1907年由俄罗斯数学家马尔可夫（A.Markov）提出， 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势，即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向，以预测未来某特定时期可能发生的变化，以便 采取相应的对策

一、双矩阵对策及其特性 设二人有限非零和对策问题的局中人为I和∏,策略 集分别为S1={a1a2…,am},S2={B2…,Bn A=amxn和B[b1mn分别为I和∏的支付矩阵,其中 an,b分别为I和∏相应于a,和B的赢得。双矩阵对策 记为G=(S1,S2,(A,B))

第1章 绪论 第2章 线性规划 第3章 非线性规划 第4章 多目标规划 第5章 图与网络分析 第6章 网络计划 第7章 风险型决策 第8章 库存决策 第9章 动态规划 第10章 多目标决策 第11章 二人有限零和对策 第12章 二人有限非零和对策 第13章 排队系统分析 第14章 马尔可夫分析 第15章 随机模拟技术

以上讨论了M/M/1和M/M/C系统，其 前提均为泊松输入和负指数服务处理，这 类系统的工具是生灭工程状态转移图。在 实际中，有时到达仍为泊松过程，但服务 时间并不服从负指数分布，即M/G/1系统 这时不能用生灭过程处理，而主要依据布 拉切克-钦辛公式(P-K公式)

一.到达的规律 现实中有许多服务系统，其顾客的到达具有下述特征： （1）无后效性：任一时段的到达数不受前一时段的影响； （2）平稳性：顾客到达是均匀的； （3）稀有性：瞬时内

一.标准的M/M/1系统的最优服务率μ 设:C为对每个顾客的单位时间服务费,C为每个顾客在 系统停留单位时间的损失费,z为总费用

一、标准的M/M/1模型(M/M/1/∞/∞ 1问题的一般提法 设:泊松输入/负指服务/单服务台/系统无限制/顾客源无限制 求:(1)系统状态概率Pn (2)系统运行指标L3,Lq,W3,Wq

一、多阶段决策问题 1. 时间阶段的例子（机器负荷问题） 某厂有1000台机器，现需作一个五年计划， 以决定每年安排多少台机器投入高负荷生产（产 量大但损耗也大）可使五年的总产量最大

第一节 排队的基本概念 第二节 到达与服务的规律 第三节 M/M/1排队模型 第四节 M/M/C排队模型 第五节 M/G/1排队模型 第六节 排队系统优化

第一节 特尔菲（Delphi）法 第二节 层次分析法（AHP） (Analytics Hierarchy Process) 第三节 数据包络分析法（DEA) 第四节 多准则评估的区间评估方法 （Interval Analysis)