中國運(yùn)籌學(xué)發(fā)展研究報(bào)告PPT課件

1、2021/6/71 中國運(yùn)籌學(xué)會主頁 http:/ 2015年10月 2021/6/72 l0 引 言 l1 運(yùn)籌學(xué)發(fā)展歷程 l2 運(yùn)籌學(xué)發(fā)展的狀況 l3 運(yùn)籌學(xué)中的若干難題 l4 運(yùn)籌學(xué)發(fā)展態(tài)勢 l5 運(yùn)籌學(xué)發(fā)展的思考 l6 結(jié) 束 語 2021/6/73 l運(yùn)籌學(xué)的學(xué)科體系主要包括三大部分： 模型、理論和算法。 l 運(yùn)籌學(xué)形成了一套系統(tǒng)地研究和解決實(shí) 際問題的方法，分以下幾個階段： （1）構(gòu)建所關(guān)心的數(shù)學(xué)模型，將一個實(shí)際 問題表示成運(yùn)籌學(xué)問題。 （2）分析問題（最優(yōu)）解的性質(zhì)和求解問 2021/6/74 題的難易程度，尋找合適的求解方法。 （3）設(shè)計(jì)求解相應(yīng)問題的算法，并對算法 的性能進(jìn)行

2、理論分析。 （4）編程實(shí)現(xiàn)算法，并分析模擬數(shù)值結(jié)果。 （5） 判斷模型和解法的有效性，提出解 決原始實(shí)際問題的方案。 2021/6/75 l1.1 數(shù)學(xué)的發(fā)展概述 l1.2 運(yùn)籌學(xué)發(fā)展簡史 在運(yùn)籌學(xué)快速發(fā)展過程中，兩個因素起 到了非常重要的作用: （1）運(yùn)籌學(xué)方法 的實(shí)質(zhì)性改進(jìn)。（2）現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的誕生、 發(fā)展和應(yīng)用。 l 1.3 中國運(yùn)籌學(xué)發(fā)展簡史 2021/6/76 l 中國第一個運(yùn)籌學(xué)小組是1956年于中國 科學(xué)院力學(xué)研究所成立；1959年，第二 個運(yùn)籌學(xué)部門在中國科學(xué)院數(shù)學(xué)所成立， 1960年合并成為數(shù)學(xué)研究所的一個研究 室。 l中國運(yùn)籌學(xué)早期普及與推廣工作的亮點(diǎn) 是由華羅庚先生點(diǎn)燃的：

3、優(yōu)選法、統(tǒng)籌 法。 2021/6/77 l 中國運(yùn)籌學(xué)會于1980年成立（數(shù)學(xué)學(xué)會 的一個分會） l 于1982年加入國際運(yùn)籌聯(lián)合會（IFORS） l 1992年中國運(yùn)籌學(xué)會從中國數(shù)學(xué)學(xué)會獨(dú) 立出來，成為國家一級學(xué)會。這是中國 運(yùn)籌學(xué)會發(fā)展史上的一個重要事件，它 凸顯了運(yùn)籌學(xué)以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，但與數(shù)學(xué) 學(xué)科有本質(zhì)不同的特征。 2021/6/78 l 2.1 數(shù)學(xué)規(guī)劃 數(shù)學(xué)規(guī)劃是在決策變量滿足一定約束條 件下求一個或多個函數(shù)的極小值或者極 大值。 l2.1.1 線性規(guī)劃 目前關(guān)于單純形的研究主要在于選取主元； 另一大類算法是內(nèi)點(diǎn)法，也趨于成熟。 2021/6/79 l2.1.2 非線性規(guī)劃 目前，序

4、列二次規(guī)劃算法是一類被用于 廣泛求解一般非線性規(guī)劃的有效算法。 非線性規(guī)劃算法通常用線搜索策略選取 步長，或通過求解信賴域子問題而得到 新的迭代點(diǎn)。這兩方面仍有改善空間。 2021/6/710 l2.1.3 錐規(guī)劃 是線性空間中凸錐上的規(guī)劃，它是線性 規(guī)劃與非線性規(guī)劃的推廣。 目前這方面的研究主要包括（1）二階錐 優(yōu)化和半定優(yōu)化；（2）對稱錐優(yōu)化； （3）齊次錐優(yōu)化；（4）雙曲錐優(yōu)化。 2021/6/711 l 2.1.4 矩陣規(guī)劃 很多優(yōu)化問題的決策變量是一個具有特 殊結(jié)構(gòu)的矩陣，這樣的優(yōu)化問題被稱為 矩陣優(yōu)化或矩陣規(guī)劃。真正的研究是在 20世紀(jì)90年代，它被譽(yù)為21世紀(jì)的線性 規(guī)劃半定規(guī)劃

