随机存储模型

❶ 运筹学的目录:

第1章 微积分和概率论
1.1积分
1.2积分求导
1.3概率的基本法则
1.4贝叶斯法则
1.5随机变量、均值、方差和协方差
1.5.1离散型随机变量
1.5.2连续型随机变量
1.5.3随机变量的均值和方差
1.5.4独立随机变量
1.5.5两个随机变量的协方差
1.5.6随机变量之和的均值、方差与协方差
1.6正态分布
1.6.1正态分布的重要性质
1.6.2利用标准化求正态概率
1.6.3利用Excel求正态概率
1.7z变换
1.8本章小结
1.8.1确定不定积分的公式
1.8.2对积分求导的莱布尼兹法则
1.8.3概率
1.8.4贝叶斯法则
1.8.5随机变量、均值、方差和协方差
1.8.6正态分布的重要性质
1.8.7z变换
1.9复习题
第2章 不确定决策
2.1决策准则
2.1.1受支配动作
2.1.2悲观准则
2.1.3乐观准则
2.1.4遗憾准则
2.1.5预期值准则
2.2效用理论
2.2.1冯·诺依曼?摩根斯坦公理
2.2.2为什么我们可以假设u（最坏结果）=0和u（最好结果）=1
2.2.3评估一个人的效用函数
2.2.4一个人的效用函数和他或她面对风险的态度之间的关系
2.2.5指数效用函数
2.3预期效用最大化的缺陷： 前景效用理论和架构效应
2.3.1前景效用理论
2.3.2架构
2.4决策树
2.4.1将风险规避结合进决策树分析
2.4.2样本信息的预期值
2.4.3完善信息的预期值
2.5贝叶斯法则和决策树
2.6多目标决策
2.6.1确定情况下的多属性决策： 目标规划
2.6.2多属性效用函数
2.7解析分层进程
2.7.1获得各个目标的权
2.7.2检查一致性
2.7.3求目标选择的分数
2.7.4在电子表格上实现AHP
2.8本章小结
2.8.1决策准则
2.8.2效用理论
2.8.3前景效用理论和架构
2.8.4决策树
2.8.5贝叶斯法则和决策树
2.8.6多目标决策
2.8.7AHP
2.9复习题
第3章 确定型EOQ存储模型
3.1基本的存储模型
3.1.1存储模型所涉及的费用
3.1.2EOQ模型的假设
3.2基本的EOQ模型
3.2.1基本EOQ模型的假设
3.2.2基本EOQ模型的导出
3.2.3总费用对于订购数量微小变化的灵敏度
3.2.4在以库存的美元价值表示存储费用时确定EOQ
3.2.5非零交付周期的影响
3.2.6基本EOQ模型的电子表格模板
3.2.7二幂订购策略
3.3计算允许数量折扣时的最优订购量
3.4连续速率的EOQ模型
3.5允许延期交货的EOQ模型
3.6什么时候使用EOQ模型
3.7多产品EOQ模型
3.8本章小结
3.8.1表示法
3.8.2基本EOQ模型
3.8.3数量折扣模型
3.8.4连续速率模型
3.8.5允许延期交货的EOQ
3.9复习题
第4章 随机型存储模型
4.1单周期决策模型
4.2边际分析的概念
4.3卖报人问题： 离散需求
4.4卖报人问题： 连续需求
4.5其他单周期模型
4.6包含不确定需求的EOQ： (r，q)和(s，S)模型
4.6.1确定再订购点： 允许延期交货的情况
4.6.2确定再订购点： 脱销情况
4.6.3连续检查(r，q)策略
4.6.4连续检查(s，S)策略
4.7具有不确定需求的EOQ： 确定安全库存等级的服务等级法
4.7.1确定SLM1的再订购点和安全库存水平
4.7.2使用LINGO计算SLM1的再订购点等级
4.7.3使用Excel计算正态损失函数
4.7.4确定SLM2的再订购点和安全库存水平
4.8(R，S)定期检查策略
4.8.1确定R
4.8.2实现(R，S)系统
4.9ABC存储分类系统
4.10交换曲线
4.10.1缺货的交换曲线
4.10.2交换曲面
4.11本章小结
4.11.1单周期决策模型
4.11.2卖报人问题
4.11.3确定不确定需求的再订购点和订购量： 最小化年度预期费用
4.11.4确定再订购点： 服务等级法
4.11.5(R，S)定期检查策略
4.11.6ABC分类
4.11.7交换曲线
4.12复习题
第5章 马尔可夫链
5.1什么是随机过程
5.2什么是马尔可夫链
5.3n步转移概率
5.4马尔可夫链中的状态分类
5.5稳态概率和平均最先通过时间
5.5.1暂态分析
5.5.2稳态概率的直观解释
5.5.3稳态概率在决策中的用法
5.5.4平均最先通过时间
5.5.5在计算机上求解稳态概率和平均最先通过时间
5.6吸收链
5.7劳动力规划模型
5.8本章小结
5.8.1n步转移概率
5.8.2马尔可夫链中的状态分类
5.8.3稳态概率
5.8.4吸收链
5.8.5劳动力规划模型
5.9复习题
第6章 确定性动态规划
6.1两个难题
6.2网络问题
6.2.1动态规划的计算效率
6.2.2动态规划应用的特征
6.3存储问题
6.4资源分配问题
6.4.1资源示例的网络表示
6.4.2广义的资源分配问题
6.4.3使用动态规划求解背包问题
6.4.4背包问题的网络表示
6.4.5背包问题的可供选择的递归
6.4.6收费理论
6.5设备更新问题
6.5.1设备更新问题的网络表示
6.5.2可供选择的递归
6.6表述动态规划递归
6.6.1将资金的时间价值纳入动态规划表述中
6.6.2使用动态规划的计算难点
6.6.3非求和递归
