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《数据、模型与决策》教学大纲
一、课程主要内容简介
本课程作为MBA的一门必修课程。各行各业的管理者都必需具备数字信息处理能力，利用数据信息得出正确的结论，并在诸多的策略中选取最优的策略。数据分析、模型建立、策略选择是一个完整的过程。对管理者而言，在处理问题时往往首先遇到的是数据，必须科学地、合理地在这些数据中提取他所需要的信息，或建立相应的模型，最后作出决策。
本课程是一门系统、完整、整体结构严谨、各部分紧密关联、理论与实际并重的课程，因此采用以基本理论为本、实用为主的教学指导思想。既要求学生了解理论的内涵，掌握方法；也要求学生能学以致用，解决实际问题。以基本理论为本，讲清来龙去脉，讲清应用背景，讲清内容要点以及使用条件，而略去比较烦难的推导证明。以实用为主，是选择一些典型的案例或例子，运用基本理论知识给予解决。
本课程是一门理论性与实践性都比较强的课程，教学中注意循序渐进、由浅入深，理论讲解与案例讲解交叉进行。既要避免在课堂上进行枯燥的、不完整的、不必要的数学论证，也要避免漫无目的、不得要领地去讨论实际问题。
案例讨论是本课程教学的重要部分。选择一些有代表性的、能清晰说明一个原理或一种方法的案例，使学生能理解原理的内涵或方法的效用，同时选择一些涉及多种原理、方法和计算技巧的案例，它们可以被用来综合学生的知识，加强彼此联络，使学生学到的东西系统化、一体化。
第1章数据、模型与决策简介
《数据、模型与决策》是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优化方案，以实现最有效的管理。本章主要介绍《数据、模型与决策》的学习内容和学习方法等。
第2章线性规划
首先通过对大量实际问题的介绍，引入线性规划模型。然后介绍微软的Solver在建模和求解这些问题中的作用，再讨论建立线性规划模型的用处和一些不足。本章的主要目标是要使得学员用电子表格建立线性规划模型对实际问题进行分析的能力。最后要介绍大量线性规划的类型以及在实际商业领域中的问题。
第3章线性规划的敏感度分析
线性规划的目的就是对未来做各种各样的假设，在这些假设下，测试各种管理方法可能产生的结果，而通过对各种结果的深入分析来指导管理者做出最终的决策。通常，在取得最初版本模型的最优解之后，进行分析才能取得对问题深入的认识。这种分析称为what-if 分析，因为其中所涉及的问题主要是：如果对未来情况的假设变动的话，最优解将会有怎样的变化
第4章线性规划：单纯型方法
本章用代数的方法讲解单纯形法的原理，并在引入线性规划各种解的概念及"标准型” 概念的基础上重点讲解表格单纯形法的实施，包括初始表的结构、迭代步骤、最优性判别定理等，用提问、讨论、归纳总结的方式加深理解和提高处理单纯形迭代求解线性规划时可能遇到的各种问题的能力。
第5章运输、转载问题
运输问题是涉及到确定如何以最优的方式运输货物。本章的目的是要理解运输问题以及这些问题的变形的特征，研究每一种问题类型的各种实际应用。
第6章网络模型
网络在各种实际背景问题中以各种各样的形式存在。交通、电子和通讯网络遍及我们日常生活的各个方面，网络规划也广泛用于解决不同领域中的各种问题，如生产、分配、项目计划、厂址选择、资源管理和财务策划等等。实际上，网络规划为描述系统各组成部分之间的关系提
供了非常有效的直观和概念上的帮助，广泛应用于科学、社会和经济活动的每个领域中，本章介绍最小费用流问题，最大流问题，最短路问题，最小支撑树问题。
第7章统筹方法
管理者常常面临着一些复杂的大型工程项目，这些工程项目涉及到众多部门和单位的大量的独立的工作或活动，如何编制计划、安排进度并进行有力的控制，是管理的重要内容。统筹方法可以应用在各种不同的项目计划上，特别适用于生产技术复杂、工作项目繁多且联系紧密的一些跨部门的工作计划。本章介绍的统筹方法包括绘制计划网络图、进度安排、网络油画等内容。
第8章库存模型
本章介绍研究物资储备的控制策略的理论。又称存储论。存储物资是为了协调供应（生产）和需求（消费）之间关系的一种措施。库存太少可能造成停产或脱销，库存太多则造成积压，这些都直接影响企业的效益，因此库存管理是现代企业生产管理中的一个重要环节。库存论的模型与以下几个要素有关：①需求方式。②补充方式。③有关生产、库存、订货、缺货的费用。
④存贮策略。本章介绍常用的库存管理方法。
第9章等候线模型
排队系统在社会上应用广泛，大量的这些系统能够对生活质量和经济生产力产生重要的影响。本章讨论各种排队模型如M/M/1模型、M/G/1模型、M/M/s模型和无强制优先规则模型等。介绍排队模型的研究思路、各类排队模型的意义、符号表示及特征量计算公式。
第10章决策分析
决策分析是普遍存在的一种活动，是为解决当前或未来可能发生的问题，选择最佳方案的一种过程。决策的好坏，小则关系导能否达到预期目的，大则决定企业的成败。决策是管理过程的核心，因此管理者必须、要有科学的作风，掌握科学的决策原理鹤方法。本章介绍的内容包括：不确定情况下的决策准则、风险情况下的决策准则和方法、效用理论在决策中的应用、层次分析法。
第11章预测
预测在决策中占有不可替代的重要位置，一个好的决策都基于一个好的预测。本章介绍的预测方法分为两类：定量预测和定性预测。定量预测是基于对历史数据以及其它相关的数据的分析而对将来做出预测的方法，可以分为因果关系预测和时间序列预测。定性预测主要是利用专家的判断来预测将来，如Delphi法、部门主管法等等。
二、课时安排
章次学时案例
第1章、第2章8 V
第3章 4 V
第4章 4 V
第5章 4 V
第6章 4 V
第7章8 V
第8章8 V
第9章 4 V
第10章 4 V
第11章 6 V
合计54
三、考核方法
综合考虑四个方面：出勤情况、上课发言活跃程度、作业完成情况、书面考试成绩。
四、参考书籍
1.（美）弗雷德里克希利尔等著，《数据、模型与决策》，中国财政经济出版社，2001年
2.（美）戴维・R •安德森等，《数据、模型与决策》，机械工业出版社，2003年
3.张宝生，《运筹学一经营管理决策数量方法（第二版）》，石油工业出版社，1999年
