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運(yùn)籌學(xué)ch信管本課件將介紹運(yùn)籌學(xué)在信息管理領(lǐng)域的應(yīng)用,涵蓋線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、排隊(duì)論、庫(kù)存控制等重要內(nèi)容。這些知識(shí)可以幫助企業(yè)更好地管理信息資源,提高效率和效益。課程背景及意義11.決策科學(xué)運(yùn)籌學(xué)是決策科學(xué)的重要分支,它為企業(yè)、政府和個(gè)人提供科學(xué)決策支持。22.資源優(yōu)化運(yùn)籌學(xué)方法可以幫助企業(yè)有效利用有限的資源,提高生產(chǎn)效率和效益。33.問題解決運(yùn)籌學(xué)模型可以幫助企業(yè)識(shí)別和分析問題,找到最佳解決方案。44.信管專業(yè)運(yùn)籌學(xué)是信息管理專業(yè)的重要課程,可以幫助學(xué)生掌握定量分析方法,提高解決實(shí)際問題的能力。課程主要內(nèi)容線性規(guī)劃線性規(guī)劃模型是運(yùn)籌學(xué)中最重要的模型之一。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、通信網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。庫(kù)存管理庫(kù)存管理模型旨在優(yōu)化庫(kù)存水平,降低成本。項(xiàng)目管理項(xiàng)目管理模型為項(xiàng)目規(guī)劃、實(shí)施和控制提供理論基礎(chǔ)。運(yùn)籌學(xué)基本概念定義與特點(diǎn)運(yùn)籌學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)方法解決實(shí)際問題,優(yōu)化資源配置,提高效率和效益的學(xué)科。它具有跨學(xué)科性,涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。核心思想運(yùn)籌學(xué)以模型為基礎(chǔ),通過分析和求解模型,找到最優(yōu)方案,解決現(xiàn)實(shí)問題。它強(qiáng)調(diào)定量分析,使用數(shù)學(xué)工具和方法進(jìn)行決策和優(yōu)化。線性規(guī)劃基礎(chǔ)1線性規(guī)劃定義線性規(guī)劃是一個(gè)數(shù)學(xué)模型,用于在約束條件下找到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最大值或最小值。目標(biāo)函數(shù)和約束條件都是線性函數(shù)。2線性規(guī)劃模型線性規(guī)劃模型通常包含決策變量、目標(biāo)函數(shù)和約束條件。3圖形解法對(duì)于兩個(gè)變量的線性規(guī)劃問題,可以使用圖形解法來找到最優(yōu)解。圖形解法通過繪制約束條件的區(qū)域來確定可行解區(qū)域,并找到目標(biāo)函數(shù)在該區(qū)域內(nèi)的最大值或最小值。線性規(guī)劃模型案例分析線性規(guī)劃模型在各種商業(yè)決策問題中得到廣泛應(yīng)用。例如,生產(chǎn)計(jì)劃問題,可以優(yōu)化生產(chǎn)資源分配,最大限度地提高利潤(rùn)。交通運(yùn)輸問題,可以優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線,降低運(yùn)輸成本。投資組合問題,可以優(yōu)化投資組合,最大限度地提高收益率。整數(shù)規(guī)劃概念及模型定義整數(shù)規(guī)劃是線性規(guī)劃的特殊情況,決策變量必須取整數(shù)值。模型目標(biāo)函數(shù)和約束條件都是線性函數(shù),但決策變量必須為整數(shù)。應(yīng)用廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)計(jì)劃、資源分配、投資組合等領(lǐng)域。整數(shù)規(guī)劃算法應(yīng)用整數(shù)規(guī)劃算法在生產(chǎn)、運(yùn)輸、金融等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。