控制能力，而这些对于我现在的本职工作来说就更具有现实的指导意义。
运筹学应用分析，试验，量化的方法，对经济管理系统中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，以实现最有效的管理。
运筹学涉及到建立数学模型与求解的方法问题，这能够为实际问题的概括与提炼提供很好的解决方案。
通过这段时间对运筹学的学习，使我获得了不少的收获，我虽是理科专业出生，但是数学相关的东西学的比较吃力，而运筹学偏理科，虽然学起来有点吃力，但是我还是坚持下来了，在这要感谢运筹学张伟老师的耐心指导。
张老师在课堂上，把运筹学例题讲解得清晰而精彩，使我更深刻的体会到运筹学对我生活的重要性和指导应用的重要意义。
相信在今后的生活和工作中，运筹学对我的帮助会有更多的指导和实践意义，运筹学的逻辑思想就是“从提出问题开始，然后到分析建模，最后求解方案”，这个解决问题的方式方法是科学而严密的，也是值得推广的，我想，在今后我要把运筹学的思想贯彻到我的工作和生活当中，做一个会做事，也会学以致用的人。
以上是我学习运筹学的心得体会。
第二篇：运筹学课程学习体会《运筹学》课程的学习体会从6月25日开始至今，学习《运筹学》已经有一个多月了。
在这一个多月里，我们在熊老师的帮助下，学习了有关运筹学的基础理论、应用方法的技巧等知识，使得我更进一步的了解到运筹学的实践意义的重要性，特别是在熊老师的案例讲解中，更是体会到运筹学对我们生活的方方面面所具有的指导作用。
运筹学是经济管理类专业的核心基础课之一，他体现了“优化”的思想，学习运筹学，可以提高一个人的组织，协调和控制能力，而这些对于我现在的本职工作来说就更具有现实的指导意义。
运筹学的原理和方法是什么
运筹学的原理和方法是什么运筹学是一种研究在各种决策环境中如何做出最佳决策的方法和原理。
它是一门跨学科的科学，涵盖了数学、统计学、计算机科学、经济学和工程学等领域的知识和技术。
运筹学的主要目标是通过优化方法和模型来解决实际问题，以最低的成本或最高的效益达到理想的结果。
运筹学的核心原理是优化。
优化是运筹学的基本概念，它通过在给定的约束条件下，寻找一个最佳解决方案来解决问题。
优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划等。
运筹学将实际问题抽象为数学模型，并根据模型中的目标函数和约束条件进行计算，从而得到最佳解。
这种方法可以应用于各个领域的问题，如生产计划、交通规划、资源配置等。
运筹学的方法包括建模、求解和优化。
首先，建模是将实际问题转化为数学模型的过程。
建模涉及问题的定义、目标的确定和约束条件的制定。
其次，求解是通过数学方法解决建立的模型。
运筹学使用各种数学方法和技术，如线性规划、整数规划、动态规划、模拟等来求解问题。
最后，优化是指通过调整模型中的参数或约束条件，改变模型结构或使用不同的算法，使模型的性能进一步提高。
运筹学的方法还包括决策分析、模拟和最优化算法。
决策分析是指以决策者的思维过程为基础，通过对问题和解决方案的分析，帮助决策者做出最佳决策。
模拟是指通过建立模型并进行仿真，模拟系统的运行过程，以评估不同策略的效果和风险。
最优化算法是指针对不同类型的问题设计的优化算法，以找到问题的最优解或接近最优解。
运筹学的方法还包括多目标决策、风险分析和决策支持系统。
多目标决策是指考虑多个目标的情况下，通过设定权重或建立偏好函数，寻找最佳的解决方案。
风险分析是指分析不确定因素对决策结果的影响，并采取相应的措施来降低风险。
决策支持系统是指利用计算机和信息技术来辅助决策者进行决策的工具和方法。
总之，运筹学的原理和方法是通过建立数学模型，运用优化方法和技术来解决各种实际问题。