4.钱颂迪，《运筹学（修订版）》，清华大学出版社，1990年
5.程理民编，《运筹学模型与方法教程》清华大学出版社,2000年
6.韩伯棠，《管理运筹学》，第2版，高教出版社，2003年
030742003《数据分析与建模》教学大纲
《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、
数据模型与决策
2002年旅游产业企业及收入分析 一、研究的目的要求 旅游业在社会经济的持续发展中有着重要的作用。旅游者合理的旅游消费模式和适度的旅游消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的旅游消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区旅游经济发展速度不同，居民旅游消费水平也有明显差异。例如，2002年全国旅游业全员劳动生产率为51.7万元/人, 最低的青海省仅为11.9万元，最高的北京市达110.7元，上海是黑龙江的9.3倍。为了研究全国旅游业全员劳动生产率水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素可能很多，例如，旅游资源开发水平、宣传力度、交通便利程度、旅游服务质量、旅游者兴趣爱好、购物环境等等都可能对旅游业全员劳动生产率有影响。为了分析什么是影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与旅游业全员劳动生产率的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区旅游业全员劳动生产率的差异。旅游业全员劳动生产率可分为境外旅游业全员劳动生产率和境内旅游业全员劳动生产率，由于各地区的境外与境内旅游者比例及兴趣爱好有较大差异，最具有直接对比可比性的是总的旅游业全员劳动生产率。而且，由于各地区从业人员数量和旅游资源总量不同，只能用“旅游业全员劳动生产率”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“旅游业全员劳动生产率”。 因为研究的目的是各地区旅游业全员劳动生产率的差异，并不是旅游业全员劳动生产率在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区旅游业全员劳动生产率来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是旅行社数，其他因素虽然对旅游业全员劳动生产率也有影响，但有的不易取得数据，如“宣传力度”和“旅游者兴趣爱好”；有的与旅行社数可能高度相关，如“旅游服务质量”、“旅游资源开发水平”；还
数据,模型,与决策
第一章（管理科学简介） Ｐ５（１）管理科学介绍 管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科． 管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代 起初的动力来自于第二次世界大战 另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚 更大的推动作用的是计算机革命的爆发 管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策 管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议 课后问题： １．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代 ２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学 ３．管理科学研究提供给管理者什么？ 对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议 ４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学 ５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统 ６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源 Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析 步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０ 预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量 敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化 Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值 Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ 第二章（线性规划：基本概念） Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型 １．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题： 要做出的决策是什么？ 在做出这些决策上有哪些约束条件？ 这些决策的全部绩效测度是什么？ ２．以下各个单元格的作用 数据单元格：显示数据的单元格 可变单元格：需要做出决策的单元格 输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格 目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格 ３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一
