运筹学学习总结

运筹学学习总结（精选5篇）

1.运筹学学习总结 篇一

学习运筹学的心得

一直以来就对经济类很感兴趣，但是被分配到机械专业，不过我也一直都在关注有关经济，所以这次选修课，我毫不犹豫的选了运筹学，对于运筹学，我还是有一些了解的，知道他同我这机械专业的联系，运筹学在生活中的应用非常广泛，工程，物流，人事安排等很多方面都牵扯到运筹。基本上需要资源优化配置的都有运筹学的影响。你在家里面做个简单的事情安排都由运筹学的影响。比如家务安排，怎么安排最节省人力时间，就运用到了运筹学。运筹学是从生活实践中总结发展出来的学科，影响很广泛，很多人没有接触过运筹学，不知道什么是运筹学，但是在处理问题的时候都用到了运筹学。

刚开始学运筹学对我来说也许有点难度，但我还是会拿起那本厚厚的书静静的看下去，不知不觉就

喜欢上它了，觉得它是我学习的课程最有用的一门学科。也许不光是课程本身的实用性吧！每次看完一点我都要慢慢去体会，原来如此复杂的问题这样就解决了，有点不可思议！

晚上休息的时候也会不知不觉就想起，以至与舍友说我是运筹学学疯了，也许吧！最近发觉

自己有个毛病，总会把运筹学和人生联系到一起，不知不觉就会想到它

学习理论的目的就是为了解决实际问题，下面就谈谈

我对运筹学的理解及我学习运筹学的心得。

其实，运筹思想和方法，早在我国上古就曾闪烁过光辉。《孙子兵法》十分强调决策信息作用，“知己知彼，百战不殆”。我国历史上运筹思想及其应用，在军事上和工程上都有过不少光辉范例。“赤壁鏖兵”、“火烧连营”、“淝水之战”，都因运筹有方，结果以寡胜众。“都江堰水利工程”和北宋修复皇宫“一举三济”的故事，至今仍广为传颂。

运筹学是研究各种广义资源的运用、筹划以及相关决策等问题的，其目的是根据问题的需求，通过数学的分析和运算，做出综合性的、合理的优化安排，以便更有效地发展有限资源的效益。在学习运筹学前我们必须理解这么学科到底是做什么的，并且学习时我们要知道如何运用它达到所需的目的。

刚刚接触运筹学时可能会很迷茫，那一堆堆的数学式子到底让我们做什么，其实刚开始你只需要明白每道题所要表达的意思和最终想要达到的最优效果是什么。然后引入必要的变量，再根据老师的讲解，看明白例题中所列的代数式是不是符合题目要求达到的效果，随后根据题目中所要求的一些条件，用已列出的变量列出不等式，从而符合题目给出的限制条件。这就是运筹学最基础所要理解和掌握的，找出变量，明白题目所要表达的意思列出代数式，然后根据限制条件列

出约束条件。掌握了基本的内容我们就算跨入了运筹学这门学科。

随后我们要逐渐了解这些数学模型是如何求解的和各种解的特点，这只需要我们认真听老师上课的例题和讲解便可理解。然后我们会接触到单纯形法、对偶问题、灵敏度分析、运输问题、最短路问题等重要知识点。单纯形法是最先接触到得，我们需要掌握好老师上课例题中所做的步骤，记住代数式和约束方程如何转变成单纯形表，然后如何计算出并把单纯形表最简化就是一个熟能生巧的事情，多做几次联系便可熟练的运算。但一定注意单纯形表在化简时如何寻找换出和换入变量，然后如何交换变量填制新的单纯形表。学习运筹学就是要掌握每种方法的重点，抓住重点就不会混淆类似的计算方法，就能清楚的分析问题的重点，最后以最优的方式计算。然后能应用于生活中的小问题，这就达到了学习运筹学的效果

以上是我对运筹学的一点了解，我要着重说的是运筹学在生活中的应用，运筹学作为一门新型科学，其应用范围是十分广泛的。对于不同类型问题，运筹学都有着不同的解决方法，因而形成了许多分支科学。它采用定量化的方法为管理决策提供科学依据，在工业、农业、经济和社会生活等各个领域都得到广泛的应用。