6.7Wagner?Whitin算法和Silver?Meal启发式算法
6.7.1动态批量模型简介
6.7.2Wagner?Whitin算法的论述
6.7.3Silver?Meal启发式算法
6.8使用Excel求解动态规划问题
6.8.1在电子表格上求解背包问题
6.8.2在电子表格上求解一般的资源分配问题
6.8.3在电子表格上求解库存问题
6.9本章小结
6.9.1逆推
6.9.2动态批量模型的Wagner?Whitin算法和Silver?Meal启发式算法
6.9.3计算时的注意事项
6.10复习题
第7章 随机性动态规划
7.1当前阶段的费用不确定，而下一周期的状态确定
7.2随机性存储模型
7.3如何最大化有利事件发生的概率
7.4随机性动态规划表述的更多示例
7.5马尔可夫决策过程
7.5.1MDP的描述
7.5.2策略迭代
7.5.3线性规划
7.5.4值迭代
7.5.5最大化每个周期的平均收益
7.6本章小结
7.6.1表述随机性动态规划问题（PDP）的关键
7.6.2最大化有利事件发生的概率
7.6.3马尔可夫决策过程
7.6.4策略迭代
7.6.5线性规划
7.6.6值迭代或连续近似值
7.7复习题
第8章 排队论
8.1一些排队术语
8.1.1输入或到达过程
8.1.2输出或者服务过程
8.1.3排队规则
8.1.4到达者加入队列的方式
8.2建立到达和服务过程的模型
8.2.1建立到达过程的模型
8.2.2建立服务过程的模型
8.2.3排队系统的kendall?Lee符号表示法
8.2.4等待时间矛盾论
8.3生灭过程
8.3.1生灭过程的动作定理
8.3.2指数分布与生灭过程的关系
8.3.3生灭过程的稳态概率的推导
8.3.4求解生灭流量平衡方程
8.3.5使用电子表格计算稳态概率
8.4M/M/1/GD/∞/∞排队系统和排队公式L=λW
8.4.1稳态概率的推导
8.4.2L的推导
8.4.3Lq的推导
8.4.4Ls的推导
8.4.5排队公式L=λW
8.4.6排队优化模型
8.4.7使用电子表格计算M/M/1/GD/∞/∞排队系统
8.5M/M/1/GD/c/∞排队系统
8.6M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.6.1使用电子表格计算M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.6.2使用LINGO计算M/M/s/GD/∞/∞排队系统
8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型
8.8M/G/1/GD/∞/∞排队系统
8.9有限源模型： 机器维修模型
8.9.1使用电子表格计算机器维修问题
8.9.2使用LINGO计算机器维修模型
8.10串行指数分布队列和开放式排队网络
8.10.1开放式排队网络
8.10.2数据通信网络的网络模型
8.11M/G/s/GD/s/∞系统(被阻挡客户被清除)
8.11.1使用电子表格计算BCC模型
8.11.2使用LINGO计算BCC模型
8.12如何断定到达时间间隔和服务时间服从指数分布
8.13闭合式排队网络
8.14G/G/m排队系统的近似求解法
8.15优先排队模型
8.15.1非抢占式优先模型
8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.3具有客户等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型
8.15.5抢占式优先级
8.16排队系统的瞬变行为
8.17本章小结
8.17.1指数分布
8.17.2爱尔朗分布
8.17.3生灭过程
8.17.4排队系统参数的表示法
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机器维修(M/M/R/GD/K/K)模型
8.17.11串行指数分布队列
8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型
8.17.13到达时间间隔或服务时间不服从指数分布的处理
8.17.14闭合式排队网络
8.17.15G/G/m排队系统的近似求解法
8.17.16排队系统的瞬变行为
8.18复习题
第9章 模拟技术
9.1基本术语
9.2离散事件模拟示例
9.3随机数和蒙特卡罗模拟
9.3.1随机数生成器
9.3.2随机数的计算机生成
9.4蒙特卡罗模拟示例
9.5使用连续随机变量执行模拟
9.5.1逆转方法
9.5.2接受?排除法
9.5.3正态分布的直接和卷积方法
9.6随机模拟示例
9.7模拟中的统计分析
9.8模拟语言
9.9模拟过程
9.10本章小结
9.10.1模拟简介
9.10.2模拟过程
9.10.3生成随机变量
9.10.4模拟类型
9.11复习题
第10章 使用Process Model执行模拟
10.1模拟M/M/1排队系统
10.2模拟M/M/2系统
10.3模拟串行系统
10.4模拟开放式排队网络
10.5模拟爱尔朗服务时间
10.6Process Model的其他功能
10.7复习题
第11章 使用Excel插件@Risk执行模拟
11.1@Risk简介： 卖报人问题