1生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化生產(chǎn)資源配置,提高生產(chǎn)效率2運(yùn)輸路線規(guī)劃最佳運(yùn)輸路徑,降低運(yùn)輸成本3投資組合優(yōu)化投資組合結(jié)構(gòu),最大化收益4人員排班制定高效的人員排班方案,降低人力成本非線性規(guī)劃模型目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)是需要優(yōu)化的函數(shù),可以是最大化利潤(rùn)、最小化成本等。約束條件約束條件是指在優(yōu)化過程中需要滿足的限制條件,例如資源限制、生產(chǎn)能力限制等。模型類型非線性規(guī)劃模型可分為凸規(guī)劃、非凸規(guī)劃等,取決于目標(biāo)函數(shù)和約束條件的性質(zhì)。非線性規(guī)劃算法介紹梯度下降法梯度下降法是一種迭代算法,通過不斷更新決策變量的值來找到目標(biāo)函數(shù)的最小值。它利用目標(biāo)函數(shù)的梯度信息,沿著負(fù)梯度方向進(jìn)行迭代,直到找到最優(yōu)解。牛頓法牛頓法是一種基于二階導(dǎo)數(shù)的優(yōu)化算法,它利用目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)信息來加速收斂。牛頓法通常比梯度下降法更快地收斂到最優(yōu)解,但它需要計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù),可能比較復(fù)雜。模擬退火算法模擬退火算法是一種啟發(fā)式算法,它借鑒了金屬退火的過程,模擬了一個(gè)物理系統(tǒng)在溫度逐漸降低時(shí)逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)的過程。它可以在一定程度上避免陷入局部最優(yōu)解,并找到全局最優(yōu)解,但它需要調(diào)整控制參數(shù),例如初始溫度和降溫速率。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化原理的啟發(fā)式算法,它模擬了生物群體中的自然選擇和遺傳過程。它能夠在復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解,但它需要設(shè)置初始種群和遺傳算子,并且計(jì)算量較大。動(dòng)態(tài)規(guī)劃基本思想1分解問題將復(fù)雜問題分解成多個(gè)子問題2解決子問題依次解決子問題,并記錄解3組合解根據(jù)子問題的解,組合成原問題的解動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種常用的優(yōu)化算法,適用于解決多階段決策問題。這種算法的核心思想是將問題分解成多個(gè)子問題,并通過記錄子問題的解來避免重復(fù)計(jì)算。動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型構(gòu)建問題分解將復(fù)雜問題分解成一系列相互關(guān)聯(lián)的子問題。狀態(tài)定義定義每個(gè)子問題的狀態(tài),并確定狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系。決策變量確定每個(gè)狀態(tài)下的決策變量,并明確決策變量的取值范圍。目標(biāo)函數(shù)定義每個(gè)子問題的目標(biāo)函數(shù),并根據(jù)子問題之間的關(guān)系建立全局目標(biāo)函數(shù)。遞推公式利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃原理,推導(dǎo)出狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,并建立遞推關(guān)系。蒙特卡羅模擬方法隨機(jī)數(shù)生成蒙特卡羅模擬的核心是使用隨機(jī)數(shù)來模擬現(xiàn)實(shí)世界中的隨機(jī)現(xiàn)象。重復(fù)實(shí)驗(yàn)通過大量重復(fù)的隨機(jī)試驗(yàn),可以得到問題的近似解。統(tǒng)計(jì)分析分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,獲取問題的統(tǒng)計(jì)特征,例如平均值、方差等。排隊(duì)論基本概念1等待現(xiàn)象排隊(duì)現(xiàn)象是現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在的現(xiàn)象,例如銀行柜臺(tái)、超市收銀臺(tái)、高速公路收費(fèi)站等。2服務(wù)系統(tǒng)排隊(duì)論研究的對(duì)象是服務(wù)系統(tǒng),即顧客到達(dá)系統(tǒng),接受服務(wù),然后離開系統(tǒng)的過程。