運籌學實驗的心得體會範文 篇1
一、運籌學基礎學習的方法
剛接觸運籌學時，由於學習內容與中學數學相關，讓我覺得運籌學很簡單易懂，但是自從開始學習單純形法，我就覺得有些吃力了。可能是因為我數學底子不好，再加上上課還不夠認真，所以接下來的一段日子我一直在彌補，爭取趕上老師的上課節奏。剛開始，我的方法佷笨，就是抄書、抄主要知識點，寫課後習題，並對照習題解析，課後習題簡單的計算題我都能熟練地做對。接下來的階段里，開始嘗試理解數本上的知識點，不再停留在簡單的計算題計算求解階段，慢慢地摸出了一些思路，形成了自己的一點小方法。
運籌學學習最大的困難，就是變數繁多，不明白這么多的數學式子所要表達的意思。其實只需要知道每道題所要表達的意思和我們最終想要得到的效果，然後引入必要的變數，觀察這些變數與我們最後在那個想要的結果的差距在哪裡，再根據題目條件，列出相關變數的代數式，接下來最重要的就是利用各種方法對代數式組進行求解。這些方法就涉及到了線性規劃、整數線性規劃、圖與絡分析的問題等等。方法眾多的情況下，容易產生記憶和思路上的混淆。所以我往往很注重尋找各知識點間的聯繫。舉例說線性規劃一章，研究的是最最佳化的問題，解決線性規劃的方法主要有：圖解法、單純形法、對偶單純性法、兩階段法、計算機軟體求解法。其中除了圖解法與計算機軟體求解法之外，其餘的方法都可歸為單純形中去，體現劃歸思想。求得最優解之後，就得進行靈敏度分析，即分析該問題中一個或幾個因素髮生變化對最優解產生的影響。到目前為止，就能較為完整地解決一些資源分配、生產計畫等一系列最最佳化問題，即理論與實踐相結合的過程，體現數形結合的思想。
二、運籌學學習的意義
運籌、運籌就是運籌帷幄、統籌兼顧的意思。用發展和系統的眼光看待實際問題，再對實際問題進行數學化，轉化為數學語言進行思考並解決問題。
不用多說，作為套用數學的一個分支，運籌學在實際生活中的套用一定十分廣泛，只是目前對於大部分作為大學生的我們（尤其是師範生），無法利用，故經常嚷嚷著“這個課學了到底有什麼作用呢？”
運籌學區別於其他科學，如數學、物理、生命科學等，有其特定的研究對象，有自成系統的.基礎理論，以及相對獨立的研究方法和工具。運籌學是使用科學的方法去研究人類對各種資源的運用、籌劃活動的基本規律，以便發揮有限資源的最大效益，來達到總體全局最佳化的目標。它的方法和實踐已在科學管理、工程技術、社會經濟、軍事決策等方面起著重要的作用，已產生並將繼續產生巨大的經濟效益和社會效益。
運籌學實驗的心得體會範文 篇2
中國古代著名的例子“田忌賽馬”，通過巧妙的安排部署馬匹的出場順序，利用了現有馬匹資源的最大效用，設計出了一個最優的方案，這就是對運籌學中博弈論的運用，那么運籌學與我們的生活息息相關。
自古以來，運籌學就無處不在。小到菜市場買菜的大媽，大到做軍事部署的國家元首，都會用到運籌學。當我們為選擇去哪裡旅遊而猶豫不決，比對了很久終於找到一條最優路線時；當我們考試之前想臨時抱佛腳，用最短時間複習而考到儘量高的分數時無形之中，我們已經在運用運籌學不斷的解決我們生活中的問題了。
運籌學是一套用數學和形式科學的跨領域研究，利用像是統計學、數學模型和算法等方法，去尋找複雜問題中的最佳或近似最佳的解答。運籌學經常用於解決現實生活中的複雜問題，特別是改善或最佳化現有系統的效率。研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和算法基礎等。而在套用方面，多與倉儲、物流、算法等領域相關。因此運籌學與套用數學、工業工程、計算機科學等專業密切相關。
