《运筹学》 课程教学大纲 (1)

1、运筹学Operational Research课程编号：F0104011S学 分：4开课学院： 管理学院学 时： 64课程类别：专业基础课课程性质： 必修一、课程的性质和目的课程性质：运筹学课程是经济与管理学科各专业的学科基础课，是应用现有科学技术和数学工具，以定性与定量相结合的方法研究和解决管理中的实际问题，为决策者选择最优决策提供定量分析依据的一门决策科学。 目的：运筹学的目的是为职能管理人员提供定量分析的方法与科学决策的依据。通过本课程的学习，应使学生掌握线性规划、对偶理论、运输问题、整数规划、动态规划、图与网络等分支的基本概念、模型与方法，掌握经济管理领域中常见的运筹学典型模型，了解使

2、用这些模型和数量分析方法对于解决经济、管理领域中的问题和提高效益所起的作用，掌握将实际问题抽象成运筹学模型的基本方法，具备求解运筹学模型的能力和对求解结果进行分析的能力。二、课程教学内容及基本要求（一）课程教学内容及知识模块顺序1知识单元一:绪论 （2学时）教学基本要求：了解运筹学的内容、目的、发展与现况。2知识单元二:线性规划模型 （12学时）（1）知识点一：线性规划问题的提出及其数学模型（2）知识点二：线性规划图解法教学基本要求：掌握线性规划数学模型的基本特征和标准形式，以及线性规划问题数学模型的建立方法，学会用图解法求解简单的线性规划问题。 理解线性规划问题的解的概念，了解线性规划的基本

3、理论。3知识单元三: 线性规划的应用与软件求解（10学时）（1）知识点一：线性规划的应用（2）知识点二：线性规划的软件求解教学基本要求：掌握线性规划的适用领域，能够解决较为复杂应用问题的模型构建，能够应用软件进行求解，并能够对求解结果进行分析。4知识单元四:运输问题 （10学时） （1）知识点一：运输问题的数学模型（2）知识点二：运输问题的应用与求解教学基本要求：理解运输问题求解模型。熟悉运输问题的求解计算步骤。5知识单元五:指派问题 （10学时） （1）知识点一：指派问题的数学模型（2）知识点二：指派问题的应用与求解教学基本要求：理解指派问题求解模型。熟悉指派问题的求解计算步骤。6知识单元五

4、:整数规划 （10学时） （1）知识点一：整数问题规划及其数学模型（2）知识点二：整数问题的求解（3）知识点三：01整数规划教学基本要求：理解掌握整数规划模型、01整数规划的构建，熟悉整数规划模型的求解计算步骤。7知识单元七: 整数规划的应用 （10学时）（1）知识点一：整数规划问题应用步骤（2）知识点二：整数规划应用问题模型构建与计算教学基本要求：熟练掌握整数规划应用问题的步骤、计算、结果的分析。（二）课程的重点、难点及解决办法重点与难点：1线性规划模型构建与求解 2整数规划解决办法：将重点详细讲授基本原理，通过个人研究与小组讨论相结合等办法，使学生熟练掌握以上知识点。三、实验实践环节及基本

5、要求1实验实践教学环节在本课程中的作用及要求（实验教学大纲单独编写）。该课程的实践教学环节,其作用是使学生在学习相关理论知识的基础上，掌握运筹学问题的计算机处理过程及处理方法，能在计算机上应用优化软件包或编程解决实际应用问题，使学生在相关实验的实践中提高解决实际问题的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下坚实的基础。2实验项目(具体要求见实验教学大纲)实验一：线性规划应用模型的构建 （4学时）实验二：复杂线性规划模型的求解 （4学时）实验三：运输问题应用模型的构建与求解 （4学时）实验四：指派问题应用模型的构建与求解 （4学时）实验五：整数规划应用模型的构建 （4学时）实验六：复

6、杂整数规划应用模型的求解 （4学时）四、本课程与其它课程的联系与分工本课程的先修课程是高等数学、线性代数和概率论，后续课程是物流管理学、财务管理学、生产与运作管理、系统工程等多门专业课。通过本课程的学习，使学生理解定量优化的思想，培养学生用系统优化的观点和方法解决各种实际问题的能力。五、对学生能力培养的要求通过课程学习，使学生在掌握运筹学主要分支的基本概念、理论、模型与方法基础上，具有将实际问题抽象成运筹学模型的能力，具备求解运筹学模型的能力和对求解结果进行简单分析的能力。六、课程学时分配总学时64，其中讲课40学时，上机24学时，实验0学时, 课外0学时。课程主要内容和学时分配见课程学时分配

7、表。课程学时分配表教学环节时数课程内容讲课上机实验课外小计第一章 绪论22第二章 线性规划模型8412第三章 线性规划的应用与软件求解6410第四章 运输问题6410第五章 指派问题6410第六章 整数规划模型6410第七章 整数规划的应用6410总 计402464七、建议教材和教学参考书目1教材Lieberman. Introduction to Operations Research(10th Edition).清华大学出版社.2015年2主要参考书 1 Wayne L. Winston, Operations Research Applications and Algorithms 4t

8、h Edition. .清华大学出版社,2011 年八 、课程考核1.闭卷考试 2.平时成绩占50% ，期末考试成绩占50%NO. F0104011S Title: Operational ResearchClass hours: 64 Credits: 4 Semester: 2Applicable students: Undergraduate Student Instructor: XingGuangjunPrerequisites: Knowledge of Calculus, Linear Algebra and ProbabilityI. Course DescriptionOpe

9、rational research has many applications in science, engineering, economics, and industry and thus the ability to solve operational research problems is crucial for both researchers and practitioners. Being able to solve the problems and obtaining the right solution requires understanding and modelin

10、g the problem correctly and applying appropriate optimization tools and skills to solve the mathematical model. The goal of this course is to teach you to formulate, analyze, and solve mathematical models that represent real-world problems. We will also discuss how to use Excel for solving optimizat

11、ion problems. In particular, we will cover linear programming, transportation problem , assignment problem, and integer programming.This course consists of 40 lecture hours and 24 hours of practice exercises. Lectures introduce the theory of operational research. Practice exercises will be carried o

12、ut in Excel environment and will focus on developing models and algorithms for operational research applications.II. Course SyllabusContentsHoursIntroduction2Linear Programming22Transportation problem10Assignment problem10Integer Programming20III. Practical teaching contents and arrangementPractice

13、exercises will be carried out in Excel environment and will focus on developing models and algorithms for operational research applications.The practice exercises will cover the following topics:1. Linear Programming model2.Transportation problem3.Assignment problem4. Integer Programming IV. Focuses

14、 and difficultiesFocuses:1. Linear Programming modelDifficulties:1. Integer ProgrammingV. Format and GradingThe teaching is split between theoretical lectures and lab sessions where the students have the possibility to do practice exercises by building, analyzing, and solving the models of different real-world problems. Both the theoretical lectures and the computer lab sessions are held by the lecturer.Grading:Participation: