浅谈管理运筹学学习心得体会
运筹学学习心得 (2)
运筹学学习心得一、引言运筹学是一门研究如何做出最佳决策的学科，它涉及到数学、统计学、经济学等多个领域的知识。
在学习运筹学的过程中，我深刻体味到了它的重要性和应用价值。
本文将从以下几个方面总结我在学习运筹学过程中的心得体味。
二、理论知识的学习1. 线性规划线性规划是运筹学中的一个重要概念，它可以用来解决一类最优化问题。
在学习线性规划的过程中，我了解到了线性规划的基本原理和应用方法。
通过构建数学模型，我能够将实际问题转化为线性规划问题，并利用线性规划的算法求解最优解。
同时，我也学会了如何对线性规划问题进行灵敏度分析，以及如何利用线性规划进行决策支持。
2. 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，它在实际问题中的应用更加广泛。
在学习整数规划的过程中，我了解到了整数规划的基本概念和解法。
通过引入整数变量，整数规划可以更好地描述实际问题，并提供更准确的决策结果。
我学会了如何利用整数规划模型解决生产调度、物流配送等问题，并通过算法求解最优解。
3. 动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法，它通过将问题分解为多个子问题，并利用递推关系求解最优解。
在学习动态规划的过程中，我了解到了动态规划的基本原理和应用方法。
通过构建状态转移方程，我能够解决一些具有重叠子问题的最优化问题。
我学会了如何利用动态规划解决背包问题、最短路径问题等，并通过算法求解最优解。
三、实践应用的探索1. 生产调度问题在学习运筹学的过程中，我发现生产调度问题是一个非常典型的运筹学应用。
通过合理的生产调度，可以提高生产效率、降低成本，并满足客户需求。
在实践中，我通过构建生产调度模型，考虑了生产资源、工艺流程等因素，并利用线性规划或者整数规划算法求解最优调度方案。
通过实践应用，我深刻体味到了运筹学在生产调度中的价值和作用。
2. 物流配送问题物流配送问题是另一个重要的运筹学应用领域。
通过合理的物流配送方案，可以降低物流成本、提高配送效率，并满足客户需求。
管理运筹学学科心得体会
管理运筹学学科心得体会管理运筹学（Management Science and Engineering, MSE）是一门将数学、统计学和信息技术等现代科学应用于管理问题中的跨学科学科。
在学习这门学科期间，我领悟到了很多有关于如何解决管理问题的思维方法以及学习方法。
接下来将从如下几个方面进行探讨：一、理论知识必须扎实学习MSE的最大难点在于其学科的交叉性,涉及太多的知识领域,必须学习大量的数学、统计、计算机和经济学等学科的基础知识。
这需要我们有足够的耐心和毅力，要从基础学科开始逐步理解各种理论和知识，形成有机的整体知识结构。
例如，数据采集和处理的基本知识是学习难点之一，必须掌握各种数据的采集、清洗、分类和存储等知识，才能进行深入的分析和决策。
同时也需要掌握数学和计算机科学的基本知识，如微积分、线性代数、数据统计学、算法设计等等，以便在学习过程中更好的理解和运用知识。
二、实践操作很重要理论知识的背后需要有对实践的深层次理解。
MSE学科强调“做中学、学中做”，该学科要求对复杂的问题进行建模、优化和决策，这就要求我们要不断地沉浸在实践中，参与到实际问题的解决过程中，发现问题、提出问题、研究问题和解决问题的过程，不断地锤炼自己的实践能力，这样才能更加深入的理解和运用所学知识。
三、提高团队协作能力MSE学科强调的是团队协作,实践过程中必须与队友紧密合作。
在实际的企业运营中，会出现复杂的决策和问题，这就要求团队成员掌握扎实的理论和操作能力，能够协同工作、交流学习，让每个人的专业技能得以充分发挥，共同完成困难且复杂的决策。
四、系统思维非常重要MSE学科需要我们具备系统思维的能力，也就是从宏观出发，对系统进行整体优化和决策。
MSE要求我们能够把纷繁复杂的问题框架化，进而建立合适的数学模型，从而找到最优解决方案，用系统思维来看待问题，从而更好地解决问题。
总之，学习MSE学科最重要的是坚持不懈，掌握扎实的理论和操作能力，并透彻理解和运用这些知识，不断去提高实践能力，锻炼团队协作的能力，提高系统思维的能力，这样才能成为一名优秀的管理科学家。
