使用数学编程进行预测分析CMSE11431

课程内容：

本课程将向学生传授线性和整数优化的基础知识，以模拟和分析现实世界中的商业应用。

课程描述：

优化问题涉及在一系列约束条件下优化目标函数。当优化问题转化为代数形式时，我们将其称为数学程序。数学程序设计是运筹学（OR）、管理科学（MS）和商业分析（BA）中的一个领域，主要涉及建立模型以及解决数学程序的策略和方法。

本课程将讨论运筹学/管理学/工商管理学中的模型建立，介绍各种典型的运筹学/管理学/工商管理学问题及其数学程序设计公式，提供有关如何对管理情况进行建模的一般提示，并讨论线性和（混合）整数程序的求解策略和求解方法。

本课程旨在加深学生对建立适当的数学模型作为现实管理情境的简化表示的重要性，以及这些模型在为决策问题提供解决方案方面所发挥的作用的理解。课程还旨在训练学生批判性地评估数学编程模型和解决方法。此外，学生还将学习如何在企业管理者面临的决策问题中应用最先进的规定性分析工具。课程为学生提供了相互学习、向该领域从业人员学习以及学习该领域最新理论和应用研究的机会。课程要求学生以小组为单位，在不同的商业环境中开展涉及规范性分析的实际项目，并向班级其他同学和外部小组展示自己的作品。

内容概要：

课程围绕以下三个主要教学主题展开：

1、OR/MS/BA简介、OR/MS/BA研究的典型方法步骤以及在商业决策中应用的模型构建。

2、线性规划（LP）：回顾基本概念和方法，以及在商业决策中的应用。

3、整数程序设计（IP）：基本概念、与线性规划的关系、解决整数程序的策略和方法以及在商业决策中的应用。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、使用正确的术语，讨论描述性分析的概念和方法，特别是数学编程。

2、识别并正确陈述不同业务环境中的规范性分析优化问题，建立模型，选择正确的解决方案和方法，并使用数学编程技术解决这些问题。

3、解释解决方案，制定管理准则并提出建议。

4、批判性地讨论其他规范性分析方法和手段。

5、向非专业受众有效、高效地传达解决方案。