运筹学与我们的生活息息相关，连烧水煮饭、乘坐公交、浏览网页等事都蕴含它的思想。运筹学是为解决实际问题应运而生的，环境是变化的、冲突的，现实世界是错综复杂的，新的问题需要新的方法来解决。运筹学应该不断地建立多层次模型，或领域细分，如工业运筹、科技运筹、风险运筹等分学科，以满足当今社会专门化所产生的问题，并与计算机技术相结合，注重理念更新、实践为本、学科交融来促进运筹学的发展。

运筹学有广阔的应用领域，它已渗透到诸如服务、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性等各个方面。

这个世界上的人也许是随机的离散的，在不同的时间不同的地点生活着不同的人做着不同的事情，数学上这到底应该是几维的世界呢？他们在自己的人生不同的阶段有不同的目标，如何规划呢？也许

这就是运筹学里的多目标多阶段规划吧，只不过做决策的人不在是一维的了，而是多维的罢了，是呀，那些策略集中总有一个是自己的吧！但我却从来没有用层次分析的方法去衡量自己的各阶段目标的序列，因为我不想生活被简单的几个数字量化！

做出一种选择就意味着放弃另一种选择，在我看来放弃也

是一种没有旧包袱的选择！拿起新包袱的选择！

可是经营自己的人生，就是想要获得最大的期望值，在自然状态下，要是能估算出这些事情出现的概率

就好了？那是几乎是不可能的，退一步要是有人生的状态转移规律也不错呀，这样就会知道自己大概会在

何时达到自己的马尔可夫状态？不用那么忙碌了，因为知道自己一定会达到那样一种状态的，只不过

机遇未到，所以就不会在顾虑已经作出的选择是正确还是错误的，只要后面的永远是最优的就好了。

但是事实是永远靠近却永远也达不到。熟悉的地方没有风景当人们不停的不停的追求人生一端到另一端的

最短路时，总有时会把一些重要的东西不经意间轻而易举的丢掉，就象寻找最小支撑数那样，总是小心翼翼 的对待即将发生的事情，所以到最后连最简单的都得不到，即使的得到了却被困在自己的效用函数了，永远

都不能感到满足！这样想的话不就是一个死循环了嘛！还是不想太多了！

那就让自己的每一个阶段都活的充实吧，过去的也是时间，瞬间的也是永恒！千万不要把自己的开心剪切后粘帖到别人不开心上。

我的朋友，运筹一下你的人生吧，不要进入人生的死循环！让自己每天有昂扬的心情，上翘的嘴角！

2.运筹学学习总结 篇二

一、数学课堂教学中开展合作学习存在的问题

案例1:某位教师在进行“原函数与反函数图象间的关系”的教学时, 采用了合作学习的模式, 让学生探求原函数与反函数图象间的关系, 时间规定为20分钟。教师将前后四位学生分成一个合作小组后, 一部分学生马上就活跃起来了, 他们首先求出了反函数, 紧接着又在同一个坐标系中作出了原函数与反函数的图象, 但也有一部分学生处于迷茫之中, 不知如何下手。学生进行探求时, 教师便到学生中间去巡视。一会儿, 教师便说“时间到”。有的学生还在讨论, 可教师不停地强调“时间到, 安静下来”, 于是那些正在讨论的学生便不得不安静下来, 之后教师挑选了个别小组进行学习成果汇报, 又挑了几个学习好的学生回答了几个问题, 最后教师总结学习成果, 进行了简单的评价, 合作学习便草草收场。

应该说这位教师的设想是好的, 在开展合作学习时, 教师按照提出问题→探求→分析论证→评估→交流五个环节进行教学, 但在合作学习的过程中却暴露了许多问题。

1.1流于形式, 不重实效

教室里看似热闹非凡, 又是小组合作讨论, 又是动手作图, 还有小组汇报, 但真正思考研究的学生却不多, 大多数学生面对教师提出的问题不知所措, 小组中某些成员有的相互嬉戏, 有的看“表演”, 也有的无所事事。通过这样的合作学习, 学生能学到什么?体验到什么?提高了哪些能力?能达到课前预计的教学目标吗?显然是不可能的。课堂上既没有实质性的师生互动, 也没有生生互动。这样的合作学习只流于表面上的热热闹闹, 并不能使小组中的每个成员都积极参与到合作学习中去。

