《学习运筹学的心得体会》.docx

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《学习运筹学的心得体会》

《学习运筹学的心得体会》

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枚举法。

指派问题是0-1整数规划中的特例，

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。

作为一名测控的学生，更应该能够熟练的掌握、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。

本着这样的心态，在本学期运筹学即将结课之时，我得出以下关于运筹学的知识。

是虽上机考试没有通过，感到不安，但是我明白要将理论联系实际，才能更好的发挥。

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。

一个问题要满足一个条件时才能归结为线性规划的模型：

（1）要求解的问题的目标能用效益指标度量大小，并能用线性函数描述目标的要求；

（2）为达到这个目标存在很多种方案；（3）要达到的目标是在一定约束条件下实现的，这些条件可以用线性等式或者不等式描述。

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，线性规划问题设计到的变量很多，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，进行单纯形跌送，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，得出最优解。

遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时，可以用数据包络进行分析，运用数据包络分析的决策单元要有相同的投入和相投的产出。

对偶理论：

其基本思想是一个线性规划问题都设计一个与其对偶的问题，在求一个解的时候，也同时给出另一问题的解决。

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。

运输问题是解决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。

学习理论的目的就是为了解决实际问题。

线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。

当我们遇到一个问题，需要认真考察该问题。

如果它适合规划的条件，那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。

但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。

那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题，即：

非线性规划。

关于非线性规划的理论还没有深入学习，暂将我的学习所得进行到此。

第二篇：

学习运筹学的心得体会《管理运筹学》的体会

相对于我们的教材，这本书从直观、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。

”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。

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。

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。

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。

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。

第三篇：

学习运筹学的体会与心得学习运筹学的总结与心得体会

古人云“夫运筹帷幄之中，决胜千里之外”，怀着对运筹学的憧憬与崇拜之情，这学期我选择了运筹学这门课程。

通过学习，我知道了运筹学是一门具有多科学交叉特点的边缘科学，是一门以数学为主要工具，寻求各种问题最优方案的优化学科。

经过一个学期的学习，我们应该熟练地掌握、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，对实际生活中的人力、财力、物力等有限资源进行合理的统筹安排。

本着这样的心态，在本学期运筹学课程将结束之际，我对本学期所学知识作出如下总结。

一、线性规划

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。

而线性规划问题指的是在一组线性等式或不等式的约束下，求解一个线性函数的最大或最小值的问题。

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。

解决线性规划问题的主要方法有：

图解法、单纯型法、两阶段法、对偶单纯型法、计算机软件求解等方法。

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。

利用单纯形表我们可以

（1）直接找出基本可行解与对应的目标函数值；

（2）通过检验数判断原问题解的性质以及是否为最优解。

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。

在解决线性规划问题时，我们往往会在求出最优解后，对问题进行灵敏度分析，即分析在线性规划问题中，一个或几个参数的变化对最优解产生的影响。

具体可以分析目标函数中变俩个系数、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。

下面我将通过实例分析来阐述线性规划问题在实际生活中的应用。

套裁下料问题：

某工厂要做100套钢架，每套用长为2.9m，

2.1m，

1.5m的圆钢各一根。

已知原料每根长7.4m，问。

应如何下料，可使所用原料最省。

通过问题的分析我们共可设计下列5种下料方案，见下表

设x1，x2，x3，x4，x5分别为上面5种方案下料的原材料根数。

这样我们建立如下的数学模型。

目标函数：

minz=7.4x1+7.3x2+7.2x3+7.1x4+6.6x5约束条件：

s.t.x1+2x2+x4=100lp（Ⅰ）：

2x3+2x4+x5=1003x1+x2+2x3+3x5=100xi≧0（i=1，2，3，4，5）运用matlab软件计算得出最优下料方案：

按方案1下料30根；按方案2下料10根；按方案4下料50根。

通过灵敏度的分析，我们可以得出影子价格分析情况。

每增加一根2.9m的圆钢，原材料总用料需要增加3根每增加一根2.1m的圆钢，原材料总用料需要增加2根每增加一根1.5m的圆钢，原材料总用料需要增加1根像这一类的线性规划问题在我们的生活中常见的还有投资问题、人力资源分配的问题；生产计划的问题；配料问题等等。