3關(guān)鍵因素排隊(duì)論主要研究顧客到達(dá)率、服務(wù)時(shí)間、服務(wù)臺(tái)數(shù)量等因素對(duì)系統(tǒng)性能的影響。4目標(biāo)排隊(duì)論的目標(biāo)是通過分析和優(yōu)化服務(wù)系統(tǒng),提高效率,降低成本,改善顧客體驗(yàn)。排隊(duì)論模型假設(shè)客戶到達(dá)過程假設(shè)客戶到達(dá)是泊松過程,即到達(dá)時(shí)間間隔服從指數(shù)分布。服務(wù)時(shí)間分布假設(shè)服務(wù)時(shí)間服從指數(shù)分布,并且服務(wù)時(shí)間彼此獨(dú)立。排隊(duì)規(guī)則排隊(duì)規(guī)則可以是先到先服務(wù)(FIFO),優(yōu)先級(jí)排隊(duì)等。服務(wù)臺(tái)數(shù)量假設(shè)服務(wù)臺(tái)數(shù)量有限,可以是單臺(tái)服務(wù)臺(tái)或多臺(tái)服務(wù)臺(tái)。排隊(duì)論性能指標(biāo)計(jì)算排隊(duì)論性能指標(biāo)用于衡量排隊(duì)系統(tǒng)的效率和顧客的滿意度。常用的指標(biāo)包括平均等待時(shí)間、平均排隊(duì)長(zhǎng)度、系統(tǒng)利用率和顧客離開率等。3.5分鐘平均等待時(shí)間8人平均排隊(duì)長(zhǎng)度80%利用率系統(tǒng)利用率95%離開率顧客離開率這些指標(biāo)可以幫助我們?cè)u(píng)估排隊(duì)系統(tǒng)的性能,并根據(jù)指標(biāo)結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)參數(shù),例如增加服務(wù)臺(tái)數(shù)量或改進(jìn)服務(wù)流程。投資決策理論基礎(chǔ)投資決策流程投資決策流程包括項(xiàng)目評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)分析、資金籌措和項(xiàng)目實(shí)施。投資目標(biāo)投資目標(biāo)可以是利潤(rùn)最大化、市場(chǎng)份額擴(kuò)大、社會(huì)效益提升等。投資風(fēng)險(xiǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)等。投資評(píng)價(jià)方法常見的投資評(píng)價(jià)方法包括凈現(xiàn)值法、內(nèi)部收益率法、paybackperiod法等。投資決策案例分析投資決策是指在可行方案中,根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)和約束條件,選擇最優(yōu)方案的過程。案例分析可以幫助我們理解投資決策理論,掌握運(yùn)用相關(guān)方法解決實(shí)際問題的技巧。案例分析有助于我們將理論知識(shí)與實(shí)際問題結(jié)合起來,提高我們的實(shí)踐能力。作業(yè)scheduling理論目標(biāo)旨在優(yōu)化作業(yè)執(zhí)行順序,最小化總完成時(shí)間,減少等待時(shí)間,提高系統(tǒng)效率。約束資源限制,例如機(jī)器數(shù)量,時(shí)間限制,作業(yè)優(yōu)先級(jí),以及相互依賴關(guān)系。算法貪婪算法,動(dòng)態(tài)規(guī)劃,模擬退火,遺傳算法,蟻群算法等,根據(jù)具體問題選擇最優(yōu)算法。應(yīng)用生產(chǎn)計(jì)劃,項(xiàng)目管理,計(jì)算機(jī)系統(tǒng),網(wǎng)絡(luò)流量管理,數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度等。作業(yè)scheduling算法1遺傳算法模擬生物進(jìn)化過程,優(yōu)選最優(yōu)解2模擬退火算法模擬金屬退火過程,跳出局部最優(yōu)3貪婪算法每次選擇最優(yōu)解,局部最優(yōu)解4優(yōu)先級(jí)算法根據(jù)作業(yè)優(yōu)先級(jí)排序作業(yè)scheduling算法旨在優(yōu)化作業(yè)執(zhí)行順序,提高效率。常見的算法包括優(yōu)先級(jí)算法、貪婪算法、模擬退火算法和遺傳算法。優(yōu)先級(jí)算法根據(jù)作業(yè)重要性排序,貪婪算法每次選擇最優(yōu)解,模擬退火算法模擬金屬退火過程以跳出局部最優(yōu)解,遺傳算法則模擬生物進(jìn)化過程,不斷迭代優(yōu)化,尋找全局最優(yōu)解。