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计算机在管理概论教学中的应用目 录POM for Windows 2.0软件安装与使用说明3POM for Windows 2.0在预测中的应用5一、用POM for Windows 2.0做时间序列预测5二、用POM for Windows 2.0做回归预测8POM for Windows 2.0在网络计划技术中的应用12一、用POM for Windows 2.0确定关键路线12二、用POM for Windows 2.0实现计划评审技术功能15三、用POM for Windows 2.0做线性规划19POM for Windows 2.0在决策分析中的应用25一、决策表格法分析：25二、决策树分析28POM for Windows 2.0在盈亏平衡分析中的应用32POM for Windows 2.0软件安装与使用说明管理概论中的管理技术包括：预测技术、决策技术、网络计划技术和工程经济等。这些管理技术均可以用计算机来实现。为在课堂上实现管理技术的计算机化，我们在管理概论教程一书中附上了POM for Windows 2.0软件，用以帮助同学们更好的学习和理解管理技术这个领域。这个软件既可以用来解决问题，也可以检验我们手工求解的答案。POM for Windows 2.0软件具有以下特性: 软件的图形界面采用标准的Windows界面，任何熟悉Windows中标准电子数据表、文字处理器的人都能很容易的使用此软件； 虽然包含有26个程序和40多个子程序，每个程序的窗口都是一致的，以便于在习惯使用一种程序之后可以很容易的使用其它的程序； 电子数据表格的编辑使得数据输入十分简单。屏幕上时时会对输入的数据有一个清晰的指示。如果数据输入有误，会显示错误的信息警告； 输出答案可以根据数据类型的不同用不同的颜色加以区分； 文件的存储和修改很简单，都是在通常的Windows形式下进行的； 图形的显示及打印非常方便； 使用者可以选择理想的输出形式来打印，有几种备选模式可供选择； 数据可以在软件应用和Windows的其它应用中进行复制粘贴操作。二、安装方法及运行环境教学软件的全部内容位于光盘的POM Win32文件夹下。必须通过其中的安装程序将教学演示软件安装到微机的硬盘上使用。1.软件安装方法在Windows中通过“我的电脑”进入光盘 POMWIN，双击其中的setup图标，按照这个安装程序的提示您可完成系统安装工作。2. 运行环境软件适用于Win95中文版、Win98中文版或Win98以上的各种中文Windows版本。至少要为本软件留有10MB的硬盘空间。其中，软件程序及数据约占1.5MB，另外的8.5MB是软件在运行过程中用来交换数据所需要的预留空间。三、软件运行方法本软件运行方法如下:1. 在Windows中通过“我的电脑”进入硬盘POM Win32文件夹，双击其中的POM for Windows 2.0图标，这样本软件便开始运行。2. 本软件运行后，若要退出本软件，可单击主菜单上的“File”中的“Exit”按钮，根据提示选择退出即可。以下是POM for Windows 2.0的7个功能在管理概论教学中的应用演示说明，每种功能的操作都是通过一个具体的实例来实现的，具体包括： 时间序列预测（Forecasting/Time series analysis）； 回归预测（Forecasting/Least Square-Simple and Multiple Regression）； 关键路线法（CPM）； 计划评审技术（PERT）； 线性规划（Linear Programming）； 决策分析（Decision Analysis）； 盈亏平衡分析（Breakeven/Cost-Volume Analysis）。POM for Windows 2.0在预测中的应用时间序列预测法和回归预测法是管理概论教学中两个主要的定量预测方法。两种方法各有特点，在现代管理中都起着重要的作用。POM for Windows 2.0软件中包含这两种预测方法的功能，下面分别就两个实例说明用POM for Windows 2.0实现这两种预测方法的具体步骤。一、用POM for Windows 2.0进行时间序列预测时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。时间序列预测法是一种重要的预测方法，其预测模型都比较简单，它对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，因此，在实际情况中有着广泛的适用性。用计算机进行时间序列预测更为快捷准确。下面用一个具体实例说明用POM for Windows 2.0做时间序列预测的方法步骤。