运筹学的核心原理是优化，方法包括建模、求解和优化。
运筹学的基本理论与方法
运筹学的基本理论与方法运筹学（Operations Research）是一门应用数学学科，旨在通过量化建模和优化方法，解决实际问题和做出最优决策。
本文将介绍运筹学的基本理论与方法，包括问题建模、优化模型、经典算法等方面。
一、问题建模运筹学的第一步是把实际问题转化为数学模型，以便进行分析和求解。
问题建模通常涉及以下几个方面：1. 目标：明确问题的目标是什么，如最大化利润、最小化成本、优化资源利用率等。
2. 决策变量：确定可以控制或调整的变量，即决策变量，如生产数量、采购量、分配方案等。
3. 约束条件：考虑问题的限制条件，如资源限制、技术限制、时间限制等。
二、优化模型基于问题建模的基础上，可以建立相应的优化模型，常见的几种常用优化模型如下：1. 线性规划：线性规划是最经典的优化模型之一，目标函数和约束条件都是线性的。
线性规划可以通过诸如单纯形法、内点法等算法求解。
2. 整数规划：整数规划是线性规划的拓展，决策变量需要取整数值。
整数规划一般通过分支定界法、割平面法等算法求解。
3. 动态规划：动态规划适用于具有决策阶段和状态转移的问题，通过将问题分解为子问题，利用最优子结构性质，建立递推关系来求解。
4. 近似算法：对于复杂优化问题，精确求解往往是不可行的，此时可以采用近似算法，如启发式算法、模拟退火算法、遗传算法等。
三、经典算法运筹学中有一些经典的算法常用于求解各类优化问题，下面介绍几个典型的算法：1. 单纯形法：单纯形法是一种求解线性规划问题的经典算法，通过不断在可行域内移动以达到最优解。
2. 分支定界法：分支定界法通常用于解整数规划问题。
通过不断划分问题的可行域，并对每个子问题求解，最终得到整数规划的最优解。
3. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种全局优化算法，通过模拟金属退火过程来避免陷入局部最优解。
4. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解。
四、应用领域运筹学方法在各个领域都有广泛应用，包括但不限于以下几个方面：1. 生产与物流：优化生产计划、供应链管理、仓储布局等，以提高生产效率和降低成本。
运筹学
某公司加工奶制品，一桶牛奶12小时可以生产3kg A1,每公斤获利24美元，或用8小时生产4kg A2，每公斤可获利16美元。
每天只有50桶牛奶，工作时间是480小时，至多加工100kg A1。
（1）如何制定生产计划，使每天获利最多？
（2）35元可买到1桶牛奶，买吗？若不买，请说明原因；若买，每天最多买多少？
（3）可聘用多少临时工人，付出的工资最多是每小时几元？
（4）A的获利增加到30元/公斤，应否改变生产计划？若不变，请说明原因；若改变，该如何改变？
解：设每天生产X1公斤A1，生产X2公斤A2。
Max Z=24X1+16X2
(X1/3+X2/4)*12<=50*12
12*(X1/3)+8*(X2/4)<=480
X1,X2>=0
通过软件计算得出如下图答案：
（1）当X1=60 、X2=120 时，有最优解Max Z=3360
答：每天生产X1产品60kg,X2产品120kg,能使每天获利最大。
（2）答：买，10
（3）答：雇用4 个工人，最多每小时付2元的工资。
（4）Max Z=30X1+16X2
(X1/3+X2/4)*12<=50*12
12*(X1/3)+8*(X2/4)<=480
X1,X2>=0
通过软件计算结果如下：
答：由计算结果可以看出，要使获利最大，X1生产60个单位，X2生产120个单位。
与第一题生产计划相同，所以不用改变生产计划。
