運籌學存儲模型

㈠ 運籌學的基本內容

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）、圖論、決策論、對策論、排隊論、存儲論、可靠性理論等。

㈡ 運籌學教程的圖書目錄

1.1 運籌學的起源與影響1
1.2 運籌學的分支3
1.3 運籌學的工作程序4
1.4 運籌學的應用軟體介紹6 2.1 典型問題舉例13
2.2 線性規劃模型的一般形式18
2.3 線性規劃的假設22
2.4 一些應用案例建模26
習題41 3.1 線性規劃的圖解法46
3.2 單純形法原理59
3.3 表格形式的單純形法65
3.4 單純形法的進一步討論70
3.5 改進單純形法80
3.6 線性規劃問題的Excel求解83
習題97 4.1 對偶問題的提出104
4.2 線性規劃的對偶理論112
4.3 對偶解的經濟解釋和影子價格116
4.4 對偶單純形法123
4.5 靈敏度分析132
4.6 參數線性規劃152
4.7 用Excel作靈敏度分析160
習題163 5.1 運輸問題的一般模型171
5.2 表上作業法172
5.3 表上作業法計算中的相關問題183
5.4 產銷不平衡的運輸問題及其解法185
5.5 轉運問題及其解法189
5.6 運輸問題的Excel求解192
習題195 6.1 目標規劃問題的數學模型202
6.2 解目標規劃問題的圖解法205
6.3 解目標規劃問題的單純形法206
6.4 目標規劃問題的Excel求解208
習題210 7.1 整數規劃的數學模型217
7.2 一般整數規劃的解法——分枝定界法223
7.3 0-1整數規劃的解法227
7.4 指派問題及其解法229
7.5 整數規劃問題的Excel求解237
習題242 8.1 基本概念249
8.2 無約束極值問題的求解259
8.3 約束極值問題及庫恩-塔克（Kuhn-Tucker）條件260
8.4 二次規劃262
8.5 非線性規劃問題的Excel求解264
習題267 9.1 多階段決策過程及實例269
9.2 動態規劃的基本概念和優化原理272
9.3 動態規劃模型的建立與求解274
9.4 典型的動態規劃問題舉例278
9.5 動態規劃問題的Excel求解290
習題294 10.1 圖與網路的基本概念298
10.2 最小支撐樹問題304
10.3 最短路徑問題308
10.4 最大流問題320
10.5 最小費用最大流問題325
10.6 網路優化的Excel求解329
習題338 11.1 網路圖的描繪344
11.2 時間參數的計算348
11.3 關鍵路線法352
11.4 網路計劃的優化356
11.5 網路計劃的Excel求解363
習題366 12.1 存儲論的基本概念371
12.2 確定性存儲模型373
12.3 隨機性存儲模型382
習題391 13.1 排隊論基本概念393
13.2 排隊系統常用分布399
13.3 生滅過程402
13.4 單服務台排隊模型403
13.5 多服務台排隊模型410
13.6 一般服務時間M/G/1模型417
13.7 排隊系統的費用優化419
習題422 14.1 對策論的基本概念426
14.2 矩陣對策的基本理論429
14.3 矩陣對策的求解方法434
14.4 其他類型對策簡介440
14.5 沖突分析簡介442
習題444 15.1 決策分析的基本概念448
15.2 不確定性決策問題449
15.3 風險性決策問題453
15.4 效用理論在決策分析中的應用461
15.5 層次分析法465
習題471
參考文獻476
圖書目錄 運籌學教程 第2版 書號： 27089 ISBN： 978-7-111-27089-8 作者： 邱菀華 馮允成 印次： 2-2 責編： 張敬柱 開本： 16(B5) 字數： 409 千字 定價： ￥32.00 所屬叢書： 普通高等教育「十一五」國家級規劃教材 裝訂： 平 出版日期： 2010-06-28 本書的最初版本可以追溯到1985年。根據不同時期的教學要求，期間大改了四次，寫書的教授也傳帶了四代人。歷史傳承和不斷創新、完善、賦予了本書鮮明的特色和旺盛的生命力。
本書在內容方面，系統地介紹運籌學的基本理論、方法和應用；在編排上，注重內容安排上的前後銜接，重點突出理論聯系實際。本書主要特點在於：注重案例分析，力求通過理論與案例的結合使讀者學會對於實際問題的分析、研究和建立教學模型，掌握解決問題所需要的數學概念和解題技巧。為了方便教學，本書還配有教學課件，並在每章後增加了習題。同時，考慮到不同院校對教學內容的不同要求，書中對選講內容標記了「*」號，供各學校在教學中予以取捨。
本書可作為管理、經濟類各專業本科生教材，也可用於研究生教學；同時，可作為其他相關專業本科生、研究生的教材和教學參考書，也可作為廣大科技工作者、企業領導和管理人員、政府機關幹部的自學用書。