例 下表为19801999年扬州市农业总产值单位：万元年份农业总产值年份农业总产值年份农业总产值1980220 5531987345 5601994483 9601981236 2851988357 9091995549 8071982267 1201989357 7881996600 9861983278 7871990357 6711997620 2811984312 0891991305 8551998667 5421985331 1721992362 8481999711 7411986338 8481993414 892试据此用时间序列预测法预测下一年的农业总产值。（一） 具体步骤1. 打开POM for Windows 2.0，屏幕出现Tip of the day对话框（若选择不再显示此对话框，在以后的使用中即可不再显示）。单击OK按钮，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Forecasting项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Time series analysis项，弹出Create data set for Forecasting/Time series analysis对话框。（图1）图1 预测数据设置对话框2. 在Title中输入：扬州农业总产值；选择历史周期数（Number of Past periods）：20；选择第一种行名（Row names），然后点击OK按钮，即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 标题和数据设置过程3. 输入历史周期和农业总产值的名称，以及20个历史数据。（图3）图3 数据输入过程4. 单击工具栏中的Solve按钮，即可得到输出结果。（图4，5，6）图4 预测结果输出图5 细节与误差分析图6 预测图（二） 输出结果说明从预测结果输出表中可以读出扬州市2000年农业总产值的预测值为689，641.5万元，从细节与误差分析表中可以读出做出这一预测各项误差值，同时从预测图中可以看出此时间序列具有明显的趋势变动。在19801999年20年间，扬州市农业总产值总体呈明显的上升趋势。农业总产值的变化分为两个时间段：19801990年时间序列呈曲线变化趋势，19911999年时间序列呈线性变化趋势。（三）注意事项做时间序列预测所依据的历史数据必须准确无误，并具有代表性。二、用POM for Windows 2.0进行回归预测回归预测法是从某些现象之间的因果关系出发，通过建立回归预测模型，根据一种或几种现象的变化去推测另一种现象变化的一种定量预测法。回归预测法在实际中的应用极为广泛，遍及工业、农业、经济、保险、生物、医学、工程技术和社会科学等领域，是分析数据，寻求变量关系的一种有力工具。运用计算机进行回归预测是现代管理中的一项重要任务。下面用一个具体的实例来说明用POM for Windows 2.0进行回归预测的方法步骤。例某公司要对其娱乐车（RV）的销售额做下一年的预测。他认为该项销售与行业销售相关，以下是这些历史数据：行业年销售额(百万美元)公司娱乐车（RV）的年销售额(百万美元)53698791137650112813145702120575103684116如果该行业下一年的销售额是$7,25亿， 试用一元线性回归预测该公司娱乐车（RV）的下一年销售额。（一） 具体步骤1. 打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Forecasting项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Least Square-Simple and Multiple Regression项，弹出Create data set for Forecasting/Least Square-Simple and Multiple Regression对话框。（图1）图1 回归预测数据设置对话框2. 在Title中输入：RV销售额；选择观测值个数（Number of Observations）：7；独立变量个数（Number of Independent variables）：1；选择第一种行名（Row names）和列名（Column names），然后点击OK按钮，即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 标题和数据设置过程3. 输入预测变量和独立变量的名称，以及相关历史数据。（图3）图3 数据输入过程4. 点击工具栏中的Solve 按钮，即可得到输出结果。（图4，5，6）图4 预测输出结果图5 细节和误差分析图6 预测图（二） 输出结果说明从预测输出结果表中可以读出回归曲线的平均绝对偏差（MAD），均方差（MSE）等，从细节和误差分析表中，可以读出预测变量和独立变量对应的值，据此可以写出回归曲线方程：，代入下一年行业销售额7.25亿元后，即可得出公司的销售额预测：从预测图中可以看出，该回归曲线近似为一条直线，回归模型属于一元线性回归。