1.2不分层次, 随意分组

进行合作学习时, 教师按座位顺序随意将学生分为若干学习小组, 并没有考虑学生的实际情况。这样随意分组, 很可能造成在一组中全是优等生或者全是后进生的局面。在开展合作学习时, 可能后进生还没有反应过来, 优等生却早已把问题解决了。因此, 我们看到一些优秀的、表达欲望较强的学生能真正成为学习的主角, 而另外一些学生, 尤其是那些学习困难的学生, 在合作学习中无所事事。

1.3分工不明, 难见成效

合作学习是有着明确目标和分工的学习活动, 案例1中的合作学习在进行“探求”这一环节时, 教师安排学生在小组内合作讨论, 得出结论。真正探求时, 基本上是组内学习好的学生包办完成, 其他学生则成了看客。在合作学习时, 教师急于完成课时任务, 而较少关心或指导合作学习小组具体目标的实施, 对于小组成员的任务分工则更少过问。这样使得分工不清、责任不明, 一部分学生没有参与到合作学习的活动中, 他们的能力并没有得到锻炼和提高。

案例2:某位教师在进行“指数运算中的常见错误”的教学时采用了合作学习的方式, 教师首先列出了学生作业中出现的一些错误, 然后分组让学生讨论错误的地方及出错的原因, 时间规定为25分钟。教师刚刚说完, 学生便叽叽喳喳, 展开了讨论。不一会, 时间未到, 学生们就安静了下来, 分组讨论宣告结束。听完此课, 让人感到甚是“别扭”, 课堂既不“热闹”, 也没看到学生思维的“火花”, 最后只给人以草草收场的感觉。仔细一想主要存在两方面的问题。

2.1内容浅显, 题材不当

小组合作学习是新课改提倡的一种教学方式, 并非适合所有的教学内容。有的教学内容很浅显, 不适合合作学习。如, 案例2中的“指数运算中的常见错误”, 因为这些错误大部分是由于学生粗心或者是理解不透彻造成的, 所以只要运用教师讲授的方法就可解决, 学生也容易理解、接受。这样, 无法使学生体验到合作的乐趣, 反而使其对合作学习产生厌烦, 影响了合作学习的顺利进行。

2.2容量过大或过小, 浪费时间

开展小组合作学习, 教师事先要认真备课、精心安排, 尤其是合作学习的内容难易要适当, 容量也要适当。比如, 案例2中, 由于问题容易解决, 课堂容量又小, 学生早早完成了合作学习的任务, 白白浪费了许多时间。但如果容量过大, 学生不能按时完成任务, 又会影响教学的顺利进行。因此, 课堂容量的大小、教学内容的难易, 都会影响合作学习的顺利进行。

二、提高合作学习有效性的几点建议

案例3:某位教师在进行“数列在分期付款中的应用”的教学时, 采用了小组合作学习的方式。在上课前, 教师首先根据学生的实际情况进行分组, 然后指导学生进行组内分工, 让每个小组的成员都明确分工, 明确合作学习的具体目标。如, 把小组成员分为组织者、资料员、数据整理员、计算员、发言代表等。由于分工明确, 准备充分, 探究活动按照提出问题→探求→分析论证→评估→交流五个环节顺利进行, 学生圆满完成了合作任务。

3.1合理分组是合作学习有效开展的基础

教师在建立合作学习小组时, 如果为了省事方便, 让就近的学生组成小组, 在课堂上会造成两极分化, 影响到合作学习的有效进行。为了让每一位学生在合作学习中都有所收获, 案例3中的教师在授课前根据学生的个性特征、心理倾向、认知结构、接受能力等方面的差异, 将全班学生分为不同的层次, 然后按“组间同质, 组内异质”的原则, 把不同层次的学生重新组合, 分为多个小组。其中每组四人, 一名是优等生, 两名是中等生, 一名是后进生, 分组时还尽量使各个小组的总体水平基本一致。这样分组, 每个小组都是全班的缩影, 既有利于优等生带动中等生的“拔高”学习, 又能帮助后进生的“达标”学习, 有利于在小组中形成互帮互促的学习氛围。