5、為研究起點(diǎn)。 2021/6/712 l 2.1.5 變分不等式與互補(bǔ)問題 是一類具有普遍意義的均衡優(yōu)化模型。 當(dāng)前主要是對于廣義變分不等式和錐互 補(bǔ)問題的研究，而對于不確定信息下變 分不等式和互補(bǔ)問題的研究無疑是發(fā)展 的必然。 2021/6/713 l 2.1.6 整數(shù)規(guī)劃 整數(shù)規(guī)劃未來發(fā)展方向和關(guān)鍵問題包括： （1）整數(shù)多面體凸包的刻畫；（2）隨機(jī) 整數(shù)規(guī)劃；（3）多層整數(shù)規(guī)劃；（4） 混合0-1二次整數(shù)規(guī)劃；（5）協(xié)正規(guī)劃； （6）半定整數(shù)規(guī)劃。 2021/6/714 l 2.1.7 動態(tài)規(guī)劃 動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用在本世紀(jì)前后的一個重大 突破是其在海量數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，特 別是人類基因組計(jì)劃完成以

6、后，它成為 生物信息學(xué)的一個基本模型工具。 2021/6/715 l 2.1.8 向量優(yōu)化 亦稱多目標(biāo)優(yōu)化。 分式向量優(yōu)化問題是一類具有重要經(jīng)濟(jì) 意義的數(shù)學(xué)模型，關(guān)于這類模型的求解 問題，也是今后向量優(yōu)化問題研究的重 點(diǎn)。 2021/6/716 l2.1.9 全局優(yōu)化 主要研究求解非凸優(yōu)化問題的全局最優(yōu) 或近似全局最優(yōu)解。 全局優(yōu)化的未來發(fā)展方向和關(guān)鍵問題包 括（1）凸逼近和凸松弛方法；（2）非 凸二次規(guī)劃；（3）基于模擬仿真技術(shù)的 全局優(yōu)化算法；（4）特殊結(jié)構(gòu)的全局優(yōu) 化問題。 2021/6/717 l 2.2 組合優(yōu)化 20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的交叉學(xué)科分支， 研究對象是有限集合上的極值問

7、題。 2.2.1 圖論 未來受人關(guān)注的課題（1）圖論中的結(jié)果 推廣到超圖中（方法不止一種）；（2） 對隨機(jī)圖的一些特殊性質(zhì)的刻畫；（3） 對超大圖或無限網(wǎng)絡(luò)的研究。 2021/6/718 l 2.2.2 近似算法 近似算法是求解組合優(yōu)化問題的一類多 項(xiàng)式時間算法，它們盡管不能確保對問 題的每一個實(shí)例都可以求得最優(yōu)解，但 是可以保證求得的解的目標(biāo)值與最優(yōu)解 的目標(biāo)函數(shù)相差不多。 2021/6/719 l 2.2.3 組合多面體 給定一個線性系統(tǒng)，判定其是否定義了 一個整數(shù)多面體、是否為全對偶整數(shù)系 統(tǒng)、是否為盒式對偶整數(shù)系統(tǒng)，這三個 問題是整數(shù)規(guī)劃的核心問題，也構(gòu)成了 組合多面體理論的基本內(nèi)容。

8、 2021/6/720 l 2.2.4 組合數(shù)學(xué) 是近幾十年來發(fā)展最為迅速的一個數(shù)學(xué) 分支。 近年來，組合數(shù)學(xué)的思想和方法在數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)和算法分析中都有重要的應(yīng)用。組 合設(shè)計(jì)為現(xiàn)代移動通信及光纖通信中的 編碼技術(shù)提供了基礎(chǔ)。 2021/6/721 l 2.2.5 生物分子網(wǎng)絡(luò) 運(yùn)籌學(xué)方法在生物分子網(wǎng)絡(luò)的研究中起 到了重要作用。典型的研究內(nèi)容和問題 包括：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和蛋白質(zhì)相互作用 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模；從生物進(jìn)化角度出發(fā) 的生物分子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化模型和算法；從高 通量生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)出發(fā)的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法 等等。 2021/6/722 l 2.3 隨機(jī)優(yōu)化 隨機(jī)最優(yōu)化問題是特指帶有隨機(jī)因素的 最優(yōu)化問題，需要利用

