源于第二次世界大战期间的运筹学研究，有效地解决了如何将有限的资源分配于各项军事活动，以取得最优的战争效果等重大军事决策问题，为盟军取得二战的胜利作出了不可磨灭的贡献。战后，该项技术不但在军事科学上不断发展，在工农业生产、科学实验、工程技术、经济管理和社会科学中都有着广泛的应用和发展。特别是计算机技术的引入，更使得运筹学的研究和应用如虎添翼，一些大规模或超大规模的决策变量和约束条件问题的求解也变成了现实。
运筹学的分支较多，这里我们只介绍线性规划、整数规划、动态规划等方面的运筹学应用和模型，读者通过学习解决这些运筹学问题的思想和方法，而对运筹学模型的建立、应用和求解有更深的认识。
一、 线性规划模型。
1．线性规划数学模型的一般形式。
例1．农作物的生产安排问题。
1）问题的提出。
以色列的某社区联盟，其农业生产受农田面积和灌溉配水量的限制，其资料如表4.1所示。
表4.1适合该地区种植的农作物有甜菜、棉花和栗子，其每英亩的期望净收益、用水量及可种植的最大面积如表4.2所示。
表4.2试问，该社区联盟应如何安排这三种农作物的生产，方使总的收益最大？
2）假设与分析。
决策变量分别表示这三个社区三种农作物的种植面积（见表4.3所示）。
表4.3则该问题的线性规划模型为：
目标函数 约束条件为：
非负性：土地约束：
水资源约束：
最大面积约束：
3）模型的建立与求解。
用单纯形法或用数学软件包求得其最优解如下表所示：
一般地，线性规划问题的求解过程具有如下的一些共同特征：
1）每一问题都可用一组称之为决策变量的未知数来表示相应的活动方案，由于实际问题的要求，这些决策变量通常是非负的。
2）对决策变量，大都存在一定的限制条件（称为约束条件），且这些限制条件一般可用关于决策变量的一组线性不等式或等式来表示。
3）有一个追求的目标函数，且目标函数一般可表示为决策变量的线性函数，并由实际问题来决定目标函数应追求最大还是最小。
用数学语言描述，线性规划问题的的数学模型为：
目标函数：约束条件为：
简单线性规划问题大都用**法或单纯形法求解，而复杂线性规划问题可用相应的数学软件包求解，这里，不再详述。
2.应用实例。
例2．空气污染管理问题。
1) 问题的提出。
位于钢城的诺利公司为当地的主要钢铁厂家之一，公司为钢城的繁荣与发展作出了一定的贡献。但现在情况有所改变，由于钢厂对熔炉的排放物未进行管理，致使空气污染破坏了钢城的环境，并危害了当地居民的健康。公司董事会就此作出了明智的决定，指定专门人员与市政**和人民团体商讨解决空气污染问题，以保证工厂的排放物能达到环保部门的要求。
研究发现，造成空气污染的物质主要有三种：微粒、氧化硫及碳化氢，钢厂每年须减少的污染物排放量达到表4.4的要求时，方满足环保的要求。
表4.4 （环保部门的空气清洁标准）
污染物的主要**为：（1）制造生铁之鼓风炉；（2）炼钢之敞炉。减少污染物排放的有效方法为：
（1）增加烟囱高度；（2）在烟囱内安装过滤器；（3）使用优质燃料。这些方法对减少污染虽有帮助（其效果见表4.5），但任一方法的单独使用，均不能达到环保部门的要求，若三种方法同时以最高的标准实施，则工厂的产品成本将陡增，从而使产品失去市场竞争力甚至因此而破产，管理部门因此而忧心忡忡。
表4.5（各减污法每年最高可能减少的污染排放量（单位：百万磅））
专题组人员经分析知各减污方法中最高减污量之总成本的近似值如表4.6所示。而公司每年可拨出的治污专款也有一底限，试确定该公司是否能实施“空气污染管理”工程。
表4.6（最高减污法之总成本：以百万元为单位）
2）假设与模型的建立。
工程实施的关键在于既要确保排污效果能达到环保部门的要求，又要最大限度地降低成本（不超过其所能承受的底限）。由于问题的解决具有组合性，故可考虑用线性规划模型求解，假设决策变量分别表示各减污法中最高成本的比例值（见下表）
则其目标函数为：
约束条件为：
求解得：工程造价为：
若问题的最优解3215.9万元未超过公司所能承受的底限，则该治污工程可上马，否则得另谋它法。
例3．饲料配比问题。
1) 问题的提出。
某公司长期饲养实验用的动物以供**，已知这些动物的生长对饲料中的蛋白质、矿物质、维生素这三种营养成分特别敏感，每个动物每天至少需要蛋白质70g、矿物质3g、维生素10mg，该公司能买到五种不同的饲料，每种饲料1 kg所含的营养成分如表4.7所示，每种饲料1kg的成本如表4.8所示，试为公司制定相应的饲料配方，以满足动物生长的营养需要，并使投入的总成本最低。
表4.7表4.8
2）假设与分析。
设表示混合饲料中所含的第种饲料的数量（即决策变量），因每个动物每天至少需要蛋白质70g、矿物质3g、维生素10mg，所以应满足如下的约束条件。
因要求配制出来的饲料其总成本最低，故其目标函数为：
由于约束条件及目标函数均为线性函数，故原问题是一线性规划模型。
3）模型的建立与求解。