运筹学学习心得
运筹学学习心得一、引言运筹学是一门研究如何进行决策和优化的学科，它在现代管理和工程领域具有重要的应用价值。
在学习运筹学的过程中，我深刻体会到了它的理论基础和实践应用，下面将就我的学习心得进行总结。
二、运筹学的基本概念运筹学是一门综合性学科，它涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个学科的知识。
在学习运筹学的过程中，我了解到了运筹学的基本概念，包括决策分析、线性规划、整数规划、动态规划等。
这些概念对于解决实际问题具有重要的指导意义。
三、运筹学的理论基础在学习运筹学的过程中，我深入学习了运筹学的理论基础，包括数学规划理论、随机过程理论、图论等。
这些理论为解决实际问题提供了强大的工具和方法。
例如，线性规划可以用于求解最优化问题，动态规划可以用于求解最短路径问题，图论可以用于求解网络流问题等。
四、运筹学的实践应用运筹学在现代管理和工程领域具有广泛的应用。
在学习运筹学的过程中，我了解到了一些实践应用案例。
例如，运筹学可以应用于生产调度问题，通过优化生产计划和资源分配，提高生产效率和利润；运筹学可以应用于物流配送问题，通过优化配送路线和货物分配，降低物流成本和配送时间；运筹学可以应用于金融投资问题，通过优化投资组合和风险控制，提高投资收益和降低风险等。
五、运筹学的挑战与思考在学习运筹学的过程中，我也面临了一些挑战。
首先，运筹学的理论知识较为抽象和复杂，需要具备扎实的数学基础和逻辑思维能力。
其次，实际问题往往具有多个约束条件和目标函数，需要综合考虑各种因素进行决策。
最后，运筹学的应用需要结合实际情况进行具体分析和实施，需要具备良好的沟通和协调能力。
在面对这些挑战时，我思考了如何提高自己的能力。
首先，我加强了数学和统计学的学习，提高了自己的数学建模和分析能力。
其次，我积极参与实践项目，通过实际操作和解决问题，提升了自己的实践能力。
最后，我与同学们进行交流和讨论，共同解决问题，提高了自己的团队合作和沟通能力。
六、结语通过学习运筹学，我深刻理解了它的理论基础和实践应用，认识到了它在现代管理和工程领域的重要性。
运筹学学习的心得体会5则范文
运筹学学习的心得体会5则范文第一篇：运筹学学习的心得体会浅谈我对运筹学的认识《史记·高祖本纪》有云：“夫运筹帷幄之中，决胜于千里之外”。
先从运筹学的名字谈起。
运筹学的英文原名叫做Operations Research，从名字就可以看出，运筹学主要就是“研究（Research）”，就是研究在经营管理活动中如何行动，如何以尽可能小的代价，获取尽可能好的结果，即所谓“最优化”问题。
中国学者把这门学科意译为“运筹学”，就是取自古语“运筹于帷幄之中，决胜于千里之外”，其意为运算筹划，出谋献策，以最佳策略取胜。
这就极为恰当地概括了这门学科的精髓。
当我首次听说这门课程时，心里充满了畏惧与神圣感，畏惧是因为我对这门课还未收悉，看名字就觉得很难很高深；神圣感则是因为自己可以学习这门高深的课程。
粗略的翻过课本与听了老师的简介之后，我觉得自己大致明白了这门课的方向，主要还是将数学运用到生活中，运用到管理活动中。
所以我就将这门课定义为了数学与管理的一个综合。
慢慢的经过一学期的学习，我认识到运筹学不仅是数学与管理活动的结合，还是数学和经济活动、生态、技术，甚至于政治的结合。
下面引用一段资料我国运筹学的应用是在1957年始于建筑业和纺织业。
1958年开始在交通运输、工业、农业、水利建设、邮电等方面都有应用，尤其是运输方面，提出了“图上作业法”并从理论上证明了其科学性。
在解决邮递员合理投递路线问题时，管梅谷教授提出了国外称之为“中国邮路问题”解法。
从60年代起，运筹学在我国的钢铁和石油部门得到了全面和深入的应用。
1965年起统筹法的应用在建筑业、大型设备维修计划等方面取得了可喜进展。
从70年代起，在全国大部分省市推广优选法。
70年代中期最优化方法在工程设计界得到广泛的重视。
在光学设计、船舶设计、飞机设计、变压器设计、电子线路设计、建筑结构设计和化工过程设计等方面都有成果。
70年代中期的排队论开始应用于研究港口、矿山、电讯和计算机设计等方面。
