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文檔簡介
1、<p><b> 承 諾 書</b></p><p> 我們仔細(xì)閱讀了2016登峰杯數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則.</p><p> 我們完全明白,在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式(包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等)與隊外的任何人(包括指導(dǎo)教師)研究、討論與賽題有關(guān)的問題。</p><p> 我們知道,抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)
2、則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料(包括網(wǎng)上查到的資料),必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。</p><p> 我們鄭重承諾,嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則,以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為,我們將受到嚴(yán)肅處理。</p><p> 我們的報名序號為: 588 </p><p&
3、gt; 日期: 2016 年7 月 25 日</p><p><b> 目錄</b></p><p> 摘要……………………………………………………………………………………………………1</p><p> (一)摘要……………………………………………………………………………………………1</p><p
4、> ?。ǘ╆P(guān)鍵詞…………………………………………………………………………………………2</p><p> 問題重述………………………………………………………………………………………………2</p><p> 基本假設(shè)………………………………………………………………………………………………2</p><p> 問題分析………………………………………………
5、………………………………………………2</p><p> 基本符號說明………………………………………………………………………………………3</p><p> 建立模型………………………………………………………………………………………………3</p><p> 模型求解與分析……………………………………………………………………………………8</p>
6、<p> 對于模型的建立與推廣……………………………………………………………………………9</p><p> 模型的優(yōu)缺點及改進(jìn)方向………………………………………………………………………10</p><p> 參考文獻(xiàn)……………………………………………………………………………………………10</p><p> 附錄…………………………………………
7、………………………………………………………11</p><p> 關(guān)于中學(xué)生競賽最優(yōu)決策2的線性規(guī)劃3及量化研究</p><p><b> 摘要</b></p><p><b> ?。ㄒ唬┱?lt;/b></p><p> 近年來,隨著全方位的素質(zhì)教育日益為社會所重視,學(xué)科競賽教學(xué)也一改傳統(tǒng)的應(yīng)試
8、教學(xué)格局,更加注重素質(zhì)并重。然而“以學(xué)科競賽決定學(xué)生未來”的理論在競賽已延續(xù)幾十年的今天依舊屢受社會輿論的負(fù)面抨擊,面對這樣的情況,我們應(yīng)該科學(xué)、全面、客觀地正確面對“學(xué)習(xí)競賽”這一選擇,通過決策與權(quán)衡,選擇對學(xué)生自身發(fā)展最有益的一門競賽。本文采用量化模型及線性規(guī)劃的方法,為中學(xué)生從多個競賽中選擇最優(yōu)選項1,這對于高效地提高學(xué)生綜合素養(yǎng)至關(guān)重要。首先利用層次分析法確定了多種因素對學(xué)生選擇影響的權(quán)重4,再把學(xué)生預(yù)想成果與各方面決策成本的權(quán)
9、重,建立雙向選擇的權(quán)重計算模型,然后確定最優(yōu)方案模型,學(xué)生對某門學(xué)科競賽的權(quán)重之和最大時的人員選取即為所求。通過最優(yōu)化理論提出一個數(shù)學(xué)模型,它用參數(shù)表示系統(tǒng)中不同影響學(xué)生選擇學(xué)科競賽的因素,即個人興趣、國家政策、競爭趨勢等實體,使用數(shù)學(xué)方法表示實體與結(jié)果之間的關(guān)系,通過對資源進(jìn)行分類比較不同因素。最后利用Matlab和Lingo編程對上述模型和算法進(jìn)行了實踐求解。模型使用較少的主觀參數(shù),以實現(xiàn)對選擇不同學(xué)科競賽精確、客觀的評價,以達(dá)成實
10、現(xiàn)中學(xué)生自身綜合素質(zhì)發(fā)展的目標(biāo)。最后給出了模型</p><p><b> (二)關(guān)鍵詞</b></p><p> 最優(yōu)化理論、量化模型、線性規(guī)劃、中學(xué)競賽、綜合發(fā)展</p><p><b> 二.問題重述</b></p><p> 用數(shù)學(xué)建模的方法為學(xué)生做出最優(yōu)競賽選擇的決策。</p&
