管理决策模型与方法
管理科学的决策模型与算法
管理科学的决策模型与算法管理科学是一门涉及决策和问题解决的学科，它通过运用各种模型和算法来帮助管理者做出明智的决策。
决策模型和算法在管理科学中扮演着重要的角色，能够对管理者提供有力的支持和指导。
本文将探讨管理科学中的决策模型和算法，并分析其应用和优势。
决策模型是管理科学中常用的一种工具，它是模仿和描述现实决策问题的数学模型。
决策模型往往基于一定的假设和数据，通过模型的建立和求解，可以帮助管理者分析问题、评估决策方案和制定最佳策略。
决策模型的建立需要根据具体问题确定决策目标、变量和约束条件，并选择合适的数学方法进行建模和求解。
在决策模型中，线性规划是一种常用的方法。
它适用于那些变量之间存在线性关系，并且决策目标可以用线性函数表示的问题。
线性规划的求解过程包括建立数学模型、确定目标函数和约束条件、求解最优解等步骤。
线性规划模型可以用来解决很多实际问题，例如资源分配、生产计划和物流优化等。
通过线性规划，管理者可以在满足约束条件的前提下，最大化利润或最小化成本，提高资源的利用率和效益。
除了线性规划，决策模型中还有其他一些常用的方法，比如整数规划、动态规划和网络优化等。
这些方法可以应用于不同的问题领域，帮助管理者找到最优解决方案。
例如，整数规划适用于那些需要整数决策变量的问题，动态规划可以解决具有阶段性和不确定性的问题，而网络优化可以解决路线优化和流量分配等问题。
除了决策模型，算法也是管理科学中的重要工具之一。
算法是一系列解决问题的步骤和指令，它可以帮助管理者有效地解决复杂的决策问题。
在管理科学中，算法主要应用于寻找最优解、优化设计和模拟仿真等方面。
例如，遗传算法可以用来求解复杂的优化问题，模拟退火算法可以用来寻找全局最优解，蒙特卡洛模拟可以用来评估不确定性和风险。
决策模型和算法在管理科学中的应用有很多，它们能够帮助管理者更好地分析和解决问题，提高管理效率和决策质量。
然而，决策模型和算法也存在一些局限性和挑战。
管理决策模型与方法
管理决策模型与方法引言管理决策是组织中至关重要的过程，它直接决定了组织的成功与否。
为了辅助管理决策的制定，人们发展了不同的决策模型与方法。
本文将对管理决策模型与方法进行全面、详细、完整、深入地探讨，以期提供一些有关决策制定的指导。
二级标题1：决策模型的概念与分类决策模型是指描述决策问题的数学模型或形式模型。
根据决策模型的性质与特点，可以将其分为不同的分类，包括但不限于以下几种：三级标题1：确定性决策模型确定性决策模型假设决策问题的各项参数是已知的，并不存在不确定因素。
这种模型适用于决策问题的参数具有明确确定值或者可以通过精确测量得到的情况。
常见的确定性决策模型有线性规划模型、整数规划模型等。
三级标题2：概率性决策模型概率性决策模型考虑决策问题的参数存在不确定性，这种不确定性通常用概率来表示。
在概率性决策模型中，决策者需要权衡不同决策的风险与回报，以期获得最大化的效益。
常见的概率性决策模型有马尔可夫决策模型、决策树模型等。
三级标题3：多目标决策模型多目标决策模型考虑决策问题存在多个决策目标，这些目标往往是相互冲突的，即达到一个目标会损害其他目标的实现。
如何在多个目标之间找到一种最优平衡是多目标决策模型的核心问题。
常见的多目标决策模型有灰色决策模型、熵权法模型等。
三级标题4：模糊决策模型模糊决策模型适用于决策问题参数的不确定性无法用概率来描述的情况。
模糊决策模型引入模糊集合与模糊逻辑，以考虑决策问题的模糊性与不确定性。
常见的模糊决策模型有模糊随机游动模型、模糊TOPSIS模型等。
二级标题2：决策方法的应用与比较分析决策方法是在决策模型的基础上，结合具体的决策问题进行求解的方法。