运筹学学习心得
运筹学学习心得引言概述：运筹学是一门研究如何进行最佳决策的学科，它通过数学模型和优化方法来解决现实生活中的问题。
在学习运筹学的过程中，我深刻体味到了它的重要性和应用价值。
本文将从五个方面详细阐述我在运筹学学习中的心得体味。
一、理论基础的学习1.1 学习运筹学的第一步是掌握其理论基础。
我通过阅读相关教材和参加课堂讲解，深入了解了线性规划、整数规划、动态规划等基本概念和方法。
1.2 在学习理论基础时，我发现了运筹学与其他学科的密切联系。
例如，线性规划可以应用于经济学、管理学等领域，动态规划可以解决最短路径问题、背包问题等。
这些联系使我更加坚定了学习运筹学的决心。
1.3 理论基础的学习需要进行大量的练习和实践。
我通过完成习题和参预实践项目，提高了对运筹学理论的理解和应用能力。
二、数学建模的实践2.1 运筹学的核心是数学建模。
在学习过程中，我通过实践项目，学会了如何将实际问题转化为数学模型，并运用相应的优化方法进行求解。
2.2 在进行数学建模时，我学会了分析问题的关键因素和约束条件，合理地选择决策变量，并建立适当的目标函数。
这些步骤对于解决实际问题至关重要。
2.3 数学建模的实践过程中，我也意识到了模型的局限性。
模型只是对实际问题的简化和抽象，因此在应用时需要考虑到模型的假设和前提条件，以及可能的误差和风险。
三、优化方法的应用3.1 运筹学的核心任务是寻觅最佳解决方案。
在学习过程中，我学会了使用不同的优化方法，如单纯形法、分支定界法等，来求解各种类型的优化问题。
3.2 在应用优化方法时，我发现了不同方法的适合范围和特点。
有些方法适合于线性规划问题，而有些方法则适合于非线性规划问题。
了解这些方法的特点有助于选择合适的方法来解决实际问题。
3.3 在应用优化方法时，我也注意到了算法的效率和精确度。
有些问题可能存在多个最优解，而有些问题可能需要耗费较长的计算时间。
因此，在实际应用中，需要综合考虑算法的效率和解的质量。
运筹学学习心得
运筹学学习心得引言概述：运筹学是一门研究如何通过数学模型和优化方法来解决实际问题的学科。
在学习运筹学的过程中，我深刻体会到了其重要性和应用价值。
下面我将结合自己的学习经验，从理论学习、实践应用、团队合作和思维拓展四个方面，分享一下我的运筹学学习心得。
一、理论学习1.1 掌握基本概念和方法：学习运筹学首先需要掌握其基本概念和方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。
通过深入学习这些基本理论，我们能够了解到运筹学的基本原理和解题思路。
1.2 学习数学模型的建立：在运筹学中，数学模型的建立是解决问题的关键。
学习如何建立合理的数学模型，包括目标函数的设定、约束条件的确定等，能够帮助我们更好地解决实际问题。
1.3 熟悉常用的优化方法：掌握常用的优化方法，如单纯形法、分支定界法等，能够帮助我们在实际问题中找到最优解。
通过理论学习，我们能够了解这些方法的原理和应用范围，为实践应用打下基础。
二、实践应用2.1 运用运筹学方法解决实际问题：通过实践应用，我们能够将运筹学理论知识与实际问题相结合，找到解决问题的最佳方案。
例如，在生产调度中，可以运用整数规划模型来优化生产计划，提高生产效率。
2.2 分析问题的复杂性和可行性：实践应用过程中，我们会遇到各种复杂的实际问题，需要通过分析问题的复杂性和可行性，选择合适的运筹学方法。
这需要我们具备较强的问题分析和解决能力。
2.3 进行模型验证和优化：在实践应用中，我们需要对建立的数学模型进行验证和优化。
通过与实际数据的对比和模型的调整，我们能够不断提高模型的准确性和可靠性，为决策提供科学依据。
三、团队合作3.1 分工合作，共同解决问题：在运筹学的学习中，我们常常需要与他人合作，共同解决问题。
团队合作能够充分发挥每个人的优势，提高问题解决的效率和质量。
3.2 沟通协作，促进思想交流：团队合作中，良好的沟通协作能够促进思想交流，帮助我们更好地理解问题和解决问题。
通过与他人的交流，我们能够拓宽思路，发现问题的更多解决方法。
运筹学学习心得
运筹学学习心得运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科，它涉及到数学、统计学、经济学等多个领域的知识。
