运筹学思维导图

物流运输是一个非常复杂的系统，需要考虑多种因素，如成本、时效性、安全等。运筹学可以帮助找到最优的运输方案，以提高效率和降低成本。

在制造业中，如何最优地安排生产流程和资源配置是一个重要的问题。运筹学可以帮助找到最优的生产计划和调度方案，以提高生产效率和降低成本。

在商业决策中，如何做出最优的决策是一个非常重要的问题。运筹学可以帮助找到最优的决策方案，以提高商业价值和盈利能力。

概念：研究有限资源的组合分配问题

应用：生产调度、货物流通、资源分配等

概念：研究线性规划问题中的变量为整数的问题

应用：生产计划、资源分配、调度等

概念：研究多阶段决策过程的最优解问题

应用：背包问题、最大流问题、最小割问题等

概念：研究不确定条件下的资源优化配置问题

应用：排队论、库存管理、风险评估等

概念：研究具有约束和不确定性的优化问题

应用：控制、通信、金融等

确定问题域

识别问题的特征

定义符号和变量

建立数学模型

选择求解器

进行求解

确定最优解

分析结果的意义和影响

优化问题：投资组合优化、供应链优化等

启发式算法：模拟退火、遗传算法等

优化问题：医疗资源配置、手术安排等

启发式算法：蚁群算法、粒子群算法等

优化问题：路径规划、库存管理

启发式算法：Dijkstra算法、蚁群算法等

优化问题：作战计划、后勤保障等

启发式算法：模拟退火、遗传算法等

概念：最大化线性目标函数，最小化线性约束条件

求解方法：单纯形法、高斯约旦消元法等

概念：最大化目标函数，最小化子问题的最优解

求解方法：分治法、埃拉托色尼筛法等

概念：最大化局部最优解，牺牲全局最优解

求解方法：贪心逐个选择最优解

概念：利用递归的方式搜索所有可能的解

求解方法：剪枝、回溯所有可能解

明确问题的边界和范围

确定问题的目标、约束条件和决策变量

问题的复杂度

问题的可解性

问题的可行性

符号：变量、参数、函数等

变量：决策变量、状态变量、中间变量等

描述问题的数学结构

建立数学模型的过程：抽象、建模、求解、验证等

选择合适的求解器

选择合适的参数和设置

进行求解的过程：设置求解参数、调用求解器等

进行模型验证：验证求解结果的正确性、可行性和稳定性等

确定最优解的指标和标准

确定最优解的数值和形式

分析最优解的经济、社会、环境等方面的意义和影响

分析最优解对决策者和管理者的影响和作用