3.2目标明确、分工合理是合作学习有效开展的保证

目标不明确、分工不合理必将导致合作学习费时、费力、难见成效。为了最大程度地提高学生的参与率, 每个成员在小组里都要担任一个具体的角色, 使每个成员都能在合作学习中得到锻炼。案例3中的那位教师, 就充分调动了每个学生的学习积极性, 特别是给那些平时不愿说话或是不敢说话的学生提供了一个展示自己的机会, 让每个学生在活动中都有话说、有事做, 杜绝了“搭便车”的现象, 使每个学生都能在活动中获得知识, 提高能力。

3.3选择恰当的合作内容是合作学习有效开展的前提

合作学习的目的是让每一个学生尽可能参与到学习活动中去, 从而掌握知识, 提高能力。因此, 选取的合作内容要有一定的趣味性, 具有合作的价值, 具有一定的深度和可评估性。例如, 在教学“余弦函数的图象和性质”、“函数的单调性”、“反函数存在的条件”时, 采用小组合作学习的方式就比较恰当, 这样能使每个学生都投入到学习活动中去。此外, 新教材的每一课后面都设置了“阅读材料”、“想一想”和“研究性学习课题”等栏目, 案例3中的教师就是利用这些栏目开展小组合作学习, 有利于学生对课本知识的巩固和拓展, 从而培养了学生学习数学的兴趣。

3.4科学评价是合作学习有效开展的关键

如果合作学习缺乏科学评价, 势必会打击学生的学习积极性。科学评价是合作学习有效开展的关键, 为下次开展合作学习打下了基础。教师要根据学生的实际制定不同的评价标准, 给达标者给予鼓励性的评价, 同时还要引导学生进行反思, 使其体会到自己的进步, 消除后进生的自卑感, 使其增强自信心。对于合作较好的小组、组织能力较强的组长、积极参与学习的成员都要及时表扬和鼓励, 让他们充分体会到合作的乐趣, 充分享受到成功带来的喜悦。实施评价时, 不仅要评价学生的学习成果, 更应关注学生合作学习的过程;不仅评价每个学生的参与情况, 更应关注小组的整体情况;不仅评价发言学生的答案是否正确, 更应关注学生在表达自己的观点、倾听学生的发言过程中所表现出来的态度;不仅评价学生的学习水平, 还应关注他们在合作学习中所表现出的合作精神、投入程度、情感与态度。

3.学习运筹学的心得体会 篇三

相对于我们的教材，这本书从直观、明了的角度将运筹学定义为：“通过构建、求解数学模型，规划、优化有限资源的合理利用，为科学决策提供量化一句的系统知识体系。”即：应用分析、试验、量化的方法，对实际生活中人、财、物等有限资源进行统筹安排。

线性规划是运筹学的一个重要分支。线性规划解决的是：在资源有限的条件下，为达到预期目标最优，而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程，并将它们转化为标准形式。

每一个线性规划问题都有和它伴随的另一个问题，若一个问题称为原问题，则另一个称为其对偶问题，原问题和对偶问题有着非常密切的关系，以至于可以根据一个问题的最优解，得出另一个问题的最优解的全部信息。

灵敏度分析：分析在线性规划问题中，一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。可以分析目标函数中变量系数、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。

运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。根据运输问题的独特性，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问题的基可行解，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判别。

整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题，整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中，该方法能够解决很多问题。

4.浅谈管理运筹学学习心得体会 篇四

线性筹划解决的是：在资源有限的条件下，为达到预期目标最优，而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。一个问题要满足一下条件时才能归结为线性筹划的模型：⑴规定解的问题的目标能用效益指标度量大小，并能用线性函数描述目标的规定;⑵为达到这个目标存在不少种方案;⑶要到达的目标是在一定约束条件下实现的，这些条件可以用线性等式或者不等式描述。解决线性筹划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程，并将它们转化为标准形式。简单的设计2个变量的线性筹划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中，线性筹划问题涉及到的变量不少，很难用作图法实现，但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的成长很成熟应用也很广泛，在运用单纯形法时，需要先将问题化为标准形式，求出基可行解，列出单纯形表，开展单纯形迭代，当所有的变量检验数不大于零，且基变量中不含人工变量，计算完毕。将所得的量的值代入目标函数，得出最优值。

遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时，可以用数据包络开展分析，运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。

对偶理论：其基本思想是每一个线性筹划问题都涉及一个与其对偶的问题，在求一个解的时候，也同时给出另一问题的解。对偶问题有：对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式，然后找出标标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质，所以我们在解决现实问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题开展求解。

灵敏度分析：分析在线性筹划问题中，一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。可以分析目标函数中变量系数、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。如果将问题转化为研究参数值在保持最优解或最优基不变时的允许范围或改变到某一值时对问题最优解的影响时，就属于参数线性筹划的内容。

运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的筹划问题。根据运输问题的独特性，一般采用一种简单而有效的办法：表上作业法。表上作业法先找出运输问题的基可行解，办法有：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开展最优性判别。当检验的结果为非最优解时，开展解的改进，然后再开展最优性判别，直到所有的非基变量检验数全非负，得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况，在该情况下，要将该问题转化为产销平衡问题，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。

整数筹划是解决决策变量只能取整数的筹划问题，整数筹划的解法有割平面法和分支定解法。整数筹划中的0-1筹划整数问题是一个非常有用的办法。在现实问题中，该办法能够解决不少问题。0-1整数筹划的解决办法有枚举法和隐枚举法。指派问题是0-1整数筹划中的特例，现在采用的解法一般为匈牙利法，由于指派问题的特殊性，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现实问题。线性筹划的理论对我们的现实生活指导意思很大。当我们遇到一个问题，需要认真考察该问题。如果它适合线性筹划的条件，那么我们就利用线性筹划的理论解决该问题。但是不少时候我们遇到的问题用线性筹划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性筹划解决。那么我们就要寻找别的理论办法来解决问题，即：非线性筹划。关于非线性筹划的理论还没有深入学习，暂将我的学习所得开展到此。

★ 运筹学试题及答案

★ 运筹学论文

★ 信息管理与信息系统专业运筹学教学改革研究论文

★ 运筹学在工业工程中的运用分析论文

★ 初中生物试题

★ 计算机网络试题

★ 笔试题

★ 党章试题

★ 机械制图试题

5.运筹学论文 篇五

摘要：市场环境的变化导致零售商对仓库中产品需求量也随之变化本文针对此类间题提出一个最优化库存棋型, 使得仓库中的库存总成本最小对于库存模型中某一闽值, 若库存量低于阔值, 则采用标准的策略进行正常订货, 求得库存总成本最小。模型中采用推销策略将积压的产品推销出去, 使得库存成本下降, 求得库存总成本最小单时期随机需求问题中最典型的是所谓报童问题，在一个时期只订货一次以满足整个时期的需求量，这种模型称之为单时期随机需求模型。

关键词：总成本, 闽值，标准，策略, 推销策略, 积压

一． 引言

早在1951 年,达就建立第一个库存模型来优化库存[1].近年来, 国内外的许多专家 与学者对库存问题也进行了深入研究睁, 提出了许多优化库存模型如z he ng 提供了在离散需求下策略最优化的严格证明[2 ], 用可数状态M ar kov 决策过程理论来解决对于给定有约束限制的库存中平均成本最优化问题, 但是只局限于可数状态的离散需求。对于静态成本分析也提供了一个策略最优化问题l3] , 主要处理连续需求的库存问题过程对广告影响需求的随机生产，广告模型进行了研究[4}, 使用了动态公式来显示所构建不同等级问题的解决方法。库存成本无论是在供应链, 还是在企业中所占的成本都很高通过建立库存模型进行优化来节约, 成本其经济效益将十分可观在实际生活中人们对产品的需求是随机的它可能受环境季节天气等因素。.., ,、、的作用而变化。本文对随机需求的库存成本间题进行研究通过以随机需求为基础建立一个库存模型为, , 库存总成本最优化提供了一个解决方法。