㈢ 運籌學的目錄

目錄
一、 緒論
第1節運籌學的簡史1
第2節運籌學的性質和特點2
第3節運籌學的工作步驟3
第4節運籌學的模型3
第5節運籌學的應用4
第6節運籌學的展望6
參考資料7
二、 規 劃論
第1章線性規劃與單純形法8
第1節線性規劃問題及其數學模型8
第2節線性規劃問題的幾何意義16
第3節單純形法20
第4節單純形法的計算步驟28
第5節單純形法的進一步討論32
第6節應用舉例38
習題44
第2章對偶理論和靈敏度分析47
第1節單純形法的矩陣描述47
第2節改進單純形法48
第3節對偶問題的提出51
第4節線性規劃的對偶理論53
第5節對偶問題的經濟解釋——影子價格60
第6節對偶單純形法61
第7節靈敏度分析63
第8節*參數線性規劃70
習題73
第3章運輸問題78
第1節運輸問題的數學模型78
第2節表上作業法79
第3節產銷不平衡的運輸問題及其求解方法89
第4節應用舉例91
習題97
第4章目標規劃101
第1節目標規劃的數學模型101
第2節解目標規劃的圖解法103
第3節解目標規劃的單純形法104
第4節靈敏度分析106
第5節應用舉例108
習題111
參考資料113
三、 整 數 規 劃
第5章整數規劃114
第1節整數規劃問題的提出114
第2節分支定界解法115
第3節割平面解法118
第4節0-1型整數規劃122
第5節指派問題126
習題131
參考資料132
第6章動態規劃133
第1節多階段決策過程及實例133
第2節動態規劃的基本概念和基本方程134
第3節動態規劃的最優性原理和最優性定理142
第4節動態規劃和靜態規劃的關系144
第5節動態規劃應用舉例151
習題171
參考資料174
四、 圖與網路分析
第7章圖與網路優化175
第1節圖的基本概念175
第2節樹179
第3節最短路問題185
第4節網路最大流問題192
第5節最小費用最大流問題198
第6節中國郵遞員問題200
習題205
參考資料208
第8章網路計劃210
第1節網路計劃圖210
第2節網路計劃圖的時間參數計算214
第3節時標網路計劃圖218
第4節網路計劃的優化219
第5節網路計劃軟體222
參考資料226
五、 存儲論
第9章存儲論227
第1節存儲論的基本概念227
第2節確定性存儲模型230
習題242
參考資料243
六、 對策與決策
第10章對策論基礎244
第1節引言244
第2節矩陣對策的基本定理247
第3節矩陣對策的解法260
習題270
參考資料272
第11章決策分析273
第1節決策的分類273
第2節決策過程274
第3節不確定型的決策275
第4節風險決策279
第5節效用理論在決策中的應用285
第6節決策樹287
第7節靈敏度分析290
第8節層次分析法292
習題297
參考資料300七、 啟發式方法
第12章*啟發式方法302
第1節基本概念302
第2節應用及例子304
習題314
參考資料316

㈣ 運籌學習題四道，給出正確答案必有重謝！（要求詳細解答）

郭敦顒回答：
二（20分）某物資從三個產地A1、A2、A3運至一個銷地B1、B2、B3，各個產地的產量，各個需求量以及單位運價由下表給出：
———— B1、B2、B3、產量
A1、—、12—13— 11— 7
A2、—、 6—10— 10— 5
A3、—、 9— 6— 13— 9
需求量、10— 9— 2— 21
調運方案：
A2運往B1，5件；A3運往B2，9件；A1運往B1，5件，運往B3 2件；
總運費是：
5×6+9×6+5×12+2×11=166
為最低。
三（15分）請確定下列題目的存儲模型，並計算：設有工廠每年需要機械零件2000件，允許缺貨，每年每件缺貨費為80（元），每次生產准備費40元，每年的生產量為10000件，每個零件每年的存儲費為50元，求最佳生產批量，生產周期（每年工作日250天）。
先明確：需要機械零件數與生產量之比為2000/10000=1/5。
最佳方案：
生產周期：5天；
生產批次：50批；生產准備費：50×40=2000（元）；
每批的機械零件存儲量：2000/50=40（件）；每年零件存儲費：40×50=2000（元）；
每批的生產數量：10000/50=200（件）；
生產准備費與零件存儲費之和=2000+2000=4000（元），為最少。
就回答這些吧。

㈤ 想問下運籌學中EOQ模型，尤其是EOQ模型公式是什麼

EOQ模型是用來進行庫存決策的，這里介紹經濟批量EOQ庫存模型，它的特點是：1需求量是均勻連續的，單位時間內需求量是常數R 2、提前期為0，補充是瞬時的，即一旦訂貨就能得到補充，每次補充量Q是不變的，這意味著需要時馬上就可以補充，因此不發生缺貨現象。
假設： Q-每次訂貨量； R-單位時間內的需求量； t-訂貨間隔，t=Q/R；C3-每次訂貨准備費用；K-貨物單價；C1-單位時間內單位貨物的儲存費
最佳訂貨量Q=√（2*C3*R/C1）
最佳訂貨時間間隔 t=√（2*C3/C1*R）=Q/R
每次訂貨最少訂貨費用 C（Q）=√（2*C1*C3*R）+KR
望採納！！

㈥ 運籌學方法與模型主要講什麼，讓我們學到什麼，求詳細解答！

運籌學主要是針對實際問題中的決策思想用定量化的方法來描述出來的數學工具。
比如，我們對某個方案作出選擇的時候往往是拍腦袋決定的。而如果採用運籌學里的方法，根據一些相關的定量化的信息來建立數學模型，通過求得模型的最優解可以獲得更科學的、定量化的選擇方案。運籌學這門課程就是讓你學會怎麼對實際問題進行定量化的分析、怎麼建立最優化的數學模型、怎麼去求解數學模型的最優解，怎麼去應用到實際問題等等的數學工具和數學方法。當然，從實際問題到數學模型的建立之間會有一定的距離，但是總會對實際問題起到指導性的作用。
以上只是按我的理解來寫出來的，如果你需要正規的書本里的介紹的話，網路里搜索一下。