常见的决策方法包括但不限于以下几种：三级标题5：线性规划线性规划是一种对决策问题进行建模与求解的重要方法。
它以线性约束条件与线性目标函数为基础，通过对决策变量的线性组合进行最大化或最小化来达到决策目标。
线性规划方法简单、可靠，适用于各种决策问题。
企业管理中的决策模型与方法论
企业管理中的决策模型与方法论决策是企业管理过程中至关重要的环节，它涉及到对各种问题的认识、分析和选择，对企业未来的发展具有重要影响。
为了在决策过程中能够更有效地做出正确的决策，企业管理者们常常依据决策模型和方法论进行分析和判断。
本文将介绍一些常用的决策模型和方法论，以帮助企业管理者在决策过程中做出更明智的选择。
一、利润最大化模型利润最大化模型是企业管理中最基本的决策模型之一。
它的核心理念是，企业应当在给定的资源限制下，通过优化资源的配置，追求利润的最大化。
在这个模型中，决策者需要对市场需求、成本结构、竞争情况等因素进行分析和权衡，以确定如何最大程度地提高企业的利润水平。
二、风险决策模型风险决策模型适用于那些决策过程中存在不确定性和风险的情况。
它通过对风险的估计和量化，帮助决策者对决策方案的可行性进行评估。
在这个模型中，决策者可以利用概率分布、决策树、蒙特卡罗模拟等方法，模拟不同决策方案在风险环境下的可能结果，以便选择最优的方案。
三、成本效益分析模型成本效益分析模型是一种衡量不同决策方案效益的工具。
它通过比较决策方案的成本与相应的效益，以确定哪种方案对企业来说更具经济效益。
在这个模型中，决策者需要考虑方案的现金流量、市场反应、长期影响等因素，并利用一系列评估指标（如净现值、内部收益率等）进行综合评价。
四、决策树模型决策树模型是一种图形化的决策支持工具，它帮助决策者将决策过程中的问题和可能的解决方案进行分类和组织。
通过将问题、决策变量和结果进行节点和分支的方式表示，决策树模型能够清晰地展示决策路径和影响因素，为决策者提供一个可视化的决策框架。
五、SWOT分析方法SWOT分析方法是一种综合评估企业内外环境的工具。
它通过分析企业的优势、劣势、机会和威胁，帮助决策者了解企业的竞争优势和潜在风险，并为制定战略决策提供依据。
在这个方法中，决策者需要收集并整理相关的信息，对企业的内外环境进行全面评估和分析，以确定企业的竞争战略和发展方向。
管理决策模型与方法投入产出分析
风险评估
通过投入产出分析，可以对识别 出的风险进行量化和评估，为决 策者提供风险大小的参考。
风险应对策略
在风险评估的基础上，决策者可 以制定相应的风险应对策略，包 括风险规避、风险转移、风险控 制等。
04 案例研究
案例一
总结词
ERP实施效益评估
详细描述
对企业资源计划（ERP）系统的投入进行全面分析，包括软硬件成本、培训成本、实施成本等，并对其产 生的经济效益进行评估，如提高生产效率、降低库存成本、优化供应链管理等。
律，为管理决策提供更加精准的依据。
社会责任考虑
将社会责任纳入投入产出分析中，评估企 业的经济、环境和社会效益，推动可持续 发展目标的实现。
提高投入产出分析有效性的建议
强化理论基础
深入研究投入产出分析的理论 基础，完善相关概念、方法和 模型，提高分析的理论水平。
注重数据质量
加强数据收集和整理工作，确 保数据的准确性和完整性，提 高投入产出分析的可靠性。
详细描述
决策树模型通常用于分类和回归问题，通过递归地将数据集分割成更小的子集， 直到达到终止条件。决策树模型具有直观易懂的特点，可以用于解释和预测结 果，并且在处理复杂和非线性问题时表现良好。
模拟模型
总结词
模拟模型是一种通过建立数学模型来模 拟现实系统的动态行为的方法。
VS
详细描述