《运筹学》 第五章习题及 答案
《运筹学》第五章习题1．思考题（1）试述动态规划的“最优化原理”及它同动态规划基本方程之间的关系。
（2）动态规划的阶段如何划分？（3）试述用动态规划求解最短路问题的方法和步骤。
（4）试解释状态、决策、策略、最优策略、状态转移方程、指标函数、最优值函数、边界函数等概念。
（5）试述建立动态规划模型的基本方法。
（6）试述动态规划方法的基本思想、动态规划的基本方程的结构及正确写出动态规划基本方程的关键步骤。
2．判断下列说法是否正确（1）动态规划分为线性动态规划和非线性动态规划。
（2）动态规划只是用来解决和时间有关的问题。
（3）对于一个动态规划问题，应用顺推法和逆推法可能会得到不同的最优解。
（4）在用动态规划的解题时，定义状态时应保证各个阶段中所做的决策的相互独立性。
（5）在动态规划模型中，问题的阶段等于问题的子问题的数目。
（6）动态规划计算中的“维数障碍”，主要是由于问题中阶段数的急剧增加而引起的。
3．计算下图所示的从A 到E 的最短路问题4．计算下图所示的从A 到E 的最短路问题5．计算从A 到B、C、D 的最短路线。
已知各线段的长度如下图所示。
6．设某油田要向一炼油厂用管道供应油料，管道铺设途中要经过八个城镇，各城镇间的路程如下图所示，选择怎样的路线铺设，才使总路程最短？7．用动态规划求解下列各题（1）．222211295max x x x x z -+-=；⎩⎨⎧≥≤+0,52121x x x x ；（2）．33221max x x x z =⎩⎨⎧≥≤++0,,6321321x x x x x x ；8．某人外出旅游，需将3种物品装入背包，但背包重量有限制，总重量不超过10千克。
物品重量及其价值等数据见下表。
试问每种物品装多少件，使整个 背包的价值最大？913 千克。
物品重量及其价值的关系如表所示。
试问如何装这些物品，使整个背包 价值最大？10 量和相应单位价值如下表所示，应如何装载可使总价值最大？303011 底交货量，该厂的生产能力为每月600件，该厂仓库的存货能力为300件，又 每生产100件产品的费用为1000元。
运筹学：运输问题习题与答案
一、单选题
1、运输问题是一种特殊的线性规划模型，如下不可能出现的求解结果是（）。
A.有界解
B.无可行解
C.无穷多最优解
D.唯一最优解
正确答案：B
2、运输问题的初始方案中，没有分配运量的格所对应的变量为（）。
A.非基变量
B.基变量
C.松弛变量
D.剩余
正确答案：A
3、对于求解运输问题的表上作业法，当空格的检验数为（）时，表明该方案不是最优方案。
A.任意值
B.零
C.正值
D.负值
正确答案：D
二、判断题
1、运输问题的解有四种情况：分别为：唯一最优解、无穷多最优解、无界解、无可行解。
（）
正确答案：×
2、表上作业法实质上就是求解运输问题的单纯形法。
（）
正确答案：√
3、如果运输问题的单位运价表上的某一行（某一列）元素都加常数k,最优解保持不变。
（）
正确答案：√
4、产地个数为m,销地个数为n的平衡运输问题的对偶问题有m+n个约束。
（）
正确答案：√
5、运输问题一定有最优解。
（）
正确答案：√
6、m+n−1个变量构成基变量组的充要条件是它们不包含闭回路。
（）
正确答案：√
7、运输问题中的位势就是其对偶变量。
（）
正确答案：√。
运筹学复习资料(1)
运筹学复习一、单纯形方法（表格、人工变量、基础知识）线性规划解的情况：唯一最优解、多重最优解、无界解、无解。
其中，可行域无界，并不意味着目标函数值无界。
无界可行域对应着解的情况有：唯一最优解、多重最优解、无界解。
有界可行域对应唯一最优解和多重最优解两种情况。
