资源描述
运筹与优化课程教学大纲
课程名称:运筹与优化/ Operations and Optimizations
学时/学分:48学时/3学分 (其中课内学时48学时,实验上机0学时)
先修课程:高等代数或线性代数,概率论与数理统计,数值计算方法,算法语言等
适用专业:数学与应用数学,信息与计算科学、计算机科学与技术、软件工程
开课院(系、部、室):数学与计算机科学学院
一、课程的性质与任务
本课程是信息与计算科学、计算机科学与技术、数学与应用数学和软件工程专业的专业基础课程之一。其任务是使学生从应用角度出发,在理论和实践上掌握数学优化的基本原理和基本方法,培养学生对典型的数学优化模型及基本算法的理解与应用能力。
二、课程内容、基本要求与学时分配
(一)绪论
了解运筹与优化这门科学的产生、发展、现状、应用及相关知识;介绍开设本课程的背景意义、注意之处、与其它课程的相互联系、教学安排、学习方法、相关参考书;介绍本课程的主要内容;介绍相关软件;对学生提出要求等。
(二)线性规划(LP) 4学时
1.理解LP建模及实际背景。
2.掌握LP(二维)的图解法、LP的标准型、LP解的相关基本概念(可行解、可行域、基、基可行解、可行基)。了解LP问题解的几种情况。
3.了解LP的几何意义(可选择其中的结论证明),掌握可行域顶点与基可行解的重要对应关系。
重点:LP(二维)的图解法,LP解的相关基本概念。
难点:可行域顶点与基可行解的重要对应关系。
(三)LP的单纯形法 6学时
1.了解单纯形法原理及运算过程中的基本概念。
2.熟练掌握单纯形法计算方法(特别是表上运算)。
3.掌握LP问题的大M法、两阶段法,了解LP问题的退化情况。
重点:单纯形法计算方法。
难点: 大M法、两阶段法。
(四)LP问题的应用举例 2学时
列举几个典型的LP问题数学模型,培养学生建立LP模型的基本能力。
重点:数学建模思想。
难点:建模方法。
(五)对偶理论 4学时
1.了解单纯形法的矩阵描述及改进单纯形法。
2.了解LP对偶问题提出的背景,会写出一个LP问题的对偶问题。
3.掌握对偶理论的基本性质(特别是互补松驰条件的应用)。
4.了解对偶单纯形法及灵敏度分析。
重点:对偶问题的性质。
难点:互补松驰性。
(六)运输问题 4学时
掌握产销平衡的运输问题的数学模型及表上运算方法,了解产销不平衡情形。
重点:产销平衡的运输问题。
难点:产销不平衡问题。
(七)整数规划 4学时
1.掌握整数规划的常用两种算法之一(分支定界法与割平面法)。
2.掌握0-1规划的隐枚举法。掌握指派问题的解法。
重点:整数规划的分支定界法、指派问题。
难点: 整数规划的割平面法。
(八)非线性规划 8学时
1.了解非线性规划问题提出的意义及一般数学模型与相关概念。
2.掌握多元无约束极值问题的2-3个常用算法(如最速下降法、共轭梯度法、变尺度法、牛顿法等),了解这些算法各自的优缺点。
3.了解约束条件下的极值问题有关基本概念及算法。
重点:无约束极值问题的几种算法。
难点:变尺度法。
(九)动态规划初步 4学时
1. 了解动态规划的基本原理(多阶段决策的动态规划方法)。
2. 通过举例(典型问题)要求学生掌握应用本原理的基本方法。
重点:动态规划的基本原理。
难点:动态规划方法求解方法。
(十)网络优化 4学时
1.掌握最小生成树、最短路、网络最大流算法。了解最小费用最大流问题的算法。了解一些著名网络优化问题。
2.会求关键路线(CPM)。了解GERT(图解评审法)。
重点:最短路、网络最大流算法。
难点:最小费用最大流问题算法。
(十一)排队论 6学时
1.了解排队系统模型及基本概念。
2.了解顾客到达时间和服务时间的分布。
3.掌握几个常用排队模型(M/M/1、M/M/1/N/、M/M/1/ /m)中相关参数的计算。重点是M/M/1模型。
4.了解多服务台排队模型。
重点:重点是M/M/1模型。
难点:模型的有关指标。
(十二)机动与总复习 2学时
三、推荐教材和主要参考书
1.推荐教材:
(1)运筹学教材编写组, 运筹学 ,北京:清华大学出版社,1998。
2.推荐参考书:
(1)张莹,运筹学基础,北京:清华大学出版社,1995。
(2)罗荣桂,新编运筹学题解,武汉:华中科技大学出版社,2002。
(3)胡运权,运筹学基础及应用,哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1988。
(4)M S Bazarra , J Jarvis . Linear programming and network flows. New York: John Wiley & Sons , Inc.,1977。
(5)S Bradley,瞿立林等译,应用数学规划,北京:机械工业出版社,1986。
(6)胡运权,运筹学习题集,北京:清华大学出版社,1995。
大纲制订者: 刘学飞
大纲审定者:王绍恒
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