学习运筹学的心得体会.doc

学****运筹学的体会与心得古人作战讲“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外”。在现代商业社会中,更加讲求运筹学的应用。运筹学是一门具有多科学交叉特点的边缘科学,至今没有一个统一的定义。综合种种定义,本书从直观、明了的角度将运筹学定义为:“通过构建、求解数学模型,规划、优化有限资源的合理利用,为科学决策提供量化一句的系统知识体系。”作为一名管理学院的学生,更应该能够熟练地掌握、运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题。即:应用分析、试验、量化的方法,对实际生活中人、财、物等有限资源进行统筹安排。线性规划是运筹学的一个重要分支。线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优值。每一个线性规划问题都有和它伴随的另一个问题,若一个问题称为原问题,则另一个称为其对偶问题,原问题和对偶问题有着非常密切的关系,以至于可以根据一个问题的最优解,得出另一个问题的最优解的全部信息。对偶问题有:对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式,然后找出标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质,所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。灵敏度分析:分析在线性规划问题中,一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。可以分析目标函数中变量系数、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。如果将问题转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的允许范围或改变到某一值时对问题最优解的影响时,就属于参数线性规划的内容。运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。根据运输问题的独特性,一般采用一种简单而有效的方法:表上作业法。表上作业法先找出运输问题的基可行解,方法有:最小元素法、西北角法、沃格尔法。其中沃格尔法得出的解最接近最优解。然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解进行最优性判别。当检验的结果为非最优解时,进行解的改进,然后再进行最优性判别,直到所有的非基变量检验数全非负,得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况,在该情况下,要将该问题转化为产销平衡问题,只需增加一个假象的产地或销地,并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