模拟模型可以对现实世界中的各种系统进 行建模和仿真，如经济系统、生态系统、 交通系统等。通过模拟模型的运行，可以 预测系统的未来状态和评估不同方案的效 果，为决策者提供参考依据。模拟模型的 建立需要充分了解系统的结构和动态特性 ，并选择合适的数学方法和工具进行建模 。
3
编制方法
投入产出表的编制需要收集大量数据，并进行整 理、分析和计算，以构建完整的经济系统模型。
管理者的决策分析和决策模型
管理者的决策分析和决策模型决策是管理者日常工作中不可或缺的一部分。
管理者需要根据各种情况和信息做出决策，以促进组织的发展和实现目标。
为了提高决策的质量和效率，管理者需要运用决策分析和决策模型来辅助决策过程。
一、决策分析决策分析是指通过对问题进行分析、评价和比较，选择最优决策方案的过程。
在决策分析中，管理者可以采用以下步骤：1. 定义问题：明确决策的目标和内容，确定需要解决的问题。
2. 收集信息：收集相关的数据和信息，了解问题的背景和关键因素。
3. 分析信息：对收集到的信息进行整理和分析，找出问题的根本原因和影响因素。
4. 评价方案：制定潜在的解决方案，并对其进行评估和比较，确定最有利的方案。
5. 做出决策：根据评价的结果，选择最优的决策方案，并做出决策。
二、决策模型决策模型是指用数学或者逻辑来描述决策问题的模型。
常见的决策模型包括：1. 判断模型：用于处理不确定性决策问题。
如概率模型和统计模型等，可以通过概率和统计方法来评估不同方案的风险和收益。
2. 优选模型：用于选择最优决策方案。
如线性规划、整数规划和动态规划等，可以通过数学方法求解最优解。
3. 影响模型：用于分析不同因素对决策结果的影响程度。
如敏感性分析和决策树等，可以帮助管理者理解不同因素对决策的影响。
决策模型的选择需要根据具体问题的特点和需求来确定，不同的决策模型适用于不同的决策情境。
三、决策分析和决策模型的优势1. 提高决策质量：决策分析和决策模型可以系统地分析和评估问题，帮助管理者清晰地认识问题的本质和关键因素，从而提高决策的质量。
2. 降低决策风险：决策模型可以通过概率、统计等方法评估不同方案的风险和收益，帮助管理者降低决策风险，做出更加合理和可行的决策。
3. 提高决策效率：决策分析和决策模型可以帮助管理者系统地收集和分析信息，减少决策的时间和成本，提高决策的效率。
四、决策分析和决策模型的应用决策分析和决策模型广泛应用于各个领域，包括企业管理、市场营销、金融投资等。
管理学常用的五种决策模型
管理学常用的五种决策模型在管理学中，决策是领导者和管理者们必须掌握的基本能力，因为制定明智的决策是推动组织成功的关键因素之一。
然而，不同的决策情况需要使用不同的决策模型来帮助领导者做出最佳决策。
本文将总结管理学中常用的五种决策模型。
1. 线性决策模型线性决策模型同时也被称为规划决策模型，它是最常用的决策模型之一。
该模型的核心思想是将决策过程分解为多个有序的步骤，每个步骤都有确定的输入和输出。
每个步骤的输出都成为下一个步骤的输入。
在线性决策模型中，决策者需要通过执行一系列有序的活动来达到目标，这些活动可能涉及资源投入、时间规划、人员配备等。
2. 分支决策模型分支决策模型主要用于解决选择性问题，这种问题通常有多个解决方案可供选择。
在分支决策模型中，决策者首先要确定所有可供选择的方案，然后评估每种方案的优缺点，最后选择最优方案。
这种模型可以用来解决一些困难且需要综合考虑多种因素的决策问题。
3. 计算决策模型计算决策模型是依靠科学和技术方法去制定和执行决策。
该模型主要涉及收集、处理和分析数据，从而为决策者提供决策建议。
这种模型适用于一些数据量大或同类型数据分析的决策情况，例如投资风险评估、市场预测等。
