运筹学课程案例分析报告
运筹学案例分析报告
运筹学案例分析报告班级：姓名：学号：完成日期：问题一、一、问题描述京成畜产品有限公司计划在市区的东、南、西、北四区建立销售部部门市场，拟议中有10个位置A j(j=1,2,3,4,...,10)可供选择，考虑到各地区居民的消费水平及居民居住密集度，规定：在东区由A1,A2,A3三个点至多选择两个；在西区由A4,A5两个点中至多选一个；在南区由A6,A7两个点中至少选一个；在北区由A8,A9,A10三个点中至少选两个。
A j各点的设备投资及每年可获利润由于地点不同而不同，预测情况如下表（单位：万元）。
但投资总额不超过720万元，问应选择哪几个销售点，可使年利润最大？二、模型建立设0-1变量X i=1（点被选用)或0（A i点没被选用）。
建立数学模型：目标函数:maxZ=36X1+40X2+50X3+22X4+20X5+30X6+25X7+48X8+58X9+61X10约束条件:100X1+120X2+150X3+80X4+70X5+90X6+80X7+149X8+160X9+180X10<=720X1+X2+X3<=2X4+X5>=1X6+X7>=1X8+X9+X10>=2X i>=0,且X i为0-1变量，i=1,2,3,...,10其lingo程序为：model:sets:row/1..5/:b;col/1..10/:c,x;links(row,col):a;endsetsdata:b=720 2 -1 -1 -2;c=36 40 50 22 20 30 25 48 58 61;a=100 120 150 80 70 90 80 140 160 1801 1 1 0 0 0 0 0 0 00 0 0 -1 -10 0 0 0 00 0 0 0 0 -1-1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1;enddatamax=@sum(col(j):c(j)*x(j));@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<=b(i));@for(col(j):@bin(x));end三、模型求解与分析通过lingo程序的求解，我们可以获得如下数据：Global optimal solution found.Objective value: 245.0000 Objective bound: 245.0000 Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostB( 1) 720.0000 0.000000B( 2) 2.000000 0.000000B( 3) -1.000000 0.000000B( 4) -1.000000 0.000000B( 5) -2.000000 0.000000C( 1) 36.00000 0.000000C( 2) 40.00000 0.000000C( 3) 50.00000 0.000000C( 4) 22.00000 0.000000C( 5) 20.00000 0.000000C( 6) 30.00000 0.000000C( 7) 25.00000 0.000000C( 8) 48.00000 0.000000C( 9) 58.00000 0.000000C( 10) 61.00000 0.000000X( 1) 1.000000 -36.00000X( 2) 1.000000 -40.00000X( 3) 0.000000 -50.00000X( 4) 0.000000 -22.00000X( 5) 1.000000 -20.00000X( 6) 1.000000 -30.00000X( 7) 0.000000 -25.00000X( 8) 0.000000 -48.00000X( 9) 1.000000 -58.00000X( 10) 1.000000 -61.00000A( 1, 1) 100.0000 0.000000A( 1, 3) 150.0000 0.000000 A( 1, 4) 80.00000 0.000000 