（三） 注意事项1. 回归模型中的因变量和自变量间必须具有因果关系；2. 自变量的预测值应该较准确且容易得到；3. 回归模型必须通过各种检验后方可用于预测。POM for Windows 2.0在网络计划技术中的应用关键路线（CPM）和计划评审技术（PERT）以及线性规划（Linear Programming）是计划的主要工具和方法。每种方法有各自的特点以及适用的条件，并且在计划中都起到重要的作用。POM for Windows 2.0软件可以实现这三种方法相应的功能。下面就以三个具体的实例依次说明POM for Windows 2.0实现这三种功能的方法步骤。一、用POM for Windows 2.0确定关键路线从网络角度看，关键路线就是从起点至终点的最长路线，它决定整个工程工期的长短。确定关键路线是网络计划技术中重要的环节。关键路线不是唯一的，计划安排得越紧凑，关键路线就越多。确定关键路线的方法有图上作业法、表格计算和矩阵计算方法等。图上作业法用得最多，但对一些复杂大型工程的网络则必须用计算机计算。下面用一个简单的实例说明用POM for Windows 2.0确定关键路线的方法步骤。例 某项科研课题工作分解的作业由下表给出，根据此表确定此项科研工作的关键路线。工序代号工序紧前工序工序时间A系统提出和研究问题无4B研究选点问题A7C准备调研方案A10D收集资料工作安排B8E挑选、实地训练工作人员B, C12F准备收集资料用表格C7G实地调查D, E, F5H分析准备调查报告G4I任务结束H0（一）具体步骤1. 打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Project Management (PERT/CPM )项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Single time estimate项，弹出Create data set for project management/Single time estimate对话框。（图1）图1 CPM数据设置对话框2. 在Title中输入问题名称：关键路线；选择任务数量（Number of Tasks）：9；选择表格结构（Table Structure）：紧前工作列表（Precedence List）；选择第一种行名(Row names)，点击Ok按钮即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 CPM标题和数据设置过程3. 在数据表格中将每项任务的名称、活动时间（Activity time），以及紧前工作（Prec#）依次输入到表格中。（图3）图3 具体数据的输入过程4. 单击工具栏中的Solve 按钮，可以得到输出结果（图4，5）。图4 CPM输出结果图5 关键路线的输出图（二）输出结果说明1.从输出结果表中可以读出： 每项工作的最早开工时间(Earliest start)、最早完工时间（Earliest Finish）、最迟开工时间(Latest Start)、最迟完工时间 (Latest Finish)以及总时差(Slack)；2. 从输出图中可以看出关键路线（红色标注）为：A、C、E、G、H、I；以及整个工作的时间：35。（三）注意事项1. 要求解的问题必须严格满足CPM方法的适用条件；2. 应根据实际需要，选择适合的求解类型。二、用POM for Windows 2.0实现计划评审技术功能计划评审技术（PERT）主要注重工程计划中的时间问题，适用于工程中不确定因素较多的时候。其理论基础是假设项目持续时间以及整个项目完成的时间是随机的，且服从某种概率分布。PERT可以估计整个项目在某个时间内完成的概率。运用PERT能使计划工作统筹兼顾，全面安排，并能指示在执行计划中对全局有重大影响的关键所在。PERT对每项活动有三个时间估计：悲观时间估计、最可能时间估计和乐观时间估计。因为我们对活动的持续时间不确定，所以PERT使用多种活动时间估计。PERT同样可以用计算机实现。下面用一个具体的实例说明用POM for Windows 2.0实现计划评审技术的方法步骤。例 已知条件如下表，其中、分别是对工作持续时间所作的乐观、最可能和悲观估计值，试用计划评审技术为该工程作时间估计。工作名称紧前工作A无123B无123C无123DA129EA2310GB3615HB2514ID、E147JC4920KH、J129LG、I、K444（一）具体步骤1.打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面。