11.1.1求解预期利润的置信区间
11.1.2使用RISKNORMAL函数建立正态需求模型
11.1.3求解目标和百分比
11.1.4用@Risk创建图
11.1.5使用Report Settings选项
11.1.6使用@Risk统计
11.2建立新产品现金流模型
11.2.1三角形随机变量
11.2.2Lilly模型
11.3项目计划模型
11.4可靠性和保修建模
11.4.1机器使用寿命的分布
11.4.2机器组合的一般类型
11.4.3 估计保修费用
11.5RISKGENERAL函数
11.6RISKCUMULATIVE随机变量
11.7RISKTRIGEN随机变量
11.8基于点值预测创建分布
11.9预测大型公司的收入
11.9.1净收入不相关的求解方法
11.9.2检查相关性
11.10使用数据获得新产品模拟的输入
11.10.1模拟容量不确定性的方案
11.10.2用一个独立变量模拟统计关系
11.11模拟和投标
11.12用@Risk玩掷双骰子游戏
11.13模拟NBA总决赛
11.14复习题
第12章 使用Riskoptimizer在不确定情况下实现最优化
12.1Riskoptimizer介绍： 卖报人问题
12.1.1Settings图标
12.1.2Start Optimization图标
12.1.3Pause Optimization图标
12.1.4Stop Optimization图标
12.1.5Display Watcher图标
12.1.6将Riskoptimizer用于日历示例
12.2涉及历史数据的卖报人问题
12.3不确定情况下的人员安排
12.4产品组合问题
12.5不确定情况下的农业计划
12.6加工车间作业安排
12.7旅行推销员问题
12.8复习题
第13章 期权定价和实际期权
13.1股票价格的对数正态模型
13.1.1均值的历史数据估计和股票利润的波动率
13.1.2求对数正态分布变量的均值和方差
13.1.3对数正态随机变量的置信区间
13.2期权的定义
13.3实际期权的类型
13.3.1购买飞机的期权
13.3.2放弃期权
13.3.3其他实际期权机会
13.4用套利法评估期权
13.4.1在买入期权定价不当的情况下创造赚钱机器
13.4.2为什么股票的上涨率不影响买入价格
13.5Black?Scholes期权定价公式
13.6估计波动率
13.7期权定价的风险中立法
13.7.1风险中立法背后的逻辑
13.7.2风险中立定价的示例
13.7.3证明美式买入期权决不应及早执行
13.8用Black?Scholes公式评估Internet启动项目和Web TV
13.8.1评估Internet启动项目
13.8.2评估“创新期权”： Web TV
13.9二项式模型和对数正态模型之间的关系
13.10使用二项树给美式期权定价
13.10.1股票价格树
13.10.2最优决策策略
13.10.3使用条件格式化描述最优执行策略
13.10.4灵敏度分析
13.10.5与放弃期权的关系
13.10.6计算及早执行边界
13.10.7应当何时放弃
13.11通过模拟给欧式卖出和买入期权定价
13.12使用模拟评估实际期权
第14章 投资组合风险、优化和规避风险
14.1风险价值度量
14.2投资组合优化： Markowitz法
14.2.1随机变量的和： 均值和方差
14.2.2矩阵乘法和投资组合优化
14.3使用情境法优化投资组合
14.3.1自举未来的年度利润
14.3.2使投资组合的标准差风险最小化
14.3.3使损失的概率最小化
14.3.4使Sharpe比率最大化
14.3.5使负面风险最小化
14.3.6极小极大方法
14.3.7最大化VAR
第15章 预测模型
15.1移动平均数预测法
15.2单指数平滑法
15.3Holt法： 涉及趋势的指数平滑法
15.4Winter法： 涉及季节性的指数平滑法
15.4.1Winter法的初始化
15.4.2预测精确度
15.5Ad Hoc预测法
15.6简单线性回归
15.6.1适合情况
15.6.2预测精确度
15.6.3回归中的t检定
15.6.4简单线性回归模型下面的假设条件
15.6.5用Excel运行回归
15.6.6用Excel获得散点图
15.7适当表现非线性关系
15.7.1用电子表格适当表现非线性关系
15.7.2使用Excel Trend Curve
15.8多重回归
15.8.1预计βi的值
15.8.2重新分析拟合优度
15.8.3假设检验
15.8.4选择最佳的回归方程
15.8.5多重共线性
15.8.6哑变量
15.8.7解释哑变量的系数
15.8.8倍增模型
15.8.9多重回归中的异方差性和自相关
15.8.10在电子表格上实现多重回归
15.9本章小结
15.9.1移动平均数预测法
15.9.2单指数平滑法
15.9.3Holt法
15.9.4Winter法
15.9.5简单线性回归
15.9.6适当表现非线性关系
15.9.7多重回归
15.10复习题
第16章 布朗运动、随机运算和随机控制
16.1什么是布朗运动
16.2推导作为随机活动极限的布朗运动
16.3随机微分方程
16.4Ito引理
16.5使用Ito引理推导Black?Scholes期权定价模型
16.6随机控制简介
16.7复习题

❷ 简述企业存货管理的存储模型原理

存货管理实质就是库存管理,1915年，美国的F·W·哈里斯发表关于经济订货批量的模型，开创了现代库存理论的研究。在此之前，意大利的V·帕雷托在研究世界财富分配问题时曾提出帕雷托定律，用于库存管理方面的即为ABC分类法。随着管理工作的科学化，库存管理的理论有了很大的发展，形成许多库存模型，应用于企业管理中已得到显着的效果。
库存管理模型的分类：
（1）不同的生产和供应情况采用不同的库存模型。按订货方式分类，可分为5种订货模型。
①定期定量模型：订货的数量和时间都固定不变。
②定期不定量模型：订货时间固定不变，而订货的数量依实际库存量和最高库存量的差别而定。
③定量不定期模型：当库存量低于订货点时就补充订货，订货量固定不变。
④不定量不定期模型：订货数量和时间都不固定。
以上4种模型属于货源充足、随时都能按需求量补充订货的情况。
⑤有限进货率定期定量模型：货源有限制，需要陆续进货。

（2）库存管理模型按供需情况分类可分为确定型和概率型两类。确定型模型的主要参数都已确切知道；概率型模型的主要参数有些是随机的。

（3）按库存管理的目的分类又可分为经济型和安全型两类。经济型模型的主要目的是节约资金，提高经济效益；安全型模型的主要目的则是保障正常的供应，不惜加大安全库存量和安全储备期，使缺货的可能性降到最小限度。库存管理的模型虽然很多，但综合考虑各个相互矛盾的因素求得较好的经济效果则是库存管理的共同原则。

具体的详细模型，您可以参照网络文库里的资料，在网络文库里输入“存储模型”，点击查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起来也舒服。

❸ 2014长沙理工大学管理科学与工程考研科目有哪些

这是13年的考试科目，14年的考试大纲还没有公布
①101思想政治理论
②201英语一
③301数学一
④811运筹学、812工程经济任选一
811运筹学
1.线性规划大类
模型、图解法、单纯形法原理、单纯形表计算、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、目标规划和整数规划。
2.动态规划
基本概念与基本方程、最优性原理、离散型与连续型问题的基本解法、主要应用类型。
3.图与网络分析
最小部分（支撑）树、最短路、最大流、网络方法在计划中的应用（包括CPM、PERT、资源与费用优化等）。
4.排队论
基本概念、M/M/1系统、M/M/C系统
5.存储论
基本概念、确定型与随机型存储模型。
6.决策论
基本概念、不确定型决策、风险型决策问题（期望值准则、效用期望值准则、完全信息期望值、决策树）、多目标决策。
7.对策论
基本概念、矩阵对策的最优纯策略、混合策略。

812工程经济
一、动态经济学原理及应用
1、货币时间价值含义；
2、利息的种类及计算方法；
3、名义利率与有效利率的计算及关系；
4、现金流量、现金流入、现金流出、净现金流量等概念，现金流量图、现金流量表；
5、等值含义，影响等值关系的因素，折现、现值的含义，标准折现率的含义及确定方法；
6、一次性复利公式、等额多次支付复利公式、变额复利计算及应用，各复利系数之间相互换算关系。
二、投资方案评价
1、净现值法的含义、计算方法及评价原则，净现值与折现率的关系；
2、内部收益率的含义、计算及评价原则；
3、动态投资回收期及静态投资回收期指标的计算、经济含义、评价原则；
4、年值法的概念、计算及评价原则；
5、各评价方法的优缺点及各方法之间的关系；
6、各评价方法的应用。
三、多方案比选方法及应用
1、分清独立方案和互斥方案；
2、净现值法、成本现值法、年值法、增量分析法进行互斥方案比选原则、方法及应用；
3、研究期法、最小公倍数法等进行不等寿命方案比选方法及应用；
4、独立方案的比选方法及应用；
5、经济寿命含义及计算；
6、设备更新及租赁经济分析内容、特点与方法。
四、工程项目财务评价
1、财务评价概念、特点；
2、投资、固定资产、无形资产、流动资金等概念、特点及估算；
3、折旧的概念、计算方法与特点；
4、固定资产投资估算的作用、构成及计算程序；
5、资金筹措方式，融资方案，资金成本的概念及计算；
6、总成本费用与经营成本，所得税的估算；
7、收入、利润及利润分配；
8、融资前投资盈利能力分析，融资后盈利能力分析及指标计算；税后投资现金流分析；
9、投资项目清偿能力分析与指标计算。
五、工程项目国民经济评价
1、国民经济评价概念；
2、国民经济评价与财务评价的区别与关系；
3、机会成本、影子价格、转移性费用等概念及计算；
4、在投资估算基础上进行哪些调整形成国民经济评价的投资费用；
5、国民经济评价与财务评价效益和费用识别范围有何不同；
6、国民经济评价指标计算。
六、不确定性分析与风险分析
1、不确定性分析概念、作用，风险分析概念；
2、盈亏分析方法的内容、特点，盈亏平衡点的计算与经济含义；
3、单因素敏感性分析方法、作用与步骤，敏感性分析的不足；
4、离散型概率分析方法及步骤；
5、决策树方法及应用。
七、价值工程
1、价值工程的含义、作用；
2、提高价值的途径；
3、价值活动的意义及各程序的主要工作内容。