A( 1, 5) 70.00000 0.000000 A( 1, 6) 90.00000 0.000000 A( 1, 7) 80.00000 0.000000 A( 1, 8) 140.0000 0.000000 A( 1, 9) 160.0000 0.000000 A( 1, 10) 180.0000 0.000000 A( 2, 1) 1.000000 0.000000 A( 2, 2) 1.000000 0.000000 A( 2, 3) 1.000000 0.000000 A( 2, 4) 0.000000 0.000000 A( 2, 5) 0.000000 0.000000 A( 2, 6) 0.000000 0.000000 A( 2, 7) 0.000000 0.000000 A( 2, 8) 0.000000 0.000000 A( 2, 9) 0.000000 0.000000 A( 2, 10) 0.000000 0.000000 A( 3, 1) 0.000000 0.000000 A( 3, 2) 0.000000 0.000000 A( 3, 3) 0.000000 0.000000 A( 3, 4) -1.000000 0.000000 A( 3, 5) -1.000000 0.000000 A( 3, 6) 0.000000 0.000000 A( 3, 7) 0.000000 0.000000 A( 3, 8) 0.000000 0.000000 A( 3, 9) 0.000000 0.000000 A( 3, 10) 0.000000 0.000000 A( 4, 1) 0.000000 0.000000A( 4, 3) 0.000000 0.000000A( 4, 4) 0.000000 0.000000A( 4, 5) 0.000000 0.000000A( 4, 6) -1.000000 0.000000A( 4, 7) -1.000000 0.000000A( 4, 8) 0.000000 0.000000A( 4, 9) 0.000000 0.000000A( 4, 10) 0.000000 0.000000A( 5, 1) 0.000000 0.000000A( 5, 2) 0.000000 0.000000A( 5, 3) 0.000000 0.000000A( 5, 4) 0.000000 0.000000A( 5, 5) 0.000000 0.000000A( 5, 6) 0.000000 0.000000A( 5, 7) 0.000000 0.000000A( 5, 8) -1.000000 0.000000A( 5, 9) -1.000000 0.000000A( 5, 10) -1.000000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 245.0000 1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.000000 由此我们可以分析得出最优目标函数值为245.最优解为：X1=1,X2=1,X3=0,X4=0,X5=1,X6=1,X7=0,X8=0,X9=1,X10=1.四、结论当选择A1，A2，A5，A6，A10几个销售点时可获得最大利润245万元。
运筹学案例分析
运筹学案例分析报告—一. 案例描述泰康食品公司生产两种点心甲和乙，采用原料A和B。
已知生产每盒产品甲和乙时消耗的原料数，月供应量、及两种点心的批发价（千元/千盒）如下表所示。
据对市场的估计，产品乙月销量不超过2千盒，产品乙销量不会超过产品甲1千盒以上。
（a）要求计算使销售收入最大的计划安排；（b）据一项新的调查，这两种点心的销售最近期内总数可增长25%，相应原料的供应有保障。
围绕如何重新安排计划存在两种意见：意见之一是按（a）中计算出来的产量，相应于甲，乙产品个增长25%；意见之二是由一名学过线性规划的经理人员提出的。
他首先计算得到原料A和B的影子价格（对批发价的单位贡献）分别为3.33千元/t 和13.33千元/t，平均为8.33千元/t。