4. 主观决策模型主观决策模型与计算决策模型相反，这种决策模型依赖于决策者的主观判断和经验，比如在一些复杂且信息不完全的情况下。
主观决策模型可能有一定的风险，因为人们的判断有时可能会被主观因素所影响。
5. 场景决策模型场景决策模型是用于制定策略和在变化环境中做出决策的模型。
它涉及分析和预测特定场景下可用的信息，然后以此为基础制定策略和计划。
场景决策模型通常用于研究未来可能的事件和趋势，并尽可能准确地推测出它们的影响。
总结以上五种决策模型中，每一种模型都有其独特的应用场景。
在进行决策的过程中，考虑到这些模型的特点和优势，可以帮助领导者制定出最佳的决策方案。
最后，一个好的领导者应该能够有效利用这些决策模型，以获得更好的决策结果。
管理决策模型方法与应用
管理决策模型方法与应用管理决策是指在特定环境条件下，通过利用现有资源和信息，选择并采取一定的措施或行动，以达到既定的目标。
管理决策模型和方法是指用于指导决策的理论、模型和方法论。
在实际应用中，管理决策模型和方法被广泛应用于各种组织和领域，帮助决策者做出更合理、科学的决策。
一、管理决策模型1.线性规划模型：线性规划模型是一种数学模型，用于在给定约束条件下，最大化或最小化目标函数的值。
该模型适用于一些以资源分配为主要目标的决策，如生产计划、物流配送等。
通过建立模型，决策者可以在保证资源利用最优的情况下，实现目标的最大化。
2.非线性规划模型：非线性规划模型是一种以非线性目标函数和/或非线性约束条件为特征的数学模型。
这种模型适用于一些具有非线性关系的决策问题，如市场需求、销售预测等。
通过建立模型，决策者可以更好地理解和分析问题，为决策提供科学的依据。
3.风险决策模型：风险决策模型是一种用于处理具有不确定性和风险因素的决策问题的模型。
该模型可以在不同的风险条件下，评估决策方案的风险并进行权衡。
通过建立模型，决策者可以更好地了解决策风险，并做出相应的决策。
二、管理决策方法1.SWOT分析法：SWOT分析法是一种常用的管理决策分析方法，即通过对企业或组织的内部优势、弱势和外部机会、威胁进行综合分析，了解企业或组织的优势和劣势，抓住机会，规避威胁，制定相应的决策策略。
2.决策树分析法：决策树分析法是一种基于问题的树形结构的决策分析方法。
通过构建决策树，将问题分解为一系列子问题，并给出相应的决策选择。
通过对决策树的分析，决策者可以了解不同决策选择的风险和收益，从而做出最佳的决策。
3.数据挖掘方法：数据挖掘方法是一种通过分析大量的数据，发现其中隐藏的模式、规律和信息的方法。
在决策中，决策者可以通过数据挖掘方法，从大量的数据中提取有用的信息，用于分析和预测，并辅助决策。
三、管理决策应用1.生产计划：在生产计划中，管理决策模型可以帮助决策者合理规划生产资源和生产任务，以最大限度地提高生产效率和产品质量。
管理决策的方法及模型
管理决策的方法及模型
管理决策的方法和模型有很多种，下面列举了一些常见的方法和模型：
1. SWOT分析：通过分析组织的优势、劣势、机会和威胁，确定组织的战略和行动计划。
2. PESTEL分析：考虑政治、经济、社会、技术、环境和法律等因素对组织的影响，帮助制定战略和决策。
3. 成本效益分析：评估决策的成本和收益，确定最优决策。
4. 线性规划：利用线性数学模型，找到最优解决方案，以满足组织的目标和约束条件。
5. 决策树：将决策问题建模成树状结构，通过一系列条件判断和计算，找到最佳路径和决策。
6. SWOT矩阵：将不同因素在SWOT分析中的得分绘制成矩阵形式，便于直观地评估每个策略的优劣。
7. BCG矩阵：根据产品在市场中的相对市场份额和市场增长率，将产品分成四个象限，帮助进行产品组合和发展策略的决策。