❹ excel 操作，求答案 ！！！！！

说实话这个题目没看明白
用语太专业了
不过用数据运算后
在进行图形就ok

❺ 系统工程的目录

第1章 系统与系统工程
1.1 系统概述
1.2 系统工程及其发展趋势
1.3 系统工程的方法与步骤
复习思考题
第2章 系统分析与评价
2.1 系统分析概述
2.2 系统的模型化
2.3 系统分析实例——企业库存问题的系统分析
2.4 系统评价
复习思考题
第3章 线性规划
3.1 线性规划问题及其数学模型
3.2 线性规划问题的图解法
3.3 线性规划问题的标准形式及其解的概念
3.4 单纯形法
3.5 改进单纯形法
3.6 对偶单纯形法
3.7 灵敏度分析
3.8 运输问题
3.9 线性规划模型在柔性制造系统评价中的应用
复习思考题
第4章 整数规划
4.1 分枝定界法
4.2 O-1型整数规划隐枚举法
4.3 指派问题及其解法
复习思考题
第5章 目标规划
5.1 目标规划数学模型的建立
5.2 目标规划的图解法
5.3 目标规划的分层单纯形法
5.4 目标规划应用案例
复习思考题
第6章 动态规划
6.1 动态规划的基本原理和基本方程
6.2 机器负荷分配问题
6.3 资源分配问题
6.4 背包问题
6.5 多阶段生产安排问题
6.6 生产与存储问题
6.7 连续型动态规划问题
6.8 案例分析——动态规划在公交车调度中的应用
复习思考题
第7章 存储论
7.1 存储论的基本概念
7.2 确定型存储模型
7.3 随机性存储模型
7.4 带某些约束条件的多种物资联合订购的存储模型
7.5 应用案例——戴尔的库存管理
复习思考题
第8章 图与网络分析
8.1 图和网络的基本概念
8.2 树
8.3 最短路问题
8.4 网络最大流问题
8.5 最小费用最大流问题
8.6 中国邮路问题
8.7 网络计划技术
8.8 应用案例
复习思考题
第9章 排队论
第10章 对策论
第11章 决策分析
第12章 预测技术
附录
参考文献

❻ 运筹学与物流的关系

一、运筹学与现代物流

（一）运筹学

运筹学是上世纪40年代开始形成的一门学科，起源于二战期间英、美等国的军事运筹小组，主要用于研究军事活动。二战后，运筹学主要转向经济活动的研究，研究活动中能用数字量化的有关运用、筹划与治理等方面的问题，通过建立模型的方法或数学定量方法，使问题在量化的基础上达到科学、合理的解决，并使活动系统中的人、才、财、物和信息得到最有效的利用，使系统的投入和产出实现最佳的配置。运筹学的研究内容非常广泛，根据其研究问题的特点，可分为两大类，确定型模型与概率型模型。其中确定型模型中主要包括：线性规划、非线性规划、整数规划、图与网络和动态规划等；概率型模型主要包括：对策论、排队论、存储论和决策论等。

（二）物流学

物流作为一门科学也是始于二战期间，美国根据当时军事的需要，对军火的运输、补给和存储等过程进行全面的治理，并首次使用了“Logistics Management”一词。其后对于物流的概念不断演变发展，内容也逐渐完善。我国在2001年8月1日开始实施的国家标准《物流术语》中对物流作了如下规定：物流即物品从供给地向接收地的实体流动过程，根据实际需要，将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机的结合。

（三）运筹学与物流学

运筹学与物流学作为一门正式的学科都始于二战期间，从一开始，两者就密切地联系在一起，相互渗透和交叉发展。与物流学联系最为紧密的理论有：系统论、运筹学、经济管理学，运筹学作为物流学科体系的理论基础之一，其作用是提供实现物流系统优化的技术与工具，是系统理论在物流中应用的详细方法。二战后，各国都转向快速恢复工业和发展经济，而运筹学此时正转向经济活动的研究，因此极大地引起了人们的注重，并由此进入了各行业和部门，获得了长足发展和广泛应用，形成了一套比较完整的理论，如规划论、存储论、决策论和排队论等。而战后的物流并没像运筹学那样引起人们及时的关注，直到上世纪60年代，随着科学技术的发展、管理科学的进步、生产方式和组织方式等的改变，物流才为管理界和企业界所重视。因此，相比运筹学，物流的发展滞后了一些。不过，运筹学在物流领域中的应用却随着物流学科地不断成熟而日益广泛。

二、运筹学在物流领域中主要应用的概况

运筹学作为一门实践应用的科学，已被广泛应用于工业、农业、商业、交通运输业、民政事业、军事决策等组织，解决由多种因素影响的复杂大型问题。目前，在物流领域中的应用也相称普遍，并且解决了许多实际问题，取得了很好的效果。以下总结一些当前运筹学在物流领域中应用较多的几个方面。

