古人作戰講「夫運籌帷幄之中，決勝千里之外」。在現代商業社會中，更加講求運籌學的應用。作為一名物流管理的學生，更應該能夠熟練地掌握、運用運籌學的精髓，用運籌學的思維思考問題。
即：應用分析、試驗、量化的方法，對實際生活中人、財、物等有限資源進行統籌安排。本著這樣的心態，在本學期運籌學即將結課之時，我得出以下關於運籌學的知識。
是雖上機考試沒有通過，感到不安，但是我明白要將理論聯絡實際，才能更好的發揮。
線性規劃解決的是：在資源有限的條件下，為達到預期目標最優，而尋找資源消耗最少的方案。其數學模型有目標函式和約束條件組成。
乙個問題要滿足一下條件時才能歸結為線性規劃的模型：⑴要求解的問題的目標能用效益指標度量大小，並能用線性函式描述目標的要求；⑵為達到這個目標存在很多種方案；⑶要到達的目標是在一定約束條件下實現的，這些條件可以用線性等式或者不等式描述。解決線性規劃問題的關鍵是找出他的目標函式和約束方程，並將它們轉化為標準形式。
簡單的設計2個變數的線性規劃問題可以直接運用**法得到。但是往往在現實生活中，線性規劃問題涉及到的變數很多，很難用作圖法實現，但是運用單純形法記比較方便。單純形法的發展很成熟應用也很廣泛，在運用單純形法時，需要先將問題化為標準形式，求出基可行解，列出單純形表，進行單純形迭代，當所有的變數檢驗數不大於零，且基變數中不含人工變數，計算結束。
將所得的量的值代入目標函式，得出最優值。
遇到評價同型別的組織的工作績效相對有效性的問題時，可以用資料報絡進行分析，運用資料報絡分析的的決策單元要有相同的投入和相投的產出。
對偶理論：其基本思想是每乙個線性規劃問題都涉及乙個與其對偶的問題，在求乙個解的時候，也同時給出另一問題的解。對偶問題有：
對稱形式下的對偶問題和非對稱形式下的對偶問題。非對稱形式下的對偶問題需要將原問題變形為標準形式，然後找出標標準形式的對偶問題。因為對偶問題存在特殊的基本性質，所以我們在解決實際問題比較困難時可以將其轉化成其對偶問題進行求解。
靈敏度分析：分析**性規劃問題中，乙個或幾個引數的變化對最優解的影響問題。可以分析目標函式中變數係數、約束條件的右端項、增加乙個約束變數、增加乙個約束條件、約束條件的係數矩陣中的引數值等的變化。
如果將問題轉化為研究引數值在保持最優解或最優基不變時的允許範圍或改變到某一值時對問題最優解的影響時，就屬於引數線性規劃的內容。
運輸問題是解決多個產地和多個銷地之間的同品種物品的規劃問題。根據運輸問題的獨特性，一般採用一種簡單而有效的方法：表上作業法。
表上作業法先找出運輸問題的基可行解，方法有：最小元素法、西北角法、沃格爾法。其中沃格爾法得出的解最接近最優解。
然後利用閉迴路法或對偶變數法對得到解進行最優性判別。當檢驗的結果為非最優解時，進行解的改進，然後再進行最優性判別，直到所有的非基變數檢驗數全非負，得到最優解。在解決運輸問題時會遇到產銷不平衡的情況，在該情況下，要將該問題轉化為產銷平衡問題，只需增加乙個假象的產地或銷地，並將表示該地的變數在目標函式中的係數設為零即可。
整數規劃是解決決策變數只能取整數的規劃問題，整數規劃的解法有割平面法和分支定解法。整數規劃中的0-1規劃整數問題是乙個非常有用的方法。在實際問題中，該方法能夠解決很多問題。
0-1整數規劃的解決方法有列舉法和隱列舉法。指派問題是0-1整數規劃中的特例，現在採用的解法一般為匈牙利法，由於指派問題的特殊性，使用匈牙利法可以有效的減少計算量。
學習理論的目的就是為了解決實際問題。線性規劃的理論對我們的實際生活指導意義很大。當我們遇到乙個問題，需要認真考察該問題。
如果它適合線性規劃的條件，那麼我們就利用線性規劃的理論解決該問題。但是很多時候我們遇到的問題用線性規劃解決耗時、準確度低或者根本無法用線性規劃解決。那麼我們就要尋找別的理論方法來解決問題，即：
非線性規劃。關於非線性規劃的理論還沒有深入學習，暫將我的學習所得進行到此。
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從6月25日開始至今，學習 運籌學 已經有乙個多月了。在這乙個多月裡，我們在熊老師的幫助下，學習了有關運籌學的基礎理論 應用方法的技巧等知識，使得我更進一步的了解到運籌學的實踐意義的重要性，特別是在熊老師的案例講解中，更是體會到運籌學對我們生活的方方面面所具有的指導作用。運籌學是經濟管理類專業的核心...
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