11、gt;<p><b> 三.基本假設(shè)</b></p><p> 1.假設(shè)該學(xué)生能且僅能選擇一門學(xué)科競賽。</p><p> 2.假設(shè)在該學(xué)生面前有五門學(xué)科競賽可供選擇——數(shù)學(xué)競賽、化學(xué)競賽、物理競賽、生物競賽、信息技術(shù)競賽。</p><p> 3.假設(shè)影響該學(xué)生決策的因素有:</p><p> 1
12、)特長生招生政策(國家科技發(fā)展程度);</p><p> 2)對口大學(xué),就業(yè)方向;</p><p><b> 3)競爭對手情況;</b></p><p> 4)學(xué)生自身興趣及能力。</p><p> 4.假設(shè)學(xué)生做出決策時不受他人的影響。</p><p> 5.假設(shè)學(xué)生在選擇某門學(xué)科競賽
13、后不能中途退出且不能加選或改選其他競賽。</p><p> 6.各個因素的權(quán)重客觀準(zhǔn)確地反映了學(xué)生的真實能力或?qū)嶋H情況。(權(quán)重由大到小分為十個等級,即1~10)</p><p> 7.競賽種類對于學(xué)生能力的要求不變,客觀背景形式在決策期間不變。</p><p> 8.學(xué)生對競賽的選擇只與我們所求出的權(quán)重有關(guān)。</p><p><b
14、> 四.問題分析</b></p><p> 1.通過對題目的仔細(xì)分析我們得出以下幾點重要信息:</p><p> 1)該學(xué)生只能選擇一門競賽并且不能中途退出;</p><p> 2) 由于決策建立在學(xué)生個人思維基礎(chǔ)上,是個人對事物的分析、判斷和興趣來作出決定。兩種極端的決策準(zhǔn)則是:“決策的結(jié)果最好”和“決策的成本最小。</p>
15、<p> 3)每一步達(dá)到最優(yōu)是不可能實現(xiàn)的,所以我們只能在限定條件下在最好決策與成本最小之間做權(quán)衡。</p><p> 題目要求根據(jù)學(xué)生的實際需要,建立最優(yōu)的學(xué)科競賽選擇方案。而競賽選擇方案的確定主要需要解決兩個問題:如何確定每個因素對學(xué)生的權(quán)重;在知道各方面考慮的權(quán)重后,如何決策使被選競賽的權(quán)重之和最大。</p><p> 學(xué)科競賽和學(xué)生的關(guān)系從兩個方面來體現(xiàn):決策成本
16、和預(yù)期效果,其中決策成本(影響因素)權(quán)重的確定相對較復(fù)雜,要根據(jù)層次分析法分三個階段完成,即分別算出學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)能力對各科競賽的權(quán)重;預(yù)期效果影響比較單一,主要看學(xué)生能否在冬令營之前或在冬令營中取得自己理想的成績,為使成本影響和預(yù)期效果影響統(tǒng)一化,我們把各科筆試分?jǐn)?shù)除以最高分得到的權(quán)重,再乘以比例系數(shù)r,所得到的數(shù)字構(gòu)成對各科的總權(quán)重 f,得到權(quán)重矩陣5Q,其中r的值根據(jù)各科老師對筆試的重視程度而定。這樣第一個問題就解決了。當(dāng)考慮應(yīng)聘
17、者的意愿時,建立矩陣S。</p><p><b> 基本符號說明</b></p><p> U、v、T、D:分別表示各門競賽編號,編號按照數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物、信息技術(shù);</p><p><b> I:學(xué)生自身的能力</b></p><p> a:學(xué)生對該學(xué)科競賽的興趣</p>
18、<p><b> t:時間(自變量)</b></p><p><b> 建立模型</b></p><p> 背景假設(shè):某同學(xué)在升入高中后進(jìn)行了一次能力測試的考試,并在該次考試后面臨選擇一門學(xué)科競賽的決策??紤]到人類對于某門學(xué)科競賽的態(tài)度受時間的影響受個體差異影響產(chǎn)生差別,在這里我們大致把情況分成兩類:</p>&
19、lt;p> 隨著時間的推移,越來越喜愛這門學(xué)科(圖一);</p><p> 隨著時間的推移,學(xué)習(xí)興趣呈下降態(tài)勢(圖二)。</p><p> 由此我們可以以兩種不同人群得出如下兩種不同的大致圖像:(這里假設(shè)學(xué)習(xí)興趣越濃厚則學(xué)習(xí)效率越高且定義:學(xué)習(xí)效率=單位時間內(nèi)個人能力的提升。X=Time Y=ability)</p><p> P.S兩根曲線代表兩種不
20、同的學(xué)科。f(0)較小曲線可視為興趣學(xué)科,較大曲線可視為優(yōu)勢學(xué)科。現(xiàn)在我們帶入模型具體分析。</p><p><b> 圖一</b></p><p><b> 圖二</b></p><p> 由上述已知,該學(xué)生入學(xué)測試物理化學(xué)分?jǐn)?shù)分別為96 ,90(滿分均為100),我們不妨以他的入學(xué)分?jǐn)?shù)的50倍作為起點—f(0).
