运筹学含义

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运筹学含义范文第1篇

关键词： 运筹学 经济管理类专业 改革措施

一、运筹学是经济管理类专业的专业基础必修课

运筹学是经济管理类专业的专业基础必修课，主要是学习与管理类专业课程有密切关系的各种优化方法。学生应通过该课程的学习，熟练掌握运筹学的基本理论及解题技巧，灵活运用运筹学的思想、原理、方法去分析和解决管理工作中大量存在的最优化问题，为进一步学习专业课及从事管理、科研工作奠定基础。

经济管理类运筹学研究的主要领域是管理决策问题，基本手段是建立数学模型，通过定量模型求解，结合定性分析找到管理问题的决策方案。因此经济管理类运筹学课程的教学目标应该着重在运筹学基本概念的理解、基本原理的掌握及基本方法的应用上。具体地说教学目标就是熟练掌握运筹学的基本理论、原理及计算技能；能把在经济管理中遇到的一些实际问题抽象为运筹学模型，运用运筹学方法予以优化；能利用计算机对大型管理决策模型进行优化。

二、教学中存在的问题

1.教学目标不明确。

开设每门课程都有它的目的。那么，经济管理类运筹学课程的教学目的应该是什么呢？是运筹学的数学理论，还是运筹学的应用？目前，经济管理类运筹学课程的教学中存在重理论轻应用的倾向，使得学生只会算题，而不善于解决面临的大量实际问题。

运筹学的教学实践中，受传统教学观念的影响，无论教材和课堂教学都是通过少量例子引入数学模型，突出数学模型的求解，计算量庞大。这种教学方法不能开阔学生的眼界，学生也没有太大兴趣，模糊了学科的教学目的。例如运筹学中最基本的线性规划中的单纯型算法，计算量非常大，如果重点讲授计算过程，使学生非常疲惫，也丧失了对运筹学的兴趣。

2.教学方法侧重计算。

目前许多管理类专业运筹学的教学方法仍然停留在传统的粉笔加黑板板书的模式上。教学内容过于注重定义的解释、定理的推导、手工演算的教学上，将运筹学上成了一门数学课。而缺乏运筹学的应用及分析问题、解决问题方法的讲授，更没有实践性环节，教师使尽浑身解数，学生终于把数学模型和相关的求解方法理解了，然而却把它原本所代表的管理问题和经济含义忽略了。学生对运筹学的基本理论、模型及其求解方法都有较好的掌握，但当运用所学知识去分析和解决实际问题时，却又显得茫然无措、无从下手，甚至许多学生在学了运筹学之后，却感觉不到运筹学的实际应用价值。

3.考核方式比较单一。

运筹学是管理类专业学生的一门学科基础课程，考核方式一般采用试卷考试的形式衡量学生学习效果。考核是教学工作中的一个重要环节，是检验学生学习情况、评价教学质量的一个重要手段，也是引导学生如何学习的重要方式。单一的闭卷考试，教师按照固定模式和题型出卷，考核的重点也就是学生对概念的理解和计算能力。这种考核方式，极大限制了学生的创造性，只能反映学生对理论知识的掌握情况和解题技能水平，难以体现学生解决实际问题的能力。

单一的考核方式往往导致学生善于解题，而拙于解决实际问题，习惯于仅仅进行理论学习和算法求解，怠于对实际问题的思考和分析，缺乏进行实践的积极性，不利于学生解决实际问题能力的培养和提高。

三、运筹学教学改革的几点措施

1.注重案例教学方法，理解运筹学的原理和应用背景。

传统的运筹学课程教学方法大多先介绍有关理论，然后举例说明理论的运用情况。这种方法难以调动学生的学习趣，也就难以取得较好的理论学习效果，而管理类本科生应从应用操作层面，强调初步解决问题的能力。教师可以事先选定好贯穿某个知识模块全过程的大型案例，然后详细介绍案例背景，使学生如身临其境般发现案例中存在的问题，并进行分析探讨。为了找到解决方法，再进一步引入相关运筹理论，随着案例的分析深入，运筹理论也逐步加深。

