運籌學那些事，專科學生學習運籌學，No.1

寫在前面

自考運籌學，自學寶典，夢想橡皮擦，爲你擦掉自考的夢想，嘿嘿

自己準備自考，你要做的第一件事情，叫做分析試卷，所謂知己知彼，百戰不殆

你要知道考點，才能應付考點，是吧

我隨機抽樣了2006年、2012年、2018年的真題試卷

試卷組成

年份	題型與分值
2006年	選擇（15道 15分） 填空（10道10分） 名詞解釋（5道15分） 計算題（3道15分） 計算題（3道15分） 計算題（2道14分） 計算題（2道16分）
2012年	選擇（15道 15分） 填空（10道10分） 名詞解釋（5道15分） 計算題（3道15分） 計算題（3道15分） 計算題（2道14分） 計算題（2道16分）
2018年	選擇（15道 15分） 填空（10道10分） 名詞解釋（5道15分） 計算題（3道15分） 計算題（3道15分） 計算題（2道14分） 計算題（2道16分）

額，果然沒錯，這些年都沒變過…

教材

打開書，看一下 2002年9月第2版，2018年1月第22次印刷。
額，好有年代感，估計趕上很多同學的年紀了。

內容有十一章，看起來還蠻多的

考綱中還寫明瞭一點

考試時允許考生帶計算器、畫圖工具。

恩，挺好

第一章：概論

常規套路，第一章肯定有選擇題或者填空題出現，我們先梳理一下基本邏輯吧

一看就是重要的知識點

運籌學（Operations Research,簡稱OR）是一門研究如何有效地組織和管理人機系統的科學。

運籌學的概念，簡稱，這個沒辦法必須記住

對管理領域，運籌學也是對管理決策工作進行決策的計量方法

分析程序有兩種基本形式

1. 定性的

依據經驗或者個人判斷就可以解決

2. 定量的

需要全面分析，用計量的辦法

運籌學，主要研究定量分析的技能

運籌學定義：

運籌學利用計劃方法和有關多學科的要求，把複雜功能關係表示成數學模型，其目的是通過定量分析爲決策和揭露新問題提供數量根據

計算機與運籌學密不可分

決策方法的分類

看到這名字，就覺得這是考點，常年考試的第六感

1. 定性決策
2. 定量決策
3. 混合型決策

應用運籌學進行決策的幾個步驟

1. 觀察待決策問題所處的環境
2. 分析和定義待決策的問題
3. 擬定模型（OR項目最費時的部分）
4. 選擇輸入資料
5. 提出解並驗證它的合理性。這裏出現一個名詞，叫做敏感度實驗（有個模型的解答，就要試圖改變模型及其輸入，並注視將要發生什麼樣的輸出）
6. 實施最優解

真題參考

看了這些年的試卷，好像第一章沒啥考題… 尷尬

第二章：預測

預測就是對未來的不確定的事件進行評估或判斷
無情…說的好像算卦一樣，科學的算卦

預測方法的分類

1. 經濟預測，分爲宏觀經濟和微觀經濟 預測；
2. 科技預測，分爲科學預測和技術預測；
3. 社會預測，研究社會發展有關問題；
4. 軍事預測，研究與戰爭、軍事有關的問題。

就應用方法來說，重點來哦~

1. 定性預測：該名詞近20年有4年考到

是指利用直觀材料，依靠個人經驗的主觀判斷，依靠個人經驗的主觀判斷和分析能力，對未來的發展進行預測，又稱之爲直觀預測

2. 定量預測：該名詞近20年有3年考到

根據歷史數據和資料，應用數理統計方法來預測事物的未來，或者利用事物發展的因果關係來預測事物的未來。
凡利用歷史數據來推算事物發展趨勢的叫外推法，常用的有時間序列分析法；凡利用事物內部因素髮展的因果關係來預測事物發展趨勢的叫因果法，常用的有迴歸分析法、經濟計量法、投入產出分析法。