㈦ 運籌學中典式是什麼

是運籌模式。
運籌學模型及其應用主要介紹了運籌學的基本理論及其在工程實際中的應用，共11章，內容包括緒論線性規劃模型運輸問題模型整數規劃模型多目標規劃模型圖與網路模型動態規劃模型存儲模型排隊模型決策模型對策模型。
由於運籌學屬於理科，所以無論是本科申請者還是研究生申請者，大家一定要具備很強的數理能力以及過硬的背景。

㈧ 運籌學與物流的關系

一、運籌學與現代物流

（一）運籌學

運籌學是上世紀40年代開始形成的一門學科，起源於二戰期間英、美等國的軍事運籌小組，主要用於研究軍事活動。二戰後，運籌學主要轉向經濟活動的研究，研究活動中能用數字量化的有關運用、籌劃與治理等方面的問題，通過建立模型的方法或數學定量方法，使問題在量化的基礎上達到科學、合理的解決，並使活動系統中的人、才、財、物和信息得到最有效的利用，使系統的投入和產出實現最佳的配置。運籌學的研究內容非常廣泛，根據其研究問題的特點，可分為兩大類，確定型模型與概率型模型。其中確定型模型中主要包括：線性規劃、非線性規劃、整數規劃、圖與網路和動態規劃等；概率型模型主要包括：對策論、排隊論、存儲論和決策論等。

（二）物流學

物流作為一門科學也是始於二戰期間，美國根據當時軍事的需要，對軍火的運輸、補給和存儲等過程進行全面的治理，並首次使用了「Logistics Management」一詞。其後對於物流的概念不斷演變發展，內容也逐漸完善。我國在2001年8月1日開始實施的國家標准《物流術語》中對物流作了如下規定：物流即物品從供給地向接收地的實體流動過程，根據實際需要，將運輸、存儲、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等基本功能實施有機的結合。

（三）運籌學與物流學

運籌學與物流學作為一門正式的學科都始於二戰期間，從一開始，兩者就密切地聯系在一起，相互滲透和交叉發展。與物流學聯系最為緊密的理論有：系統論、運籌學、經濟管理學，運籌學作為物流學科體系的理論基礎之一，其作用是提供實現物流系統優化的技術與工具，是系統理論在物流中應用的詳細方法。二戰後，各國都轉向快速恢復工業和發展經濟，而運籌學此時正轉向經濟活動的研究，因此極大地引起了人們的注重，並由此進入了各行業和部門，獲得了長足發展和廣泛應用，形成了一套比較完整的理論，如規劃論、存儲論、決策論和排隊論等。而戰後的物流並沒像運籌學那樣引起人們及時的關注，直到上世紀60年代，隨著科學技術的發展、管理科學的進步、生產方式和組織方式等的改變，物流才為管理界和企業界所重視。因此，相比運籌學，物流的發展滯後了一些。不過，運籌學在物流領域中的應用卻隨著物流學科地不斷成熟而日益廣泛。

二、運籌學在物流領域中主要應用的概況

運籌學作為一門實踐應用的科學，已被廣泛應用於工業、農業、商業、交通運輸業、民政事業、軍事決策等組織，解決由多種因素影響的復雜大型問題。目前，在物流領域中的應用也相稱普遍，並且解決了許多實際問題，取得了很好的效果。以下總結一些當前運籌學在物流領域中應用較多的幾個方面。

（一）數學規劃論

數學規劃論主要包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃、目標規劃和動態規劃。研究內容與生產活動中有限資源的分配有關，在組織生產的經營管理活動中，具有極為重要的地位和作用。它們解決的問題都有一個共同特點，即在給定的條件下，按照某一衡量指標來尋找最優方案，求解約束條件下目標函數的極值（極大值或極小值）問題。具體來講，線性規劃可解決物資調運、配送和人員分派等問題；整數規劃可以求解完成工作所需的人數、機器設備台數和廠、庫的選址等；動態規劃可用來解決諸如最優路徑、資源分配、生產調度、庫存控制、設備更新等問題。

（二）存儲論

存儲論又稱庫存論，主要是研究物資庫存策略的理論，即確定物資庫存量、補貨頻率和一次補貨量。合理的庫存是生產和生活順利進行的必要保障，可以減少資金的佔用，減少費用支出和不必要的周轉環節，縮短物資流通周期，加速再生產的過程等。在物流領域中的各節點：工廠、港口、配送中央、物流中央、倉庫、零售店等都或多或少地保有庫存，為了實現物流活動總成本最小或利益最大化，大多數人們都運用了存儲理論的相關知識，以輔助決策。並且在各種情況下都能靈活套用相應的模型求解，如常見的庫存控制模型分確定型存儲模型和隨機型存儲模型，其中確定型存儲模型又可分為幾種情況：不答應缺貨，一次性補貨；不答應缺貨，連續補貨；允許缺貨，一次性補貨；允許缺貨，連續補貨。隨機型存儲模型也可分為：一次性訂貨的離散型隨機型存儲模型和一次性訂貨的連續型隨機存儲模型。常見的庫存補貨策略也可分為以下四種基本情況：連續檢查，固定訂貨量，固定訂貨點的（Q，R）策略；連續檢查固定訂貨點，最大庫存的（R，S）策略；周期性檢查的（T，S）策略以及綜合庫存的（T，R，S）策略。針對庫存物資的特性，選用相應的庫存控制模型和補貨策略，制定一個包含合理存儲量、合理存儲時間、合理存儲結構和合理存儲網路的存儲系統。