因此，学好线性规划在我们生活中是十分有用的。

线性规划是这门课程初期的教学内容，因此对于这个知识点的学习还是比较认真的。

但是在学习过程中一些定理的证明较为繁琐复杂，比较难以理解。

对此，需要在课后好好复习，认真消化课程内容，才能真正理解，熟练应用。

二、整数规划

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，其中指派问题是0-1整数规划问题的一个特例。

0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。

这方面的知识，在建模课上老师已经讲授。

要注意的是，matlab软件的应用与如何合理地将现实问题转化为0-1规划这一关键点。

三、非线性规划

非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支。

对实际规划问题作定量分析，必须建立数学模型。

建立数学模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，称之为目标函数。

然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，称之为约束条件。

在解决非线性规划问题的方法时，我们主要学习了。

凸函数与凸规划求解法、一维搜索法、newton法、无约束最优化法、最速下降法、共轭梯度法、惩罚函数法等等。

在这个阶段的学习过程中，需要反思的是，由于课时安排紧张，对于课程的内容并没有很深入地了解，只是了解了非线性规划的解决方法。

在解决实际问题的应用中，还需要加强对给种方法的理解与掌握。

四、图论与网络分析

这一章我们主要学习了图论有关知识，学习了如何利用图来解决最小数问题、最短有向路问题、最大流问题与最小费用流问题。

在这章的学习中，通过直观的图，我们将生活中的运输问题、网络规划问题化成简单的图，体会回到了数学的神奇与强大应用性。

五、网络计划图、排序问题与统筹规划问题

在这三章的中，我们主要学习了如何利用图来解决生产生活中的人力、物力、财力等资源以及工作时间限制下的生产加工流程的统筹规划。

通过做网络图，我们可以清晰地求解出每个问题的合理安排法方法与解决问题的最少时间，最优计划。

使我们深入解了了运筹学在实际生活中的应用。

经过一个学期的学习，我更加确定当初选择运筹学这门课程是个正确的选择。

运筹学不是单纯的一门数学课程，而是各种生活生产实际问题的结合。

它让我知道了数学不仅仅是理论的学术问题，更是具体的生活问题。

而对于个人，我应该更好地学习如何将学过的知识与实际生活相结合，将运筹学运用到实际问题上去，学以致用，这样才是真正地学到知识，掌握知识。

数学091陈峥

学号：

09101107

第四篇：

运筹学心得体会运筹学学习心得体会

转载▼标签：

杂谈

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。

作为一名物流管理的学生，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。

本着这样的心态，在本学期运筹学即将结课之时，我得出以下关于运筹学的知识。

是虽上机考试没有通过，感到不安，但是我明白要将理论联系实际，才能更好的发挥。

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。

一个问题要满足一下条件时才能归结为线性规划的模型：

⑴要求解的问题的目标能用效益指标度量大小，并能用线性函数描述目标的要求；⑵为达到这个目标存在很多种方案；⑶要到达的目标是在一定约束条件下实现的，这些条件可以用线性等式或者不等式描述。

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。

遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时，可以用数据包络进行分析，运用数据包络分析的的决策单元要有相同的投入和相投的产出。

对偶理论：

其基本思想是每一个线性规划问题都涉及一个与其对偶的问题，在求一个解的时候，也同时给出另一问题的解。

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解法。

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枚举法。

指派问题是0-1整数规划中的特例，现在采用的解法一般为匈牙利法，由于指派问题的特殊性，使用匈牙利法可以有效的减少计算量。

学习理论的目的就是为了解决实际问题。

线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。

当我们遇到一个问题，需要认真考察该问题。

如果它适合线性规划的条件，那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。

但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。

那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题，即：

非线性规划。

关于非线性规划的理论还没有深入学习，暂将我的学习所得进行到此。

第五篇：

运筹学学习心得茂名职业技术学院

学习心得

姓名：

陈相宇班级：

石油七班学号：

3120540714

经过上了十几次运筹学的课，我觉得运筹学这门课程内容真的很丰富，涉及的内容有很多，例如数学，决策学等。

当然，在这短短的时间了，我不可能完全掌握老师所说的内容，只能说了解什么是运筹学。

如何运用运筹学。

运筹学是一个应用数学和形式科学的跨领域研究，利用数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答，所以说好运筹学对我们以后的生活是很有的帮助的

自古以来，运筹学就无处不在，小到菜市场买菜，大到处理国家事务，都会用到运筹学，“运筹帷幄之中，决胜千里之外”这句话就很好的形容了运筹学的重要性。

中国古代有一个著名例子“田忌赛马”，就是对运筹学中博弈论的运用，通过巧妙的安排部署马匹的出场顺序，利用了现有马匹资源的最大效用，设计出了一个最佳方案，取得了一个最好的效果。

从中我们不难发现，在已有的条件下，经过筹划、安排，选择一个最好的方案，就会取得最好的效果。

可见，筹划安排是十分重要的。

在现在社会中，运筹学是一门重要的课程知识，它在现实生活中无处不在，经常用于解决复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。