通过学习运筹学，我深刻认识到了它在实际生活和工作中的广泛应用，以及它对决策的重要性。
以下是我对运筹学学习的心得体会。
首先，运筹学的核心思想是优化。
它通过建立数学模型，利用数学方法来求解最优解。
在学习过程中，我了解到了各种常用的优化方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法可以帮助我们在决策过程中找到最优解，提高效率，降低成本。
例如，在生产调度中，我们可以利用线性规划来确定最佳的生产计划，以最大程度地利用资源，提高生产效率。
其次，运筹学还包括决策分析和风险管理。
在学习中，我了解到了多种决策分析方法，如决策树、灰色关联分析等。
这些方法可以帮助我们在面对多种选择时做出明智的决策。
同时，风险管理也是运筹学的重要内容之一。
通过学习风险管理，我了解到了如何通过评估和控制风险来降低决策的不确定性。
在实际工作中，我们可以利用风险管理的方法来制定风险应对策略，保证项目的顺利进行。
此外，运筹学还涉及到排队论、库存管理、供应链管理等内容。
通过学习这些内容，我了解到了如何通过合理的排队策略来提高服务效率，如何通过库存管理来平衡成本和服务水平，以及如何通过供应链管理来优化整个供应链的运作。
这些知识对于企业的运营和管理具有重要意义。
在学习运筹学的过程中，我也进行了一些实践应用。
例如，我利用线性规划方法解决了一个生产调度问题，通过优化生产计划，实现了资源的最大利用和生产效率的提高。
我还利用决策树方法对一个投资项目进行了评估，通过分析各种可能的结果和概率，帮助决策者做出了正确的决策。
这些实践应用让我更加深入地理解了运筹学的应用和意义。
在学习运筹学的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
例如，运筹学涉及到较多的数学和统计知识，需要一定的数学基础。
在遇到复杂的问题时，需要耐心和细心地分析和求解。
此外，运筹学的应用也需要一定的实践经验和业务理解。
运筹学学习心得
运筹学学习心得运筹学是一门研究如何有效地做出决策的学科，它涉及到数学、统计学和计算机科学等多个领域。
在我的运筹学学习过程中，我深刻体会到了它的重要性和应用价值。
以下是我对运筹学学习的心得体会。
首先，运筹学的核心思想是优化。
无论是在工业生产中，还是在物流管理中，优化都是一个关键的目标。
通过学习运筹学，我了解到了各种优化方法和技术，如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法可以帮助我们在面对复杂的问题时，找到最优解决方案，提高效率和效益。
其次，运筹学还包括决策分析和风险管理。
在现实生活中，我们经常需要做出各种决策，而这些决策往往伴随着风险和不确定性。
通过学习运筹学，我学会了如何进行决策分析，如何评估和管理风险。
这对于提高决策的准确性和可靠性非常重要。
另外，运筹学还与信息技术密切相关。
在现代社会中，信息的获取和处理变得越来越重要。
通过学习运筹学，我了解到了如何利用信息技术来支持决策和优化。
例如，运筹学中的决策支持系统可以帮助我们收集和分析大量的数据，从而提供决策的依据。
此外，运筹学还与团队合作密切相关。
在解决复杂问题时，往往需要多个人的合作和协调。
通过学习运筹学，我了解到了如何有效地组织和管理团队，如何分配任务和资源，以实现团队的协同工作。
这对于提高团队的工作效率和绩效非常重要。
在运筹学学习的过程中，我还参与了一些实践项目，通过实际操作来加深对运筹学理论的理解。
例如，我们在一个工厂中进行了生产线优化的项目。
通过对工厂的生产流程进行分析和优化，我们成功地提高了生产效率和产品质量。
这个项目不仅让我更好地理解了运筹学的应用，还培养了我团队合作和问题解决的能力。
总结起来，运筹学是一门非常实用和有价值的学科。
通过学习运筹学，我不仅学到了很多优化方法和技术，还培养了分析问题、决策和团队合作的能力。
我相信这些知识和技能在未来的工作和生活中都会对我产生积极的影响。
运筹学的学习让我更加深入地理解了如何做出有效的决策，如何优化资源和提高效率。