如按（a）中计算的总批发收入增加25%即31.667千元计，提出原料A和B各增加3.8t，并据此安排增产计划。
试对上述两种意见发表你自己的意法，并提供依据。
二. 案例中关键因素及其关系分析该案例的关键因素是销售量，但是同时我们也应考虑到生产产品所需的原料支出，只有销售量最大化而原料支出最小，才能取得最大的销售收入。
又据市场部门调查预测，两种点心Ⅰ和Ⅱ的销售最近期内总数可增长25%，相应原料的供应有保障。
计算出来的产量，相应于产品Ⅰ，Ⅱ各增长25%，这样可使公司盈余（只考虑批发收入-原料支出）保持最大。
首先计算得到原料A和B的影子价格（对批发价的单位贡献）分别为3.33千元/t和13.33千元/t，平均为8.33千元/t。
并按①中计算的总批发收入增加25%即31.667千元计，提出原料A和B各增加3.8t，并据此安排增产计划。
该问题的关键所在，便是销售量。
而决定批发收入的，则是各个销售量对应的批发收入，所以说，销售量是本问题的核心，即应采取什么样的销售量的分配方案。
三、模型构建1、决策变量设置两种点心Ⅰ和Ⅱ，采用原料A和B，月供应量C，单价P，批发价格N，Ⅰ产品批发价格为30千元，Ⅱ产品的价格为20千元，A原料的单价为9.9千元/t，B原料的单价为6.6千元/t。
运筹学课程案例分析报告
《运筹学》课程案例分析报告课程编号:任课教师:讲课时间:完成人（学号）:提交日期:作业成绩:（1）以小组形式完成案例分析报告（小组成员不超过5人），并准备10分钟的ppt进行展示；（2）书面表达要求：准确：内容准确，遣词、语法准确；简明：叙述简明扼要，避免空话、废话、赘语、重复；易懂：遣词用语直截了当，避免用冷僻字和过长句子；严谨：所有数据、资料应注明出处；有可能引起误会的词语应加以定义；图文并茂：除文字外，应多采用表、图等方式表达，若色彩对内容表达有帮助，可加入色彩。
（3）格式要求：使用A4 幅面白色纸，电脑打印；正文页：字体与段落：正文标题采用四号（英文10号）宋体；正文采用小四号（英文12号）宋体，倍行距，段前段后间距行磅，段首缩进0.9厘米，标准字距；页码：在页脚右侧注明当前页码／总页数。
一、问题回顾在政府监控的条件下，考虑企业和核查中介是不是存在合谋行为，以下是本案例的条件和假设：（一）对政府而言政府的策略空间为A1=（a11，a12）,其中a11表示政府核查，a12表示政府不核查。
政府核查的本钱为c1,企业若与核查中介机构合谋，惩罚企业的罚金为n倍的碳价（p），与隐瞒的排放量有关。
惩罚核查中介机构的罚金为c2。
假设政府核查的概论为P1，不核查的概论为P2。
（二）对企业而言企业的策略空间为A2=（a21，a22），其中a21表示企业与中介合谋，a22表示企业与中介不合谋。
企业实际排放量为E1，申报的排放量为E2，政府给企业的配额为Q，企业支付给中介的核查费用为c3，企业若与中介合谋，支付的合谋费用为c4。
（三）对中介而言中介的策略空间为A3=（a31，a32），其中a31表示中介与企业合谋，a32表示中介与企业不合谋。
（四）需要解决的问题一、是不是存在混合策略下的Nash均衡？二、存在的条件是什么？3、Nash均衡与各决策变量的关系？二、对案例的分析①合谋不合谋（a1 , a2）（a3 , a4）②查不查（a5 , a6）（a7 , a8）上图中a1、a3、a5、a7别离表示企业在不同条件下博弈的得益，a2、a4、a6、a8别离表示核查中介机构在不同条件下的得益。
运筹学在实际问题中的应用案例分析
运筹学在实际问题中的应用案例分析运筹学作为一门研究如何最优化地解决决策问题的学科，在实际问题中得到了广泛的应用。
本文将通过分析两个实际案例来探讨运筹学在解决复杂问题和优化资源利用方面的应用。
案例一：物流配送优化物流配送是一个典型的运筹学应用领域。
在现代社会，物流配送环节对于企业的运营效率和成本控制至关重要。
如何合理安排车辆路线、调度和配送是一项复杂且具有挑战性的任务。
运筹学可以通过数学建模和优化算法来解决这个问题。
首先，我们可以将物流配送问题建模为一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得从一个地点出发经过所有其他地点后回到起点，且路径的总长度最小。