线性规划解得基本性质有：满足线性规划约束条件的可行解集（可行域）构成一个凸多边形；凸多边形的顶点（极点）与基本可行解一一对应（即一个基本可行解对应一个顶点）；线性规划问题若有最优解，则最优解一定在凸多边形的某个顶点上取得。
单纯形法解决线性规划问题时，在换基迭代过程中，进基的非基变量的选择要利用比值法，这个方法是保证进基后的单纯型依然在解上可行。
换基迭代要求除了进基的非基变量外，其余非基变量全为零。
检验最优性的一个方法是在目标函数中，用非基变量表示基变量。
要求检验数全部小于等于零。
“当x1由0变到45/2时，x3首先变为0，故x3为退出基变量。
”这句话是最小比值法的一种通俗的说法，但是很有意义。
这里，x1为进基变量，x3为出基变量。
将约束方程化为每个方程只含一个基变量，目标函数表示成非基变量的函数。
单纯型原理的矩阵描述。
在单纯型原理的表格解法中，有一个有趣的现象就是，单纯型表中的某一列的组成的列向量等于它所在的单纯型矩阵的最初的基矩阵的m*m矩阵与其最初的那一列向量的乘积。
最初基变量对应的基矩阵的逆矩阵。
这个样子：'1222 1 0 -32580 1 010 0 158P B P -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦５１＝５所有的检验数均小于或等于零，有最优解。
但是如果出现非基变量的检验数为0，则有无穷多的最优解，这时应该继续迭代。
解的结果应该是：X *= a X 1*+(1-a)X 2* （0<=a<=1）说明：最优解有时不唯一，但最优值唯一；在实际应用中，有多种方案可供选择；当问题有两个不同的最优解时，问题有无穷多个最优解。
《运筹学》全套课件(完整版)
服务时间分布
负指数分布、确定型分布、一般分布等。
顾客到达和服务时间的独立性
假设顾客到达和服务时间是相互独立的。
单服务台排队系统
M/M/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从负指 数分布，单服务台。
M/D/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从确定 型分布，单服务台。
投资组合优化
确定投资组合中各种资产的最 优配置比例，以最大化收益或
最小化风险。
03
整数规划
整数规划问题的数学模型
01
整数规划问题的定 义
整数规划是数学规划的一个分支 ，研究决策变量取整数值的规划 问题。
02
整数规划问题的数 学模型
包括目标函数、约束条件和决策 变量，其中决策变量要求取整数 值。
03
Edmonds-Karp算法
介绍Edmonds-Karp算法的原理、步骤和实现方法，以及其与FordFulkerson算法的比较。
网络最大流问题的应用
列举网络最大流问题在资源分配、任务调度等领域的应用案例。
最小费用流问题
最小费用流问题的基本概 念
介绍最小费用流问题的定义、 分类和应用背景。
Bellman-Ford算法
优点是可以求解较大规模的整数规划问题，缺点是计算量较大，需 要较高的计算精度。
割平面法
割平面法的基本思想
通过添加新的约束条件（割平面）来缩小可行域的范围，从而逼 近最优解。
割平面法的步骤
包括构造割平面、求解子问题和更新割平面三个步骤，通过不断 迭代找到最优解。
割平面法的优缺点
优点是可以处理较复杂的整数规划问题，缺点是构造割平面的难 度较大，需要较高的数学技巧。
运筹学解题方法技巧归纳
运筹学解题方法技巧归纳运筹学是一门研究如何进行有效决策和优化问题求解的学科。
在运筹学中，有许多解题方法和技巧，可以帮助我们更好地解决各种实际问题。
本文将对运筹学解题方法技巧进行归纳总结。
1. 线性规划：线性规划是解决线性目标函数和线性约束条件下的最优化问题的方法。