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浅谈管理运筹学学习心得体会简单的来说，运筹学就是通过数学模型来安排物资，它是一门研究如何有效的组织和管理人机系统的科学，它对于我们逻辑思维能力要求是很高的。
从提出问题，分析建摸到求解到方案对逻辑思维的严密性也是一种考验，但它与我们经济管理类专业的学生以后走上工作岗位是息息相关的。
运筹学应用分析，试验，量化的方法，对经济管理系统中人财物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。
对经济问题的研究，在运筹学中，就是建立这个问题的数学和模拟的模型。
建立模型是运筹学方法的精髓。
通常的建模可以分为两大步：分析与表述问题，建立并求解模型。
通过本学期数次的实验操作，我们也可以看到正是对这两大步骤的诠释和演绎。
运筹学模型的建立与求解，是对实际问题的概括与提炼，是对实际问题的数学解答。
而通过本次的实验，我也深刻的体会到了这一点。
将错综复杂的实例问题抽象概括成数学数字，再将其按要求进行求解得出结果，当然还有对结果的检验与分析也是不可少的。
在这一系列的操作过程中，不仅可以体会到数学问题求解的严谨和规范，同时也有对运筹学解决问题的喜悦。
通过一个学期的实验学习，我对有关运筹学建模问题有了更深刻的认识和把握;对运筹学的有关知识点也有了进一步的学习和掌握，下面是我的一些实验心得和体会。
对于这种比较难偏理的学科来说确实是的，而且往往老师也很难把这么复杂的又与实际生活联系的我们又没亲身经历过的问题分析的比较透彻，所以很多同学从一开始听不懂就放弃了。
但对于上课认真听讲，课后认真复习并且做相应习题的同学来说，学好它也不是一件难事，应该比较有把握的，毕竟题目是百变不离其中的，这也是这门课的好处。
对我而言学习运筹学，并没有把它当作是一件难事，以平常心对待。
它更多的是联系实际，对一步步的推论推理过程，我个人认为是比较有挑战性的，所以我也用心学好它。
其实学习这门课时，大家压力还是比较大的，老担心期末会挂，至少我身边有很多同学是这样的，因为一打开书就可以看到很多复杂的图形，一个个步骤也更是吓人，有的题目甚至要解好几页。
就因为这样，我课上就比较注重听讲，尽量把每道题目的关键都听懂，有的不是很清楚的及时向人问完并记下要点，这样也方便自己课后仔细想这道题的解法。
因为这门不象其他课上课不听还可以蒙混过关，对于一连串的解题思路只有经过分析才会明白，因为一点不明白有可能导致整个题目前功尽弃。
在平时做作业时我会认真分析老师提供给我们的答案的解题思路，在不懂的地方记一下，抽时间问老师问同学，以便在能掌握好所学内容。
因为考试的时候还是要求我们把自己的思路、步骤写清楚。
毕竟这门课程学习并不是只为了考试，它与以后生活也是息息相关的。
总之，对于这门课千万不能被书厚、人家说很难等外部因素所影响，以至放弃学习，要知道不同的科目对于不同的人来说是不一样的，也许你刚好会擅长这门课。
当然这是次要的，我只是想说明不要怕这门课，其实学好它很简单，只要上课思路跟着老师走，下课多复习，把不懂的弄懂，作好相应的习题，要取得好成绩并非不可能。
同样对于数学基础不是很好的同学来说，千万不要害怕，多听，多想，多问是最好的解决方法。
在一学期为数不多的实验过程中，不仅对运筹学的有关知识有了进一步的掌握，同时对在自己的计算机操作水准也有了很大的提高。
课程的学习很快过去，但它对我们掌握运筹学建模问题的要求却并没有随课程的结束而结束。
因此在以后的学习当中我们更应该时刻温习，不时巩固，以达到知新的效果。
以上就是我的一些感悟，希望可以对自己有所帮助。
运筹学是一门具有多科学交叉特点的边缘科学，至今没有一个统一的定义。
综合种种定义，本书从直观、明了的角度将运筹学定义为：“通过构建、求解数学模型，规划、优化有限资源的合理利用，为科学决策提供量化一句的系统知识体系。
”线性规划解决的是：在资源有限的条件下，为达到预期目标最优，而寻找资源消耗最少的方案。
其数学模型有目标函数和约束条件组成。
解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程，并将它们转化为标准形式。
简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。
