一、课程目的与要求 本课程目的在于培养MBA学员通过模型定性定量解决问题的能力,特别是掌握优化的 思想和基本手段,提高解决工作中实际问题的能力。课程通过案例使学员能够理解所学的理 论和方法。本课程讲授学时应在40~48,课堂案例讨论学时12~16(三到五个案例),总学 时60

对策论 本章来介绍对策论(game theory) 对策是有厉害冲突的各方所分别采取的决策对策论,亦称为博弈论,研究具有对抗、竞争、冲突性质的问题 对策论的思想古已有之,如我国战国时期的“齐王与田忌赛马”最早利用数学方法来研究对策论的是数学家E. Zermelo,他于1912年发表了论文《关于集合论在象棋对策中的应用》.1944年

§1 多阶段决策最优化问题举例 §2 基本概念、基本方程与最优化原理 §3 离散确定性动态规划求解 §4 离散随机性动态规划求解 §5 一般数学规划模型的动态规划解法

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8.1 多阶段决策问题 8.2 最优化原理与动态规划的数学模型 8.3 离散确定性动态规划模型的求解 8.4 离散随机性动态规划模型的求解 8.5 一般数学规划模型的动态规划解法

动态规划是解决一类多阶段决策问题的优化方法，也是考察问题的一种途 径，而不是一种算法（如 LP 单纯形法）。因此它不象 LP 那样有一个标准的数 学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。 动态规划方法是现代企业管理中的一种重要决策方法。如果一个问题可将 其过程划分为若干个相互联系的阶段问题，且它的每一阶段都需进行决策，则 这类问题均可用动态规划方法进行求解

2.1.1图的基本概念 (1) 图(graph):用(顶)点代表对象,顶点之间的边表示对象之间的关系 滨州 “图是关系的数学表达” 注:图和几何图形不同.几何图形描述物体

Characteristics of Assignment Problems: Sellmore (Section 6.6)(指派问题的特征：塞尔 默公司问题) Variants of Assignment Problems: Job Shop (Section 6.7)(指派问题的变形：娇普肖普公司 问题) Variants of Assignment Problems: Better Products (Section 6.7)(指派问题的变形：求佳 产品公司问题) Variants of Assignment Problems: Revised Middletown (Section 6.7)(指派问题的变形：米 德尔学区的新问题)

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

特殊线性规划运输问题 运输问题的一般描述模型的一般形式 引例这里有三家工厂,都将产品运往三个不同的商店(见下 图)。每个工厂以产品件数表示出每周生产能力见下表1。每家商 店平均需求量见下表2