第一章导引与基本数据结构 1.1算法的定义及特性 1.什么是算法? 算法如数字、计算一样,是一个基本概念。 算法是解一确定类问题的任意一种特殊的方法。 在计算机科学中,算法是使用计算机解一类问题的精确、有效方法的代名词; 算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算

本章的具体内容可以参见胡运权主编《运筹学教程》（ 第二版）清华大学出版社，2004.2 第七章 动态规划 ，但它不是用Excel求解，而是用动态规划方法手工求 解。这里想告诉大家，用Excel求解动态规划问题非常 简单（如第三章P65案例：大沼泽地金色年代公司的现 金流问题）。 也就是说，本章介绍的是用Excel来求解动态规划问题 ，但并没有介绍动态规划方法，有兴趣的同学可以参考 国内运筹学书籍中的“动态规划”章节

网络最优化模型的应用 P241 网络在各种实际背景问题中以各种各样的形式存在。交 通、电子和通讯网络遍及我们日常生活的各个方面，网 络规划也广泛用于解决不同领域中的各种问题，如生产 、分配、项目计划、厂址选择、资源管理和财务策划等 等

一、教学目的及要求 1、了解经济人以及基于经济人的企业属性问题; 2、能够理解信任问题在企业有效运行和生存中的价值 3、掌握会计的价值与信任之间的关系问题; 4、了解会计学科的发展以及相应的影响因素

1非线性规划 1.1非线性规划的实例与定义 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问 题。一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且,也不象线性规划有 单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都 有自己特定的适用范围 下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式,介绍有关非线性规划的基本 概念

⒈多级直流放大电路的零点漂移问题 直接耦合方式电路的最大缺点是零点漂移问题。 解决零漂问题的办法是采用差动放大电路

在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支一数学规划,而线性规划( Linear Programming简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B. Dantzig提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深 入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一

基本问题：已知运动求力----动力学第一类问题 已知力求运动----动力学第二类问题

达朗伯原理：在引入达朗伯惯性力的基 础上，利用静力学平衡方程的数学形式 列写系统的动力学方程 即 :将一个事实上的动力学问题转化为 形式上的静力学问题，通常将这种处理 问题的方法称为动静法

实际中,很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是,只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一,在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题