供應(yīng)鏈管理概述協(xié)同合作供應(yīng)鏈管理強(qiáng)調(diào)企業(yè)之間協(xié)同合作,共同提升效率。全球化趨勢(shì)供應(yīng)鏈管理需要適應(yīng)全球化趨勢(shì),整合全球資源。物流基礎(chǔ)設(shè)施完善的物流基礎(chǔ)設(shè)施是供應(yīng)鏈管理的關(guān)鍵支撐。信息技術(shù)應(yīng)用信息技術(shù)在供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮重要作用,提高效率和透明度。供應(yīng)鏈庫(kù)存管理庫(kù)存成本庫(kù)存管理目標(biāo)是降低庫(kù)存成本。庫(kù)存成本包括儲(chǔ)存成本、缺貨成本、采購(gòu)成本等。庫(kù)存水平庫(kù)存水平是指企業(yè)在某一特定時(shí)間點(diǎn)上所持有的庫(kù)存數(shù)量。庫(kù)存控制庫(kù)存控制是指企業(yè)對(duì)庫(kù)存的管理和控制,以達(dá)到既能滿足生產(chǎn)和銷售需求,又能有效控制庫(kù)存成本的目標(biāo)。庫(kù)存管理策略常見的庫(kù)存管理策略包括定期庫(kù)存管理、持續(xù)庫(kù)存管理、ABC分類法等。供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化確定最佳的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括生產(chǎn)設(shè)施、倉(cāng)庫(kù)、配送中心等位置及數(shù)量,最大化效率和效益。物流路徑規(guī)劃優(yōu)化原材料、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品的運(yùn)輸路線,縮短配送時(shí)間、降低運(yùn)輸成本,提高物流效率。庫(kù)存管理策略制定科學(xué)的庫(kù)存管理策略,控制庫(kù)存水平,降低庫(kù)存成本,同時(shí)保證供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和可靠性。供應(yīng)商選擇與評(píng)估評(píng)估現(xiàn)有供應(yīng)商,選擇最佳合作伙伴,建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作關(guān)系,保證供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)應(yīng)用供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)提高效率,降低成本,優(yōu)化決策。例如,可以通過分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)需求,優(yōu)化庫(kù)存管理,提高物流效率,并制定更有效的營(yíng)銷策略。此外,大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn),例如供應(yīng)鏈中斷,并及時(shí)采取措施預(yù)防損失??偟膩碚f,大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中扮演著越來越重要的角色,幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境。課程總結(jié)與思考運(yùn)籌學(xué)知識(shí)應(yīng)用本課程學(xué)習(xí)了運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)知識(shí),為管理決策提供科學(xué)方法??梢詰?yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)、庫(kù)存管理、物流優(yōu)化等領(lǐng)域。未來學(xué)習(xí)方向可以深入研究特定領(lǐng)域運(yùn)籌學(xué)模型,例如金融投資、供應(yīng)鏈優(yōu)化等。還可以學(xué)習(xí)人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù),將運(yùn)籌學(xué)與前沿技術(shù)結(jié)合。主要參考文獻(xiàn)11.運(yùn)籌學(xué)清華大學(xué)出版社,樊麗明主編22.決策分析與運(yùn)籌學(xué)浙江大學(xué)出版社,楊義先主編33.供應(yīng)鏈管理機(jī)械工業(yè)出版社,周慶紅主編44.Opera

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