（三）圖（網路）論

自從上世紀50年代以後，圖論廣泛應用於解決工程系統和管理問題，將復雜的問題用圖與網路進行描述簡化後再求解.圖與網路理論有很強的構模能力，描述問題直觀，模型易於計算實現，很方便地將一些復雜的問題分解或轉化為可能求解的子問題。圖與網路在物流中的應用也很顯著，其中最明顯的應用是運輸問題、物流網點間的物資調運和車輛調度時運輸路線的選擇、配送中心的送貨、逆向物流中產品的回收等，運用了圖論中的最小生成樹、最短路、最大流、最小費用等知識，求得運輸所需時間最少或路線最短或費用最省的路線。另外，工廠、倉庫、配送中心等物流設施的選址問題，物流網點內部工種、任務、人員的指派問題，設備更新問題，也可運用圖論的知識輔助決策者進行最優的安排。

（四）排隊論

排隊論也稱隨機服務理論，主要研究各種系統的排隊隊長、等待時間和服務等參數，解決系統服務設施和服務水平之間的平衡問題，以較低的投入求得更好的服務。排隊現象現實生活中普遍存在，物流領域中也多見，如工廠生產線上的產品等待加工，在製品、產成品排隊等待出入庫作業，運輸場站車輛進出站的排隊，客服務中心顧客電話排隊等待服務，商店顧客排隊付款等等。根據系統排隊的服務設施數量、系統容量、顧客到達時間間隔的分布、服務時間的分布等特徵，可分為（M/M/1/∞），（M/M/1/k），（M/M/1/m），（M/M/s/∞），（M/M/s/k），（M/M/s/m）幾種不同的情況，不同情形套用相應的模型可以求解。

（五）對策論、決策論

對策論也稱博弈論，對策即是在競爭環境中做出的決策，決策論即研究決策的問題，對策論可歸屬為決策論，它們最終都是要做出決策。決策普遍存在於人類的各種活動之中，物流中的決策就是在佔有充分資料的基礎上，根據物流系統的客觀環境，藉助於科學的數學分析、實驗模擬或經驗判定，在已提出的若干物流系統方案中，選擇一個合理、滿足方案的決斷行為。如制定投資計劃、生產計劃、物資調運計劃、選擇自建倉庫或租賃公共倉庫、自購車輛或租賃車輛等等。物流決策多種多樣，有復雜有簡朴，按照不同的標准可化分為很多種類型，其中按決策問題目標的多少可分為單目標決策和多目標決策。單目標決策目標單一，相對簡朴，求解方法也很多，如線性規劃、非線性規劃、動態規劃等。多目標決策相對而言復雜得多，如要開發一塊土地建設物流中心，既要考慮設施的配套性、先進性，還要考慮投資大小問題等，這些目標有時相互沖突，這時就要綜合考慮。解決這類復雜的多目標決策問題現行用的較多的，行之有效的方法之一是層次分析法，一種將定性和定量相結合的方法。

㈨ 什麼是運籌學

Operation Research原意是操作研究、作業研究、運用研究、作戰研究，譯作運籌學，是借用了《史記》「運籌策於帷幄之中，決勝於千里之外」一語中「運籌」二字，既顯示其軍事的起源，也表明它在我國已早有萌芽。

運籌學作為一門現代科學，是在第二次世界大戰期間首先在英美兩國發展起來的，有的學者把運籌學描述為就組織系統的各種經營作出決策的科學手段。P.M.Morse與G.E.Kimball在他們的奠基作中給運籌學下的定義是：「運籌學是在實行管理的領域，運用數學方法，對需要進行管理的問題統籌規劃，作出決策的一門應用科學。」運籌學的另一位創始人定義運籌學是：「管理系統的人為了獲得關於系統運行的最優解而必須使用的一種科學方法。」它使用許多數學工具（包括概率統計、數理分析、線性代數等）和邏輯判斷方法，來研究系統中人、財、物的組織管理、籌劃調度等問題，以期發揮最大效益。

現代運籌學的起源可以追溯到幾十年前，在某些組織的管理中最先試用科學手段的時候。可是，現在普遍認為，運籌學的活動是從二次世界大戰初期的軍事任務開始的。當時迫切需要把各項稀少的資源以有效的方式分配給各種不同的軍事經營及在每一經營內的各項活動，所以美國及隨後美國的軍事管理當局都號召大批科學家運用科學手段來處理戰略與戰術問題，實際上這便是要求他們對種種（軍事）經營進行研究，這些科學家小組正是最早的運籌小組。