弹出Module下拉菜单，选择其中的Project Management (PERT/CPM )项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Triple time estimate项，弹出Create data set for project management/Triple time estimate对话框。（图1）图1 PERT数据设置对话框2. 在Title中输入问题名称：工程时间估计；选择任务数量（Number of Tasks）：11；选择表格结构（Table Structure）：紧前工作列表（Precedence List）；选择第一种行名(Row names)，点击Ok按钮即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 PERT数据设置过程3. 在数据表格中将具体每项任务的名称、乐观时间（Optimistic time）、最可能时间（Most Likely time）、悲观时间（Pessimistic time），以及紧前工作（Prec#）依次输入到表格中。（图3）图3 数据的输入过程4. 单击工具栏中的Solve按钮，可以得出输出结果。（图4，5，6）图4 PERT 结果输出图5 任务时间计算图6 时间估计的输出图（二）输出结果说明1. 从输出结果表中可以得出： 每项任务的最早开工时间(Earliest start)、最早完工时间（Earliest Finish）、最迟开工时间(Latest Start)、最迟完工时间 (Latest Finish)、总时差(Slack)；2. 从任务时间估计表中可以读出标准差（Standard deviation）和偏差（Variance）；3. 从输出图中可以得出：关键路线(红色标注)为：C，J，K，L，以及预期完工时间：19。（三）注意事项1. 要解决的问题必须严格满足PERT的条件；2. 根据实际需要选择适合的求解类型。三、用POM for Windows 2.0进行线性规划线性规划(LP)作为计划中一个强有力的工具在现代管理中被广泛应用，理论发展也比较完善。应用线性规划可以为更好地配置资源、组织生产提供理论和方法。运用线性规划解决问题的步骤包括：识别线性规划问题；建立线性规划问题；解决线性规划问题以及对解决方案的具体解释。目前，随着电子计算机的发展，线性规划问题的解决可以通过计算机软件来实现。POM for Windows 2.0中就有此功能。下面用具体实例来说明运用POM for Windows 2.0解决线性规划问题的方法步骤。例作为战略计划过程的一部分，精密制造公司必须确定下一年的产品组合问题。公司生产两类主要的产品：一类是大功率便携式圆形锯，另一类是精密台锯。两类产品分配有同样的生产能力，并通过同样的销售渠道来销售。每个圆形锯的平均利润是$900，而每个台锯的平均利润是$600。产品完工需要经过制造和组装两个步骤。生产能力受到两方面的约束：制造能力和组装能力。每月可获得的最大制造能力为4,000小时，制造每个圆形锯需要2个小时，每个台锯需要1小时；每月可获得的最大组装能力是5,000小时，组装每个圆形锯需要1小时，每个台锯需要2小时。市场部门估计下一年每月最大市场需求量为3,500台，问下一年每月应该生产多少圆形锯和台锯才能使利润最大化？第一步：识别线性规划问题1. 有单一的管理目标：年利润最大化问题；2. 有可选择的管理方案：全部生产圆形锯；全部生产台锯，或者是圆形锯与台锯的任意组合；3. 目标受稀缺资源和其它资源的限制：利润受每月可获得的最大制造能力、最大组装能力以及每月最大市场需求量的限制。第二步：建立线性规划问题1. 定义目标：利润最大化问题；2. 确定决策变量：X1每月制造的圆形锯的数量；X2每月制造的台锯数量；3. 写出目标数学表达式：max Z=900X1+600X2；4. 写出每种约束的简短描述：每月可用的制造能力、组装能力，以及市场需求；5. 写出约束条件的数学表达式：2X1+X24,000 （制造能力小时）X1+2X25,000 （组装能力小时）X1+ X23,500 （市场需求台）第三步：用POM for Windows 2.0解决线性规划问题：1. 打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Linear Programming项，并在File下拉菜单中选择New项，弹出Create data set for Linear Programming对话框。（图1）图1 线性规划数据设置对话框2. 在Title中输入问题名称：线性规划；选择约束条件数量（Number of Constraints）：3；变量个数（Number of Variables）：2；目标（Objective）：最大化（Maximize）；选择第一种行名(Row names)和列名（Column names），点击Ok按钮即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 数据设置过程对话框3. 