9、概率統(tǒng)計(jì)、隨機(jī) 過程以及隨機(jī)分析等工具。 通常人們處理隨機(jī)因素采用兩種方法： 第一種是期望值方法；第二種是在概率 意義下考慮優(yōu)化問題。 2021/6/723 l 2.3.1 排隊(duì)論 當(dāng)今人們對復(fù)雜的隨機(jī)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)心三 方面的問題：一是它的遍歷性問題；二 是在遍歷條件下，描述系統(tǒng)的指標(biāo)如隊(duì) 長、等待時間的擴(kuò)散逼近是否存在？三 是在遍歷條件下，如何找出最優(yōu)的服務(wù) 規(guī)則。 2021/6/724 l 2.3.2 馬氏決策 研究特殊結(jié)構(gòu)的馬氏決策理論越來越具 有重要意義。例如大規(guī)模對抗與合作系 統(tǒng)問題、金融監(jiān)管的需求、一般監(jiān)管理 論的研究等等，都為馬氏決策理論帶來 了新挑戰(zhàn)。 2021/6/725 l

10、2.3.3 復(fù)雜系統(tǒng)可靠性 現(xiàn)代化技術(shù)和設(shè)備的飛速發(fā)展和更新， 使得人們面對的系統(tǒng)越來越復(fù)雜，誘發(fā) 了許多人們無法理解的現(xiàn)象。如利用原 來的系統(tǒng)可靠性理論得到的可靠性與實(shí) 際系統(tǒng)人們感覺的完全不同。如何發(fā)展 相關(guān)的數(shù)學(xué)分析工具以理解這些問題就 顯得非常重要。 2021/6/726 l 2.3.4 軟件可靠性 由于軟件系統(tǒng)的高度復(fù)雜性，導(dǎo)致了人 們通常在系統(tǒng)可靠性中使用的方法完全 無效。 將軟件可靠性問題與軟件測試過程結(jié)合 是一種有效的方法。為此必須發(fā)展隨機(jī) 過程、排隊(duì)理論以及相關(guān)的數(shù)學(xué)方法。 2021/6/727 l 2.3.5 供應(yīng)鏈的優(yōu)化設(shè)計(jì) 通常面臨三個基本的數(shù)學(xué)問題： （1）如何來找出

11、人們所關(guān)心的系統(tǒng)數(shù)量 指標(biāo)的一般方法？（2）找出求解方法之 后，基于這些解如何制定最優(yōu)策略？ （3）供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)時，如何找出最優(yōu)的協(xié) 調(diào)策略即平衡點(diǎn)。 2021/6/728 l 2.3.6 隨機(jī)模擬 隨機(jī)模擬是針對實(shí)際問題含有隨機(jī)因素 所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行的模擬。所形成 的理論有（1）均勻或非均勻隨機(jī)數(shù)的生 成；（2）離散時間的馬氏或半馬氏過程 的模擬；（3）模擬輸出的分析；（4） 方差縮小方法；（5）隨機(jī)優(yōu)化。 2021/6/729 l 2.4 博弈論 亦稱對策論。 馮諾伊曼和摩根斯頓在1944年合著的 博弈論與經(jīng)濟(jì)行為完善了博弈論的數(shù) 學(xué)基礎(chǔ)，使之系統(tǒng)化和公理化。 博弈論一直是運(yùn)籌學(xué)及相關(guān)領(lǐng)

12、域的重要 研究熱點(diǎn)。 2021/6/730 l 2.4.1 非合作博弈 1994年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主納什在20世 紀(jì)50年代初奠定了非合作博弈的基礎(chǔ)， 對非合作博弈論體系的建立做出了重大 貢獻(xiàn)。 2021/6/731 l 2.4.2 合作博弈 包括（1）建立新的最優(yōu)準(zhǔn)則，從而導(dǎo)致 新的合作解；（2）經(jīng)典合作解的擴(kuò)展或 變型。（3）在局中人具有“有限理性” 的合作博弈中合作解的建立、存在性及 其特性；（4）經(jīng)典合作解在動態(tài)合作博 弈、圖上博弈及網(wǎng)絡(luò)博弈中的應(yīng)用； （5）運(yùn)用公理化方法研究合作解。 2021/6/732 l 2.4.3 網(wǎng)絡(luò)博弈 是近20年產(chǎn)生與發(fā)展起來的。針對網(wǎng)絡(luò) 博弈、網(wǎng)絡(luò)生成