現在普遍認為，運籌學是近代套用數學的一個分支，主要是將生產、管理等事件中出現的一些帶有普遍性的運籌問題加以提煉，然後利用數學方法進行解決。前者提供模型，後者提供理論和方法。
運籌學的思想在古代就已經產生了。敵我雙方交戰，要克敵制勝就要在了解雙方情況的基礎上，做出最優的對付敵人的方法。“運籌”一詞，本指運用算籌，後引伸為謀略之意。“運籌”最早出自於漢高祖劉邦對張良的評價：“運籌帷幄之中，決勝千里之外。”但是作為一門數學學科，用純數學的方法來解決最優方法的選擇安排，卻是晚多了。二次大戰時，英軍首次邀請科學家參與軍事行動研究（operations research，在英國又稱operational research或OR/MS，management science），戰後這些研究結果用於其他用途，這是現代“運籌學”的起源。也可以說，運籌學是在二十世紀四十年代才開始興起的一門分支。本學期，經過10周的學習，我對運籌學也有了一定的認識和了解，並且能夠運用運籌學解決一些實際生活中的問題。經過學習我了解到運籌學的具體內容包括：規劃論（包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃和動態規劃）、庫存論、圖論、決策論、對策論、排隊論、博弈論、可靠性理論等。
一、運籌學的研究方法有：
1、從現實生活場合抽出本質的要素來構造數學模型，因而可尋求一個跟決策者的目標有關的解。
2、探索求解的結構並導出系統的求解過程。
3、從可行方案中尋求系統的最優解法。
二、線性規劃：
數學規劃的研究對象是計畫管理工作中有關安排和估值的問題，解決的主要問題是在給定條件下，按某一衡量指標來尋找安排的最優方案。它可以表示成求函式在滿足約束條件下的極大極小值問題。線性規劃及其解法—單純形法的出現，對運籌學的發展起了重大的推動作用。許多實際問題都可以化成線性規劃來解決，而單純形法有是一個行之有效的算法，加上計算機的出現，使一些大型複雜的實際問題的解決成為現實。
線性規劃的某些特殊情況，例如絡流、多商品流量等問題，都被認為非常重要，並有大量對其算法的專門研究。很多其他種類的最最佳化問題算法都可以分拆成線性規划子問題，然後求得解。在歷史上，由線性規劃引申出的很多概念，啟發了最最佳化理論的核心概念，諸如“對偶”、“分解”、“凸性”的重要性及其一般化等。同樣的，在個體經濟學和商業管理領域，線性規劃被大量套用於解決收入極大化或生產過程的成本極小化之類的問題。
三、動態規劃：
對於多階段決策的最最佳化問題，動態規劃方法屬較科學有效的算法。它的基本思想是，把一個比較複雜的問題分解為一系列同類型的更易求解的子問題，便於套用計算機。整個求解過程分為兩個階段，先按整體最優的思想逆序地求出各個子問題中所有可能狀態的最優決策與最優路線值，然後再順序地求出整個問題的最優策略和最優路線。計算過程中，系統地刪去了所有中間非最優的方案組合，從而使計算工作量比窮舉法大為減少。簡單地說，問題能夠分解成子問題來解決。
四、步驟：
1、應將實際問題恰當地分割成n個子問題（n個階段）。通常是根據時間或空間而劃分的，或者在經由靜態的數學規劃模型轉換為動態規劃模型時，常取靜態規劃中變數的個數n，即k=n。
2、正確地定義狀態變數sk，使它既能正確地描述過程的`狀態，又能滿足無後效性.動態規劃中的狀態與一般控制系統中和通常所說的狀態的概念是有所不同的。
