運籌學的演算法

❶ 管理運籌學逐次逼近演算法是ford演算法嗎

運籌學實例中，用逐次逼近法是科學的。逐次逼近是一種求方程（近似）解的方法。它的步驟是，先取解的一個初始估計值

❷ 運籌學用dijkstra演算法求最短路徑

就是通過廣度搜索遍歷當前節點和子節點的關系，然後再依次遞歸。
我給你開個頭啊:
首先設首節點為1,那麼子節點是2,3,4,那麼我分別遍歷
1-2 = 4
1-3 = 5
1-4 = 2
全部遍歷完後我在從下面的第一個子節點開始遍歷,
1(-2)-5 = 11
1(-2)-3 = 10 和1-3 = 5 對比 5<10 那麼 1-3 = 5

1(-3)-2 = 11 和1-2 = 4進行對比 4<11 那麼1-2 = 4
1(-3)-6 = 14
1(-3)-4 = 6 和 1-4 = 2進行對比 2< 6 那麼 1-4 =2

1(-4)-3 = 3 和 1-3=5 進行對比 5 > 3 那麼 1-3 = 3
.......................
依次遍歷完整個圖

最開始設1 到其他點的路徑為無限大，
然後依次遍歷，if( ( 1到當前點的路徑 + 當前點到某子節點的路徑) < (1 到該子節點的路徑) )
1到該子節點的路徑 = 1到當前點的路徑 + 當前點到該子節點的路徑)

❸ 運籌學是學什麼的

運籌學是一門應用數學學科，充分利用各類數學模型和統計分析學的知識當法，去尋找復雜問題裡面最優或近似最優的解答。運籌學應用的領域和前景十分廣闊，從物流、倉儲、供應鏈，到商業活動中動態定價，金融工程下的組合優化，以及交通領域的路徑規劃，都離不開運籌學的支持。運籌學在管理學的研究中十分有用，主要用來尋優決策。

❹ 運籌學 通俗概念

運籌學是現代管理學的一門重要專業基礎課。它是20世紀30年代初發展起來的一門新興學科，其主要目的是在決策時為管理人員提供科學依據，是實現有效管理、正確決策和現代化管理的重要方法之一。該學科是一應用數學和形式科學的跨領域研究，利用統計學、數學模型和演算法等方法，去尋找復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復雜問題，特別是改善或優化現有系統的效率。 研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和演算法基礎等。而在應用方面，多與倉儲、物流、演算法等領域相關。因此運籌學與應用數學、工業工程、計算機科學、經濟管理等專業密切相關。

❺ 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。

❻ 管理運籌學dijkstra演算法怎麼做

這個應該是看以怎樣的順序進行查找來決定，例如您表示A到各點的距離的數組順序是A、B、C、D、E、F
若您通過順序查找來獲取當前最小距離的結點，則會先C後D，若您反序查找則會是先D後C，這個對最終的求得的結果沒有影響。

❼ 運籌學，求解

首先用Mathematica輸入有向圖：
g = Graph[{1 -> 2, 1 -> 3, 1 -> 4, 2 -> 3, 2 -> 5, 3 -> 4, 5 -> 3,
6 -> 4, 6 -> 5, 6 -> 7, 5 -> 7},
EdgeWeight -> {10, 15, 8, 2, 6, 3, 9, 5, 2, 30, 20}]
再求1到另外所有點的最短路徑：
In[2]:= Map[FindShortestPath[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6, 7}]
Out[2]= {{1, 2}, {1, 2, 3}, {1, 4}, {1, 2, 5}, {}, {1, 2, 5, 7}}
分別求得1到另外所有點的最短距離：
In[3]:= Map[GraphDistance[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6, 7}]
Out[3]= {10., 12., 8., 16., \[Infinity], 36.}
算出來，v1無法到v6。\[Infinity]的意思是無窮大。

❽ 運籌學 是什麼

• [yùn chóu xué]

  運籌學

  （管理類專業基礎課）

運籌學，是現代管理學的一門重要專業基礎課。它是20世紀30年代初發展起來的一門新興學科，其主要目的是在決策時為管理人員提供科學依據，是實現有效管理、正確決策和現代化管理的重要方法之一。該學科應用於數學和形式科學的跨領域研究，利用統計學、數學模型和演算法等方法，去尋找復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復雜問題，特別是改善或優化現有系統的效率。 研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和演算法基礎等。而在應用方面，多與倉儲、物流、演算法等領域相關。因此運籌學與應用數學、工業工程、計算機科學、經濟管理等專業相關 。