由上述讨论知，饲料配比问题的线性规划模型为：
使如下约束条件成立：
例4 连续投资问题。
1) 问题的提出。
某部门在今后五年内考虑给下列项目投资，已知如下条件：
项目a，从第一年到第四年每年年初均需投资，并于次年末**本利115%；
项目b，第三年初需要投资，到第五年末**本利125%，但规定最大投资额不超过4万元；
项目c，第二年初需要投资，到第五年末**本利140%，但规定最大投资额不超过3万元；
项目d，五年内每年初可购买公债，于当年末归还，可获利息6%。
该部门现有资金10万元，问它应如何确定给给这些项目每年的投资额，使到第五年末部门所拥有的资金的本利总额最大。
2）假设与分析。
这是一个连续投资问题，能否定义好决策变量，并使之满足线性关系，是能否用线性规划方法求最优解的关键。我们用表示第年初分别用于项目a，b，c，d的投资额（即决策变量），根据题设条件，可列出表4.9（表中空格部分表示该项目当年的投资为0）：
表4.9下面讨论这些决策变量应满足的线性约束条件。
从表4.9知：第一年年初仅对项目a、d进行投资，因年初拥有资金10万元，设项目a、d的投资额分别为、，则有：
同理，第二年对项目a、c、d的投资额应满足方程：
而第三年、第四年、第五年对项目a、b、d；项目a、d；项目d的投资额应分别满足如下的方程：
另外，项目b、c的投资额度应受如下条件的约束：
由于“连续投资问题”要求第五年末部门所拥有的资金的本利总额最大，故其目标函树为：
3）模型的建立与求解。
有了如上的分析，我们可给出该“连续投资问题”的线性规划模型为：
求解得：第一年：
第二年：第三年：
第四年：第五年：
由此求出第五年末该部门所拥有的资金的本利总额为：143750元，即部门赢利43.75% 。
二、 运输问题模型。
1.运输问题模型概述。
运输问题是一类特殊的线性规划模型，该模型的建立最初用于解决一个部门的运输网络所要求的最经济的运输路线和产品的调配问题，并取得了成功。然而，在实际问题的应用中，除运输问题外，许多非运输问题的实际问题一样可以建立其相应的运输问题模型，并由此而求出其最优解。下面以“产销平衡模型”对运输问题进行一下简单的概括和描述：
某产品的生产有个产地，其生产量分别为，而该产品的销售有个销地，其需要量分别为，已知该产品从产地到销地的单位运价为，试建立该运输问题的线性规划模型。
解：假设从产地到销地的运输量为，因从产地到销地的单位运价为，我们可把运输量（）汇总于产销平衡表中，而把单位运价汇总于单位运价表中（见下表）。
产销平衡表。
则在该产销平衡表表中，第列的物理含义为：从各产地发往销地的部分运输量的和应等于销量，第行的物理含义类同。
单位运价表。
由以上的讨论，对产销平衡的情形，我们可给出其运输问题的数学模型如下：
当然，在实际问题的应用中，常出现产销不平衡的情形，此时，需要把产销不平衡问题转化为产销平衡问题来进行讨论。例当产量大于销量时，只需增加一个虚拟的销地，而该销地的需要量为即可。销量大于产量的情形类同。
2. 应用实例。
运输问题模型的应用比较广泛，并不完全局限于运输问题，下面我们举例说明之。
例1.生产时序的安排。
1) 问题的提出。
北方飞机公司为全球各航空公司制造商用飞机。其生产过程之最后阶段为生产喷射引擎，然后装置于（一极速工作）制妥的机体，该公司有若干近期必须交付使用的飞机的合同，现须安排今后四个月飞机喷射引擎的生产计划，并须于每月末分别提供台引擎。已知该公司各月的生产能力和生产每台引擎的成本如下表所示（单位：
百万元），又如果生产出来的引擎当月不能交货的，每台引擎每积压一个月需存储和维护费用0.015百万元，试在完成合约的情况下，制定一引擎数量的生产安排方案，以使该公司今后四个月的生产费用最小。
运筹学模型
第5章运筹学模型。5.2 图论模型。图论是运筹学的一个重要分支，它是建立和处理离散类数学模型的一个重要工具。用图论的方法往往能帮助人们解决一些用其它方法难于解决的问题。图论的发展可以追溯到1736年欧拉所发表的一篇关于解决著名的 哥尼斯堡七桥问题 的 由于这种数学模型和方法直观形象，富有启发性和趣味...
运筹学模型
运筹学发展至今已有五十多年的历史，其作用是为决策者在作决策时提供科学依据。运筹学在生产管理 工程技术 军事科学 科学试验 经济和社会科学中都有着极其广泛的应用。运筹学的分支很多，我们只介绍数学建模中常见的 线性规划 非线性规划 库存 决策 对策和动态规划等几个方面的几个数学模型。第一节线性规划问题的...
数学建模运筹学模型一
运筹学模型 一 本章重点 线性规划基础模型 目标规划模型 运输模型及其应用 图论模型 最小树问题 最短路问题。复习要求 1.进一步理解基本建模过程，掌握类比法 图示法以及问题分析 合理假设的内涵。2.进一步理解数学模型的作用与特点。本章复习重点是线性规划基础模型 运输问题模型和目标规划模型。具体说来...