物流运筹学

黄向宇

目录

  • 1 第0章 课程导学
    • 1.1 彩蛋+课程简介
    • 1.2 课程目标
    • 1.3 知识架构
    • 1.4 预备知识
    • 1.5 参考教材
    • 1.6 2021年春季授课计划
  • 2 第1章  物流运筹学导论
    • 2.1 1.1 物流管理与运筹学的关系
    • 2.2 1.2 物流运筹学引入案例
    • 2.3 1.3 运筹学的发展历史
    • 2.4 1.4 运筹学的基本思想
    • 2.5 1.5 运筹学的工作程序
    • 2.6 1.6 经典物流运筹学案例
      • 2.6.1 1.6.1木材配送案例
      • 2.6.2 1.6.2仓库租赁案例
      • 2.6.3 1.6.3货物配载案例
  • 3 第2章  线性规划与单纯形法
    • 3.1 知识架构和问题导学
    • 3.2 2.1 线性规划问题引入
    • 3.3 2.2 线性规划问题的数学模型
    • 3.4 2.3 线性规划问题的适用范围
    • 3.5 2.4 线性规划问题的标准形式
    • 3.6 2.5 线性规划问题标准化
    • 3.7 线性规划问题标准化解题算例
    • 3.8 2.6 图解法及其解题步骤
    • 3.9 2.7图解法得到的启示
    • 3.10 图解法例题讲解
    • 3.11 2.8 可行解/可行域/最优解/最优值的概念
    • 3.12 2.9 基/基变量/非基变量的概念
    • 3.13 2.10基本解/基可行解的概念
    • 3.14 2.11 单纯形法相关定理
    • 3.15 2.12 单纯形法求解的基本思想和基本步骤
    • 3.16 2.13 初始基本可行解的确定
    • 3.17 2.14 认识初始单纯形表
    • 3.18 2.15 检验数的含义
    • 3.19 2.16 换基迭代的计算步骤
    • 3.20 单纯形法计算例题讲解
    • 3.21 2.17 大M法的计算步骤
    • 3.22 2.18 线性规划问题四种解的情况判断汇总
  • 4 第3章  线性规划对偶理论与灵敏度分析
    • 4.1 知识架构和问题导学
    • 4.2 3.1：对偶问题基本概念
    • 4.3 3.2：对称性对偶问题的特征
    • 4.4 3.3：原问题与对偶问题的关系
    • 4.5 3.4：对偶问题的相关定理
    • 4.6 3.5：用对偶定理求解线性规划问题
    • 4.7 3.6：用互补松弛定理求解线性规划问题
    • 4.8 3.7：影子价格的经济学解释
    • 4.9 3.8：对偶单纯形法
    • 4.10 3.9：灵敏度分析概述
    • 4.11 3.10：价值系数变化的灵敏度分析
    • 4.12 3.11：右端常数项变化的灵敏度分析
    • 4.13 3.12：增加一个变量的灵敏度分析
    • 4.14 3.13：技术系数变化的灵敏度分析
    • 4.15 3.14：增加一个约束条件的灵敏度分析
  • 5 第4章  整数规划
    • 5.1 知识架构和问题导学
    • 5.2 4.1：整数问题的基本概念
    • 5.3 4.2：整数问题的基本分类
    • 5.4 4.5：选址问题的整数规划模型
    • 5.5 4.6：项目投资的整数规划模型
    • 5.6 4.7：排班的整数规划模型
    • 5.7 4.8：多种类多方案投资的整数规划模型
    • 5.8 4.9：运动员选拔的整数规划模型
    • 5.9 4.10：背包问题的整数规划模型
  • 6 第5章  运输与指派问题
    • 6.1 知识架构和问题导学
    • 6.2 5.1 运输问题的引入
    • 6.3 5.2 运输问题的数学模型
    • 6.4 5.3 运输问题的对偶问题
    • 6.5 5.4表上作业法的基本步骤
    • 6.6 5.5 如何确定初始调运方案
    • 6.7 5.6 闭回路法-检验是否最优方案
    • 6.8 5.7 位势法-检验是否最优方案
    • 6.9 5.8 调整运输方案
    • 6.10 5.9 表上作业法计算中的其他问题
    • 6.11 5.10 其他形式的运输问题
      • 6.11.1 5.10.1 运力限制的运输问题
      • 6.11.2 5.10.2 产销不平衡的运输问题
      • 6.11.3 5.10.3 禁运与封锁的运输问题
      • 6.11.4 5.10.4 转运运输问题
    • 6.12 5.11 指派问题的引入
    • 6.13 5.12 标准指派问题的数学模型
    • 6.14 5.13 匈牙利法求解指派问题
    • 6.15 5.14 非标准指派问题
  • 7 第6章 图与网络分析
    • 7.1 知识架构和问题导学
    • 7.2 6.1 图与网络问题的引入
    • 7.3 6.2 图与网络的基本概念
    • 7.4 6.3 图的矩阵表示
    • 7.5 6.4 最小树的算法——破圈法
    • 7.6 6.5 最小树的算法——避圈法
    • 7.7 6.6 最短路问题的Dijkstra算法
    • 7.8 6.7最短路问题的Floyd算法
    • 7.9 6.8网络最大流问题的基本概念和定理
    • 7.10 6.9 网络最大流的标号法
  • 8 第7章 网络计划
    • 8.1 知识架构和问题导学
    • 8.2 7.1 网络计划问题的引入
    • 8.3 7.2 网络计划技术的应用准备
    • 8.4 7.3 网络计划的有关概念
    • 8.5 7.5 网络计划图的绘制规则
      • 8.5.1 7.4 网络计划图的绘制方法
    • 8.6 7.6 完工时间的估计
    • 8.7 7.7 网络时间参数的计算
    • 8.8 7.8 工程工期的缩短
    • 8.9 7.9 工程的时间——成本控制
    • 8.10 7.10 资源的合理配置
    • 8.11 7.11 工程完工期的概率分析
  • 9 第8章 排队论
    • 9.1 知识架构和问题导学
    • 9.2 8.1 排队问题的引入
    • 9.3 8.2 排队服务系统的特征与分类
    • 9.4 8.3 排队模型的符号表示
    • 9.5 8.4 顾客到达流与服务时间的分布
    • 9.6 8.5 马尔科夫随机过程
    • 9.7 哥尔莫哥尔夫方程、生灭过程和李泰勒公式概述
    • 9.8 8.6 哥尔莫哥尔夫方程
    • 9.9 8.7 生灭过程
    • 9.10 8.8 李太勒公式
    • 9.11 8.9 单通道等待制（M/M/1）模型
    • 9.12 8.10 多通道等待制(M/M/n)模型
    • 9.13 8.11 费用模型、愿望模型
  • 10 第9章 决策论
    • 10.1 9.1 决策理论概述
    • 10.2 9.2 决策树
    • 10.3 9.3 决策树应用示例
    • 10.4 9.4 不确定型决策
知识架构和问题导学
  • 1 知识架构
  • 2 问题导学