13、和演化的動態(tài)過程的研 究是20世紀(jì)后期博弈論領(lǐng)域具有重大突 破的博弈論課題。 2021/6/733 l 2.4.4 微分博弈 始于20世紀(jì)40年代。2004年諾貝爾經(jīng)濟(jì) 學(xué)獎授予挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家基德蘭德和美國 經(jīng)濟(jì)學(xué)家普雷斯科特，以表彰他們在動 態(tài)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)方面做出的杰出貢獻(xiàn)。 2021/6/734 l 2.4.5 機(jī)制設(shè)計(jì) 機(jī)制設(shè)計(jì)理論被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)學(xué)的“工程 學(xué)”部分。2007年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎授予 赫爾維茨、馬斯金以及邁爾森，以表彰 他們?yōu)椤皺C(jī)制設(shè)計(jì)理論奠定了基礎(chǔ)”。 2021/6/735 l 2.4.6 合作的演化 研究手段主要包括實(shí)體實(shí)驗(yàn)和仿真實(shí)驗(yàn) 兩種；研究課題大體分為以下幾個方向 （1）

14、基于選擇模式的研究； （2）基于互惠機(jī)制理論的研究； （3）基于多行為主體的研究； （4）基于空間結(jié)構(gòu)的研究。 2021/6/736 l 2.4.7 算法博弈論 研究的主要問題包括（1）如何描述和計(jì)算 參與者的自私行為所導(dǎo)致的系統(tǒng)性能； （2） 如何分析和刻畫博弈中參與者的自 私行為與系統(tǒng)整體性能之間的關(guān)系； （3）如何設(shè)計(jì)一個合理的機(jī)制使得其系統(tǒng) 在實(shí)際運(yùn)行中能夠真正實(shí)現(xiàn)整體利益最 大化。 2021/6/737 l 2.5 管理科學(xué) 管理科學(xué)的主要任務(wù)是采用合理的、系 統(tǒng)的和科學(xué)的方法，找出和改進(jìn)各種各 樣的決策方案。它最關(guān)心的是如何建立 和應(yīng)用模型與概念，以清楚地闡明并有 效地解決管理問題

15、，同時設(shè)計(jì)和發(fā)展出 新的和更好的優(yōu)秀的管理模式。 2021/6/738 l 2.5.1 決策理論與方法 決策理論已形成了以1978年諾貝爾經(jīng)濟(jì) 學(xué)獎得主西蒙為代表人物的決策理論學(xué) 派。決策一般分為確定型決策、風(fēng)險(xiǎn)型 決策和不確定型決策三種。決策的目標(biāo) 可以是單一目標(biāo)或多種目標(biāo)。 2021/6/739 l 2.5.2 評價(jià)理論與方法 運(yùn)用多個指標(biāo)對多個參評對象進(jìn)行評價(jià) 的理論和方法。目前比較成熟的評價(jià)方 法有主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和 模糊評價(jià)法等。 2021/6/740 l 2.5.3 預(yù)測理論與方法 采集歷史數(shù)據(jù)并用某種數(shù)學(xué)模型來外推 將來。預(yù)測方法有四種基本的類型：定 性預(yù)測、時間序列

16、分析、因果聯(lián)系法和 模擬。 2021/6/741 l 2.5.4 信息管理與信息系統(tǒng) 信息管理是人類為了有效地開發(fā)和利用 信息資源，以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，對 信息資源進(jìn)行計(jì)劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)和控制 的社會活動。 信息管理是通過管理信息系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。 2021/6/742 l 2.5.5 風(fēng)險(xiǎn)管理 風(fēng)險(xiǎn)管理的目標(biāo)是要以最小的成本獲取 最大的安全保障。它不僅僅是一個安全 生產(chǎn)問題，還包括識別風(fēng)險(xiǎn)、評估風(fēng)險(xiǎn) 和處理風(fēng)險(xiǎn)，是一套完整的方案，也是 一個系統(tǒng)工程。 2021/6/743 l 2.5.6 工業(yè)工程 是對人、物料、設(shè)備、能源和信息等所 組成的集成系統(tǒng)，進(jìn)行設(shè)計(jì)、改善和實(shí) 施的一門學(xué)科。主要內(nèi)容包括（