（一）数学规划论

数学规划论主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、目标规划和动态规划。研究内容与生产活动中有限资源的分配有关，在组织生产的经营管理活动中，具有极为重要的地位和作用。它们解决的问题都有一个共同特点，即在给定的条件下，按照某一衡量指标来寻找最优方案，求解约束条件下目标函数的极值（极大值或极小值）问题。具体来讲，线性规划可解决物资调运、配送和人员分派等问题；整数规划可以求解完成工作所需的人数、机器设备台数和厂、库的选址等；动态规划可用来解决诸如最优路径、资源分配、生产调度、库存控制、设备更新等问题。

（二）存储论

存储论又称库存论，主要是研究物资库存策略的理论，即确定物资库存量、补货频率和一次补货量。合理的库存是生产和生活顺利进行的必要保障，可以减少资金的占用，减少费用支出和不必要的周转环节，缩短物资流通周期，加速再生产的过程等。在物流领域中的各节点：工厂、港口、配送中央、物流中央、仓库、零售店等都或多或少地保有库存，为了实现物流活动总成本最小或利益最大化，大多数人们都运用了存储理论的相关知识，以辅助决策。并且在各种情况下都能灵活套用相应的模型求解，如常见的库存控制模型分确定型存储模型和随机型存储模型，其中确定型存储模型又可分为几种情况：不答应缺货，一次性补货；不答应缺货，连续补货；允许缺货，一次性补货；允许缺货，连续补货。随机型存储模型也可分为：一次性订货的离散型随机型存储模型和一次性订货的连续型随机存储模型。常见的库存补货策略也可分为以下四种基本情况：连续检查，固定订货量，固定订货点的（Q，R）策略；连续检查固定订货点，最大库存的（R，S）策略；周期性检查的（T，S）策略以及综合库存的（T，R，S）策略。针对库存物资的特性，选用相应的库存控制模型和补货策略，制定一个包含合理存储量、合理存储时间、合理存储结构和合理存储网络的存储系统。

（三）图（网络）论

自从上世纪50年代以后，图论广泛应用于解决工程系统和管理问题，将复杂的问题用图与网络进行描述简化后再求解.图与网络理论有很强的构模能力，描述问题直观，模型易于计算实现，很方便地将一些复杂的问题分解或转化为可能求解的子问题。图与网络在物流中的应用也很显着，其中最明显的应用是运输问题、物流网点间的物资调运和车辆调度时运输路线的选择、配送中心的送货、逆向物流中产品的回收等，运用了图论中的最小生成树、最短路、最大流、最小费用等知识，求得运输所需时间最少或路线最短或费用最省的路线。另外，工厂、仓库、配送中心等物流设施的选址问题，物流网点内部工种、任务、人员的指派问题，设备更新问题，也可运用图论的知识辅助决策者进行最优的安排。

（四）排队论

排队论也称随机服务理论，主要研究各种系统的排队队长、等待时间和服务等参数，解决系统服务设施和服务水平之间的平衡问题，以较低的投入求得更好的服务。排队现象现实生活中普遍存在，物流领域中也多见，如工厂生产线上的产品等待加工，在制品、产成品排队等待出入库作业，运输场站车辆进出站的排队，客服务中心顾客电话排队等待服务，商店顾客排队付款等等。根据系统排队的服务设施数量、系统容量、顾客到达时间间隔的分布、服务时间的分布等特征，可分为（M/M/1/∞），（M/M/1/k），（M/M/1/m），（M/M/s/∞），（M/M/s/k），（M/M/s/m）几种不同的情况，不同情形套用相应的模型可以求解。

（五）对策论、决策论

对策论也称博弈论，对策即是在竞争环境中做出的决策，决策论即研究决策的问题，对策论可归属为决策论，它们最终都是要做出决策。决策普遍存在于人类的各种活动之中，物流中的决策就是在占有充分资料的基础上，根据物流系统的客观环境，借助于科学的数学分析、实验仿真或经验判定，在已提出的若干物流系统方案中，选择一个合理、满足方案的决断行为。如制定投资计划、生产计划、物资调运计划、选择自建仓库或租赁公共仓库、自购车辆或租赁车辆等等。物流决策多种多样，有复杂有简朴，按照不同的标准可化分为很多种类型，其中按决策问题目标的多少可分为单目标决策和多目标决策。单目标决策目标单一，相对简朴，求解方法也很多，如线性规划、非线性规划、动态规划等。多目标决策相对而言复杂得多，如要开发一块土地建设物流中心，既要考虑设施的配套性、先进性，还要考虑投资大小问题等，这些目标有时相互冲突，这时就要综合考虑。解决这类复杂的多目标决策问题现行用的较多的，行之有效的方法之一是层次分析法，一种将定性和定量相结合的方法。