第二次世界大戰期間，「OR」成功地解決了許多重要作戰問題，顯示了科學的巨大物質威力，為「OR」後來的發展鋪平了道路。

當戰後的工業恢復繁榮時，由於組織內與日俱增的復雜性和專門化所產生的問題，使人們認識到這些問題基本上與戰爭中所曾面臨的問題類似，只是具有不同的現實環境而已，運籌學就這樣潛入工商企業和其它部門，在50年代以後得到了廣泛的應用。對於系統配置、聚散、競爭的運用機理深入的研究和應用，形成了比較完備的一套理論，如規劃論、排隊論、存貯論、決策論等等，由於其理論上的成熟，電子計算機的問世，又大大促進了運籌學的發展，世界上不少國家已成立了致力於該領域及相關活動的專門學會，美國於1952年成立了運籌學會，並出版期刊《運籌學》，世界其它國家也先後創辦了運籌學會與期刊，1957年成立了國際運籌學協會。

運籌學的特點是：1.運籌學已被廣泛應用於工商企業、軍事部門、民政事業等研究組織內的統籌協調問題，故其應用不受行業、部門之限制；2.運籌學既對各種經營進行創造性的科學研究，又涉及到組織的實際管理問題，它具有很強的實踐性，最終應能向決策者提供建設性意見，並應收到實效；3.它以整體最優為目標，從系統的觀點出發，力圖以整個系統最佳的方式來解決該系統各部門之間的利害沖突。對所研究的問題求出最優解，尋求最佳的行動方案，所以它也可看成是一門優化技術，提供的是解決各類問題的優化方法。

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。

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）、圖論、決策論、對策論、排隊論、存儲論、可靠性理論等。

數學規劃即上面所說的規劃論，是運籌學的一個重要分支，早在1939年蘇聯的康托洛維奇（H.B.Kahtopob ）和美國的希奇柯克（F.L.Hitchcock）等人就在生產組織管理和制定交通運輸方案方面首先研究和應用一線性規劃方法。1947年旦茨格等人提出了求解線性規劃問題的單純形方法，為線性規劃的理論與計算奠定了基礎，特別是電子計算機的出現和日益完善，更使規劃論得到迅速的發展，可用電子計算機來處理成千上萬個約束條件和變數的大規模線性規劃問題，從解決技術問題的最優化，到工業、農業、商業、交通運輸業以及決策分析部門都可以發揮作用。從范圍來看，小到一個班組的計劃安排，大至整個部門，以至國民經濟計劃的最優化方案分析，它都有用武之地，具有適應性強，應用面廣，計算技術比較簡便的特點。非線性規劃的基礎性工作則是在1951年由庫恩（H.W.Kuhn）和達克（A.W.Tucker）等人完成的，到了70年代，數學規劃無論是在理論上和方法上，還是在應用的深度和廣度上都得到了進一步的發展。

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。圖論的創始人是數學家歐拉。1736年他發表了圖論方面的第一篇論文，解決了著名的哥尼斯堡七橋難題，相隔一百年後，在1847年基爾霍夫第一次應用圖論的原理分析電網，從而把圖論引進到工程技術領域。20世紀50年代以來，圖論的理論得到了進一步發展，將復雜龐大的工程系統和管理問題用圖描述，可以解決很多工程設計和管理決策的最優化問題，例如，完成工程任務的時間最少，距離最短，費用最省等等。圖論受到數學、工程技術及經營管理等各方面越來越廣泛的重視。

排隊論又叫隨機服務系統理論。1909年丹麥的電話工程師愛爾朗（A.K.Erlang）排隊問題，1930年以後，開始了更為一般情況的研究，取得了一些重要成果。1949年前後，開始了對機器管理、陸空交通等方面的研究，1951年以後，理論工作有了新的進展，逐漸奠定了現代隨機服務系統的理論基礎。排隊論主要研究各種系統的排隊隊長，排隊的等待時間及所提供的服務等各種參數，以便求得更好的服務。它是研究系統隨機聚散現象的理論。

可靠性理論是研究系統故障、以提高系統可靠性問題的理論。可靠性理論研究的系統一般分為兩類：（1）不可修系統：如導彈等，這種系統的參數是壽命、可靠度等，（2）可修復系統：如一般的機電設備等，這種系統的重要參數是有效度，其值為系統的正常工作時間與正常工作時間加上事故修理時間之比。

決策論研究決策問題。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、狀態空間和結果函數構成。研究決策理論與方法的科學就是決策科學。決策所要解決的問題是多種多樣的，從不同角度有不同的分類方法，按決策者所面臨的自然狀態的確定與否可分為：確定型決策、風險型決策和不確定型決策；按決策所依據的目標個數可分為：單目標決策與多目標決策；按決策問題的性質可分為：戰略決策與策略決策，以及按不同准則劃分成的種種決策問題類型。不同類型的決策問題應採用不同的決策方法。決策的基本步驟為：（1）確定問題，提出決策的目標；（2）發現、探索和擬定各種可行方案；（3）從多種可行方案中，選出最滿意的方案；（4）決策的執行與反饋，以尋求決策的動態最優。

如果決策者的對方也是人（一個人或一群人）雙方都希望取勝，這類具有競爭性的決策稱為對策或博弈型決策。構成對策問題的三個根本要素是：局中人、策略與一局對策的得失。目前對策問題一般可分為有限零和兩人對策、陣地對策、連續對策、多人對策與微分對策等。

運籌學是軟科學中「硬度」較大的一門學科，兼有邏輯的數學和數學的邏輯的性質，是系統工程學和現代管理科學中的一種基礎理論和不可缺少的方法、手段和工具。運籌學已被應用到各種管理工程中，在現代化建設中發揮著重要作用。