就預測時間期限來說

1. 長期預測
2. 中期預測
3. 短期預測（近期預測）

預測的程序

1. 確定預測的對象或目標
2. 選擇預測週期
3. 選擇預測方法
4. 收集有關資料
5. 進行預測

定性預測法（判斷預測法）

判斷預測法一般有下列兩種：特爾菲法和專家小組法
特爾菲法的實施程序：

1. 確定課題
2. 選擇專家
3. 設計諮詢表
4. 逐輪諮詢和信息反饋
5. 採用統計分析方法
   專家小組法 只在2004年出現過1次，後面沒出現過

概念：專家小組法是在接受諮詢的專家之間組成一個小組，面對面地進行討論與磋商，最後對需要預測的課題得出比較一致的意見

時間序列預測法

概念：時間序列分析法就是將歷史數據按時間順序排列，根據預測對象的這些數據，利用數理統計方法加以處理，來預測事物的發展趨勢。

滑動平均預測法

滑動平均預測法又分爲簡單平均預測法和加權平均預測法

1. 簡單滑動平均預測法：實際上是一種算數平均數預測法
   求平均數都會算吧
   公式就是下面的公式

$\overline{x}=\frac{x_{1}+x_{2}+...x_{n}}{n}$

(1) 橫向比較法，跟別人比，求平均值

（2）縱向比較法：簡單滑動平均數法。

現在只是求平均值，怎麼體現滑動呢

總按照前6個月來計算，也就是第8個月，算2~7月的，第9個月，算3~8月的。明白了吧，滑動起來，逐次往後面移動一個月，就叫做簡單滑動平均數。

教材上也給了一個公式，這個公式不重要，幫助理解的

加權平均數預測法
（1）橫向比較法（比較簡單，自己看例子）

（2）縱向比較法（加權移動平均數法）

按照簡單滑動平均數法 理解即可

簡單例題

滑動平均預測值真題

某木材公司銷售房源構件，其中一種構件的銷售數據如圖。試計算，3個月的滑動平均預測值

月份	實際銷售額（萬元）	3個月滑動平均預測值
1	10
2	12
3	13
4	16	11.67
5	19	13.67
6	23	16.00

加權平均數預測法真題

某鄉鎮企業試製成功一種5號電池，已知前6個月出廠價格順序爲：1.0，1.1，1.1，1.2，1.2，1.3（元/節），爲了加大與預測期較近的實際數據的權數，該廠確定了相應的權數分別爲：1、2、2、3、3、4，試依據加權平均數預測法，計算該種電池7月份的出廠價格預測值（結果保留2位小數）

F₇ = 1+1.12+1.12+1.23+1.23+1.3*4 / 1+2+2+3+3+4 = 1.19

指數平滑預測法

先看公式

F_t+1 = F_t + α(x_t － F_t) = F_t ＋ αe_t

教材對後續的公式的演變也做了一些說明，這裏直接通過例子來解釋

滑動平均法 和 指數平均法

某木材公司銷售房架構件，其中一種配件的銷售數據如表。計算
（1） 3個月和4個月的滑動平均預測值；3個月加權滑動平均預測值
（2）α = 0.4 時指數平滑預測值；α = 0.7 時指數平滑預測值；分析α = 0.4 和α = 0.7 二者的指數平滑預測的結果

3個月和4個月的滑動平均預測值

3個月的加權滑動平均預測值

下面我們開始解決第二問

α = 0.4 時指數平滑預測值；α = 0.7 時指數平滑預測值；分析α = 0.4 和α = 0.7 二者的指數平滑預測的結果

這個地方需要用到幾個指數平滑預測法公式的變種

這個地方，注意，當α=0.4的時候，我們做預測值，發現偏差較大

修正α=0.7 看結論

最後，在這個小節的末尾加上了一個 趨勢調整指數平滑法，這個自己選看一下吧

迴歸模型預測法

又稱 迴歸模型預測法或者因果法

事物內部變量間的關係一般分爲兩類：

1. 變量間的確定性關係，函數關係
2. 變量間的不確定關係，相關關係

不確定性情況涉及的狀態比較複雜，因此迴歸分析方法（迴歸方程）也有多種：
線性迴歸方程分爲

1. 一元線性迴歸：一個自變量與一個因變量間線性關係的迴歸方程，又稱單迴歸
2. 多元線性迴歸：一個因變量與多個自變量間線性關係的迴歸方程，又稱復回歸

非線性迴歸方程（選看）

一元線性迴歸方程

y = a + bx
y 因變量 x 自變量，a,b 迴歸模型的參數

這個式子最重要的就是確定a,b的值了。係數確定的原則是使預測值儘可能地接近實際值，應用的方法是最小二乘法

最小二乘法（該名詞近20年有4年考到）

尋求使誤差平方總和爲最小的配合趨勢線的方法。或，依計算估算點和實際點間平方之和最小，描繪配合趨勢線的方法。

在教材中關於這點重點看P21的案例即可，如果你跳過，只需要記住

求解迴歸參數a、b的兩個方程式

及迴歸方程a、b係數的計算公式：

二元線性迴歸模型預測法（自考看一遍，瞭解即可）

公式：y = a + b₁x₁+b₂x₂

運用最小二乘法，可求得求解迴歸參數a、b₁、b₂的公式

季節性變動的預測（篇幅不大，大膽的預測考點不多）

1. 季節性的變動趨勢
2. 一般的變動趨勢

建議採用指數平滑預測法較好

自考必看

首先，你應該關注一個公衆賬號，必須的

然後，重點來了，附件給一份名詞解釋題，近20年的

還有一句話要說：運籌學，自考卷，第31題，一般考察 滑動平均值預測、加權平均數預測、指數平滑預測法、加權滑動平均數、簡單滑動預測法，說白了，就是第二章重點部分。

下面這個表格會不斷完善

表格待補充，來源 夢想橡皮擦 CSDN博客 http://dream.blog.csdn.net

整理一份近20年名詞解釋題

整套試卷佔15分，哈哈哈，打碼了，要清晰的找我吧