❼ 南京航空航天大学2015运筹学考试大纲

你好 我是南航的研究生

你考的 应该是 经管院的 管工 或者工业工程 吧

南航 的运筹学 考的比较简单，指定的参考书是两本

一本是钱颂迪的 一本是党耀国 的，党耀国那本是南航自己用的，因为党耀国就是南航经管院的一个老师

大纲嘛，主要考核如下内容：

考核内容本课程的考核内容包括：线性规划、运输问题、整数规划、存储论、图与网络分析、决策论。其中线性规划基本理论的内容包括：线性规划问题及其数学模型、线性规划的图解法、性规划的单纯形法、对偶理论与灵敏度分析；运输问题的内容包括：运输问题的数学模型、表上作业法、产销不平衡问题；整数规划的内容包括：分枝定界解法、割平面法、0－1型整数规划、指派问题；存储论的内容包括：存储论的基本概念、确定性存储模型、随机性存储模型；图与网络分析的内容包括：图的基本概念、树与最短路问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、网络计划；决策论的内容包括：风险型决策、不确定型决策等。

祝你好运

❽ 数学建模,关于随即贮存模型的一道题,涉及mtahematica，100分悬赏!

又是老贺的题 ，只能去网上看看类似的题了

❾ 一道数学建模的题目，做好之后发到邮箱[email protected],分数随后奉上，谢谢

马尔可夫链
开放分类： 概率论、随机过程

马尔可夫链，因安德烈•马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。

马尔可夫链是随机变量X_1,X_2,X_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而X_n的值则是在时间<math>n</math>的状态。如果X_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是X_n的一个函数，则

P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n).

这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。

马尔可夫在1906年首先做出了这类过程 。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。

马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。
它们是后面进行推导必不可少的条件:(1)尺度间具有马尔可夫性质.随机场从上到下形成了马尔可夫链,即 Xi 的分布只依赖于 Xi,与其他更粗 糙的尺度无关,这是因为 Xi 已经包含了所有位于其上层的尺度所含有的信息.(2) 随机场像素的条件独立性.若 Xi 中像素的父节点已知,则 Xi 中的像素彼此独立.这一性质使我们不必再 考虑平面网格中相邻像素间的关系,而转为研究尺度间相邻像素(即父子节点)间的关系.(3) 设在给定 Xn 的情况下,Y 中的像素彼此独立.(4) 可分离性.若给定任一节点 xs,则以其各子节点为根的子树所对应的变量相互独立.
从只有一个节点的根到和图像大小一致的叶子节点,建立了完整的四叉树模型,各层间的马尔可夫链的因 果关系使我们可以由非迭代的推导过程快速计算出 X 的最大后验概率或后验边缘概率.
完整的四叉树模型也存在一些问题.(1) 因概率值过小,计算机的精度难以保障而出现下溢,若层次多,这一 问题更为突出.虽然可以通过取对数的方法将接近于 0 的小值转换成大的负值,但若层次过多、概率值过小,该 方法也难以奏效,且为了这些转换所采用的技巧又增加了不少计算量.(2) 当图像较大而导致层次较多时,逐层 的计 算甚 为繁琐 下 溢 现 象肯定 会出 现 , 存储中 间变 量也 会占 用大 量空 间 , 在时 间空间 上都 有更 多的 开销 .
(3) 分层模型存在块效应,即区域边界可能出现跳跃,因为在该模型中,同一层随机场中相邻的像素不一定有同 一个父节点,同一层的相邻像素间又没有交互,从而可能出现边界不连续的现象.
为了解决这些问题,我们提出一种新的分层 MRF 模型——半树模型,其结构和图1 5类似,仍然是四叉树,
只 是层数比完整的四叉树大大减少,相当于将完整的四叉树截为两部分,只取下面的这部分.模型最下层仍和图像 大小一致,但最上层则不止一个节点.完整的四叉树模型所具有的性质完全适用于半树模型,不同点仅在于最上层,完整的树模型从上到下构成 了完整的因果依赖性,而半树模型的层间因果关系被截断,该层节点的父节点及祖先均被删去,因此该层中的各 节点不具有条件独立性,即不满足上述的性质 2,因而对这一层转为考虑层内相邻节点间的关系.半树模型和完 整的树模型相比,层次减少了许多,这样,层次间的信息传递快了,概率值也不会因为过多层次的逐层计算而小 到出现下溢.但第 0 层带来了新的问题,我们必须得考虑节点间的交互,才能得出正确的推导结果,也正是因为在 第 0 层考虑了相邻节点间的影响,使得该模型的块现象要好于完整的树模型.对于层次数的选取,我们认为不宜多,太多则达不到简化模型的目的,其优势体现不出来,但也不能太少,因 为第 0 层的概率计算仍然要采用非迭代的算法,层数少表明第 0 层的节点数仍较多,计算费时,所以在实验中将 层数取为完整层次数的一半或一半稍少.
3半树模型的 MPM 算法
图像分割即已知观测图像 y,估计 X 的配置,采用贝叶斯估计器,可由一个优化问题来表示:
?x = arg min [E C ( x, x )′ | Y = y] ,x其中代价函数 C 给出了真实配置为 x 而实际分割结果为 x′时的代价.在已知 y 的情况下,最小化这一代价的期 望,从而得到最佳的分割.代价函数取法不同得到了不同的估计器,若 C(x,x′)=1?δ(x,x′)(当 x=x′时δ(x,x′)=1,否则 δ(x,x′)=0)得到的是 MAP 估计器,它意味着 x 和 x′只要在一个像素处有不同,则代价为 1,对误分类的惩罚比较重,汪西莉 等:一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法
而在实际中存在一些误分类是完全允许的.若将半树模型的 MPM 算法记为 HT-MPM,它分为向上算法和向下算法两步,向上算法自下而上根据式(2)、 式 (3)逐层计 算P(yd(s)|xs)和 P(xs,xρ(s)|yd(s)), 对最下层 P(yd(s)|xs)=P(ys|xs). 向下算法自上 而下根据 式 (1)逐层计算 P(xs|y),对最上层由 P(x0|y)采样 x0(1),…,x0(n),