17、1）系統(tǒng) 的分析；（2）系統(tǒng)的改善；（3）系統(tǒng) 的設(shè)計(jì)。 2021/6/744 l 2.5.7 項(xiàng)目管理 內(nèi)容包括（1）項(xiàng)目范圍管理；（2）項(xiàng) 目時間管理；（3）項(xiàng)目成本管理； （4）項(xiàng)目質(zhì)量管理；（5）人力資源管 理；（6）項(xiàng)目溝通管理；（7）項(xiàng)目風(fēng) 險(xiǎn)管理；（8）項(xiàng)目采購管理；（9）項(xiàng) 目集成管理等。 2021/6/745 l 2.5.8 應(yīng)急管理 應(yīng)急管理主要是研究圍繞非常規(guī)突發(fā)事 件的一系列科學(xué)問題。應(yīng)急管理所涉及 的突發(fā)公共事件包括：自然災(zāi)害、事故 災(zāi)害、公共衛(wèi)生事業(yè)和社會安全事件。 2021/6/746 l 2.6 智能計(jì)算 智能計(jì)算是一個涉及數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、生 命科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等

18、多個學(xué)科交叉的 研究方向。 2021/6/747 l 2.6.1 遺傳算法 是通過模擬自然界的進(jìn)化過程來搜索最 優(yōu)解的方法。 1965年，霍蘭德 著自然系統(tǒng)和人工系 統(tǒng)的適應(yīng)性系統(tǒng)地闡述了遺傳算法的 基本理論和方法。 2021/6/748 l 2.6.2 模擬退火 主要思想來源于物理上的退火過程：在 某一給定初溫下，通過緩慢下降溫度參 數(shù)，使算法能夠在多項(xiàng)式時間內(nèi)給出一 個近似最優(yōu)解。 2021/6/749 l 2.6.3 禁忌搜索 禁忌搜索通過引入一個靈活的存儲結(jié)構(gòu) 和相應(yīng)的禁忌準(zhǔn)則來避免迂回搜索，并 通過藐視準(zhǔn)則來赦免一些被禁忌的優(yōu)良 狀態(tài)，從而找到全局最優(yōu)解。 2021/6/750 l

19、2.6.4 粒子群算法 又稱粒子群優(yōu)化算法，它是20世紀(jì)90年 代中發(fā)展起來的一種較新的進(jìn)化算法。 它是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來 的一種基于群體協(xié)作的隨機(jī)搜索算法。 2021/6/751 l 2.6.5 蟻群算法 蟻群算法的基本思想來源于螞蟻在尋找 食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為，是一種用 來在圖中尋找優(yōu)化路徑的幾率型算法。 該算法首先被成功應(yīng)用于求解旅行商問 題；隨后被用于解決各種組合優(yōu)化問題 和機(jī)器人路徑規(guī)劃等問題。 2021/6/752 l 2.6.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)越性有三點(diǎn)（1）自 學(xué)習(xí)功能；（2）聯(lián)想存儲功能；（3） 高速尋找優(yōu)化解的能力。 主要應(yīng)用在模式識別

20、、自動控制、人工 智能領(lǐng)域。 2021/6/753 l 2.6.7 DNA計(jì)算 基于DNA、生物化學(xué)以及分子生物學(xué)原 理的一種電腦運(yùn)算形式。20世紀(jì)90年代 初，阿德萊曼利用DNA計(jì)算解決了7個點(diǎn) 的哈密頓圈問題。 DNA計(jì)算可以分為三類：分子內(nèi)、分子 間和超分子DNA計(jì)算。 2021/6/754 l 2.7 金融工程 當(dāng)今金融工程是運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域最為活躍的 一個研究方向，其主要研究內(nèi)容包括: （1）信用風(fēng)險(xiǎn)度量；（2）證券衍生產(chǎn)品 的定價(jià)；（3）金融模型等。 2021/6/755 l 2.8 統(tǒng)計(jì)和優(yōu)化 統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究如何有效地收集數(shù)據(jù) 和分析數(shù)據(jù)的學(xué)科。人們經(jīng)常遇到一些 復(fù)雜現(xiàn)象中產(chǎn)生的海量