在数据表格中将目标函数和约束条件对应的变量系数和右侧值（RHS）以及约束条件的名称依次输入。（图3）图3 数据输入过程4. 单击工具栏中的Solve按钮，可以得出输出结果。（图4，5，6，7，8）图4 线性规划的输出结果图5 范围（上下限）图6 结果列表图7 单纯形迭代过程图8 线性规划的输出图第四步：对解决方案的解释从输出结果列表和输出图中可以看出，每月生产圆形锯1000个，台锯2000个，才能得到最大利润$2100000。注意事项：1. 识别线性规划问题要有严格的标准，非线性规划问题不能用此软件解决；2. 根据题目要求建立线性规划问题模型一定要正确；POM for Windows 2.0在决策技术中的应用风险型决策是管理概论中决策理论的一个重要部分。它是在多种不确定性因素作用下，对2个以上的行动方案进行选择，由于有不确定性因素存在，行动方案的实施结果其损益值就是不能预先确定的。“多种不确定性因素”在学术名词上常称为“自然状态”（state of nature）。通常进行风险型决策分析的方法有两种：决策表格法和决策树法。POM for Windows 2.0可以实现决策分析的相应功能，在进行决策分析时，有两种方法可供选择：决策表格法和决策树法。下面用一个具体实例说明用POM for Windows 2.0实现决策分析的方法步骤。例为了开发某种新产品，某厂需要对生产设备的投资规模做一次决策。设计部门提出三种可供选择的方案：购买大型设备；购买中型设备；购买小型设备。预计新产品投放市场后，市场对这种新产品的需求情况可能有三种，即有三种可能发生的自然状态：需求量较大；需求量中等；需求量较小。厂方经销部门根据有关资料与信息预测出市场三种需求情况的出现概率分别是：0.3，0.4，0.3。厂方的决策目标是使开发新产品的收益最大。厂方估计三种方案在各个市场状态下的收益用表1表示。表1态状益收案方购买大型设备购买中型设备购买小型设备需求量较大（0.3）50万30万10万需求量中等（0.4）20万25万10万需求量较小（0.3）-20万-10万10万试问在上述情况下厂方应该选择何种方案最有利？一、决策表格法分析：（一）、求解步骤1. 打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Decision Analysis项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Decision Tables项，弹出Create data set for Decision Analysis/Decision Tables对话框。（图1）图1 决策表格数据设置对话框2. 在Title中输入问题名称：决策表格分析；确定备选数量（Number of Options）：3；选择自然状态数（Number of Scenarios）：3；目标类型（Objective）：利润最大化（Profits maximize）；选择第一种行名（Row names）和列名（Column names），单击OK按钮即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 决策表格数据设置过程3. 将备选方案的名称、自然状态的名称、概率以及各种状态下不同备选方案的收益值输入数据表格中。（图3）图3 数据的输入过程4. 单击工具栏中的Solve按钮，可以得到输出结果。（图4、5、6、7）图4 决策表格输出结果图5 期望收益值图6 完备信息图7 悔恨值或机会损失值（二）、输出结果说明从输出结果表中可以读出最大期望值是17；从期望收益值表、完备信息表、悔恨值或机会损失值表中可以读出每种选择方案的最终收益值、完备信息、悔恨值以及机会损失值，依据上述信息可以进行最佳决策：购买大型设备。二、决策树分析（一）、具体步骤1. 打开POM for Windows 2.0，进入主窗口界面，弹出Module下拉菜单，选择其中的Decision Analysis项。在File下拉菜单中选择New子菜单中的Decision Trees项，弹出Create data set for Decision Analysis/Decision Trees对话框。（图1）图1 决策树数据设置对话框2. 在Title中输入问题名称：决策树分析；确定分枝数量（Number of Branches）：12；目标类型（Objective）：利润最大化（Profits maximize）；选择第一种行名（Row names）和列名（Column names），单击OK按钮即可进入数据表格（data table）窗口。（图2）图2 数据设置过程对话框3. 将每条分支的起始点和终止点的代码、概率以及收益值分别输入到数据表格中。（图3）图3 数据输入过程4. 单击工具栏中的Solve按钮，