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线性规划法前沿信息_线性规划法属于什么决策方法(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

线性规划法

运筹学PPT全攻略：从入门到进阶 𐟓š 运筹学课件、PPT、教案、教学计划全解析 𐟓– 第一节：线性规划问题及其数学模型线性规划问题的一般形式线性规划问题通常表达为：求一组变量x(j=1，2，…，n)，使得 max(min)=x+c22+ +22+≥(=,<) 21十a22+2≥(=,<)b2 S.t. a2+≥(=,<)b ;≥0(j=1,2,…,n) 其中，ai,bi;,c(i=1,2,…，m;j=1,2,…，n)为已知常数;式（ 2)和(1-3）称为约束条件，特别称式(1-3）为非负约束条件。 𐟓– 第二节：线性规划问题解的基本理论线性规划问题的数学模型线性规划问题的数学模型包括变量的确定、约束条件的设置以及目标函数的定义。 𐟓– 第三节：单纯形法单纯形法的基本原理单纯形法是一种用于求解线性规划问题的迭代方法，通过不断调整基向量来寻找最优解。 𐟓– 第四节：单纯形法的进一步讨论单纯形法的优缺点单纯形法虽然有效，但也有其局限性，如计算量大、对初始可行解的要求等。 𐟓š 教学资源推荐教学课件：包含详细的课程内容讲解。课程教案：按照教学计划逐步展开。教学检测：用于检验学生掌握情况。课程标准：明确教学目标和要求。教学案例：提供实际案例分析。实验指导：指导学生进行实验操作。资源推荐：推荐相关书籍和资料供学生参考。 𐟓š 教学计划与安排第一次课：介绍运筹学背景、线性规划问题的基本概念和数学模型。第二次课：深入讲解线性规划问题的标准形式和矩阵表示法。第三次课：探讨线性规划问题的可行域和最优解的几何意义。第四次课：应用单纯形法求解线性规划问题，并讨论其优缺点。第五次课：通过实际案例分析，加深学生对运筹学理论和方法的理解。

模型到底是啥？你真的了解吗？你是否也曾经盲目跟风用过各种所谓的“模型”，比如SWOT、RFM、杜邦分析等？但你真的了解这些模型的本质和应用吗？𐟤” 首先，什么是模型？广义来说，只要是对现实问题的抽象，都可以叫模型。模型可以是一个图表𐟓Š、一个公式𐟓、一组数据𐟓ˆ，也可以是一个复杂的计算机程序𐟒𛣀‚ 在分析领域，模型大致分为以下几类： 1️⃣ 纯理论模型：以PEST、SWOT、4P等为代表，这类模型通常以定性分析为主，提供一个分析方向。𐟔 2️⃣ 调研数据模型：以AIDMA、AISAS为代表，基于传统的调研手段，获取数据从而进行量化分析。𐟓Š 3️⃣ 指标计算模型：以AARRR、RFM为代表，直接与各部门的KPI指标关联，并且可观测。但这类模型往往非常依赖过往经验，无法对未来进行预测。𐟓ˆ 4️⃣ 预测规划模型：以时间序列法、线性规划法构造的模型为代表，例如，用时序法对销售情况进行预测，利用线性规划对产品线进行生产规划。𐟔5️⃣ 算法模型：以逻辑回归、XGB等为代表，在风控、内容推荐、语音识别等领域有较多应用。𐟤– 了解模型分类后，在使用模型时，也需要注意一些问题。首先，需要根据问题场景一事一议，选择不同模型。其次，模型只是一个工具，需要根据实际情况进行调整和优化。最后，模型的结果只是一个参考，需要结合实际情况进行分析和决策。𐟑 另外，我们也可以自己构建模型。例如，想要构建一个零售额预测模型，可以这么考虑：首先要理解业务实际，在线上零售平台里，每个交易都是一个实例，包括购买的商品𐟛、交易时间𐟕’、交易金额𐟒𐧭‰。其次要形成概念——根据业务逻辑和数据特征形成的，用于描述事务之间的关系和模式，销量是由客户、订单、产品等要素构成，这些就是概念。最后就是建立模型，例如，可以通过线性回归模型来预测销售额和广告投放的关系，或者通过聚类模型来识别客户群体和他们的行为模式。因此，如果你想在经营分析、财务分析、数据分析等领域中成为一名高手，就需要深入理解什么是“模型”，掌握各种模型的应用方法和技巧，并灵活运用于实际工作中。𐟒ꊊ同时，也要注意不要过度依赖模型，需要结合实际情况进行分析和决策。𐟤” 最后，通过构建自己的模型，不仅可以更好地理解业务实际，还可以提高对数据的洞察力和处理能力，更好地解决实际问题。𐟚€

同济大学818管理学题型与备考全攻略 𐟓š 同济大学818管理学专业课采用学校自主命题，每年题型不固定。自1998年设立以来，考察过以下题型：选择题（单选/多选）、是非题、计算题、名词解释、简答题、论述题和案例分析。 𐟔 选择题：包括单选和多选。多选难度较高，因为少选、错选、漏选或多选都不得分。但近几年多选考察频率降低，单选为主，难度较低。 𐟓– 是非题：抓住题干中的关键词判断对错即可，难度不大。 𐟧☯𜚤𘻨恨€ƒ察四种题型：盈亏平衡法（线性规划）决策树大中取大，小中取大，大中取小网络计划法 𐟒ᠦ•𐥭楟𚧡€薄弱的同学也不用担心，818的计算题相对简单，掌握这四种题型并多加练习，拿满分不是问题。

物流管理考研考哪些科目 𐟎“考研的小伙伴们注意啦！北京科技大学861应用运筹学考试大纲已经发布，想要报考物流工程专业的同学们一定要仔细阅读哦！ 𐟓Œ北科大物流工程是特色专业，属于087100一级学科，按学硕标准招生。北科大物流专业是国内最早开设物流本科专业的高校之一，实力雄厚，性价比高。 𐟓˜考试科目861应用运筹学满分为150分，其中计算题占100分，简答题占50分。考试内容主要包括以下几个方面：线性规划及其求解方法：包括线性规划模型特点、单纯形法中基及其相关概念、普通单纯形法、大M法、二阶段法、公式法等。线性规划对偶理论及灵敏度分析：涵盖线性规划对偶模型、对偶问题性质、对偶单纯形法、灵敏度分析及参数分析方法等。整数规划和目标规划：涉及线性整数规划及其类型、纯线性整数规划求解方法、分支定界法、割平面法、线性目标规划图解法和单纯形法等。运输与指派问题：包括运输问题和指派问题模型、标准平衡运输问题求解方法、不平衡运输问题化为平衡运输问题求解方法、非标准平衡运输问题求解方法、指派问题求解方法等。网络模型：最小树问题数学模型及求解方法等。动态规划：动态规划问题特征、典型动态规划问题建模方法等。排队论：排队系统组成要素及其概念、排队系统参数概念、排队系统稳态下状态转移图绘制及平衡方程组的建立等。 𐟓š参考书目推荐：熊伟著《运筹学》（第三版），机械工业出版社2014年出版胡运权著《运筹学习题集》，清华大学出版社2002年出版 𐟒겵考研的同学们，抓住机会，勇往直前！希望大家都能一战成硕，顺利上岸！

𐟧 𐟓– 管理学决策思维导图大揭秘 𐟤” 你是否对管理学中的决策过程感到困惑？别担心，我们的思维导图来帮你！ 𐟓Œ 决策的概念、原则与依据，一网打尽！决策是解决问题的过程，需要遵循科学的原则，并依据实际情况进行。 𐟓Œ 决策的类型与特点，让你一目了然！了解不同决策类型的适用场景，轻松应对各种挑战。 𐟓Œ 古典决策理论与行为决策理论，带你领略决策的智慧！这些理论为决策提供了坚实的理论基础，助你做出明智的选择。 𐟓Œ 决策的过程与影响因素，深入剖析！掌握决策的步骤，了解影响决策的各种因素，让你的决策更加精准。 𐟓Œ 决策的方法大揭秘！从头脑风暴到集体决策法，再到定性决策法和德尔菲法等，各种方法应有尽有，满足你的不同需求。 𐟓Œ 线性规划法、量本分析法等定量决策方法，助你科学决策！通过数据分析和计算，让你的决策更加科学、合理。 𐟓Œ 风险型决策方法和非确定型决策方法，教你如何应对不确定性！在复杂多变的环境中，这些方法将助你保持冷静、做出正确决策。 𐟎‰ 现在就让我们一起探索这份管理学决策思维导图吧！让你的思维更加清晰、决策更加明智！

用图解法求二元线性规划问题最优解的关键是：画出可行域，观察并找出目标函数取最大（或最小）值时对应的点，求出点的坐标并代入目标函数，求出对应的最值。

阿里巴巴数学竞赛决赛优化题解析最近，阿里巴巴的数学竞赛引起了广泛的关注，带动了一波数学热潮。作为数学爱好者，这次竞赛无疑是一次盛会。特别是决赛题目，充满了趣味性和挑战性。今天，我想和大家分享一道有趣的优化题目，这道题目涉及到了拉格朗日乘子法的应用。首先，让我们回顾一下这道题目。题目中有两个问题，第一问是基础的结论，即连续函数在有界闭区域上一定取到最小值。这里甚至更强，是线性函数。我们在初中做的线性规划问题，就是这样的一个特例。接下来是第二问和第三问，这两问的关键在于拉格朗日乘子法的运用。题目中提到，A问题和B问题的最大区别在于多了一个变量€‚这个变量用于调节(x)1这一项。我们很自然地联想到这就是拉格朗日乘子。然而，这里有一个重要的区别：拉格朗日乘子法告诉我们，一定存在一个向量ˆˆRn使得A问题等价于min_F f(x)+Š™g(x)。那么，‘量和œ‰什么关系呢？这时，我们需要一个启发式的理解。拉格朗日乘子的作用有时更像一个惩罚，迫使x要满足g(x)等于0。题目中点明了，对任意x属于F，我们都有g(x)＞0。这就意味着𖊥䧯𜌥﹧≠0的惩罚越大。因此，我们研究令퉤𚎎𛦜€大的那个分量的情况。这样，我们就找到了一个好的𜌨🙤𘪎𒥰𑦘溺줺Œ问和第三问中的那个𘀦誨ᨧ产š„变量。通过拉格朗日乘子法，我们建立了A问题和B问题的桥梁。这样，第二问和第三问就变得简单多了。这道题目不仅展示了拉格朗日乘子法的应用，还让我们体会到数学的美和力量。希望这段解析能对你有所帮助！

𐟧•纯形法计算步骤大揭秘𐟔 𐟓š 运筹学基础及其MATLAB应用带你走进单纯形法的世界！ 𐟒ᠥˆ始基可行解的寻找：以线性规划为例，通过引入松弛变量，将问题化为标准型。比如： ma = 6a1 + 7a2 (2c1 + 3x2 + x3 = 16) (4a1 + 2x2 + x4 = 12) 通过系数矩阵，确定初始基变量和非基变量。例如，P3, P4作为基变量，而C1, C2则是非基变量。通过约束方程组，我们可以得到初始基可行解X = (0, 0, 16, 12)T。 𐟔„ 选择换入与换出变量：在单纯形法中，换入变量的选择是基于检验数的大小。检验数大的变量更有可能是换入变量。同时，选择换出变量时要确保所有变量非负。例如，在某一步中，我们可能会选择用C1去取代C3，因为C1的检验数更大。 𐟒꠨🭤𛣤𘎥Ÿ𚥏˜换：在单纯形法的迭代过程中，我们不断进行基变换，将非基变量变为基变量，反之亦然。通过这一过程，我们逐渐逼近最优解。例如，在某一步迭代中，我们可能会令C3 = 0，从而得到新的基可行解。 𐟎‰ 找到最优解：经过一系列的迭代和基变换，当所有非基变量的系数都小于零时，我们就找到了最优解！例如，在某一步中，我们可能会得到最优解X = [2, 4, 0, ...]，以及最优值40。 𐟎ˆ 通过这些步骤，我们可以清晰地看到单纯形法如何一步步找到问题的最优解。是不是很有趣呢？快来试试吧！