❿ 运筹学教程的图书目录

1.1 运筹学的起源与影响1
1.2 运筹学的分支3
1.3 运筹学的工作程序4
1.4 运筹学的应用软件介绍6 2.1 典型问题举例13
2.2 线性规划模型的一般形式18
2.3 线性规划的假设22
2.4 一些应用案例建模26
习题41 3.1 线性规划的图解法46
3.2 单纯形法原理59
3.3 表格形式的单纯形法65
3.4 单纯形法的进一步讨论70
3.5 改进单纯形法80
3.6 线性规划问题的Excel求解83
习题97 4.1 对偶问题的提出104
4.2 线性规划的对偶理论112
4.3 对偶解的经济解释和影子价格116
4.4 对偶单纯形法123
4.5 灵敏度分析132
4.6 参数线性规划152
4.7 用Excel作灵敏度分析160
习题163 5.1 运输问题的一般模型171
5.2 表上作业法172
5.3 表上作业法计算中的相关问题183
5.4 产销不平衡的运输问题及其解法185
5.5 转运问题及其解法189
5.6 运输问题的Excel求解192
习题195 6.1 目标规划问题的数学模型202
6.2 解目标规划问题的图解法205
6.3 解目标规划问题的单纯形法206
6.4 目标规划问题的Excel求解208
习题210 7.1 整数规划的数学模型217
7.2 一般整数规划的解法——分枝定界法223
7.3 0-1整数规划的解法227
7.4 指派问题及其解法229
7.5 整数规划问题的Excel求解237
习题242 8.1 基本概念249
8.2 无约束极值问题的求解259
8.3 约束极值问题及库恩-塔克（Kuhn-Tucker）条件260
8.4 二次规划262
8.5 非线性规划问题的Excel求解264
习题267 9.1 多阶段决策过程及实例269
9.2 动态规划的基本概念和优化原理272
9.3 动态规划模型的建立与求解274
9.4 典型的动态规划问题举例278
9.5 动态规划问题的Excel求解290
习题294 10.1 图与网络的基本概念298
10.2 最小支撑树问题304
10.3 最短路径问题308
10.4 最大流问题320
10.5 最小费用最大流问题325
10.6 网络优化的Excel求解329
习题338 11.1 网络图的描绘344
11.2 时间参数的计算348
11.3 关键路线法352
11.4 网络计划的优化356
11.5 网络计划的Excel求解363
习题366 12.1 存储论的基本概念371
12.2 确定性存储模型373
12.3 随机性存储模型382
习题391 13.1 排队论基本概念393
13.2 排队系统常用分布399
13.3 生灭过程402
13.4 单服务台排队模型403
13.5 多服务台排队模型410
13.6 一般服务时间M/G/1模型417
13.7 排队系统的费用优化419
习题422 14.1 对策论的基本概念426
14.2 矩阵对策的基本理论429
14.3 矩阵对策的求解方法434
14.4 其他类型对策简介440
14.5 冲突分析简介442
习题444 15.1 决策分析的基本概念448
15.2 不确定性决策问题449
15.3 风险性决策问题453
15.4 效用理论在决策分析中的应用461
15.5 层次分析法465
习题471
参考文献476
图书目录 运筹学教程 第2版 书号： 27089 ISBN： 978-7-111-27089-8 作者： 邱菀华 冯允成 印次： 2-2 责编： 张敬柱 开本： 16(B5) 字数： 409 千字 定价： ￥32.00 所属丛书： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材 装订： 平 出版日期： 2010-06-28 本书的最初版本可以追溯到1985年。根据不同时期的教学要求，期间大改了四次，写书的教授也传带了四代人。历史传承和不断创新、完善、赋予了本书鲜明的特色和旺盛的生命力。
本书在内容方面，系统地介绍运筹学的基本理论、方法和应用；在编排上，注重内容安排上的前后衔接，重点突出理论联系实际。本书主要特点在于：注重案例分析，力求通过理论与案例的结合使读者学会对于实际问题的分析、研究和建立教学模型，掌握解决问题所需要的数学概念和解题技巧。为了方便教学，本书还配有教学课件，并在每章后增加了习题。同时，考虑到不同院校对教学内容的不同要求，书中对选讲内容标记了“*”号，供各学校在教学中予以取舍。
本书可作为管理、经济类各专业本科生教材，也可用于研究生教学；同时，可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可作为广大科技工作者、企业领导和管理人员、政府机关干部的自学用书。