3、正確地定義決策變數及各階段的允許決策集合Uk（sk），根據經驗，一般將問題中待求的量，選作動態規劃模型中的決策變數。或者在把靜態規劃模型（如線性與非線性規劃）轉換為動態規劃模型時，常取前者的變數xj為後者的決策變數uk。 4、能夠正確地寫出狀態轉移方程，至少要能正確反映狀態轉移規律。
5、根據題意，正確地構造出目標與變數的函式關係——目標函式。
6、寫出動態規劃函式基本方程。
五、圖論：
圖論在《離散數學》就有講過。著名的“柯尼斯堡七橋問題”是圖論的源起。此問題被推廣為著名的歐拉路問題，亦即一筆畫問題。而此論文與范德蒙德的一篇關於騎士週遊問題的，則是繼承了萊布尼茨提出的“位置分析”的方法。歐拉提出的關於凸多邊形頂點數、棱數及面數之間的關係的歐拉公式與圖論有密切聯繫，此後又被柯西等人進一步研究推廣，成了拓撲學的起源。1857年，哈密頓發明了“環遊世界遊戲”（icosian game），與此相關的則是另一個廣為人知的圖論問題“哈密頓路徑問題”。圖論是一個古老的但又十分活躍的分支，它是絡技術的基礎。圖論中圖是現實中“圖”的抽象和概括，它用點表示研究對象，用邊表示這些對象之間的聯繫。通常比較重要的問題是子圖相關問題、染色問題、路徑問題、絡流於匹配問題、覆蓋問題等。
六、決策論：
決策論是我自己比較感興趣的一個章節。決策論是根據信息和評價準則，用數量方法尋找或選取最優決策方案的科學，是運籌學的一個分支和決策分析的理論基礎。在實際生活與生產中對同一個問題所面臨的幾種自然情況或狀態，又有幾種可選方案，就構成一個決策，而決策者為對付這些情況所取的對策方案就組成決策方案或策略。決策論是一個交叉學科，和數學、統計、經濟學、哲學、管理和心理學相關。決策問題根據不同性質通常可以分為確定型、風險型（又稱統計型或隨機型）和不確定型三種。
七、確定型決策：
是研究環境條件為確定情況下的決策。確定型決策問題通常存在著一個確定的自然狀態和決策者希望達到的一個確定目標（收益較大或損失較小），以及可供決策者選擇的多個行動方案，並且不同的決策方案可計算出確定的收益值。這種問題可以用數學規劃，包括線性規劃、非線性規劃、動態規劃等方法求得最優解。但許多決策問題不一定追求最優解，只要能達到滿意解即可。
八、風險型決策：
是研究環境條件不確定，但以某種機率出現的決策。風險型決策問題通常存在著多個可以用機率事先估算出來的自然狀態，及決策者的一個確定目標和多個行動方案，並且可以計算出這些方案在不同狀態下的收益值。決策準則有期望收益最大準則和期望機會損失最小準則。
九、不確定型決策：
是研究環境條件不確定，可能出現不同的情況（事件），而情況出現的機率也無法估計的決策。這時，在特定情況下的收益是已知的，可以用收益矩陣表示。不確定型決策問題的方法有樂觀法、悲觀法、樂觀係數法、等可能性法和後悔值法等。
運籌學實驗的心得體會範文 篇3
相信大家都知道，田忌賽馬的故事，從中我們不難發現在已有的條件下，經過籌劃、安排，選擇一個最好的方案，就會取得最好的效果。可見，籌劃安排是十分重要的。古人作戰講“夫運籌帷幄之中，決勝千里之外”也就是這個道理。
運籌學主要研究經濟活動和軍事活動中能用數量來表達的有關策劃、管理方面的問題。從最直觀、明了的角度將運籌學定義為：“通過構建、求解數學模型，規劃、最佳化有限資源的合理利用，為科學決策提供量化一句的系統知識體系。”