但是往往在现实生活中，线性规划问题涉及到的变量很多，很难用作图法实现，但是运用单纯形法记比较方便。
单纯形法的发展很成熟应用也很广泛，在运用单纯形法时，需要先将问题化为标准形式，求出基可行解，列出单纯形表，进行单纯形迭代，当所有的变量检验数不大于零，且基变量中不含人工变量，计算结束。
将所得的量的值代入目标函数，得出最优值。
每一个线性规划问题都有和它伴随的另一个问题，若一个问题称为原问题，则另一个称为其对偶问题，原问题和对偶问题有着非常密切的关系，以至于可以根据一个问题的最优解，得出另一个问题的最优解的全部信息。
对偶问题有：对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。
非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式，然后找出标准形式的对偶问题。
因为对偶问题存在特殊的基本性质，所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。
运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。
根据运输问题的独特性，一般采用一种简单而有效的方法：表上作业法。
表上作业法先找出运输问题的基可行解，方法有：最小元素法、西北角法、沃格尔法。
其中沃格尔法得出的解最接近最优解。
然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解进行最优性判别。
当检验的结果为非最优解时，进行解的改进，然后再进行最优性判别，直到所有的非基变量检验数全非负，得到最优解。
在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况，在该情况下，要将该问题转化为产销平衡问题，只需增加一个假象的产地或销地，并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题，整数规划的解法有割平面法和分支定界法。
整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。
在实际问题中，该方法能够解决很多问题。
0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。
指派问题是0-1整数规划中的特例，学习理论的目的就是为了解决实际问题。
图论为计算机领域也奠定了基础，运筹学的计算方法可以借用计算机来完成。
线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。
当我们遇到一个问题，需要认真考察该问题。
如果它适合线性规划的条件，那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。
但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。
那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题。
通过对运筹学的学习我掌握运筹学的基本概念、基本原理、基本方法和解题技巧，对于一些简单的问题可以根据实际问题建立运筹学模型及求解模型。
运筹学对我们以后的生活也讲有不小的影响，将运筹学运用到实际问题上去，学以致用。
以上就是我对本学期学习运筹学的总结和体会。
古人作战讲“夫运筹帷幄之中，决胜千里之外”。
在现代商业社会中，更加讲求运筹学的应用。
作为一名物流管理的学生，更应该能够熟练地掌握、运用运筹学的精髓，用运筹学的思维思考问题。
即：应用分析、试验、量化的办法，对现实生活中人、财、物等有限资源开展统筹部署。
本着这样的心态，在本学期运筹学即将结课之时，我得出以下关于运筹学的知识。
是虽上机考试没有通过，感到不安，但是我明白要将理论联系现实，才能更好的发挥。
线性筹划解决的是：在资源有限的条件下，为达到预期目标最优，而寻找资源消耗最少的方案。
其数学模型有目标函数和约束条件组成。
