運籌學實驗的心得體會范文通用

　　從某件事情上得到收獲以后，可用寫心得體會的方式將其記錄下來，它可以幫助我們了解自己的這段時間的學習、工作生活狀態。很多人都十分頭疼怎么寫一篇精彩的心得體會，以下是小編為大家整理的運籌學實驗的心得體會范文通用，歡迎大家分享。

運籌學實驗的心得體會范文通用1

　　一、運籌學基礎學習的方法

　　剛接觸運籌學時，由于學習內容與中學數學相關，讓我覺得運籌學很簡單易懂，但是自從開始學習單純形法，我就覺得有些吃力了。可能是因為我數學底子不好，再加上上課還不夠認真，所以接下來的一段日子我一直在彌補，爭取趕上老師的上課節奏。剛開始，我的方法佷笨，就是抄書、抄主要知識點，寫課后習題，并對照習題解析，課后習題簡單的計算題我都能熟練地做對。接下來的階段里，開始嘗試理解數本上的知識點，不再停留在簡單的計算題計算求解階段，慢慢地摸出了一些思路，形成了自己的一點小方法。

　　運籌學學習最大的困難，就是變量繁多，不明白這么多的數學式子所要表達的意思。其實只需要知道每道題所要表達的意思和我們最終想要得到的效果，然后引入必要的變量，觀察這些變量與我們最后在那個想要的結果的差距在哪里，再根據題目條件，列出相關變量的代數式，接下來最重要的就是利用各種方法對代數式組進行求解。這些方法就涉及到了線性規劃、整數線性規劃、圖與絡分析的問題等等。方法眾多的情況下，容易產生記憶和思路上的混淆。所以我往往很注重尋找各知識點間的聯系。舉例說線性規劃一章，xx研究的`是最優化的問題，解決線性規劃的方法主要有：圖解法、單純形法、對偶單純性法、兩階段法、計算機軟件求解法。其中除了圖解法與計算機軟件求解法之外，其余的方法都可歸為單純形中去，體現劃歸思想。求得最優解之后，就得進行靈敏度分析，即分析該問題中一個或幾個因素發生變化對最優解產生的影響。到目前為止，就能較為完整地解決一些資源分配、生產計劃等一系列最優化問題，即理論與實踐相結合的過程，體現數形結合的思想。

　　二、運籌學學習的意義

　　運籌、運籌就是運籌帷幄、統籌兼顧的意思。用發展和系統的眼光看待實際問題，再對實際問題進行數學化，轉化為數學語言進行思考并解決問題。

　　不用多說，作為應用數學的一個分支，運籌學在實際生活中的應用一定十分廣泛，只是目前對于大部分作為大學生的我們（尤其是師范生），無法利用，故經常嚷嚷著“這個課學了到底有什么作用呢？”

　　運籌學區別于其他科學，如數學、物理、生命科學等，有其特定的研究對象，有自成系統的基礎理論，以及相對獨立的研究方法和工具。運籌學是使用科學的方法去研究人類對各種資源的運用、籌劃活動的基本規律，以便發揮有限資源的最大效益，來達到總體全局優化的目標。它的方法和實踐已在科學管理、工程技術、社會經濟、軍事決策等方面起著重要的作用，已產生并將繼續產生巨大的經濟效益和社會效益。

運籌學實驗的心得體會范文通用2

　　中國古代著名的例子“田忌賽馬”，通過巧妙的安排部署馬匹的出場順序，利用了現有馬匹資源的最大效用，設計出了一個最優的方案，這就是對運籌學中博弈論的運用，那么運籌學與我們的生活息息相關。

　　自古以來，運籌學就無處不在。小到菜市場買菜的大媽，大到做軍事部署的國家元首，都會用到運籌學。當我們為選擇去哪里旅游而猶豫不決，比對了很久終于找到一條最優路線時；當我們考試之前想臨時抱佛腳，用最短時間復習而考到盡量高的分數時無形之中，我們已經在運用運籌學不斷的解決我們生活中的問題了。

　　運籌學是一應用數學和形式科學的跨領域研究，利用像是統計學、數學模型和算法等方法，去尋找復雜問題中的最佳或近似最佳的解答。運籌學經常用于解決現實生活中的復雜問題，特別是改善或優化現有系統的效率。研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和算法基礎等。而在應用方面，多與倉儲、物流、算法等領域相關。因此運籌學與應用數學、工業工程、計算機科學等專業密切相關。

　　現在普遍認為，運籌學是近代應用數學的一個分支，主要是將生產、管理等事件中出現的一些帶有普遍性的運籌問題加以提煉，然后利用數學方法進行解決。前者提供模型，后者提供理論和方法。

　　運籌學的思想在古代就已經產生了。敵我雙方交戰，要克敵制勝就要在了解雙方情況的基礎上，做出最優的對付敵人的方法。“運籌”一詞，本指運用算籌，后引伸為謀略之意。“運籌”最早出自于漢高祖劉邦對張良的評價：“運籌帷幄之中，決勝千里之外。”但是作為一門數學學科，用純數學的方法來解決最優方法的選擇安排，卻是晚多了。二次大戰時，英軍首次邀請科學家參與軍事行動研究（operations research，在英國又稱operational research或OR/MS，management science），戰后這些研究結果用于其他用途，這是現代“運籌學”的起源。也可以說，運籌學是在二十世紀四十年代才開始興起的一門分支。本學期，經過10周的學習，我對運籌學也有了一定的認識和了解，并且能夠運用運籌學解決一些實際生活中的問題。經過學習我了解到運籌學的具體內容包括：規劃論（包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃和動態規劃）、庫存論、圖論、決策論、對策論、排隊論、博弈論、可靠性理論等。