㈩ 運籌學的目錄:

第1章 微積分和概率論
1.1積分
1.2積分求導
1.3概率的基本法則
1.4貝葉斯法則
1.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.5.1離散型隨機變數
1.5.2連續型隨機變數
1.5.3隨機變數的均值和方差
1.5.4獨立隨機變數
1.5.5兩個隨機變數的協方差
1.5.6隨機變數之和的均值、方差與協方差
1.6正態分布
1.6.1正態分布的重要性質
1.6.2利用標准化求正態概率
1.6.3利用Excel求正態概率
1.7z變換
1.8本章小結
1.8.1確定不定積分的公式
1.8.2對積分求導的萊布尼茲法則
1.8.3概率
1.8.4貝葉斯法則
1.8.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.8.6正態分布的重要性質
1.8.7z變換
1.9復習題
第2章 不確定決策
2.1決策准則
2.1.1受支配動作
2.1.2悲觀准則
2.1.3樂觀准則
2.1.4遺憾准則
2.1.5預期值准則
2.2效用理論
2.2.1馮·諾依曼?摩根斯坦公理
2.2.2為什麼我們可以假設u（最壞結果）=0和u（最好結果）=1
2.2.3評估一個人的效用函數
2.2.4一個人的效用函數和他或她面對風險的態度之間的關系
2.2.5指數效用函數
2.3預期效用最大化的缺陷： 前景效用理論和架構效應
2.3.1前景效用理論
2.3.2架構
2.4決策樹
2.4.1將風險規避結合進決策樹分析
2.4.2樣本信息的預期值
2.4.3完善信息的預期值
2.5貝葉斯法則和決策樹
2.6多目標決策
2.6.1確定情況下的多屬性決策： 目標規劃
2.6.2多屬性效用函數
2.7解析分層進程
2.7.1獲得各個目標的權
2.7.2檢查一致性
2.7.3求目標選擇的分數
2.7.4在電子表格上實現AHP
2.8本章小結
2.8.1決策准則
2.8.2效用理論
2.8.3前景效用理論和架構
2.8.4決策樹
2.8.5貝葉斯法則和決策樹
2.8.6多目標決策
2.8.7AHP
2.9復習題
第3章 確定型EOQ存儲模型
3.1基本的存儲模型
3.1.1存儲模型所涉及的費用
3.1.2EOQ模型的假設
3.2基本的EOQ模型
3.2.1基本EOQ模型的假設
3.2.2基本EOQ模型的導出
3.2.3總費用對於訂購數量微小變化的靈敏度
3.2.4在以庫存的美元價值表示存儲費用時確定EOQ
3.2.5非零交付周期的影響
3.2.6基本EOQ模型的電子表格模板
3.2.7二冪訂購策略
3.3計算允許數量折扣時的最優訂購量
3.4連續速率的EOQ模型
3.5允許延期交貨的EOQ模型
3.6什麼時候使用EOQ模型
3.7多產品EOQ模型
3.8本章小結
3.8.1表示法
3.8.2基本EOQ模型
3.8.3數量折扣模型
3.8.4連續速率模型
3.8.5允許延期交貨的EOQ
3.9復習題
第4章 隨機型存儲模型
4.1單周期決策模型
4.2邊際分析的概念
4.3賣報人問題： 離散需求
4.4賣報人問題： 連續需求
4.5其他單周期模型
4.6包含不確定需求的EOQ： (r，q)和(s，S)模型
4.6.1確定再訂購點： 允許延期交貨的情況
4.6.2確定再訂購點： 脫銷情況
4.6.3連續檢查(r，q)策略
4.6.4連續檢查(s，S)策略
4.7具有不確定需求的EOQ： 確定安全庫存等級的服務等級法
4.7.1確定SLM1的再訂購點和安全庫存水平
4.7.2使用LINGO計算SLM1的再訂購點等級
4.7.3使用Excel計算正態損失函數
4.7.4確定SLM2的再訂購點和安全庫存水平
4.8(R，S)定期檢查策略
4.8.1確定R
4.8.2實現(R，S)系統
4.9ABC存儲分類系統
4.10交換曲線
4.10.1缺貨的交換曲線
4.10.2交換曲面
4.11本章小結
4.11.1單周期決策模型
4.11.2賣報人問題
4.11.3確定不確定需求的再訂購點和訂購量： 最小化年度預期費用
4.11.4確定再訂購點： 服務等級法
4.11.5(R，S)定期檢查策略
4.11.6ABC分類
4.11.7交換曲線
4.12復習題
第5章 馬爾可夫鏈
5.1什麼是隨機過程
5.2什麼是馬爾可夫鏈
5.3n步轉移概率
5.4馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.5穩態概率和平均最先通過時間
5.5.1暫態分析
5.5.2穩態概率的直觀解釋
5.5.3穩態概率在決策中的用法
5.5.4平均最先通過時間
5.5.5在計算機上求解穩態概率和平均最先通過時間
5.6吸收鏈
5.7勞動力規劃模型
5.8本章小結
5.8.1n步轉移概率
5.8.2馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.8.3穩態概率
5.8.4吸收鏈
5.8.5勞動力規劃模型
5.9復習題
第6章 確定性動態規劃
6.1兩個難題
6.2網路問題
6.2.1動態規劃的計算效率
6.2.2動態規劃應用的特徵
6.3存儲問題
6.4資源分配問題
6.4.1資源示例的網路表示
6.4.2廣義的資源分配問題
6.4.3使用動態規劃求解背包問題
6.4.4背包問題的網路表示
6.4.5背包問題的可供選擇的遞歸
6.4.6收費理論
6.5設備更新問題
6.5.1設備更新問題的網路表示
6.5.2可供選擇的遞歸
