古人作战讲“夫运筹帷幄当中，决胜千里之外”。在现代贸易社会中，更加讲求运筹学的利用。作为一位物流管理的学生，更应当能够熟练地把握、应用运筹学的精华，用运筹学的思惟思考题目。即：利用分析、试验、量化的方法，对实际生活中人、财、物等有限资源进行兼顾安排。本着这样的心态，在本学期运筹学行将结课之时，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实际，才能更好的发挥。

线性规划解决的是：在资源有限的条件下，为到达预期目标最优，而寻觅资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和束缚条件组成。一个题目要满足一下条件时才能归结为线性规划的模型：⑴要求解的题目的目标能用效益指标度量大小，并能用线性函数描写目标的要求；⑵为到达这个目标存在很多种方案；⑶要到达的目标是在一定束缚条件下实现的，这些条件可以用线性等式或不等式描写。解决线性规划题目的关键是找出他的目标函数和束缚方程，并将它们转化为标准情势。简单的设计2个变量的线性规划题目可以直接应用图解法得到。但是经常在现实生活中，线性规划题目触及到的变量很多，很难用作图法实现，但是应用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟利用也很广泛，在应用单纯形法时，需要先将题目化为标准情势，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。

碰到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的题目时，可以用数据包络进行分析，应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。wWW.ybasK.COm

对偶理论：其基本思想是每个线性规划题目都触及一个与其对偶的题目，在求一个解的时候，也同时给出另外一题目的解。对偶题目有：对称情势下的对偶题目和非对称情势下的对偶题目。非对称情势下的对偶题目需要将原题目变形为标准情势，然后找出标标准情势的对偶题目。由于对偶题目存在特殊的基本性质，所以我们在解决实际题目比较困难时可以将其转化成其对偶题目进行求解。

灵敏度分析：分析在线性规划题目中，一个或几个参数的变化对最优解的影响题目。可以分析目标函数中变量系数、束缚条件的右端项、增加一个束缚变量、增加一个束缚条件、束缚条件的系数矩阵中的参数值等的变化。假如将题目转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的答应范围或改变到某一值时对题目最优解的影响时，就属于参数线性规划的内容。

运输题目是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划题目。根据运输题目的独特性，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题目的基可行解，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辨别。当检验的结果为非最优解时，进行解的改进，然后再进行最优性辨别，直到所有的非基变量检验数全非负，得到最优解。在解决运输题目时会碰到产销不平衡的情况，在该情况下，要将该题目转化为产销平衡题目，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题目，整数规划的解法有割平面法和分支定解法。整数规划中的0-1规划整数题目是一个非常有用的方法。在实际题目中，该方法能够解决很多题目。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。指派题目是0-1整数规划中的特例，现在采用的解法通常是匈牙利法，由于指派题目的特殊性，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实际题目。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们碰到一个题目，需要认真考察该题目。假如它合适线性规划的条件，那末我们就利用线性规划的理论解决该题目。但是很多时候我们碰到的题目用线性规划解决耗时、正确度低或根本没法用线性规划解决。那末我们就要寻觅别的理论方法来解决题目，即：非线性规划。关于非线性规划的理论还没有深入学习，暂将我的学习所得进行到此。