21、則有如下幾種情況:(化學(xué)為興趣學(xué)科,物理為優(yōu)勢學(xué)科,競賽學(xué)習(xí)時間通常為2年,假設(shè)有效學(xué)習(xí)時間為20個月)</p><p> 1.假設(shè)該名學(xué)生對某門競賽的熱愛隨時間的推移遞增。</p><p> 1)該曲線若為二次函數(shù)局部圖像,即該同學(xué)在該學(xué)科上的能力變化量(單位:p)與時間(單位:m)呈平方關(guān)系Y=ax²+c(圖三)。</p><p> 假設(shè)該同學(xué)對
22、化學(xué)的熱愛度是物理的兩倍,設(shè)a(物理)=1 a(化學(xué))=2,即</p><p> Y(物理)=x²+4800</p><p> Y(化學(xué))=2x²+4500</p><p><b> 圖三</b></p><p> 顯然,興趣學(xué)科在經(jīng)過20個月的學(xué)習(xí)過后,成為了優(yōu)勢學(xué)科。同理,其余高次高次函數(shù)
23、也將得到相同結(jié)果。</p><p> 該曲線若為指數(shù)函數(shù)圖像平移后的局部圖像,即該同學(xué)在該學(xué)科的能力變化量與時間呈指數(shù)關(guān)系Y=a^x+c(圖四), 這里同樣假設(shè)a(物理)=½a(化學(xué))。</p><p> 為控制區(qū)分度,故a^x∈【0,200】時最佳,故選擇a=1.3,即</p><p> Y(物理)=1.3^x+4800</p>&l
24、t;p> Y(化學(xué))=2.6^x+4500</p><p><b> 圖四</b></p><p> 顯然,興趣學(xué)科經(jīng)過一段時間的優(yōu)勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目前的優(yōu)勢學(xué)科。</p><p> 通過對以上幾種情況的討論,我們得出結(jié)論:在學(xué)生對選擇競賽的興趣隨時間增加的情況下,因其具有較大的發(fā)展空間與自身的發(fā)展?jié)摿?,?yīng)優(yōu)先選擇興趣學(xué)科。</p
25、><p> 下面是對第二種情況的討論。</p><p> 2.假設(shè)該名學(xué)生對某門競賽的熱愛隨時間的推移遞減。</p><p> 1)假設(shè)該曲線為平方根函數(shù)平移后圖像局部,即能力變化量與時間成平方根的關(guān)系Y=a√x+c(圖五),為控制區(qū)分度,這里設(shè)a(物理)=100,a(化學(xué))=200。</p><p> Y(物理)=100√x+4800&
26、lt;/p><p> Y(化學(xué))=200√x+4500</p><p><b> 圖五</b></p><p> 如圖,后期興趣學(xué)科超過優(yōu)勢學(xué)科。</p><p> 2)假設(shè)該曲線為對數(shù)函數(shù)平移后的圖像,即能力變化量與時間成對數(shù)關(guān)系。即</p><p> Y=alogb(z,x+1)+c(圖
27、六)。</p><p> 為控制區(qū)分度,alogb(z,x),∈【0,200】時最佳,故選擇z=4.5,a(物理)=100</p><p> a(化學(xué))=200,即</p><p> y(物理)=100logb(x+1,4.5)+4800</p><p> y(化學(xué))=200logb(x+1,4.5)+4500</p>
28、<p><b> 圖六</b></p><p> 如圖,最初的優(yōu)勢學(xué)科在經(jīng)過一段時間后依舊處于優(yōu)勢。</p><p> 由此可見,在以自身實力能夠達(dá)到最高為目的進(jìn)行決策的多種情況中,興趣學(xué)科是占絕對優(yōu)勢的。</p><p> 根據(jù)一般情況來講1-1與2-1的存在更為普遍,在這里我們?yōu)橹謩e賦權(quán)0.4,2-2為賦權(quán)0.2,分別以