6.6表述動態規劃遞歸
6.6.1將資金的時間價值納入動態規劃表述中
6.6.2使用動態規劃的計算難點
6.6.3非求和遞歸
6.7Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.7.1動態批量模型簡介
6.7.2Wagner?Whitin演算法的論述
6.7.3Silver?Meal啟發式演算法
6.8使用Excel求解動態規劃問題
6.8.1在電子表格上求解背包問題
6.8.2在電子表格上求解一般的資源分配問題
6.8.3在電子表格上求解庫存問題
6.9本章小結
6.9.1逆推
6.9.2動態批量模型的Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.9.3計算時的注意事項
6.10復習題
第7章 隨機性動態規劃
7.1當前階段的費用不確定，而下一周期的狀態確定
7.2隨機性存儲模型
7.3如何最大化有利事件發生的概率
7.4隨機性動態規劃表述的更多示例
7.5馬爾可夫決策過程
7.5.1MDP的描述
7.5.2策略迭代
7.5.3線性規劃
7.5.4值迭代
7.5.5最大化每個周期的平均收益
7.6本章小結
7.6.1表述隨機性動態規劃問題（PDP）的關鍵
7.6.2最大化有利事件發生的概率
7.6.3馬爾可夫決策過程
7.6.4策略迭代
7.6.5線性規劃
7.6.6值迭代或連續近似值
7.7復習題
第8章 排隊論
8.1一些排隊術語
8.1.1輸入或到達過程
8.1.2輸出或者服務過程
8.1.3排隊規則
8.1.4到達者加入隊列的方式
8.2建立到達和服務過程的模型
8.2.1建立到達過程的模型
8.2.2建立服務過程的模型
8.2.3排隊系統的kendall?Lee符號表示法
8.2.4等待時間矛盾論
8.3生滅過程
8.3.1生滅過程的動作定理
8.3.2指數分布與生滅過程的關系
8.3.3生滅過程的穩態概率的推導
8.3.4求解生滅流量平衡方程
8.3.5使用電子表格計算穩態概率
8.4M/M/1/GD/∞/∞排隊系統和排隊公式L=λW
8.4.1穩態概率的推導
8.4.2L的推導
8.4.3Lq的推導
8.4.4Ls的推導
8.4.5排隊公式L=λW
8.4.6排隊優化模型
8.4.7使用電子表格計算M/M/1/GD/∞/∞排隊系統
8.5M/M/1/GD/c/∞排隊系統
8.6M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.1使用電子表格計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.2使用LINGO計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型
8.8M/G/1/GD/∞/∞排隊系統
8.9有限源模型： 機器維修模型
8.9.1使用電子表格計算機器維修問題
8.9.2使用LINGO計算機器維修模型
8.10串列指數分布隊列和開放式排隊網路
8.10.1開放式排隊網路
8.10.2數據通信網路的網路模型
8.11M/G/s/GD/s/∞系統(被阻擋客戶被清除)
8.11.1使用電子表格計算BCC模型
8.11.2使用LINGO計算BCC模型
8.12如何斷定到達時間間隔和服務時間服從指數分布
8.13閉合式排隊網路
8.14G/G/m排隊系統的近似求解法
8.15優先排隊模型
8.15.1非搶占式優先模型
8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.3具有客戶等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型
8.15.5搶占式優先順序
8.16排隊系統的瞬變行為
8.17本章小結
8.17.1指數分布
8.17.2愛爾朗分布
8.17.3生滅過程
8.17.4排隊系統參數的表示法
8.17.5M/M/1/GD/∞/∞模型
8.17.6M/M/1/GD/c/∞模型
8.17.7M/M/s/GD/∞/∞模型
8.17.8M/G/∞/GD/∞/∞模型
8.17.9M/G/1/GD/∞/∞模型
8.17.10機器維修(M/M/R/GD/K/K)模型
8.17.11串列指數分布隊列
8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型
8.17.13到達時間間隔或服務時間不服從指數分布的處理
8.17.14閉合式排隊網路
8.17.15G/G/m排隊系統的近似求解法
8.17.16排隊系統的瞬變行為
8.18復習題
第9章 模擬技術
9.1基本術語
9.2離散事件模擬示例
9.3隨機數和蒙特卡羅模擬
9.3.1隨機數生成器
9.3.2隨機數的計算機生成
9.4蒙特卡羅模擬示例
9.5使用連續隨機變數執行模擬
9.5.1逆轉方法
9.5.2接受?排除法
9.5.3正態分布的直接和卷積方法
9.6隨機模擬示例
9.7模擬中的統計分析
9.8模擬語言
9.9模擬過程
9.10本章小結
9.10.1模擬簡介
9.10.2模擬過程
9.10.3生成隨機變數
9.10.4模擬類型
9.11復習題
第10章 使用Process Model執行模擬
10.1模擬M/M/1排隊系統
10.2模擬M/M/2系統
10.3模擬串列系統
10.4模擬開放式排隊網路
10.5模擬愛爾朗服務時間