運籌學的具體內容包括：規劃論(包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃和動態規劃)、庫存論、圖論、決策論、對策論、排隊論、博弈論、可靠性理論等。而《套用運籌學》作為運籌學的一部分，則重點介紹了管理運籌的思想與建模方法，具體包括了線性規劃及擴展問題模型、圖與網路分析模型、項目管理技術、決策分析技術、庫存模型和排隊模型等運籌學的重要分支。其主要特點是注重運籌學原理及方法在解決實際管理問題時套用，突出了管理問題的分析和運籌模型的構建過程，淡化了模型的理論推導和數學計算，藉助於十分普及的Excel軟體來求解模型，使得運籌學模型的套用更加簡明直觀。
線性規劃是運籌學的一個重要分支。線性規劃解決的是：在資源有限的條件下，為達到預期目標最優，而尋找資源消耗最少的方案。
其數學模型有目標函式和約束條件組成。解決線性規劃問題的關鍵是找出他的目標函式和約束方程，並將它們轉化為標準形式。簡單的設計2個變數的線性規劃問題可以直接運用圖解法得到。但是往往在現實生活中，線性規劃問題涉及到的變數很多，很難用作圖法實現，但是運用單純形法記比較方便。單純形法的發展很成熟套用也很廣泛，在運用單純形法時，需要先將問題化為標準形式，求出基可行解，列出單純形表，進行單純形疊代，當所有的變數檢驗數不大於零，且基變數中不含人工變數，計算結束。將所得的量的值代入目標函式，得出最優值。 圖論是一個古老的但又十分活躍的分支，它是網路技術的基礎。在日常生活和生產中，人們會經常碰到各種各樣的圖，如零件加工圖、公路或鐵路交通圖、管網圖等。圖論中圖是上述各種類型圖的抽象和概括，它用點表示研究對象，用邊表示這些對象之間的聯繫。而圖與網路分析是近幾十年來運籌學領域中發展迅速、而且十分靈活的一個分支。由於它對實際問題的描述，具有直觀性，故廣泛套用與物理學、化學、資訊理論、控制論、計算機科學、社會科學、以及現代經濟管理科學等許多科學領域。
項目管理技術就是在時間、成本、質量、風險、契約、採購、人力資源等各個方面對項目進行的計畫和控制。其中項目管理的核心思想是對進度的管理和成本的控制。
決策分析技術是屬決策論的一部分。主要是在研究決策問題。所謂決策就是根據客觀可能性，藉助一定的理論、方法和工具，科學地
選擇最優方案的過程。決策問題是由決策者和決策域構成的，而決策域又由決策空間、狀態空間和結果函式構成。研究決策理論與方法的科學就是決策科學。
庫存模型則主要是對庫存論的一種實際套用。庫存論是一種研究物質最優存儲及存儲控制的理論，物質存儲時工業生產和經濟運轉的必然現象。如果物質存儲過多，則會占用大量倉儲空間，增加保管費用，使物質過時報廢從而造成經濟損失;如果存儲過少，則會因失去銷售時機而減少利潤，或因原料短缺而造成停產。因而如何尋求一個恰當的採購，存儲方案就成為庫存論研究的對象。
排隊模型在日常生活中的套用是相當廣泛的，比如水庫水量的調節、生產流水線的安排，鐵路分成場的調度、電網的設計等等。排隊論又叫做隨機服務系統理論。它的研究目的是要回答如何改進服務機構或組織被服務的對象，使得某種指標達到最優的問題。比如一個港口應該有多少個碼頭，一個工廠應該有多少維修人員等。
學習理論的目的就是為了解決實際問題。圖論為計算機領域也奠定了基礎，運籌學的計算方法可以借用計算機來完成。線性規劃的理論對我們的實際生活指導意義很大。當我們遇到一個問題，需要認真考察該問題。如果它適合線性規劃的條件，那么我們就利用線性規劃的理論解決該問題。但是很多時候我們遇到的問題用線性規劃解決耗時、準確度低或者根本無法用線性規劃解決。那么我們就要尋找別的
理論方法來解決問題。通過對此次對套用運籌學的學習我掌握了運籌學的基本概念、基本原理、基本方法和解題技巧，對於一些簡單的問題可以根據實際問題建立運籌學模型及求解模型。套用運籌學對我們以後的生活也講有不小的影響，將套用運籌學運用到實際問題上去，學以致用。