8. 关联规则挖掘：通过分析数据集中的关联规则，发现变量之间的关联关系和影响因素，对决策提供参考。
9. 敏感性分析：分析决策模型中的关键变量的变动对决策结果的影响程度，以了解决策的稳定性和风险。
10. 模拟仿真：通过建立模型和进行虚拟实验，模拟不同决策方案的结果和影响，帮助决策者做出理性决策。
这些方法和模型可以根据具体的决策问题和环境进行选择和应用，有助于提高决策质量和效果。
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《管理决策模型与方法》实验指导书田俊峰 编写西南财经大学 工商管理学院经济与管理实验教学中心目录实验项目一：电子表格建模的艺术 (1)实验项目二：电子表格模型的what-if分析 (4)实验项目三：电子表格模型在物流管理中的应用..6 实验项目四：决策分析问题的求解方法 (14)实验项目一：电子表格建模的艺术1．实验目的学习电子表格建模的一般过程和基本原则，根据案例描述的问题建立电子表格模型，找出不足并进行调试。
2．实验环境计算机安装Microsoft Windows2000/XP 、Microsoft Excel 2000及以上版本，预装规划求解宏。
3．实验内容（1）添加规划求解宏；（2）熟悉案例背景，分析需要解决的问题；（3）规划设计电子表格模型；（4）建立小规模的电子表格模型；（5）测试小规模模型；（6）扩展小规模模型；（7）测试完整模型；（8）分析模型。
4．实验时间2学时5.案例养老金的谨慎供应 年养老金支付（百万美元）20038 200412 2005 122006 14 2007 16 2008 17 2009 20普鲁登金融服务公司（PFS）管理的许多金融产品中有一只很受赞誉的养老基金，这些养老基金是很多公司用来为其雇员提供养老基金的。
PFS 的管理层以其在基金运作中严格的专业标准而自豪。
自从2001年下半年安然破产事件和随之而来的联邦政府和州政府对养老金运作的紧缩规制，PFS 已经加倍努力来谨慎地管理基金。
201021 2011 22 2012 24现在是2002年的12月了，在接下去的10年中需要支付的总养老基金如右表所示：通过使用利息计算，PFS 当前具备足够的流动资产来满足所有的养老金支付。
因此，为了使养老金有安全保证，PFS 希望投资在能够与未来10年中的养老金支付相匹配的项目。
养老基金授权PFS 的投资项目只能是资本市场基金和债券。
资本市场基金获得每年固定的5％的利息收入，公司所考虑投资的四个债券的特征如下表所示：当前价格 息票率 到期日 面值 债券1$980 4% 2004.1.1 $1000 债券2920 2 2006.1.1 1000 债券3750 0 2008.1.1 1000 债券4 800 3 2011.1.1 1000所有的债券在2003年1月1日购买，可以购买任意数量单位。
息票率是面值的一个比率，在每年的1月1日付息，支付期为购买后的第一年到到期日为止（包括到期日）。
因此这些每年1月1日的利息支付获得正好能够用来抵冲当年养老金的支付。
所有多余的利息收入将存入资本市场基金。
为了金融计划的保守起见，PFS 假定所有的养老金支付在每年的年初，正好在利息收入（包括资本市场基金的利息收入）获得之后。
债券的面值也将在到期日获得。
既然当前的债券价格低于面值，真正的债权收益比息票率要高，债券3是一个零息票率的债券，所以每年得到的利息为0，但是到到期日获得的面值要远大于当年债券的购买价格。
PFS 希望在2003年1月1日使用最小可能的投资（包括资本市场基金的存款）来应付2012年为止所有需要的养老金的支付。
需要建立一些电子表格模型来实施分析。