10.6Process Model的其他功能
10.7復習題
第11章 使用Excel插件@Risk執行模擬
11.1@Risk簡介： 賣報人問題
11.1.1求解預期利潤的置信區間
11.1.2使用RISKNORMAL函數建立正態需求模型
11.1.3求解目標和百分比
11.1.4用@Risk創建圖
11.1.5使用Report Settings選項
11.1.6使用@Risk統計
11.2建立新產品現金流模型
11.2.1三角形隨機變數
11.2.2Lilly模型
11.3項目計劃模型
11.4可靠性和保修建模
11.4.1機器使用壽命的分布
11.4.2機器組合的一般類型
11.4.3 估計保修費用
11.5RISKGENERAL函數
11.6RISKCUMULATIVE隨機變數
11.7RISKTRIGEN隨機變數
11.8基於點值預測創建分布
11.9預測大型公司的收入
11.9.1凈收入不相關的求解方法
11.9.2檢查相關性
11.10使用數據獲得新產品模擬的輸入
11.10.1模擬容量不確定性的方案
11.10.2用一個獨立變數模擬統計關系
11.11模擬和投標
11.12用@Risk玩擲雙骰子游戲
11.13模擬NBA總決賽
11.14復習題
第12章 使用Riskoptimizer在不確定情況下實現最優化
12.1Riskoptimizer介紹： 賣報人問題
12.1.1Settings圖標
12.1.2Start Optimization圖標
12.1.3Pause Optimization圖標
12.1.4Stop Optimization圖標
12.1.5Display Watcher圖標
12.1.6將Riskoptimizer用於日歷示例
12.2涉及歷史數據的賣報人問題
12.3不確定情況下的人員安排
12.4產品組合問題
12.5不確定情況下的農業計劃
12.6加工車間作業安排
12.7旅行推銷員問題
12.8復習題
第13章 期權定價和實際期權
13.1股票價格的對數正態模型
13.1.1均值的歷史數據估計和股票利潤的波動率
13.1.2求對數正態分布變數的均值和方差
13.1.3對數正態隨機變數的置信區間
13.2期權的定義
13.3實際期權的類型
13.3.1購買飛機的期權
13.3.2放棄期權
13.3.3其他實際期權機會
13.4用套利法評估期權
13.4.1在買入期權定價不當的情況下創造賺錢機器
13.4.2為什麼股票的上漲率不影響買入價格
13.5Black?Scholes期權定價公式
13.6估計波動率
13.7期權定價的風險中立法
13.7.1風險中立法背後的邏輯
13.7.2風險中立定價的示例
13.7.3證明美式買入期權決不應及早執行
13.8用Black?Scholes公式評估Internet啟動項目和Web TV
13.8.1評估Internet啟動項目
13.8.2評估「創新期權」： Web TV
13.9二項式模型和對數正態模型之間的關系
13.10使用二項樹給美式期權定價
13.10.1股票價格樹
13.10.2最優決策策略
13.10.3使用條件格式化描述最優執行策略
13.10.4靈敏度分析
13.10.5與放棄期權的關系
13.10.6計算及早執行邊界
13.10.7應當何時放棄
13.11通過模擬給歐式賣出和買入期權定價
13.12使用模擬評估實際期權
第14章 投資組合風險、優化和規避風險
14.1風險價值度量
14.2投資組合優化： Markowitz法
14.2.1隨機變數的和： 均值和方差
14.2.2矩陣乘法和投資組合優化
14.3使用情境法優化投資組合
14.3.1自舉未來的年度利潤
14.3.2使投資組合的標准差風險最小化
14.3.3使損失的概率最小化
14.3.4使Sharpe比率最大化
14.3.5使負面風險最小化
14.3.6極小極大方法
14.3.7最大化VAR
第15章 預測模型
15.1移動平均數預測法
15.2單指數平滑法
15.3Holt法： 涉及趨勢的指數平滑法
15.4Winter法： 涉及季節性的指數平滑法
15.4.1Winter法的初始化
15.4.2預測精確度
15.5Ad Hoc預測法
15.6簡單線性回歸
15.6.1適合情況
15.6.2預測精確度
15.6.3回歸中的t檢定
15.6.4簡單線性回歸模型下面的假設條件
15.6.5用Excel運行回歸
15.6.6用Excel獲得散點圖
15.7適當表現非線性關系
15.7.1用電子表格適當表現非線性關系
15.7.2使用Excel Trend Curve
15.8多重回歸
15.8.1預計βi的值
15.8.2重新分析擬合優度
15.8.3假設檢驗
15.8.4選擇最佳的回歸方程
15.8.5多重共線性
15.8.6啞變數
15.8.7解釋啞變數的系數
15.8.8倍增模型
15.8.9多重回歸中的異方差性和自相關
15.8.10在電子表格上實現多重回歸
15.9本章小結
15.9.1移動平均數預測法
15.9.2單指數平滑法
15.9.3Holt法
15.9.4Winter法
15.9.5簡單線性回歸
15.9.6適當表現非線性關系
15.9.7多重回歸
15.10復習題
第16章 布朗運動、隨機運算和隨機控制
16.1什麼是布朗運動
16.2推導作為隨機活動極限的布朗運動
16.3隨機微分方程
16.4Ito引理
16.5使用Ito引理推導Black?Scholes期權定價模型
16.6隨機控制簡介
16.7復習題