运筹学章节重点速览𐟓š 1⃣️第一章：建模是第一章的重点，尤其是运输问题和指派问题的建模题。参考书的标准形式是求max#建模和线性规划。建议大家多搜集建模题，多做练习。 2⃣️第二章：单纯形法是运筹学的基础，是必须掌握的内容。这一章主要介绍单纯形法的基本原理和求解步骤。 3⃣️第三章：对偶问题是这一章的核心，写出对偶问题并求解是每年必考的题目。复习时可以看看真题中的证明题和对偶问题性质的证明。 4⃣️第四章：灵敏度分析也是每年必考的内容，大部分题目都是在最终表的基础上求解。需要注意问法，比如C2变化了多少以及C2变化的范围。 5⃣️第五章：运输问题几乎是每年都会考的，但真题中一般不会要求用某种特定方法求解。建议用伏格尔法和位势法，这两种方法步骤清晰，接近最优解。特别注意最大化运输问题的问法和表格形式，比如课后题6、7。

数维杯赛题攻略：四种类型全解析 𐟚€ 距离2023年第八届数维杯数学建模挑战赛还有15天，为了帮助大家更好地备战这场“小国赛”，我整理了赛题类型的详细攻略，赶紧收藏吧！ 1️⃣ 预测类：根据历史和现状来预测未来 ✨ 常用方法：灰色预测模型、时间序列模型、回归分析预测模型、马尔科夫预测模型、决策树及集成学习、神经网络预测模型等 ✨ 建模步骤：确定预测目的—搜索和审核资料—选择预测模型和方法—分析预测误差—改进预测模型—给出最终预测结果 2️⃣ 优化类：从多种方案中选择最优方案以达到最优目标 ✨ 常用方法：线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划、遗传算法、粒子群算法、最速下降法、拟牛顿法等 ✨ 建模步骤：确定优化目的—寻找决策变量—确定目标函数—确定约束条件—给出最优化结果 3️⃣ 机理分析类：建立物理或数学模型来描述现象或过程的本质规律 ✨ 常用方法：类比分析法、量纲分析法、几何分析法、逻辑分析法、比较分析法、推理分析法等 ✨ 建模步骤：针对实际问题—了解问题背景—分析问题—明确相关因素和参数—分析其内在关系—用适当数学方法—建立关联模型—选用实际数据—确定未知数据—求解模型—用结果解释实际问题—用实际数据或模拟检验模型—进一步扩展模型 4️⃣ 评价类：对指标或方案进行评价或排序 ✨ 常用方法：层次分析法、相邻指标比较法、模糊综合评价法、聚类分析法、灰色关联分析法等 ✨ 建模步骤：选择合适的评价指标—确定各指标的权重—评价合成最终结果 𐟓š 数学建模的学习需要持之以恒，建议大家合理规划时间，积极备赛，以达到事半功倍的效果。除了日常学习，参加比赛也能增加实战经验。5月的数维杯数学建模挑战赛是一个很好的练手机会，可以帮助大家更好地了解自己的知识薄弱点，为国赛做准备。加油吧！

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