現(xiàn)代管理方法ppt課件(2)(編輯修改稿)
2025-02-05 10:30 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 與專業(yè)實(shí)際工作者共同協(xié)作進(jìn)行最為適宜。 ? 運(yùn)用最優(yōu)化方法分析和解決問題，作為一個(gè)過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)科學(xué)決策的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程的核心是建立最優(yōu)化方法模型和對(duì)模型進(jìn)行分析、求解。 分析和求解模型的步驟 ? 提出并形成問題。 要解問題，首先要提出問題，明確問題的實(shí)質(zhì)及關(guān)鍵所在，這就要求對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行深入的調(diào)查和分析，確定問題的界限，選準(zhǔn)問題的目標(biāo)。 ? 建立模型。 最優(yōu)化模型是一個(gè)能有效地達(dá)到一定目標(biāo) (或多個(gè)目標(biāo) )行動(dòng)的系統(tǒng)，因此，目標(biāo)一經(jīng)認(rèn)定，就要用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述問題，建立目標(biāo)函數(shù)，分析問題所處的環(huán)境，確定約束方程，探求與問題有關(guān)的決策變量等，并選用合適的方法，建立最優(yōu)化模型。 ? 分析并求解模型。 根據(jù)所建模型的性質(zhì)及其數(shù)學(xué)特征，選擇適當(dāng)?shù)那蠼夥椒?。例如運(yùn)用經(jīng)典法、迭代法或模擬法等，求出模型的最優(yōu)解。 ? 檢驗(yàn)并評(píng)價(jià)模型。 模型分析和計(jì)算得到結(jié)果以后，尚需按照它能否解決實(shí)際問題，主要考慮達(dá)到目標(biāo)的情況，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)，并通過(guò)一定的方法，例如靈敏度分析法、參數(shù)規(guī)劃法、相關(guān)分析法等，對(duì)模型結(jié)構(gòu)和一些基本參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，以檢驗(yàn)它們是否準(zhǔn)確無(wú)誤，否則就要考慮改換或修正模型，增加計(jì)算過(guò)程中所用到的資料或數(shù)據(jù)。 ? 應(yīng)用或?qū)嵤┠Ｐ偷慕狻?經(jīng)過(guò)反復(fù)檢查以后，最終應(yīng)用或?qū)嵺`模型的解，就是提供給決策者一套有科學(xué)依據(jù)的并為解決問題所需要的數(shù)據(jù)、信息或方案，以輔助決策者在處理問題時(shí)給出正確的決策和行動(dòng)方案。 二、線性規(guī)劃與單純形法 ? 線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型 ? 線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型 ? 線性規(guī)劃問題的求解 ? 圖解法 ? 單純形法 線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型 ? 上述四個(gè)問題的實(shí)際背景盡管并不相同，但它們的數(shù)學(xué)模型有著共同的特征： ? 約束條件是決策變量（通常取非負(fù)值）的一次不等式或等式。 ? 目標(biāo)函數(shù)是決策變量的線性函數(shù)。按問題的不同，要求目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)最大化或小化。 線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型 舉例 線性規(guī)劃問題的求解 ? 線性規(guī)劃問題的解 ? 圖解法 ? 單純形法 線性規(guī)劃問題的解 圖解法 單純形法 ? 求解線性規(guī)劃問題的單純形方法 (simplex method)，是由美國(guó)數(shù)學(xué)家 G． B． Dantzig于 1947年首先提出來(lái)的，至今這一代數(shù)學(xué)方法仍然是解線性規(guī)劃問題行之有效的方法。 ? 單純形法的基本思路是；根據(jù)問題的標(biāo)準(zhǔn)型，從可行域中某個(gè)基本可行解（一個(gè)極點(diǎn)）開始，轉(zhuǎn)換到另一個(gè)新的基本可行解，并且使目標(biāo)函數(shù)值較前有所改善。經(jīng)過(guò)若干次這樣的轉(zhuǎn)換，最后得到問題的最優(yōu)解或判斷無(wú)最優(yōu)解。 單純形法的計(jì)算步驟 A、找出初始可行基，給出初始基本可行解，建立初始單純形表 ? 初始單純形表 bi B、檢驗(yàn)數(shù) C、確定入基變量、出基變量 D、換基迭代 最優(yōu)值 zmin=－ 3 三、運(yùn)輸問題 ? 供需（產(chǎn)銷）平衡的運(yùn)輸問題 ? 供需（產(chǎn)銷）不平衡的運(yùn)輸問題
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