通过运筹学方法，可以利用算法来求解最佳路径并优化物流配送效率。
其次，为了进一步优化物流配送的效率，我们可以引入车辆调度问题。
例如，考虑到不同城市的交通堵塞情况，我们可以使用调度算法将不同城市的订单分配给不同的车辆，以减少整体行程时间和成本。
通过运筹学的应用，一家物流公司可以最大限度地减少行程时间、减少燃料消耗，提高物流配送的效率。
因此，运筹学在物流配送问题中的应用具有重要的意义。
案例二：生产排产优化生产排产是制造业中的一个重要环节，它关系到企业的生产效率、生产能力和订单交付时间。
运筹学在生产排产中的应用可以帮助企业提高生产效率，降低成本并及时交付产品。
在生产排产中，我们通常需要考虑到多个因素，如机器的利用率、工人的工作时间和任务的优先级等。
通过运筹学的方法，可以构建一个数学模型，通过数学规划算法来优化生产排产方案。
例如，假设一个工厂有多个机器和多个订单需要排产，每个订单有不同的完成时间和优先级。
我们可以通过运筹学的方法，将这个问题建模为一个调度问题。
然后，利用调度算法来确定每个订单的完成时间和最优的生产顺序，从而实现生产排产的优化。
通过运筹学的应用，企业可以有效地优化生产排产计划，提高生产效率，减少资源浪费，并保证订单能够及时交付。
运筹学实践教学报告范文(3篇)
第1篇一、引言运筹学作为一门应用数学分支，广泛应用于经济管理、工程技术、军事决策等领域。
本报告旨在通过运筹学实践教学，验证理论知识在实际问题中的应用效果，提高学生的实践能力和创新能力。
以下是对本次实践教学的总结和反思。
二、实践教学内容1. 线性规划问题本次实践教学选择了线性规划问题作为研究对象。
通过建立线性规划模型，我们尝试解决生产计划、资源分配等实际问题。
- 案例一：生产计划问题某公司生产A、B两种产品，每单位A产品需消耗2小时机器时间和3小时人工时间，每单位B产品需消耗1小时机器时间和2小时人工时间。
公司每天可利用机器时间为8小时，人工时间为10小时。
假设A、B产品的利润分别为50元和30元，请问如何安排生产计划以获得最大利润？- 建模：设A产品生产量为x，B产品生产量为y，目标函数为最大化利润Z = 50x + 30y，约束条件为：\[\begin{cases}2x + y \leq 8 \\3x + 2y \leq 10 \\x, y \geq 0\end{cases}\]- 求解：利用单纯形法求解该线性规划问题，得到最优解为x = 3，y = 2，最大利润为240元。
- 案例二：资源分配问题某项目需要分配三种资源：人力、物力和财力。
人力为50人，物力为100台设备，财力为500万元。
根据项目需求，每种资源的需求量如下：- 人力：研发阶段需20人，生产阶段需30人；- 物力：研发阶段需30台设备，生产阶段需50台设备；- 财力：研发阶段需100万元，生产阶段需200万元。
请问如何合理分配资源以满足项目需求？- 建模：设人力分配量为x，物力分配量为y，财力分配量为z，目标函数为最大化总效用U = x + y + z，约束条件为：\[\begin{cases}x \leq 20 \\y \leq 30 \\z \leq 100 \\x + y + z \leq 500\end{cases}\]- 求解：利用线性规划软件求解该问题，得到最优解为x = 20，y = 30，z = 100，总效用为150。
运筹学案例分析
运筹学案例分析⼀.案例描述西兰物业公司承担了正⼤⾷品在全市92个零售店的⾁类、蛋品和蔬菜的运送业务，运送业务要求每天4点钟开始从总部发货，必须在7:30前送完货（不考虑空车返回时间）。
这92个零售点每天需要运送货物吨，其分布情况为：5千⽶以内为A区，有36个点，从总部到该区的时间为20分钟；10千⽶以内5千⽶以上的为B区，有26个点，从总部到该区的时间为40分钟；10千⽶以上的为C区，有30个点，从总部到该区的时间为60分钟；A区各点间的运送的时间为5分钟，B区各点间的运送时间为10分钟，C区各点间的运送时间为20分钟，A区到B区的运送时间为20分钟，B区到C 区的运送时间为20分钟，A区到C区的运送时间为40分钟。