这种方法让学生由被动接受变成了主动学习，可以有效提高学生的学习兴趣，提升学生分析问题和解决问题的能力。另外，模型来源于实际问题，模型分析的结果也应该应用于管理实践。案例教学中应尤其注意对计算结果的解释，让定量分析的结果指导管理实践。

本科生缺乏实际操作能力，与MBA等有经验人士的案例开设不同，应选择本科学生易于理解的生活问题或易于感受的管理问题作为案例进行教学。另外，案例虽然是实际问题的抽象，但不易简化过头，丢失原有的应用背景。

2.多媒体课件与传统板书相结合。

运筹学课程例题长、内容多、理论多、方法多、步骤多，非常适合多媒体教学。但全部使用多媒体教学，频繁的幻灯片切换让学生应接不暇，没有时间消化和思考。因此，可以采用多媒体课件与传统板书相结合的方式，将教材上的例题和有针对性的收集的课外习题制作成多媒体课件。辅以适当的板书及提问，以活跃学生的思维，缓解学生的疲劳。这样，既节省了大量板书、理论推理及解题技巧的讲授时间，节约了大量重复过程的书写，又以层层递进的原则将解题思路一步一步展开，使问题化繁为简，极大地提高了课堂效率。

3.充分运用计算机软件，突出模型的分析评价方法。

实际问题的不确定性和复杂性往往导致数学模型非常复杂，手工计算根本无法求解。这就需要借助一些计算机辅助软件来实现。因此，有必要在课堂上引入MATLAB和LINGO软件，开展计算机辅助教学。这样不仅可以做到理论与实践相结合，而且可以培养学生的动手能力，极大地提高学生的积极性，更可以节省教师和学生在解题技巧锻炼和作业上耗费的大量时间和精力，将一堂原本枯燥的数学课变得生动有趣。

运筹学模型解的分析评价，对深化问题的认识、完善模型有重要意义。比如，过去对模型的参数进行灵敏度分析，都要经过很繁琐的数学分析。因此，培养学生运用计算机软件对模型进行分析评价是运筹学教学发展的一个重要取向。

4.考核方式多样化。

运筹学是经济管理专业学生的专业基础课，它的作用在于让学生将这门课程运用到专业知识中去，解决实际问题。那么，实际案例的分析能力就应该作为考核重点。同样，要解决实际问题，除了建立模型之外，还少不了计算机辅助工具的使用，上机实验就应该作为一个考核项目。综上所述，可以将平时作业、理论知识考核、案例考核和上机实验相结合的考核方式作为运筹学的最终考核方式。

运筹学教学的科学发展，要以学生为本。要全面协调，统筹兼顾，重点突出模型建立、模型分析评价、模型应用等方面，以有利于学生形成可持续发展的能力。

参考文献：

[1]程理民，吴江，张玉林.运筹学模型与方法教程[M].清华大学出版社，2001.

[2]宁宣熙.运筹学实用教程（第二版）[M].科学出版社，2007.

运筹学含义范文第2篇

关键词：运筹学；应急物流；选址―定位

中图分类号：F250 文献标识码：A

Abstract： Because the efficient of emergency logistics can reduce the harms caused by emergency， it has caused wide public concerns among theorists. This paper provides an overview of Chinese emergency logistics study from many aspects： basic theory， the construction of system and the related models on the base reviewing the liberations in recent years， also it indicated that the modeling sense in operation research plays a decisive role in the research of emergency logistics.