经济、金融、工程、管理等都与运筹学的发展密切相关。

随着科学技术和生产的发展，运筹学已渗入很多领域里，发挥了越来越重要的作用，运筹学本身也在不断发展，线性规划；非线性规划；整数规划；组合规划等）、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、博弈论、搜索论、模拟等等，因此运筹学有广阔的应用领域，它已渗透到诸如服务、经济、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性等各个方面。

现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。

前者提供模型，后者提供理论和方法。

运筹学作为一门用来解决实际问题的学科，在处理千差万别的各种问题时，一般有以下几个步骤：

确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。

它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。

对所研究的问题求出最

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优解，寻求最佳的行动方案，所以它也可看成是一门优化技术，提供的是解决各类问题的优化方法。

也可以说，运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。

运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。

当然，随着客观实际的发展，运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动，有些已经深入到日常生活当中去了。

运筹学可以根据问题的要求，通过数学上的分析、运算，得出各种各样的结果，最后提出综合性的合理安排，已达到最好的效果。

运筹学作为一门用来解决实际问题的学科，在处理千差万别的各种问题时，一般有以下几个步骤：

确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。

虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学，但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型，并能应用解决较广泛的实际问题。

运筹学问题的解决方法是我们日常科学管理的关键。

运筹学在解决问题时，按研究对象不同可构造各种不同的模型。

掌握了模型的建立和问题的分析只是解决问题的重要前提，真正起到至关重要作用的还是解决问题的方案。

其中，让我最感兴趣的方法就是用决策树的方法来对问题进行剖析。

决策树本身是一种模型和对问题的分析，并且在分析的过程中自然地得出解决方案的一种很常用的方法。

它的好处就是能够很清晰地整理出问题的思路和脉络，将问题的关键点整理出来，用科学的数据将每一步进行合理地筛选，最终得出一种最适宜使用的解决方案，这种方法对逻辑性的要求很严格，必要的时候还需要进行多种选择来对比最终的绩效。

将错综复杂的实例问题抽象概括成数学数字，再将其按要求进行求解得出结果，当然还有对结果的检验与分析也是不可少的。

在这一系列的操作过程中，不仅可以体会到数学问题求解的严谨和规范，同时也有对运筹学解决问题的喜悦，这运筹学的乐趣，让人有种上瘾的感觉。

运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科，兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质，是系统工程学和现代管理科学中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具。

运筹学已被应用到各种管理工程中，在现代化建设中发挥着重要作用。

经过这段时间的学习运筹学，算是对运筹学的概念和认识都有一定的了解。

运筹学在某些领域里充当着不可取代的角色。

比如说，在市场营销中，它主要应用于广告预算和媒介的选择、竞争性定价、新产品开发、销售计划的制定等方面；在运输管理中涉及到空运、水运、公路运输、铁路运输、管道运输、厂内运输等；

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在城市管理中，它有各种紧急服务系统的设计和运用，救火站、救护车、警车等的分布点的设立均在它的范围内。

最早使用运筹学方法来解决实际问题的国家是英国，随后世界中不少国家都跟着它的脚步不断触及到运筹学的领域中。

中国虽然是比较晚才对运筹学引起重视的，但是由于我们国家的人才济济，对于新兴领域的研究水平仍不低于一些发达国家。

美国也同样重视运筹学在现实生活中的具体应用。

美国曾用排队论的方法来确定纽约市紧急电话站的值班人数。

此外，有城市垃圾的清扫、搬运和处理，城市供水和污水处理系统的规划等等。

运筹学是一门综合的学科，并不仅仅是只与数学有关，但是也离不开数学知识为基础。

在以后的学习当中我们更应该时刻温习，不时巩固，以达到知新的效果

对于这种比较难偏理的学科来说确实是的，而且往往老师也很难把这么复杂的又与实际生活联系的我们又没亲身经历过的问题分析的比较透彻，所以很多同学从一开始听不懂就放弃了。

但如果你肯用心的话，其实这都不是问题。

只要上课时思路跟着老师走，下课多复习，把不懂的弄懂，作好相应的习题，要学好运筹学并非不可能。

同样对于数学基础不是很好的同学来说，千万不要害怕，多听，多想，多问是最好的解决方法，文科生同样可以学会弄懂理科生的东西。

总之，对于这门课千万不能被书厚、人家说很难等外部因素所影响，以至放弃学习，要知道不同的科目对于不同的人来说是不一样的，也许你刚好会擅长这门课，只要对自己有信心。

但上课要专心听老师讲课，因为这门不象其他课上课不听还可以蒙混过关，对于一连串的解题思路只有经过分析才会明白，因为一点不明白有可能导致整个题目前功尽弃。

很快这门课就要结束了，以上是我对这十几周的课程一些心得体会，今后我有机会还会继续学习运筹学，平时也会看看有关运筹学的书籍，相信在未来我可以学以致用。

内容仅供参考