（1）、哪些数值是PFS 管理层需要的？决策变量是什么？目标是什么？（2）、假设PFS 2003年1月1日将在资本市场基金投资2800万元以及购买债券1和债券2各10000单位。
计算2004年和2005年在债券1和债券2上可以获得的利息收入。
计算每年在受到这些收入、支付养老金支出和多余的资金存入资本市场基金后2003年、2004年、2005年1月1日相应的资金平衡表。
（3）、制作一个粗糙的电子表格模型的轮廓，在单元格中放置数据单元、可变单元、输出单元和目标单元。
（4）、为2003年到2005年建立一个电子表格模型，然后测试该模型。
（5）、扩展模型考虑到2012年为止的所有年份，求解该问题。
实验项目二：电子表格模型的what-if分析1．实验目的学习使用电子表格进行what-if分析的方法，熟练运用Solver Table宏系统地分析当一个或两个数据单元格的值发生变化带来的影响。
2．实验环境计算机安装Windows2000/XP 、Microsoft Excel 2000及以上版本，预装规划求解宏、Solver Table宏。
3．实验内容（1）添加Solver Table宏；（2）熟悉案例背景，分析需要解决的问题；（3）找出不改变最优解的前提下，目标函数一个系数的允许变化范围；（4）评估保持原始最优解不变，目标函数系数同时变化的允许范围；（5）当一个或多个约束函数右端值发生变化时，预测给目标单元格数值带来的影响；4．实验时间2学时5.案例销售日化用品回顾一下教材2.7节中给出的利博公司的例子，我们要对三个关键产品：去污剂、液体洗涤剂、洗衣粉进行广告促销。
管理者规定了在促销活动中所要达到的目标。
●去污剂市场份额增加至少3%●液体洗涤剂市场份额增加至少18%●洗衣粉市场份额增加至少4%该问题最初的线性规划模型见教材图2.21所示。
通过促销活动要获得的三种产品市场份额增加的最小值在数据单元格最小增长额（G8:G10）中给出。
可变单元格广告数量（C14:D14）中的最优解表明该次促销活动应该采用4个电视广告和3个印刷媒体上的广告。
目标单元格总成本（G14）显示该次活动的总成本为1000万美元。
得到这些信息后，利博公司的管理层现在想分析一下增加三种产品的市场份额得到的相应收益与总广告成本间的平衡问题。
因此需要继续收集信息来分析管理层是否应该改变原先在市场份额上的决策。
特别地，管理层必须先知道改变原先在市场份额上的决策目标对总成本的影响。
（1）对三种产品依次利用图形分析如果产品市场份额的最小增加值为1%给总成本带来的影响（分析一种产品时，其他两种产品的产品市场份额增加的最小值不变）。
（2）用教材图2.21所示的电子表格模型（可在光盘中获得）来分析（1）中的问题。
（3）对三种产品依次用Solver Table（可在光盘中获得）分析如果产品市场份额增加的最小值发生一系列的变化给最优解和总成本带来的影响（分析一种产品时，其他两种产品的产品市场份额增加的最小值不变）。
对每一种情况从0开始到初始值的两倍，每隔1%进行分析。
（4）用Solver Table生成灵敏性报告，并表明报告如何反应（1）中的信息。
同样用该报告分析每种产品市场份额增加的最小值的允许变化范围。
解释允许变化范围与（3）中得到的结果的关系。
（5）假设在最小增长单元格（G8:G10）中的初始值增加相同的量，为了使灵敏性报告给出的影子价格保持正确，这个量最大不能超过多少？（6）用清晰简短的管理语言表述你的结论信息。
不要用专业术语，比如影子价格、允许取值范围等。
实验项目三：电子表格模型在物流管理中的应用1．实验目的学习运用电子表格求解运输问题、指派问题、混合整数规划问题，能够熟练综合应用相关知识进行供应链网络设计和存货布置。