29、最終能力作為標(biāo)準(zhǔn),則有Ab(物理)=(20^2+4800)*0.4+(100*√20+4800)*0.4+【100logb(21,4.5)+4800】*0.2≈2080+2010+1000=5090(p)</p><p> Ab(化學(xué))=(2*20^2+4500)*0.4+(200*√20+4500)*0.4+【200logb(21,4.5)+4500】*0.2≈2120+2160+980=5260(p)<
30、;/p><p> 注:由于1-2屬于較特殊情況,故不進(jìn)入加權(quán)范圍。</p><p> 綜上所述:以參賽時自身實力最高為目的的決策中,選擇興趣學(xué)科具有較大優(yōu)勢。 </p><p> (一)、對于該生學(xué)習(xí)競賽的能力的權(quán)重評定</p><p> 通過該生對各科競賽的能力比較,我們發(fā)現(xiàn)該生只有物理、化學(xué)、信息技術(shù)三個科目滿足各科
31、競賽學(xué)習(xí)要求,其余均不能達(dá)到學(xué)習(xí)水平的要求,為優(yōu)化決策,我們認(rèn)為學(xué)生應(yīng)該選擇學(xué)習(xí)效率更高的一門競賽,在這里我們引入權(quán)重的概念來標(biāo)識各科競賽對該生的適合程度。我們認(rèn)定該生的能力滿足學(xué)習(xí)競賽水平要求時,權(quán)重設(shè)定為1,能力與最低參加競賽水平稍差時,權(quán)重設(shè)定為1/2;能力與最低參加競賽水平明顯相差很多時,權(quán)重設(shè)定為1/4:能力與最低參加競賽水平特別相差時,權(quán)重設(shè)定為t/8。</p><p> (1) 求該生決策成本(各
32、影響因素)對每科競賽的權(quán)重</p><p> 我們可以從單一工作類別出發(fā)來求解各個權(quán)重,這樣可以使復(fù)雜的問題簡化。求該生學(xué)習(xí)興趣對每科競賽的權(quán)重時,我們采用了層次分析法的思想,在這種方法中,需要先建立成對比較矩陣。如對物理競賽,要求學(xué)生的理解能力和應(yīng)變能力(學(xué)習(xí)能力)最高(10),其次為學(xué)習(xí)興趣(6),最后為預(yù)期效果(3),故得成對比較矩陣如下:</p><p><b> 1
33、 1/221/2</b></p><p><b> 21 4 1</b></p><p><b> A =</b></p><p> 1/21/411/4</p><p><b> 21 4 1</b></p><p> 其中a
34、l2=1/2~J]表示理解能力和應(yīng)變能力對學(xué)科競賽1)的重要性之比為1:2,a23=4即表示應(yīng)變能力和理解能力對學(xué)科競賽~EJ1)的重要性之比為4:1。求出對比矩陣的最大特征根為 4.0000,對應(yīng)的特征向量歸一化后為</p><p> =(0.1618,0.3636,0.0909,0.3636)T</p><p> 即為四種能力對于學(xué)科競賽1)的權(quán)重。由此,可知理解能力和學(xué)習(xí)興趣對
35、工作類別1)的權(quán)重最大,其次為理解能力,最后是應(yīng)變能力。同理可求得四種能力對于其它三個工作類別的權(quán)重,從而得四種能力分別對于四種工作類別的權(quán)重矩陣</p><p> 0.1818 0.4444 0.1000 0.1111</p><p> 0.3636 0.2222 0.1000 0.2222</p><p> 0.0909 0.2222 0.4000 0.2
36、222</p><p> 0.3636 0.1111 0.4000 0.4444</p><p> (2) 確定在同一學(xué)科競賽類別下同學(xué)對四種能力的權(quán)重比較標(biāo)準(zhǔn):我們認(rèn)定同學(xué)能力滿足老師希望要求,設(shè)定為1:能力與希望水平稍差,設(shè)定為1/2;能力與希望水平明顯相差,設(shè)定為1/4:能力與希望水平相差特別多,設(shè)定為1/8。</p><p> 同學(xué)的四項能力評定結(jié)果與
37、該學(xué)科競賽對四種能力的要求按上面的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較,得該同學(xué)對這一學(xué)科競賽下對四種能力的權(quán)重。</p><p> 在以上比較標(biāo)準(zhǔn)下,四種能力的成對比較矩陣是一致陣 (其性質(zhì)見參考文獻(xiàn)f11)將Jv個應(yīng)</p><p> 聘者的權(quán)重組合構(gòu)成權(quán)重矩陣BN 4。</p><p> (3) 確定該同學(xué)考試成績在學(xué)科競賽~EJ(1)中的最終權(quán)重令CNl為各同學(xué)對于工作類~E
38、J(1)的權(quán)重向量,則 l=BNl× l,其中 1表示矩陣 的第一列向量。</p><p> (4) 重復(fù)(2),(3)兩步,按步驟(3)中的方法分別求各同學(xué)對于學(xué)科競賽(2),(3),(4)的</p><p> 權(quán)重向量:DNl, l, l。將求得的權(quán)重向量CNl,DNl, l, l組合在一起得矩陣GN×4。 </p><p> ?。ǘ┕P
39、試成績的權(quán)重評定</p><p> 我們?nèi)」P試成績中最高得分的權(quán)重為1,其他筆試成績與之相比的比值作為該同學(xué)筆試成績</p><p><b> 的權(quán)重。</b></p><p> (三)綜合權(quán)重設(shè)定設(shè)r為決策成本權(quán)重與預(yù)期效果權(quán)重的比例系數(shù),當(dāng)r=1時,決策成本權(quán)重與預(yù)期效果權(quán)重同等重要。r具體取值由學(xué)科老師對筆試成績的認(rèn)可程度決定。&l
40、t;/p><p><b> 七.模型求解與分析</b></p><p> ?。ㄒ唬τ趩栴}一的求解,根據(jù)題意,N=I6,M=7,N=8,MI=1,M3=2</p><p> 我們?nèi)《╮=N用模型給出的權(quán)重確定準(zhǔn)則,根據(jù)16名同學(xué)的成績,利用方法一確定綜合成績權(quán)重矩陣Q,將其代入上面的模型表達(dá)式(1)利用數(shù)學(xué)軟件LINGO求得:</p>
41、;<p> X5,1 = Xl,2X2,2 = X4,2= X6,3 = X9,3 = Xll,4 = XI2,4=1,其余z =0。</p><p> 所得的方案為:該同學(xué)適合學(xué)習(xí)化學(xué)競賽</p><p><b> 圖六</b></p><p> 八.對于模型的建議與推廣</p><p> 同
42、學(xué)在選擇學(xué)科競賽時,只能表明自己希望取得某種成績或是考取某所大學(xué)。實際上各科競賽在各方面不能統(tǒng)一,在以上的決策辦法中,學(xué)生根據(jù)綜合因素做出理論上的最優(yōu)決策。這樣,即使該生最終選擇某門學(xué)科競賽,該競賽未必就是他想要去的。因此,我們建議在學(xué)生選擇競賽種類時,允許其在選擇最佳成果的同時,可以兼修自己最感興趣的一門競賽。這樣,在過后的人才選拔時,不僅可以使學(xué)生拓寬自己在就業(yè)方面的選擇渠道,也為用人單位優(yōu)化員工質(zhì)量。當(dāng)應(yīng)聘者不能按照他的志愿被錄用
43、時,我們就可以根據(jù)他第二甚至第三優(yōu)勢學(xué)科的情況,對他在不同工作類別而待遇條件近似的部門之間進(jìn)行合理地調(diào)劑,從而不使人才流失。</p><p> 在人選擇單位時,我們也要考慮人對單位中各種工作的對口程度,利用層次分析法,求出應(yīng)聘人員應(yīng)當(dāng)去填報何種單位:看下面一個例子:</p><p> 科目 化學(xué) 物理 數(shù)學(xué) 生物 信息技術(shù)</p>&
44、lt;p> 該生優(yōu)勢大中小小小</p><p> 根據(jù)層次分析法,利用成對比較矩陣求得各種待遇的權(quán)重向量:</p><p> =[0.65820.24730.10560.24730.6582]</p><p> 通過計算求得各個單位對該人的適合度向量W,W 表示第i個部門對該人的適合度</p><p> =[1.