　　一、運籌學的研究方法有：

　　1、從現實生活場合抽出本質的要素來構造數學模型，因而可尋求一個跟決策者的`目標有關的解。

　　2、探索求解的結構并導出系統的求解過程。

　　3、從可行方案中尋求系統的最優解法。

　　二、線性規劃：

　　數學規劃的研究對象是計劃管理工作中有關安排和估值的問題，解決的主要問題是在給定條件下，按某一衡量指標來尋找安排的最優方案。它可以表示成求函數在滿足約束條件下的極大極小值問題。線性規劃及其解法—單純形法的出現，對運籌學的發展起了重大的推動作用。許多實際問題都可以化成線性規劃來解決，而單純形法有是一個行之有效的算法，加上計算機的出現，使一些大型復雜的實際問題的解決成為現實。

　　線性規劃的某些特殊情況，例如絡流、多商品流量等問題，都被認為非常重要，并有大量對其算法的專門研究。很多其他種類的最優化問題算法都可以分拆成線性規劃子問題，然后求得解。在歷史上，由線性規劃引申出的很多概念，啟發了最優化理論的核心概念，諸如“對偶”、“分解”、“凸性”的重要性及其一般化等。同樣的，在微觀經濟學和商業管理領域，線性規劃被大量應用于解決收入極大化或生產過程的成本極小化之類的問題。

　　三、動態規劃：

　　對于多階段決策的最優化問題，動態規劃方法屬較科學有效的算法。它的基本思想是，把一個比較復雜的問題分解為一系列同類型的更易求解的子問題，便于應用計算機。整個求解過程分為兩個階段，先按整體最優的思想逆序地求出各個子問題中所有可能狀態的最優決策與最優路線值，然后再順序地求出整個問題的最優策略和最優路線。計算過程中，系統地刪去了所有中間非最優的方案組合，從而使計算工作量比窮舉法大為減少。簡單地說，問題能夠分解成子問題來解決。

　　四、步驟：

　　1、應將實際問題恰當地分割成n個子問題（n個階段）。通常是根據時間或空間而劃分的，或者在經由靜態的數學規劃模型轉換為動態規劃模型時，常取靜態規劃中變量的個數n，即k=n。

　　2、正確地定義狀態變量sk，使它既能正確地描述過程的狀態，又能滿足無后效性．動態規劃中的狀態與一般控制系統中和通常所說的狀態的概念是有所不同的。

　　3、正確地定義決策變量及各階段的允許決策集合Uk（sk），根據經驗，一般將問題中待求的量，選作動態規劃模型中的決策變量。或者在把靜態規劃模型（如線性與非線性規劃）轉換為動態規劃模型時，常取前者的變量xj為后者的決策變量uk。 4、能夠正確地寫出狀態轉移方程，至少要能正確反映狀態轉移規律。

　　5、根據題意，正確地構造出目標與變量的函數關系——目標函數。

　　6、寫出動態規劃函數基本方程。

　　五、圖論：

　　圖論在《離散數學》就有講過。著名的“柯尼斯堡七橋問題”是圖論的源起。此問題被推廣為著名的歐拉路問題，亦即一筆畫問題。而此論文與范德蒙德的一篇關于騎士周游問題的xx，則是繼承了萊布尼茨提出的“位置分析”的方法。歐拉提出的關于凸多邊形頂點數、棱數及面數之間的關系的歐拉公式與圖論有密切聯系，此后又被柯西等人進一步研究推廣，成了拓撲學的起源。1857年，哈密頓發明了“環游世界游戲”（icosian game），與此相關的則是另一個廣為人知的圖論問題“哈密頓路徑問題”。圖論是一個古老的但又十分活躍的分支，它是絡技術的基礎。圖論中圖是現實中“圖”的抽象和概括，它用點表示研究對象，用邊表示這些對象之間的聯系。通常比較重要的問題是子圖相關問題、染色問題、路徑問題、絡流于匹配問題、覆蓋問題等。

　　六、決策論：

　　決策論是我自己比較感興趣的一個章節。決策論是根據信息和評價準則，用數量方法尋找或選取最優決策方案的科學，是運籌學的一個分支和決策分析的理論基礎。在實際生活與生產中對同一個問題所面臨的幾種自然情況或狀態，又有幾種可選方案，就構成一個決策，而決策者為對付這些情況所取的對策方案就組成決策方案或策略。決策論是一個交叉學科，和數學、統計、經濟學、哲學、管理和心理學相關。決策問題根據不同性質通常可以分為確定型、風險型（又稱統計型或隨機型）和不確定型三種。

　　七、確定型決策：

　　是研究環境條件為確定情況下的決策。確定型決策問題通常存在著一個確定的自然狀態和決策者希望達到的一個確定目標（收益較大或損失較小），以及可供決策者選擇的多個行動方案，并且不同的決策方案可計算出確定的收益值。這種問題可以用數學規劃，包括線性規劃、非線性規劃、動態規劃等方法求得最優解。但許多決策問題不一定追求最優解，只要能達到滿意解即可。

　　八、風險型決策：

　　是研究環境條件不確定，但以某種概率出現的決策。風險型決策問題通常存在著多個可以用概率事先估算出來的自然狀態，及決策者的一個確定目標和多個行動方案，并且可以計算出這些方案在不同狀態下的收益值。決策準則有期望收益最大準則和期望機會損失最小準則。

　　九、不確定型決策：

　　是研究環境條件不確定，可能出現不同的情況（事件），而情況出現的概率也無法估計的決策。這時，在特定情況下的收益是已知的，可以用收益矩陣表示。不確定型決策問題的方法有樂觀法、悲觀法、樂觀系數法、等可能性法和后悔值法等。

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