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《数据、模型与决策》教学大纲 一、课程主要内容简介 本课程作为MBA的一门必修课程。各行各业的管理者都必需具备数字信息处理能力，利用数据信息得出正确的结论，并在诸多的策略中选取最优的策略。数据分析、模型建立、策略选择是一个完整的过程。对管理者而言，在处理问题时往往首先遇到的是数据，必须科学地、合理地在这些数据中提取他所需要的信息，或建立相应的模型，最后作出决策。 本课程是一门系统、完整、整体结构严谨、各部分紧密关联、理论与实际并重的课程，因此采用以基本理论为本、实用为主的教学指导思想。既要求学生了解理论的内涵，掌握方法；也要求学生能学以致用，解决实际问题。以基本理论为本，讲清来龙去脉，讲清应用背景，讲清内容要点以及使用条件，而略去比较烦难的推导证明。以实用为主，是选择一些典型的案例或例子，运用基本理论知识给予解决。 本课程是一门理论性与实践性都比较强的课程，教学中注意循序渐进、由浅入深，理论讲解与案例讲解交叉进行。既要避免在课堂上进行枯燥的、不完整的、不必要的数学论证，也要避免漫无目的、不得要领地去讨论实际问题。 案例讨论是本课程教学的重要部分。选择一些有代表性的、能清晰说明一个原理或一种方法的案例，使学生能理解原理的内涵或方法的效用，同时选择一些涉及多种原理、方法和计算技巧的案例，它们可以被用来综合学生的知识，加强彼此联络，使学生学到的东西系统化、一体化。 第1章数据、模型与决策简介 《数据、模型与决策》是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优化方案，以实现最有效的管理。本章主要介绍《数据、模型与决策》的学习内容和学习方法等。 第2章线性规划 首先通过对大量实际问题的介绍，引入线性规划模型。然后介绍微软的Solver在建模和求解这些问题中的作用，再讨论建立线性规划模型的用处和一些不足。本章的主要目标是要使得学员用电子表格建立线性规划模型对实际问题进行分析的能力。最后要介绍大量线性规划的类型以及在实际商业领域中的问题。 第3章线性规划的敏感度分析 线性规划的目的就是对未来做各种各样的假设，在这些假设下，测试各种管理方法可能产生的结果，而通过对各种结果的深入分析来指导管理者做出最终的决策。通常，在取得最初版本模型的最优解之后，进行分析才能取得对问题深入的认识。这种分析称为what-if 分析，因为其中所涉及的问题主要是：如果对未来情况的假设变动的话，最优解将会有怎样的变化 第4章线性规划：单纯型方法 本章用代数的方法讲解单纯形法的原理，并在引入线性规划各种解的概念及"标准型” 概念的基础上重点讲解表格单纯形法的实施，包括初始表的结构、迭代步骤、最优性判别定理等，用提问、讨论、归纳总结的方式加深理解和提高处理单纯形迭代求解线性规划时可能遇到的各种问题的能力。 第5章运输、转载问题 运输问题是涉及到确定如何以最优的方式运输货物。本章的目的是要理解运输问题以及这些问题的变形的特征，研究每一种问题类型的各种实际应用。 第6章网络模型 网络在各种实际背景问题中以各种各样的形式存在。交通、电子和通讯网络遍及我们日常生活的各个方面，网络规划也广泛用于解决不同领域中的各种问题，如生产、分配、项目计划、厂址选择、资源管理和财务策划等等。实际上，网络规划为描述系统各组成部分之间的关系提
数据模型与决策
1、简述定量分析与定性分析的关系，并列举工作中定量分析的例子。 答：定量分析与定性分析的关系 定量分析（quantitative analysis）是测定试样中各种组分(如元素、根或官能团等)含量的操作，指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系；也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述；通常是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化的分析。投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析。通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。定量分析方法很多，但各种方法在应用时往往都有一定的程序化。如实验法、观察法、访谈法、社会测量法、问卷法、描述法、解释法、预测法等等。 定性分析（qualitative analysis）是指对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。定性分析的主要任务是确定物质（化合物）的组成，只有确定物质的组成后，才能选择适当的分析方法进行定量分析，如果只是为了检测某种离子或元素是否存在，为分别分析；如果需要经过一系列反应去除其他干扰离子、元素或要求了解有哪些其他离子、元素存在，为系统分析。定性分析必须通过一系列的试验去完成，如果试验结果与预期相符，称为得到一个“正试验”，或者称为试验阳性，也就是说某组分在试样中是存在的；反之，得到一个“负试验”或试验阴性表示某组分不存在。
数据、模型与决策1-3章
第一章 1社会科学研究中，积极借助定量分析可达到的目的：1、通过引进数量研究方法，可以在一定程度上改变社会科学的研究面貌。2、通过增加数量研究的成分，可以改变社会科学工作者的身份。3、数量分析法可以为经济政策和管理措施的制定提供实验室的论证与检验。4、数量分析法可以提高研究结论的精确化水平。2模型的概念：对客观事物的一种描述、模仿或抽象。 3数据、模型与决策的关系：1、数据、模型共同服务于决策分析。2、从应用的角度讲，统计方法比较强调实证性做法。统计的语言是数据，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的阶段，无法形成具体的分析结论。3、数据资料本身存在不系统、不充分、不完备的问题。因此，背景数据必须经过科学的编辑处理汇总提炼才能用于决策。对此，模型起着重要的转化作用。 4原则上，运用定量方法开展决策分析需要考虑以下要求：1、以定性分析为先导。2、以管理决策为根本目标。3、以科学方法论为指导。 4、以数学模型为主要工具。 5、以软件应用为辅助性手段。 5运用数量分析管理手段进行管理决策需要经过的步骤：1、明确对象。2、建立决策分析模型。3、搜集数据资料。4、模型求解和检验。 5、结果解读和敏感性分析。 6、形成决策分析报告。 第二章 1搜集数据资料之前，提纲的内容：1、研究目标。2、研究对象。3、研究变量。4、数据资料搜集的渠道。5、资料的最终用途。 2统计数据资料的来源：1、直接来源：把搜集第一手统计资料所采用的方法称为直接来源。2、间接来源：把搜集第二手资料的渠道称为间接来源。 3普查的概念、作用和特点：普查是专门组织的、一次性的全面调查，主要用来搜集某一时点或一定时期内现象总量的资料。通过普查所得到的资料，在了解国情国力、制订社会发展规划、确定重大决策方面，发挥重要作用。特征：1、定期举行。2、依法进行。3、应用广泛。4、质量控制。5、项目增多。6、计算机介入。 4随机抽样调查的概念、优点：抽样调查既具备一般非全面调查的优点，又可以通过科学推算达到对研究对象的认识，因而是一种最常用、最重要的获取统计资料的手段。抽样调查是指按照随机性原则，从调查对象中抽取一部分单位组成样本，然后根据样本调查的结果，对总体情况进行推断。优点：组织实施灵活方便，具有普查等全面调查不可比拟的优势，是现代统计活动中搜集资料广泛使用的手段之一。 5抽样调查的种类：1、简单随机抽样的做法：从总体N个单位中抽取n个单位组成样本时，保证每一个单位被抽出来的概率相等。2、分层抽样的环节：将总体分成互不交叉重叠的若干层。再从各层中抽取一定数量的个体单位。3、整群抽样的做法：先将总体划分为若干互不交叉的群组，然后以这些群为抽样单位进行抽样，并对被抽中的群实行全面调查。4、系统抽样的做法：先将总体单位按某种标识排列，在规定的范围内随机抽取第一个样本单位，此后按一套规则确定其他样本单位。5、多阶段抽样不是一次性直接从总体中抽出，而是分两个后两个以上的阶段完成。6、双向抽样的做法：先从总体中随机抽取一个较大的样本，获得第一重抽样，然后从第一重样本中随机抽取一个较小的样本即第二重样本，利用第二重样本，对研究目标进行统计推断。 6非随机抽样的种类包括：1、判断抽样：指通过对调查对象深入细致的了解和分析，并结合统计研究任务的需要，有意识地选取一部分单位进行调查。2、任意抽样的确定取决于现场情况、调查者的现场判断和被调查人是否愿意配合。调查对象的各个组成成分比较均质，任意抽样调查的结果具有较好的体现性。3、配额抽样：在进行样本调查之前，先对总体进行分解处理，把总体划分为不同的组别，并且规定每一组别的抽样数目，至于各个组别中最终抽出哪些单位，由调查人员自行决定。 7内容分析法和参与观察法的特征和做法：1、内容分析法就是解决上述问题所使用的统计采集分析资料的工具，它把非定量的文献史料、语言习惯等带有特征的因素设法转换成可以量化处理的数据，然后对这些数据进行定量分析并作出相应的判断。2、参与观察法与卧底、暗访有类似之处，研究人员亲身参与到被研究人员的日常生活中，利用长时间的相处，消除被研究人员的戒心，以搞清所发生的事情及其真正的原因。 8间接来源的渠道：公司内部的历史记录、政府部门、国家统计局、专门从事数据资料采集的组织、产业协会和特殊利益组织、因特网。9利用间接资料的注意事项：1、结合研究和分析目的，有针对性地获取所需要的统计研究数据。2、评估间接资料的可用价值。3、注意指标的含义、口径、统计方法的可比性。4、注意弥补缺失资料。 10 定类资料：对事物进行分类或分组得到的结果。定序资料：语义上表现出明显的等级顺序关系的定类资料。定距资料：具有定序资料的所有特征，并且任意两个数之间可以比较差距大小的统计资料。定比资料：具有定距资料所有的性质特征，并且有一个绝对零点的资料。11截面资料：在同一时点搜集起来的有关研究总体各个单位的资料。通过截面资料，可以分析总体内部的构成情况，了解社会现象在空间范围发展的差异。 12时间序列资料：将若干时间点搜集来的资料按时间的先后顺序排列在一起。通过这些资料可以考察同一现象在不同时间上发展变化的过程，掌握社会经济动态变化的趋势。 13面板资料：截面资料和时间序列资料交织在一起。既具有截面资料的特征，又具有时间序列资料的特征。 14数据质量的解释：获得的观察值与客观现象实际数量水平之间的离差。 15数据质量的相对性及影响因素：1、做任何一项工作难免有误差。2、统计数据质量误差普遍存在的原因是调查准备工作不充分、数据搜集阶段产生误差、资料整理阶段产生误差。3、数据搜集阶段产生误差。4、数据处理阶段产生误差。
数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教学设计
数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教 学设计 教学目标： 1. 了解数据模型在决策管理科学中的重要性和应用 2. 掌握数据模型的基本概念和构建方法 3. 学会运用数据模型解决实际问题 4. 培养学生的分析和决策能力 教学内容： 1. 数据模型概述 1.1 数据模型的定义和基本特点 1.2 数据模型的分类和应用领域 1.3 数据模型与决策管理科学的关系 2. 数据模型的构建方法 2.1 手工建模方法 2.2 计算机辅助建模方法 2.3 数据模型的验证和优化 3. 数据模型在决策管理科学中的应用
3.1 常用的数学规划模型 3.2 数据挖掘与预测模型 3.3 供应链管理模型 3.4 风险评估与优化模型 3.5 实例分析与案例讨论 教学步骤： 一、导入与概述（15分钟） 1. 引入数据模型概念，探讨数据模型在决策管理科学中的重要性。 2. 分析数据模型的分类和应用领域，激发学生对数据模型的兴趣和认识。 二、数据模型的构建方法（30分钟） 1. 介绍手工建模方法，包括数学规划、统计分析等方法，强调模型构建的基本步骤和技巧。 2. 讲解计算机辅助建模方法，介绍常用的建模软件和工具，演示如何使用工具构建数据模型。 3. 强调数据模型的验证和优化，引导学生注意模型的合理性和有效性。 三、数据模型在决策管理科学中的应用（60分钟）
1. 详细介绍常用的数学规划模型，如线性规划、整数规划、多目标 规划等，通过案例讲解模型的具体应用方法。 2. 探讨数据挖掘与预测模型的原理和应用，如决策树、神经网络等，通过实例分析模型的实际运用。 3. 分析供应链管理模型的基本原理和方法，包括库存控制、物流调 度等方面的模型建立和优化。 4. 引入风险评估与优化模型，讲解风险管理的基本概念和方法，通 过案例研究模型在风险处理中的应用。 5. 结合实例分析与案例讨论，培养学生的分析和决策能力，让学生 运用数据模型解决实际问题。 四、教学总结与拓展（15分钟） 1. 对整堂课进行总结，强调数据模型在决策管理科学中的重要性和 应用。 2. 拓展教学，推荐相关领域的进一步学习资料和参考书目。 教学评估： 1. 课堂互动：通过提问和回答的方式，了解学生对数据模型的理解 和掌握程度。 2. 实例分析：要求学生运用所学的数据模型解决实际问题，并进行 讨论和分享。 3. 作业评估：布置相关作业，对学生掌握的数据模型知识进行评估。
《数据、模型与决策》授课内容与要求
《数据、模型与决策》授课内容与要求 数据、模型与决策授课内容与要求 一、课程简介有了数据，还需要借助分析方法和模型，才能获得对决策有用的信息。数据是基础，模型是工具，决策是目的。企业管理者为了用数据辅助决策，还需要学习一些相关的理论和模型，这些理论模型涉及：统计、预测、模拟和优化等，并需要掌握相应的电脑软件工具。本课程主要从理论模型和软件工具两个方面，介绍数据的分析方法和处理技能。本课程主要讲授企业管理决策的定量分析方法。首先，从管理科学定量方法的基本概念和方法入手，介绍企业层级的数据分析基础理论和分析方法，并根据企业管理的实际介绍相关统计模型。其次，从初学者易于接受的线性规划模型方法开始，介绍线性规划的应用、灵敏度分析和经济含义，及如何使用图解法和LINGO软件求解线性规划模型。最后，结合企业管理面临的问题，综合介绍从问题分析、数据收集、整理及建模、应用决策的系统分析方法。本课程特点如下：(1)注重理论和方法相结合。课上所有的理论，都有相应的实现方法举例。(2)从最基础的数据分析模型开始，介绍最常用的分析工具，如：回归模型、预测模型、优化模型等。模型是对数据深层次分析的必要工具，掌握这些模型对提高数据分析和处理能力及决策支持能力都有很大帮助。(3)数据的分析处理软件主要以E_CEL为主，该软件易于获得和使用。同时会介绍SPSS及LINGO软件。(4)本课程借助大量的生动有趣的实例，深入浅出的展开讨论，每次课后都给出练习题，通过学习分析具体案例，找出问题的根源，并根据管理者自己对管理科学的理解及对管理科学方法的掌握，给出解决方案。本课程以培养数量化思维的管理人才为教学目标。课堂教学主要结合企业管理的实际，从管理者角度分析数据，解决实际问题。本课程的目的不仅是介绍各种管理方法的数学背景及原理，而是通过引用一些反映现实问题的案例给出管理者可以采取的各种解决方案。本课程强调“问题导向型”和“案例导向型”，而非“数学模型导向型”。本课程主要培养管理者的“数量化思维习惯”，凡事要“用数据说话”。 二、课程大纲第一单元(2016年9月7日，学时：4)1数据与模型介绍1.1决策中的数量化思维方式1.2管理中的数据类型1.3数据分析及模型的应用介绍2数据的搜集与整理2.1数据的准备2.2可视化管理：图表2.3描述统计的应用案例第二单元(2016年9月14日，学时：4)3数据的统计量描述3.1统计量介绍3.2统计量的比较3.3案例应
工商管理本科段：数据模型与决策 提纲
工商管理本科段：数据模型与决策提纲 高纲1396 江苏省高等教育自学考试大纲 30447 数据、模型与决策 南京大学编 江苏省高等教育自学考试委员会办公室 1 I 课程性质、设置目的与要求 一、《数据、模型与决策》课程的性质 随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度 进行认识显示出越来越多的兴趣。数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法 对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务 于管理决策的需要。 《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分 析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。管理决策分为两类，一类是理性决策一 类是行为决策。数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确 定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为 理性决策范畴。既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通 过度量来选择决策方案。这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需 要有相应的数据资料。前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与
决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。如同生产过程一样，数据资料好比“原料”，模型就如“机器”，把数据原料投入模型机器，经过模型机器的加工处理，最后就能得到输出结果“产品”，即管理分析和决策方案。 运用数据资料通过模型从定量角度开展决策分析，目前已得到了十分广泛的发展和应用，在社会经济管理领域的各个方面都发挥着重要的作用。以企业管理为例，生产运营、库存管理、质量控制、资源利用、厂址选定、产品开发与设计、设备维护与更新、人员安排、项目规划、组织设置、信息处理、投资组合、融资方案、市场营销、商情预测、竞争性定价 2 等方面，都会使用到数据资料和模型工具，在社会管理和公共服务领域，数据处理和模型分析同样具有重要价值，比如：学校、商店、消防、医院、银行等服务网点的布局、交通道路规划、服务窗口优化设置等。正因为如此，在我国的高等教育体系中，倡导把定量化方法纳入到经济管理类专业的教育体系中。管理是人类社会永恒的主题，无论什么时候，也无论在什么样的发展阶段，管理总是必要的、必不可少的。随着社会经济的不断发展，人们遇到的管理问题可能更加复杂，只有懂得科学的管理方法，才有可能制定出合理的规划和行动方案。把定量化分析方法引进经济管理类专业的教学体系，体现了社会对人才培养的高标准要求。企业和社会的未来管理人员，应该努力地学习管理科学方法，并在未来的实际工作中自觉地运用科学方法解决管理问题。 二、《数据、模型与决策》考核内容简介 《数据、模型与决策》的内容比较丰富，有的方法对经济管理专业的学生来说可能还存在一定的难度，为此在具体教学的时候，可以把讲解方法原理、应用条件与案例分析和计算机软件使用结合起来。 通常情况下，要求完成以下的自学内容： 第一章总论。了解定量分析在专业学习中的意义，搞清楚数据、模型与决策之间的关系，理会定量分析的原则性要求，掌握定量决策分析的一般程序。
武汉大学MBA《数据统计与决策科学》教学大纲
武汉大学MBA《数据统计与决策科学》教学大纲 一、课程简介 1.课程名称：中文：数据统计与决策科学…… 英文：Statistics and Decision Science 2.开课时间：2013年3月2 日至3月6日 3.学时：36 4.任课教师姓名、职称：游士兵，教授…… 5.教师单位：经济学系 二、课程目标和任务 通过本课程的学习，同学将熟悉掌握一套定量分析和决策各种方法，能根据实际问题，进行深入的数据挖掘和数据分析，能够运用宏微观经济学和企业管理学的基本理论，在数据分析的基础上熟练建立问题的数据模型，解决和回答宏观经济和微观经济中需要解释和决策的问题。 三、课程的教学内容 第一章导论 第二章数据分析基本常识和工具 平均指标的含义、缺陷及解决方法、数据标准化处理及应用、数据异常值的处理方法 第三章指数模型与编制 总指数的编制、指数分析模型其他指数模型的设计 第四章抽样推断 抽样应用背景前提抽样误差抽样实践假设检验及应用实践 第五章时间序列模型预测与决策 基本概念与原则、时间序列描述、时间序列常用预测模型与分析、马尔科夫链法 第六章方差分析 方差分析的应用背景、理论准备、方差分析举例 （单因素方差分析、双因素方差分析） 第七章案例分析与讨论 四、对MBA学员能力培养的基本要求 积极参加课堂学习和课堂互动，能独立完成布置的作业，参加小组的案例分析与讨论，积极参与课堂的案例讨论，并达到掌握教学内容所要求的基本理论和方法，具备较强的定量分析和决策的能力。 五、教学方式 本课程教学手段是：课堂理论方法的讲解 + 案例分析与讨论。重点突出理论与实践相结合的教学方法。 基于本次集中上课的特点，本次教学方式是：课程教学采用教师讲授为主要，在第一次课事先布置课堂讨论的内容，最后一天进行案例分析、小组讨论和老师讲评方式进行。 六、课程考核方法 个人作业、案例讨论30% 考试55% 考勤15% 课程考核方式：平常作业，案例分析，期末考试综合考核，期末考试为开卷。
数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教学设计
数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教学设计 1.简介 数据模型与决策管理科学是管理学与信息技术交叉学科的重要方向，它是以数 理方法为基础，借助计算机等现代信息技术手段对管理问题进行研究和决策支持。本教学设计以《数据模型与决策管理科学（原书第十二版）》为教材，旨在帮助学生理解该重要领域的基本理论和方法，以及其在实际应用中的具体案例。 2.课程目标 本课程的目标是： 1.掌握数据建模的基本方法和思路； 2.理解决策分析的基本原理和理论框架； 3.了解现代信息技术在数据建模和决策分析中所起的作用； 4.实现对实际管理问题的建模和决策支持。 3.教学内容 第一章数据建模概述 本章将介绍数据建模的基本概念、目标和方法论，包括数据建模的基本概念、 建模过程中的问题和技术等方面的内容。 第二章决策分析的基础 本章将介绍决策分析的基本原理、理论框架和方法，包括决策分析的基本概念、决策框架的选择和优化等方面的内容。
第三章数据规约 本章将介绍数据规约的原理和方法，包括数据清理、数据集成、数据选择和数据变换等方面的内容。 第四章数据仓库与数据挖掘 本章将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法，包括数据仓库的概念和结构、ETL技术和数据挖掘的方法等方面的内容。 第五章决策支持方法 本章将介绍决策支持方法的基本原理和应用，包括数据可视化、多目标决策、组合优化和决策树等方面的内容。 第六章商业智能与决策集成 本章将介绍商业智能和决策集成的基本概念和方法，包括数学建模、多维数据分析、OLAP和业务流程建模等方面的内容。 4.教学方式 本课程采用讲授、案例分析、讨论和实践等教学方式，并结合本专业相关课程进行综合实践。 5.考核方式 本课程的考核方式包括作业、课堂讨论、小组报告和期末考试等，其中作业和小组报告重点考查学生对课程理论和方法的掌握和应用能力，课堂讨论和期末考试主要考查学生综合运用所学知识进行现实问题分析和解决的能力。
清华大学《数据模型与决策》DMD(孙静) - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓： 1、从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中； 2、数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。 3、东西方的差距从15世纪开始拉大： 1)西方：开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性） 2)东方：仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性） 4、5大知识点： 1)Decision Analysis（决策分析） ➢决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化”、提炼问题 ➢who、where、when、why、what、how 2)Sampling（抽样） ➢从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。（自然科学中的哲学） ➢“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。 ➢理论的结果是基于“随机”的抽样。 ➢精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。 ➢实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。 3)Simulaiton（仿真） ➢减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设” 4)Regression（回归） ➢回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。 5)Optimization（优化） ➢模型的准确性只对自变量范围内有意义。 DMD案例流程（供参考）： 一、案例背景： 5W+1H who
when where what （要干什么） why （待分析的原始数据或者解决途径） how （怎样做，D.T）P25-规范的决策树 key point：（---总体框架） ➢有用的信息和数据（why）； ➢提炼问题（what:Unkown information and question）； 二、初步分析： 根据决策树建模，即通常是分析框架、一个公式，或者一个目标 key point：（清晰分析思路―注意不要陷在数据里，有些可能无解，但要写明原因。）➢决策思路（D.T）说明是否做敏感性分析，是否另行设计决策树找出其他的解决办法，或从其他角度重新看这个问题－把复杂的问题分解成若干问题，简化 问题； ➢列出具体的分析思路和步骤； ➢在思路基础上，找出相关需要的变量、函数和相互间的关系； 例子：（最后一个书商案例） 决策变量：
数据模型与决策简明教程课程设计
数据模型与决策简明教程课程设计 一、课程目标 本课程旨在通过系统化的教学，帮助学生理解数据模型的基础概念和应用场景，培养学生分析和决策的能力，在激发学生兴趣和创造性思维的同时，提升他们的职场竞争力。 二、课程安排 本课程一共分为四个模块，分别为数据模型基础、数据模型设计、数据分析与 决策、应用案例实战。 模块一：数据模型基础 本模块主要介绍数据模型的基础概念和分类，在此基础上，探讨数据模型的实 现原理和应用场景，为后续模块学习铺垫。具体内容包括： •数据模型的概念和分类 •数据模型设计原理 •数据模型实现工具介绍 模块二：数据模型设计 本模块主要介绍数据模型设计的基本步骤和方法，通过实际案例学习，培养学 生数据建模的能力，为后续模块学习做好准备。具体内容包括： •数据建模的基本方法和步骤 •ER图和EER图的设计原则 •数据库设计工具介绍
模块三：数据分析与决策 本模块主要介绍如何利用数据模型进行数据分析和决策，在此基础上，探讨现代企业管理中数据分析和决策的应用场景和方法。具体内容包括： •数据采集和清洗的方法和工具 •数据分析方法和工具介绍 •决策树模型和神经网络模型的应用 模块四：应用案例实战 本模块通过实际应用案例，帮助学生深入理解数据模型的应用场景和方法，同时培养学生实际操作和解决问题的能力。具体内容包括： •电商网站用户分析案例 •企业销售数据分析案例 •政府项目决策案例 三、教学方法 本课程主要采用理论教学和实践结合的方式，通过课堂讲授、案例分析、实操演练等多种教学方法，帮助学生全面理解数据模型和决策分析的基本概念和方法，学习并掌握相关技能。 四、教材 本课程教材主要参考如下： •数据建模与数据模型 •数据分析和决策 •数据挖掘和机器学习 教材将在课程开始前统一配发。
《决策模拟》课程教学大纲(本科)
决策模拟 Decision Simulation 课程代码：08410144 学分：2 学时：32 （其中：课堂教学学时：18实验学时：上机学时：14课程实践学时: ）先修课程：管理学原理、战略管理、运筹学等 适用专业：工商管理 教材：无 一、课程性质与课程目标 （一）课程性质 《决策模拟》是工商管理专业教学计划中的专业基础选修课，本课程建立在管理学原理、战略管理、技术经济学、运筹学、生产运营管理、财务管理、计算机技术等课程知识基础之上，是以决策思想为主线，运用计算机模拟方法和定量方法去研究解决经济管理中问题的课程。 《决策模拟》运用管理学综合知识和计算机工具解决、处理实际管理决策问题，促进管理理论与实践相结合；强调学生的系统观点、定量运算能力、竞争意识和合作精神的培养，提高学生分析问题和解决问题的能力，符合创新型人才培养的要求。 （二）课程目标 课程目标1：学生能掌握计算机模拟的基本原理和方法，学会运用计算机模拟方法去决策管理问题的技能，同时加深对管理的认识，增强和巩固所学管理理论知识。 课程目标2：学生能综合运用管理学知识，通过定性、定量相结合的方式，提高对管理环境进行判断并作出决策的能力、组织协调能力和团队合作精神。 二、课程内容与教学要求 第一章决策模拟概述
（一）课程内容 1、模拟概述 （1）模拟的定义； （2）模拟的特点。 2、计算机模拟 （1）计算机模拟的特点； （2）计算机模拟的基本步骤； （3）计算机模拟在经济管理中的应用举例。 3、决策概述 （1）决策的定义和特点； （2）决策的过程； （3）影响决策的因素。 4、决策模拟的发展 （1）决策模拟的产生和发展趋势； （2）决策模拟学习的意义。 （二）教学要求 1、了解本课程的性质、研究对象与方法、任务； 2、掌握学习本章的几个基础概念； 3、理解计算机模拟的基本步骤和特点。 （三）重点与难点 1、重点是掌握学习本章的几个基础概念； 2、难点是理解计算机模拟的基本步骤。 第二章决策模拟基础 1、随机数的产生 （1）随机数的产生方法； （2）随机数的应用。 2、蒙特卡洛模拟法 （1）蒙特卡洛模拟法概述； （2）蒙特卡洛模拟法的应用。 （二）教学要求 1、了解数学公式产生随机数的方法； 2、掌握处理实际问题中随机数表的使用； 3、了解蒙特卡洛模拟法的原理；
《数据、模型与决策》第三章考点手册
《数据、模型与决策》 第三章 统计资料描述分析 考点8 图表描述分析（★三级考点，选择、填空、名词） 1.表中变量的数目，有单变量统计表、两变量统计表和多变量统计表。 2.表中指标反映的内容，有计数分布表和计量计值表。 3.表中资料的时空特性，有空间截面统计表、时间序列表、混合截面表和面板数据表。 4.一现象随着时间变化产生的结果按照时间顺序编制在一起，就得到了时间序列表。 5.个不同时间维度下的空间截面资料编织在一张表中便得到混合截面表。 6.数据表由一系列样本单位的时间序列资料编制而成，与混合截面数据表的主要区别是，对每个样本单位都进行了动态跟踪观察，混合截面数据表虽然也有时间因素，但不同时间下的样本观察单位可能不完全相同。 7．【频数分布】是在统计分组的基础上形成的样本单位在各个组间的分配。编制数据频数分布，需要解决好两个方面的问题：分组组数的确定，组间界限的划分。 8.编制数据的频数分布，需要经过以下步骤：第一，对数据进行排序，找出最大数和最小数。第二，确定分组组数。第三，确定组距。 组数最小观察值-最大观察值组距=第四，确定组限。第五， 按组归类统计。第六，编制表格。 9.【频率】是各个组中的频数j f (j=1,2,...,k)与所有组的频数之和的比率。假定数据集中共有n 项数据，频率j p 的计算公式为 1001001⨯=⨯=∑=n f f f p j k j j j j 10.频率的性质有： (1)j p 为正数，且),...,2,1(10k j p j =<<； (2)所有组频率之和等于1，即1...21=+++k p p p 11.频数分布的累积量包括累计频数和累计频率。累积频数是几个相关组发生频数的合计，能够反映合并后的观察值总共出现的次数。 12.累积频率则是几个相关组发生频率的累加和，能够用于描述和解释组合并后观察值出现的相对频繁程度。根据累积方向的不同，频数分布的累积量又有大于制累积量和小于制累积量之分，小于制累积量是小于某个组上限值的频数(率)之和，大于制累积量是大于某个组下限值的频数(率)之和。 13.利用Excel 编制两变量交叉分类频数分布的过程：第一步，在工作表中录入数据。第二步，点击菜单栏中的“插入”，打开左上角的“数据透视表”。第三步，在弹出的对话框中，将连同编号在内的数据(包括命名行)输入到“选择一个表或区域”框中，同时指定“数据透视表放置”位置，然后按“确定”。第四步，在弹出窗口的右边框中，将“工作满意度”拖入“行标签”，“工作绩效”拖入“列标签”，“编号”拖入“Σ数值”，同时从“Σ数值”下拉选项“值字段设置”中选择“计数”，得到初始数据透视表。第五步，对初始数据透视表进行修饰。 14.根据两变量频数分布中各变量的测量尺度，可以得到诸如定类-定序变量频数表、定序-定序变量频数表，以及定类(序)-定距(比)变量频数表等。 15.对两变量频数分布，根据分析的需要，可以计算全样本频率、行样本频率和列样本频率。
数据、模型与决策
数据、模型与决策 一、指派问题 美国电缆公司利用包括5个分销中心、8个客户区域的分销系统分销产品。配给每个客 户区域一个专门的资源供应商，且其所有电缆产品都来自同一分销中心。为了能平衡分销中 心的客户需求和雇员的工作量，公司负责物流的副总裁特别指明一个分销中心最多负责3 个客户区。下面的表格1-1就是这5个分销中心以及每个客户区的供给成本(单位:1000 美元): a、求出能使总成本最小的客户区—分销中心的组合方式。 b、如果有，哪一个分销中心没有分派任务, c、假设每个分销中心最多只能负责2个客户区，那么这个限制条件将如何改变指 派和客户区的供给成本, 表1-1 分销中心到客户区的供给成本 客户区分销中心洛杉矶芝加哥哥伦比亚亚特兰大纽约堪萨斯丹佛达拉斯 普莱诺 70 47 22 53 98 21 27 13 纳什维尔 75 38 19 58 90 34 40 26 佛拉各斯塔夫 15 78 37 82 111 40 29 32 斯普林菲尔德 60 23 8 39 82 36 32 45
博尔德 45 40 29 75 86 25 11 37 解: a、设Xij表示第i个分销中心是否供给第j个客户区，Xij=1表示供给， Xij=0表示不供 给。 目标函数为求成本最小，即: Min 供给成本 =70X11+47X12+22X13+53X14+98X15+21X16+27X17+13X18+75X21+38X22+19X23+5 8X24 +90X25+34X26+40X27+26X28+15X31+78X32+37X33+82X34+111X35+40X36+29X37 +32X38+60X41+23X42+8X43+39X44+82X45+36X46+32X47+45X48+45X51+40X52+29 X53+ 75X54+86X55+25X56+11X57+37X58 约束 S.T.: 1) 1X11+1X12+1X13+1X14+1X15+1X16+1X17+1X18<3 2) 1X21+1X22+1X23+1X24+1X25+1X26+1X27+1X28<3 3) 1X31+1X32+1X33+1X34+1X35+1X36+1X37+1X38<3 4) 1X41+1X42+1X43+1X44+1X45+1X46+1X47+1X48<3 5) 1X51+1X52+1X53+1X54+1X55+1X56+1X57+1X58<3 6) 1X11+1X21+1X31+1X41+1X51=1 7) 1X12+1X22+1X32+1X42+1X52=1 8) 1X13+1X23+1X33+1X43+1X53=1 9) 1X14+1X24+1X34+1X44+1X54=1 10) 1X15+1X25+1X35+1X45+1X55=1