2．实验环境计算机安装Windows2000/XP 、Microsoft Excel 2000及以上版本，预装规划求解宏。
3．实验内容（1）熟悉案例背景，分析需要解决的问题；（2）根据运输问题的性质，建立电子表格模型，设计供应链网络；（3）基于混合整数规划，建立的供应链网络设计电子表格模型，并同（2）进行对比分析；（4）基于整数规划，建立存货布置电子表格模型，并进行系统分析。
4．实验时间4学时5.案例1.特塞格案例的继续研究重新考虑教材6.5节的特塞格公司的选址问题。
特塞格管理者最终选择圣路易斯作为炼油厂的地址。
但是，现在管理者需要面对新炼油厂的生产能力应怎样的问题。
当分析选址问题时，假设炼油厂的生产能力为每年加工1.2亿桶原油。
如教材表6.16所示，这会使整个公司的生产能力从原来的2.4亿桶增加到3.6亿桶。
根据市场预测，特塞格在建立新炼油厂后，能正好售出所有产成品，但不能再多了。
所以，选择1.2亿桶原油作为新炼油厂的生产能力使公司正好能用上所有的生产能力，同时又满足了预测的市场需求。
但是，为了准备面对可能的市场需求的增长，管理者现在希望扩大炼油厂生产能力，增加到每年1.5亿桶。
虽然这会使特塞格公司暂时有3000万桶剩余生产能力的闲置，但是当以后公司市场份额增加时，就有可用的生产能力。
这样做的价值在于扩大新炼油厂的计划所耗费的资金和运营成本远小于以后重新建造一个年产量为3000万桶的炼油厂的成本（大约节省40%）。
另外，管理者认为，这种生产能力将会在几年内需要被用到。
炼油厂增加3000万桶生产能力的额外资金大约为12亿美元。
根据预期利率，这一额外资金的每年成本为1亿美元。
如果新炼油厂增加的生产能力一部份被使用的话，炼油厂的总运营成本可能会稍大于教材表6.19中的数值。
但是减少其他炼油厂的生产率同样能够减少总运营成本。
因为每提炼百万桶原油的运营成本在所有的炼油厂中基本一致，包括新厂，所以生产3.6亿桶原油的总运营成本不管炼油厂的闲置在何处都是基本一样的。
但是，管理者认为这项工程的选址问题会潜在减少运输原油和石油产成品的运输费用。
因为教材表6.20显示如果选择圣路易斯作为炼油厂地址的话，原油和石油产成品的年总运输成本为23.9亿美元，管理者希望通过这种方法能得到减少。
教材图6.13和教材图6.17分别显示了在选择路易斯作为新炼油厂地址并加工1.2亿桶原油情况下，运输原油和石油产成品的最优运输计划。
现在管理者要知道加工1.5亿桶的原油时的情况。
管理者特别希望解决下列问题。
在新情况下，在教材图6.13中的原油运输计划该如何改变，共可减少多少运输总成本？在教材图6.17中的石油产成品运输计划该如何改变，共可减少多少运输总成本？最后，假设教材表6.19中的运营成本的差别继续适用于新情况，那么教材表6.20中的三个地方选址的财务数据会不会改变。
从以下个几个步骤分析问题。
（1）、建立并求解电子表格模型，来找到最优的运输计划。
将3.6亿桶原油从产油地运往炼油厂，每家炼油厂收到的原油数在不超过其生产能力的基础上，使运输成本最小化（提示：可以通过使用在这一章Excel文件中现有的特塞格的电子表格模型来节省一些时间）。
比较最后得到的结果，年运输成本与在教材图6.13中显示的原先建造小规模炼油厂的结果有什么不一样。
（2）、假设（1）中求出的计划将被采用（包括每家炼油厂会收到的原油数）。
在此基础上，建立并求解电子表格模型并找到最优运输计划，将产成品从炼油厂运往配送中心。
比较最后得到的结果，有什么不一样。
同样计算在此计划下，运输原油和产成品的总运输成本，与教材表6.20中显示的23.9亿美元的总成本有什么区别。
（3）、由于运输产成品的成本要比运输原油的成本稍微大些。