085222交通运输工程(专业学位)
910 管理运筹学
考试科目:管理运筹学
一、试卷满分及考试时间
试卷满分为150分,考试时间为180分钟。
二、答题方式
答题方式为闭卷、笔试。
三、试卷内容结构
管理运筹学100%
四、试卷题型结构试卷题型结构为:
判断题、单选题、多项选择题:30至50分
解答题(包括证明题):100至120分
考试要求:●掌握,◎理解,○了解
管理运筹学
1.导论
◎管理运筹学的起源与发展,管理运筹学的性质与特点;
●管理运筹学的建模方法、工作程序;
○学习管理运筹学的意义,管理运筹学相关课程软件
2.线性规划
●线性规划一般模型;线性规划的解的几种情况;线性规划的标准型;线性规划的可行解、最优解、基本解等概念及其性质;
●单纯形法的基本原理;
●线性规划实际问题建模;单纯形表求解线性规划;
◎线性规划的图解法;人工变量法(大M法和两阶段法);
●线性规划的对偶关系;
◎线性规划的对偶性质;
○单纯形法的矩阵形式;
◎线性规划的对偶理论;
○灵敏度分析的原理;
◎对偶关系的经济解释;
●对偶单纯形法;
●灵敏度分析的步骤;
●运输问题的定义;
◎运输问题的模型
◎表上作业法的基本原理
●表上作业法求解运输问题
◎产销不平衡问题的求解;
●运输模型的应用
○数据包络分析
3.整数规划
●整数规划问题的基本概念,分类与解的特点;指派问题的定义和特点
◎分支定界法的基本原理
●割平面法的基本原理
◎求解指派问题的匈牙利法的基本原理
○整数规划的图解法
●分支定界法求解整数规划
●割平面法求解整数规划
●整数规划的建模与应用
○0-1整数规划问题的求解
●指派问题的求解
4. 目标规划
●目标规划;目标约束和绝对约束;
◎目标规划问题的一般模型
◎目标规划的基本原理
●目标规划问题的建模
◎目标规划的图解法
◎目标规划的单纯形法
5.非线性规划
●非线性规划问题的特征;无约束规划的基本概念;约束优化问题的基本概念;
●无约束规划的基本原理、无约束最优性的基本条件
◎一维搜索法有的主要方法及各方法的计算步骤;
●约束优化的充要条件
◎非线性规划问题的建模;
◎无约束最优化的解析法的主要方法及计算步骤
◎无约束最优化的直接法的主要方法及计算步骤
●约束优化的库恩—塔克条件
◎约束优化问题求解的平等方向法的主要方法及计算步骤
◎约束优化问题求解的制约函数和广义乘子法的主要方法及计算步骤
6.动态规划
●多阶段决策问题;动态规划的基本概念;动态规划问题的特征;动态规划求解多阶段决策问题的特点
◎动态规划的最优性原理、基本方法;
◎动态规划对实际问题的建模;
●动态规划方法的基本步骤。
●资源分配问题、背包问题、生产存储问题、排序问题、旅行商问题等类型的动态规划方法的求解。
7.图与网络分析
●图与网络的基本概念;最小支撑数;网络最大流;关键路线
◎最小树问题的求解与应用
●最短路问题的求解与应用
●最大流问题的建模、求解与应用
◎最小费用最大流问题的求解与应用
●双代号网络图的绘制
●网络时间参数的计算及关键路径的确定
◎网络图的工期优化和资源优化
●网络图的最优工期的求解方法。
8.存储规划
●存储模型的基本概念:需求、补充、费用、存储策略;
●不许缺货瞬时补充模型的基本原理及应用;
●不许缺货生产需一定时间模型的基本原理及应用;
●允许缺货瞬时补充模型的基本原理及应用;
●允许缺货生产需一定时间模型的基本原理及应用;
◎单周期随机模型的基本原理
◎多周期随机模型的基本原理
◎需求是离散的随机变量模型的求解与应用
◎需求是连续的随机变量模型的求解与应用
◎(s,S)型存储策略的求解与应用
○需求和备货时间都是随机变量模型及应用。
9.不确定规划
●随机规划的特征、随机规划的求解方法;
◎期望值模型中单目标期望值模型的求解原理
◎期望值模型中多目标期望值模型的求解原理
◎随机机会约束规划及确定性等价形式。
10. 服务系统规划
●排队术语;排队问题的分类;排队系统的评价指标;稳态概率;
◎几类基本的排队问题的状态转移图及状态转移方程;
◎标准M/M/1模型的状态方程的原理;
●标准M/M/1模型各指标的计算及应用
◎单服务台系统容量有限制模型的各指标的计算及应用;
●标准M/M/C模型各指标的计算及应用
◎M/G/1模型的各指标的计算及应用;
◎标准M/M/1模型的最优服务率的计算及应用;
11. 管理模拟
◎管理模拟的分类
○管理模拟可用的软件
●随机数产生方法
◎蒙特卡罗模拟的步骤和做法
○蒙特卡罗模拟的优缺点
12. 管理博弈
●博弈行为的三个基本要素
●矩阵对策的解
◎博弈问题的分类
◎矩阵博弈的基本定理
●矩阵博弈纯策略以及混合策略解的含义
●矩阵博弈的几种解法
○二人有限(无限)非零和博弈
7. 管理决策
●不确定决策;风险型决策;收益矩阵;决策矩阵;
◎决策问题的分类;决策的程序
◎完全信息价值;样本信息的价值;决策的效用
●应用决策树进行决策分析
●不确定性决策问题的分析与应用
●风险型决策的问题的分析与应用
◎决策问题的灵敏度分析与风险分析
◎贝叶斯公式的应用
◎效用决策
◎多目标决策方法及其应用
○群决策
参阅:靳志宏等,《管理运筹学(第二版)》,大连海事大学出版社,2014.7。
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