每点卸货、验收时间为30分钟。
该公司准备购买规格为2吨的运送车辆，每车购价5万元。
请确定每天的运送⽅案，使投⼊的购买车辆总费⽤为最少。
⼆.案例中关键因素及其关系分析关键因素：1.⾸先针对⼀辆车的运送情况作具体分析，进⽽推⼴到多辆车的运送情况；2.根据案例中的关键点“零售点每天需要运送货物吨”及“规格为2吨的运送车辆”可知就⼀辆车运送⽽⾔，可承担4个零售点的货物量；3.根据案例中的“运送业务要求每天4点钟开始从总部发货，必须在7:30前送完货（不考虑空车返回时间）”可知每天货物运送的总时间为210分钟，超过该时间的运送⽅案即为不合理；4.如下表以套裁下料的⽅法列出所有可能的下料防案，再逐个分析。
三、模型构建1、决策变量设置设已穷举的12个⽅案中⽅案i所需的车辆数为决策变量Xi （i=1，2…12），即：⽅案1的运送车台数为X1；⽅案2的运送车台数为X2；⽅案3的运送车台数为X3；⽅案4的运送车台数为X4；⽅案5的运送车台数为X5；⽅案6的运送车台数为X6；⽅案7的运送车台数为X7；⽅案8的运送车台数为X8；⽅案9的运送车台数为X9；⽅案10的运送车台数为X10；⽅案11的运送车台数为X11；⽅案12的运送车台数为X12。
运筹学应用实例分析
运筹学课程设计实践报告学号：0708210101班级：管理科学与工程类4班第一部分小型案例分析建模与求解 (2)案例1. 杂粮销售问题 (2)案例2. 生产计划问题 (3)案例3. 报刊征订、推广费用的节省问题 (6)案例4. 供电部门职工交通安排问题 (7)案例5. 篮球队员选拔问题 (9)案例6. 工程项目选择问题 (10)案例7. 高校教职工聘任问题（建摸） (12)案例8. 电缆工程投资资金优化问题 (14)案例9. 零件加工安排问题 (15)案例10. 房屋施工网络计划问题 (16)第二部分：案例设计 (18)问题背景： (18)关键词： (18)一、问题的提出 (18)二、具体问题分析和建模求解 (19)三、模型的建立对于N个应聘人员M个用人单位的指派是可行的。
(24)第一部分 小型案例分析建模与求解案例1. 杂粮销售问题一贸易公司专门经营某种杂粮的批发业务，公司现有库容5011担的仓库。
一月一日，公司拥有库存1000担杂粮，并有资金20000元。
估计第一季度杂粮价格如下所示：一月份，进货价2.85元，出货价3.10元；二月份，进货价3.05元，出货价3.25元；三月份，进货价2.90元，出货价2.95元；如买进的杂粮当月到货，需到下月才能卖出，且规定“货到付款”。
公司希望本季度末库存为2000担，问应采取什么样的买进与卖出的策略使三个月总的获利最大，每个月考虑先卖后买？解：设第i 月出货0i x 担，进货1i x 担，i=1，2，3；可建立数学模型如下： 目标函数：312111302010*90.2*05.3*85.2*95.2*25.3*10.3x x x x x x z Max---++=约束条件：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥--++≤-++≤+≤=≤+-+-≤+-+-+-≤+-≤≤且都为整数0,05.385.225.310.32000090.285.225.310.32000005.310.32000085.22000501110005011100010001000100011211120103111201021101131212011101110212011103011102010i i x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx x x利用WinSQB 求解(x1,x2,x3,x4,x5,x6分别表示x10,x11,x21,x21,x30,x31)：所以最优策略为：1月份卖出1000担，进货5011担；2月份卖出5011担，不进货；3月份不出货，进货2000担。
生活中运筹学案例分析
生活中运筹学案例分析生活中的许多情境都可以运用运筹学的理念和方法来进行分析和优化。
下面我将通过几个生活中的案例来说明运筹学在实际生活中的应用。
首先，我们来看一个日常生活中的例子，早晨出门上班。
在早晨高峰期，许多人都面临着上班迟到的问题。
这时候我们可以运用运筹学的方法来优化出行路线。
比如，我们可以提前规划好最佳的出行路线，避开交通拥堵的路段，选择合适的出行工具，比如地铁、公交等，以最快的速度到达目的地，从而减少出行时间，提高效率。
其次，我们来看一个生产管理中的案例，生产调度。
在工厂的生产中，如何合理安排生产任务和生产资源是一个重要的问题。
我们可以借助运筹学的方法，通过对生产任务的分析和排程，合理安排生产顺序和生产线的利用率，从而提高生产效率，降低生产成本。
再次，我们来看一个物流配送中的案例，快递配送。
在快递行业中，如何合理安排快递的配送路线和时间是一个关键问题。
我们可以利用运筹学的方法，通过对快递订单的分析和规划，合理安排配送路线和配送顺序，以最短的时间和最低的成本完成配送任务，提高配送效率，提升客户满意度。
最后，我们来看一个市场营销中的案例，促销活动。
在市场营销中，如何制定合适的促销策略是至关重要的。
我们可以运用运筹学的方法，通过对市场需求和产品销售情况的分析，制定合理的促销策略和销售计划，最大限度地提高销售额，实现市场目标。
通过以上几个案例的分析，我们可以看到运筹学在生活中的广泛应用。
无论是日常生活、生产管理、物流配送还是市场营销，都可以通过运筹学的方法来优化资源配置，提高效率，降低成本，实现最佳的决策和规划。
希望大家在生活和工作中能够更多地运用运筹学的理念和方法，从而取得更好的效果。
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一、问题回顾
在政府监控的条件下，考虑企业和核查中介是否存在合谋行为，以下是本案例的
条件和假设：
（一）对政府而言
政府的策略空间为A1=（a11，a12）,其中a11表示政府核查，a12表示政府不核查。
政府核查的成本为c1,企业若与核查中介机构合谋，惩罚企业的罚金为n倍的碳价（p），与隐瞒的排放量有关。
惩罚核查中介机构的罚金为c2。
假设政府核查的概论为
P1，不核查的概论为P2。
（二）对企业而言
企业的策略空间为A2=（a21，a22），其中a21表示企业与中介合谋，a22表示企业
与中介不合谋。
企业实际排放量为E1，申报的排放量为E2，政府给企业的配额为Q，企业支付给中介的核查费用为c3，企业若与中介合谋，支付的合谋费用为c4。
（三）对中介而言
中介的策略空间为A3=（a31，a32），其中a31表示中介与企业合谋，a32表示中介
与企业不合谋。
（四）需要解决的问题
1、是否存在混合策略下的Nash均衡？
2、存在的条件是什么？
3、Nash均衡与各决策变量的关系？
二、对案例的分析
①
合谋不合谋
（a1 , a2）（a3 , a4）
②
查不查
（a5 , a6）（a7 , a8）
上图中a1、a3、a5、a7分别表示企业在不同条件下博弈的得益，a2、a4、a6、a8分别
表示核查中介机构在不同条件下的得益。
根据题意可得：
a1=-(E2-Q)P+(E1−E2)P-c3-c4=（-2E2+E1+Q）P-c3-c4 , a2=c3+c4
a 3=(Q-E 1)P-c 3 , a 4=c 3
a 5=a 1-nP(E 1−E 2) ， a 6=a 2-c 2
a 7=a 1 ， a 8=a 2
假设企业与中介在不确定政府是否核查的条件下如果进行合谋，企业的期望收益为a 9，中介的收益为a 10，有以上结果可知：
a 9=a 5*P 1+a 7*P 2=a 1- nP P 1 (E 1−E 2)
a 10=a 6∗P 1+a 8∗P 2=a 2-P 1c 2
三、结论 a 9>a 3 a 1- nP P 1 (E 1−E 2)> (Q-E 1)P-c 3
由以上的分析可知，当 即 时， a 10>a 4 a 2-P 1c 2>c 3
P 1 <
2P (E 1−E 2)−c 4nP(E 1−E 2) 企业与核查中介机构会采取合谋行为。
化简可得
P 1 <c 4
c 2
由以上分析可知，可能存在混合策略下的Nash 均衡，存在的条件是政府核查的概率P 1
为P 1 <Min{2P (E 1−E 2)−c 4nP(E 1−E 2) ，c 4c 2
}。