21、數(shù)據(jù)，對這些復(fù) 雜現(xiàn)象缺乏理解，需要從這些數(shù)據(jù)出發(fā) 來尋找和發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就要求開展“數(shù) 據(jù)驅(qū)動”的研究，以概率論和隨機(jī)分析 為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)為工具，引入最優(yōu)化 思想的統(tǒng)計(jì)方法將會成為一個方向。 2021/6/756 l 2.9 模糊系統(tǒng)的優(yōu)化 20世紀(jì)60年代美國加利福尼亞大學(xué)伯克利 分校查德教授首先提出了模糊集理論。 20世紀(jì)80年代，模糊優(yōu)化也開始得到系統(tǒng) 研究，目前已在工業(yè)工程、經(jīng)濟(jì)管理、 信息科學(xué)中都獲得了實(shí)際應(yīng)用。 2021/6/757 以下12個問題是運(yùn)籌學(xué)相關(guān)方向具有一 定代表性的未解難題： （1）凸多面體的d-步猜想； （2）有限多個二次函數(shù)的最大值的極小化 問題； （3）推廣

22、的Lax猜想； （4）DFP擬牛頓法的收斂性； （5）最小阻力凸體問題； 2021/6/758 （6）是否存在求解LP的強(qiáng)多項(xiàng)式時間算法 （7）組合優(yōu)化反問題的計(jì)算復(fù)雜性； （8）求解旅行商問題的更好的近似算法； （9）k-服務(wù)器猜想； （10）裝箱問題是否存在絕對近似算法； （11）隨機(jī)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的遍歷性； （12）PH-分布的最小表示。 2021/6/759 l 4.1 運(yùn)籌學(xué)與生命科學(xué)的交叉 運(yùn)籌學(xué)已應(yīng)用到生物信息學(xué)和系統(tǒng)生物 學(xué)等諸多新興的生命科學(xué)研究領(lǐng)域。如 基于動態(tài)規(guī)劃的序列比對算法是目前最 重要的生物信息學(xué)基本工具之一；數(shù)學(xué) 規(guī)劃在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對和結(jié)構(gòu)預(yù)測中作 為重要工具經(jīng)常使用。

23、另一方面，現(xiàn)代 生命科學(xué)對運(yùn)籌學(xué)理論和方法提出了新 的要求和巨大的挑戰(zhàn)。 2021/6/760 l 4.2 運(yùn)籌學(xué)與網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的交叉 未來30年網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)的交叉研究可 能在以下兩個方面有所突破。（1）網(wǎng)絡(luò) 生成模型。（2）網(wǎng)絡(luò)演化特征的刻畫。 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)目前處于實(shí)證研究為主的階段， 他在真正成為一門獨(dú)立科學(xué)分支的過程 中，運(yùn)籌學(xué)可以成為一個主要的工具。 2021/6/761 l 4.3 運(yùn)籌學(xué)與管理科學(xué)的交叉 管理科學(xué)不僅為運(yùn)籌學(xué)的研究和實(shí)踐提 供了一個很好的應(yīng)用領(lǐng)域，而且為運(yùn)籌 學(xué)的發(fā)展提供了很多挑戰(zhàn)性的課題。代 表性的研究方向包括（1）管理科學(xué)中的 一些實(shí)證研究。（2）風(fēng)險(xiǎn)管理問題。 （3）一些經(jīng)典隨機(jī)存儲問題。（4）多服 務(wù)臺隨機(jī)排隊(duì)系統(tǒng)的人力資源管理。 2021/6/762 l 4.4 服務(wù)科學(xué)與行為運(yùn)籌學(xué) 服務(wù)科學(xué)是一門研究管理與被管理關(guān)系 的、旨在形成兩者良性互動的和諧關(guān)系 的現(xiàn)代先進(jìn)管理科學(xué)。 分析人的行為規(guī)律的科學(xué)被稱為“行為 科學(xué)”。需要解決的科學(xué)問題是，如何 將行為科學(xué)與經(jīng)典的運(yùn)籌學(xué)相結(jié)合，建 立“行為運(yùn)籌學(xué)”的理論體系，為以人 為中心的服務(wù)系