线性规划常用的求解方法有单纯形法和内点法。
在使用单纯形法求解时，我们需要将问题转化为标准形式，并通过迭代的方式逐步逼近最优解。
内点法是一种更加高效的求解方法，它通过迭代算法在可行域的内部寻找最优解。
2. 整数规划：整数规划是在线性规划的基础上，将决策变量的取值限制为整数的一种扩展。
整数规划的求解方法有分支定界法和割平面法。
分支定界法通过不断分割问题的可行域，并对每个子问题进行求解，从而逐步逼近最优解。
割平面法则通过添加一系列割平面约束来缩小可行域，并最终找到最优解。
3. 动态规划：动态规划是一种用于求解具有特定结构的最优化问题的方法。
它适用于那些可以通过子问题的最优解来构造整个问题最优解的情况。
动态规划的求解过程包括问题建模、状态定义、状态转移方程的确定和最优解的推导。
通过动态规划，我们可以高效地解决一些需要考虑历史决策和未来影响的问题。
4. 排队论：排队论是研究顾客到达和排队等待的现象以及如何有效组织排队系统的数学方法。
排队论可以用于优化客户服务水平和资源利用率等问题。
常用的排队论模型有M/M/1队列模型、M/M/c队列模型和M/G/1队列模型等。
在解决排队论问题时，我们需要确定顾客到达的规律、服务的规律以及排队系统的性能指标，从而确定最优的排队策略。
5. 调度问题：调度问题是指在给定约束条件下，合理安排任务的顺序和时间，从而使得整个系统达到某个性能指标的最优化问题。
常用的调度问题模型有单机调度、流水线调度和车间调度等。
解决调度问题时，我们需要考虑任务之间的先后关系、任务执行时间和资源约束等因素，通过建立相应的数学模型，找到最优的调度方案。
运筹学学习心得
运筹学学习心得引言概述：运筹学是一门研究如何通过数学模型和优化方法来解决实际问题的学科。
在学习运筹学的过程中，我深刻体味到了其重要性和应用价值。
下面我将结合自己的学习经验，从理论学习、实践应用、团队合作和思维拓展四个方面，分享一下我的运筹学学习心得。
一、理论学习1.1 掌握基本概念和方法：学习运筹学首先需要掌握其基本概念和方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。
通过深入学习这些基本理论，我们能够了解到运筹学的基本原理和解题思路。
1.2 学习数学模型的建立：在运筹学中，数学模型的建立是解决问题的关键。
学习如何建立合理的数学模型，包括目标函数的设定、约束条件的确定等，能够匡助我们更好地解决实际问题。
1.3 熟悉常用的优化方法：掌握常用的优化方法，如单纯形法、分支定界法等，能够匡助我们在实际问题中找到最优解。
通过理论学习，我们能够了解这些方法的原理和应用范围，为实践应用打下基础。
二、实践应用2.1 运用运筹学方法解决实际问题：通过实践应用，我们能够将运筹学理论知识与实际问题相结合，找到解决问题的最佳方案。
例如，在生产调度中，可以运用整数规划模型来优化生产计划，提高生产效率。
2.2 分析问题的复杂性和可行性：实践应用过程中，我们会遇到各种复杂的实际问题，需要通过分析问题的复杂性和可行性，选择合适的运筹学方法。
这需要我们具备较强的问题分析和解决能力。
2.3 进行模型验证和优化：在实践应用中，我们需要对建立的数学模型进行验证和优化。
通过与实际数据的对照和模型的调整，我们能够不断提高模型的准确性和可靠性，为决策提供科学依据。
三、团队合作3.1 分工合作，共同解决问题：在运筹学的学习中，我们往往需要与他人合作，共同解决问题。
团队合作能够充分发挥每一个人的优势，提高问题解决的效率和质量。
3.2 沟通协作，促进思想交流：团队合作中，良好的沟通协作能够促进思想交流，匡助我们更好地理解问题和解决问题。
通过与他人的交流，我们能够拓宽思路，发现问题的更多解决方法。