。,。.当需求量大于闽值时不确定离散需求的库存问题采用了标准, ，s)最优化策略并提出了对干离散需求一定存在这个值.当需求量小于闽值且持续一段时间这样会造成库存积压使得成本上升因而又对模型进行了改造加入推销策略来降低库存并在推销策略中应用马尔柯, , 夫决策过程来解决库存推销间题以此求得库存总成本最小.一,.二.最优化库存模型的建立

随机存储中包括定期订货和定点订货, 将其综合起来, 隔一定时间检查一次存储, 如果存储量高于数值, 则不订货, 若存储量小于或等于s 则订货, 则订货量要达到S , 称为s.在实际问题中这仍存在一定问题, 因为需求是随机的, 在一个周期内需求或许很小这样会带来产品的积压, 使库存成本上升。针对间题建立一个模型, 对于模型中存在某一阑值,在一个周期内若超过闽值, 则在下一周期进行推销, 使库存下降。对于正常订货成本, 采用最优化库存策略。在标准公式中每单位持有成本;每单位缺货成本;每单位订货成本,.随型存储问题最重要的特点是需求（速度）量是随机的，订货策略较复杂，实际的库存管理中，订货策略多种多样 ：按订单发出的条件来分，可分为警戒点订货法和定期订货法；按照订货量来分，可分为定量订货法与补充订货法。单时期随机需求问题中最典型的是所谓报童问题，在一个时期只订货一次以满足整个时期的需求量，这种模型称之为单时期随机需求模型。模型假设如下: ①在周期开始时做一次订货决策，设订货量为②瞬时供货 ③一个周期内需求量 是非负随机变量，其分布函数及密度函数都已知。④初始库存量为零，且固定订购费也为零．⑤决策准则是使期望总费用达到最小或期望总收益最大。

三.最优化库存模型分析

最优化库存模型分析基于随机需求的最优化库存模型分析可以分两步:首先假定没有受推销影响的随机需求求出其长期库存平均最小成本其次受推销影响的需求库存最优化成本, , 。>….对于不受推销影响的随机需求求库存平均总成本最小采用的库存假设拖后时间为零并且为单项产, 品.需求在周期I 是离散随机变量并且是非负整数值假设一周期需求的分布随机变量为研究中心基于。利丰集团的长期实践归纳出供应链管理的七个重要概念，其中第七个概念为：“减少采购、库存、运输等环节的成本。通过企业合作和流程整合使供应链更有效率，提升企业以及整条供应链的竞争力。”这个概念也是实施供应链的最终目标。建立一条具有竞争力的供应链成为企业成败兴衰的重要因素，而库存问题己成为供应链管理中的首要问题。库存在供应链管理中扮演着重要的角色，它直接关系着供应链成本的高低和服务质量的好坏。并且由于企业组织与管理模式的变化，供应链管理环境下的库存控制问题同传统的库存管理相比有许多新的特点和要求。很明显两个类型随机调整比随机控制调整要强壮.模型以以上所介绍的随机调整关系为基础将叙 , 述需求和推销之间在数学方面的关系第一个假设意味着在高需求状态下的需求高于在低需求状态下的需求.第二个假设反映推销可能会导致有随机更高需求的需求状态第三个假设反映如果目前需求状态

。高那么下一周期需求状态有随机的更高需求.这三个假设合起来确定推销不仅仅反映下一个周期更高, 的随机需求状态而且对于未来需求有一个积极影响。

四，结论

本文结合两个方法去解决实际中的随机需求库存最优化问题.对随机需求且拖后时间为零单项产、品进行最优化库存决策时对于库存模型中某一闽值若库存量低于闽值则采用标准的策略在库存模型, , , s), 中一定存在一对值使得长期库存平均总成本最小。若库存量高于闽值在模型中采用推销策略将积压的S*), , 产品推销出去使得库存成本下降由于引人马尔柯夫决策过程。因此将模型进行了改造通过动态公式, , , , , 导出使得库存总成本最小.参考文献