一个问题要满足一下条件时才能归结为线性筹划的模型：⑴规定解的问题的目标能用效益指标度量大小，并能用线性函数描述目标的规定;⑵为达到这个目标存在不少种方案;⑶要到达的目标是在一定约束条件下实现的，这些条件可以用线性等式或者不等式描述。
解决线性筹划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程，并将它们转化为标准形式。
简单的设计2个变量的线性筹划问题可以直接运用图解法得到。
但是往往在现实生活中，线性筹划问题涉及到的变量不少，很难用作图法实现，但是运用单纯形法记比较方便。
单纯形法的成长很成熟应用也很广泛，在运用单纯形法时，需要先将问题化为标准形式，求出基可行解，列出单纯形表，开展单纯形迭代，当所有的变量检验数不大于零，且基变量中不含人工变量，计算完毕。
将所得的量的值代入目标函数，得出最优值。
遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时，可以用数据包络开展分析，运用数据包络分析的的决策单元要有相同的投入和相投的产出。
对偶理论：其基本思想是每一个线性筹划问题都涉及一个与其对偶的问题，在求一个解的时候，也同时给出另一问题的解。
对偶问题有：对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。
非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式，然后找出标标准形式的对偶问题。
因为对偶问题存在特殊的基本性质，所以我们在解决现实问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题开展求解。
灵敏度分析：分析在线性筹划问题中，一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。
可以分析目标函数中变量系数、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。
如果将问题转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的允许范围或改变到某一值时对问题最优解的影响时，就属于参数线性筹划的内容。
运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的筹划问题。
根据运输问题的独特性，一般采用一种简单而有效的办法：表上作业法。
表上作业法先找出运输问题的基可行解，办法有：最小元素法、西北角法、沃格尔法。
其中沃格尔法得出的解最接近最优解。
然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解开展最优性判别。
当检验的结果为非最优解时，开展解的改进，然后再开展最优性判别，直到所有的非基变量检验数全非负，得到最优解。
在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况，在该情况下，要将该问题转化为产销平衡问题，只需增加一个假象的产地或销地，并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。
整数筹划是解决决策变量只能取整数的筹划问题，整数筹划的解法有割平面法和分支定解法。
整数筹划中的0-1筹划整数问题是一个非常有用的办法。
在现实问题中，该办法能够解决不少问题。
0-1整数筹划的解决办法有枚举法和隐枚举法。
指派问题是0-1整数筹划中的特例，现在采用的解法一般为匈牙利法，由于指派问题的特殊性，使用匈牙利法可以有效的减少计算量。
学习理论的目的就是为了解决现实问题。
线性筹划的理论对我们的现实生活指导意思很大。
当我们遇到一个问题，需要认真考察该问题。
如果它适合线性筹划的条件，那么我们就利用线性筹划的理论解决该问题。
但是不少时候我们遇到的问题用线性筹划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性筹划解决。
那么我们就要寻找别的理论办法来解决问题，即：非线性筹划。
关于非线性筹划的理论还没有深入学习，暂将我的学习所得开展到此。