45、39000.95121.31291.75171.47781.47781.75171]</p><p> 結(jié)論:從中我們可以看出,此人應(yīng)該著重考慮物理競賽、化學(xué)競賽。</p><p> 九.模型的優(yōu)缺點及改進(jìn)方向</p><p><b> 1.優(yōu)缺點:</b></p><p> 1)建模過程中,把個學(xué)科競賽對各種素
46、質(zhì)能力的要求、同學(xué)的筆試成績等影響同學(xué)學(xué)習(xí)效果的因素轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的權(quán)重,使問題變得簡單和清晰化。</p><p> 2)模型對各種情況都做了全面的分析,并且有很多參數(shù)可以根據(jù)實際需要取一定的值,使模型具有很強的普遍性和實用性。</p><p> 3)設(shè)計的解法簡單易行,具有一定的通用性。</p><p> 4)模型的缺點是當(dāng)Ⅳ, 取值較大時,必須要尋找一種更有效
47、的算法求解模型。</p><p> 5)沒有考慮個例參加多門學(xué)科的情況這一點。</p><p> 6)用對數(shù)衡量時間與能力變化量的關(guān)系不夠準(zhǔn)確的,倘說能以對數(shù)來衡量學(xué)科興趣隨時間的下降情況,則該學(xué)科能被稱為興趣學(xué)科的合理性并不高。</p><p><b> 模型的改進(jìn):</b></p><p> 對于權(quán)重的取值,
48、可以通過各科老師對該同學(xué)的評價來確定,使得同學(xué)與教授老師之間更加熟悉,減少磨合時間,同學(xué)可根據(jù)同要求確定不同選取方式。</p><p><b> 十.參考文獻(xiàn)</b></p><p> [1]姜啟源,數(shù)學(xué)模型[M],北京:高等教育出版社2011;</p><p> [2]葉其孝,大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽輔導(dǎo)材料[M]長沙:湖南教育出版社,200
49、2 ;</p><p> [3]導(dǎo)向科技,Matlab6.0程序設(shè)計與實例應(yīng)用[M]_北京:中國鐵道出版社,2001;</p><p> [4]工程數(shù)學(xué)學(xué)報 ,2004年12月 第七期 第21卷;</p><p> [5] 《運籌學(xué)》教材編寫組,運籌學(xué)fMJ,北京:清華大學(xué)出版社,1990;</p><p> [6]盧開澄,單目標(biāo)、多
50、目標(biāo)與整數(shù)規(guī)劃[M],北京:清華大學(xué)出版社,1999;</p><p> [7]宿玉海,人民幣-籃子貨幣最優(yōu)權(quán)重模型的構(gòu)建,北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2008。</p><p><b> 附錄:</b></p><p><b> 名詞解釋</b></p><p> 最優(yōu)化(選擇):為了達(dá)到最
51、優(yōu)化目的所提出的各種求解方法。從數(shù)學(xué)意義上說,最優(yōu)化方法是一種求極值的方法,即在一組約束為等式或不等式的條件下,使系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極值,即最大值或最小值。文中指影響個人發(fā)展的綜合因素總占比重最大的選擇。</p><p> 決策: 決策,是為了實現(xiàn)特定的目標(biāo),根據(jù)客觀的可能性,在占有一定信息和經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,借助一定的工具、技巧和方法,對影響目標(biāo)實現(xiàn)的諸因素進(jìn)行分析、計算和判斷選優(yōu)后,對未來行動作出決定。準(zhǔn)則是成
52、本最小,目的是使決策結(jié)果最理想。</p><p> 線性規(guī)劃:在一定條件下,合理安排人力物力等資源,使經(jīng)濟效果達(dá)到最好.一般地,求線性目標(biāo)函數(shù)在線性約束條件下的最大值或最小值的問題。</p><p> 權(quán)重:權(quán)重是一個相對的概念,是針對某一指標(biāo)而言。某一指標(biāo)的權(quán)重是指該指標(biāo)在整體評價中的相對重要程度。權(quán)重表示在評價過程中,是被評價對象的不同側(cè)面的重要程度的定量分配,對各評價因子在總體評
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