Key words： operation research； emergency logistics； location-routing

近年来，我国各地突发事件频发，其中自然灾害的发生的占比非常高，如2010年8月甘肃舟曲发生特大山洪泥石流、2014年7月云南发生洪涝泥石流灾害、2013年3月墨竹工卡县发生山体滑坡灾害、2013年7月甘肃岷县漳县发生6.6级地震灾害、2014年新疆于田发生7.3级地震灾害、2015年9月江西福建等地发生洪涝风雹灾害、2015年8月陕西山阳发生滑坡灾害等。这些自然灾害的发生严重威胁人类的生命和财产安全，以及社会的经济发展甚至会影响和谐社会的构建，在突发事件发生后，如何尽快地将赈灾物资送至灾区以减少灾害损失是应急物流问题研究的主要内容，即应急物流LRP问题的研究。应急救援部门必须以最小的成本、最快的时间、合理地选择物资存储点将存储物资科学地安排车辆对受灾点进行物资的配送服务以减少伤亡，提高受灾地区民众的抗灾信心。

当前国内外学者对一般LRP问题的研究比较具体深入，比如Min等[1]（1998）、Nagy等[2]（2007）、陈久梅等[3]（2014）都做过一般LRP问题的优化研究，当前应急物流的优化问题已经引起了众多学者的关注，但是对于应急物流的LRP研究（定位―路径）还相对较少。现有文献主要有两种研究范式：一种是单独研究其中一个问题，即单独研究应急物流中心选址问题或单独研究应急资源调度问题；另外一种是将这两个问题集成起来进行研究。然而应急物流中物流中心点的选择和运输路径安排是直接影响应急物流系统效率的两个关键问题，两者之间相互依赖和影响，有必要结合应急物流的突发性、不确定性、紧急性等特点，从整体系统优化的角度，将这两方面结合起来进行研究，故近年来，大部分对于应急物流问题的研究均是对选址―配送这两个问题集成起来进行研究。根据现有的研究，应急物流LRP问题基本可以按照信息是否确定分为以下两类：确定信息下的应急救援问题研究和不确定信息下的应急救援问题研究。

1 确定信息下的应急物流LRP研究

确定性的应急物流LRP问题，通常考虑的问题中信息基本都是确定的，即不存在任何风险因素，并且受灾点的需求是确定的。针对确定性的应急物流LRP问题的研究，张玲[4]（2008）考虑到由于灾区范围比较广泛进而灾区存在不同的级别，针对该实际情况，通过对灾区进行分组，并运用场景分析的发放，考虑其资源的布局和选址问题，引入多类0-1变量来表述该优化问题，构建了基于多级别的资源布局多目标规划模型。黄向荣等[5]（2009）在考虑食品物流的相关特点和突发事件的突发性、紧急性以及弱经济性等特性的基础上，构建了食品的应急物资分发中心选址决策的评价体系，并且结合蚁群算法（ACA）和径向基神经网络（RBFNN）构建了应急物流物资分发点选址决策模型。曾敏刚等[6]（2009）针对应急服务应急物资分发点定位以及物资配送路径这两个子问题，引入多个0-1决策变量去表述该优化问题，建立了以最小化总成本为目标的选址―定位模型。葛春景等[7]（2011）研究了应急设施选址中的多重覆盖问题，并以在满足需求点的多次覆盖需求和多需求点同时需求的条件下覆盖的人口期望最大为目标，建立了确定性的应急物流优化模型，通过改进的遗传算法对该模型进行求解。郑斌、马祖军等[8]（2013）针对两级应急物流系统中的中转站选址和上下级进行联运调度的集成优化问题，建立双层规划模型，并根据该模型的特点设计了一种混合遗传算法。

通过以上文献梳理可知，在运用运筹学建立应急物流LRP模型过程中，通常引入0-1决策变量去解决应急物资分发点选址问题和车辆物资配送问题，引入三类决策变量，第一类0-1决策变量是表示应急物资分发点是否开设，通常1表示该应急物资分发点开设，0则表示不开设，当该决策变量为1时，才分配运输车辆从该应急物资分发点出发进行物资配送服务，并且从同一个应急点出发车辆的物资运输量需小于应急点的物资存储量；第二类0-1决策变量是用来表示某运输车辆服务哪个受灾点的问题，1表示运输车辆服务该受灾点，0则表示运输车辆不服务该受灾点；第三类决策变量则表示某运输车辆是否从该应急物资分发点出发，1表示这运输车辆从该应急物资分发点出发，0则表示这个运输车辆不从该应急物资分发点出发。这三类0-1变量的引入合理地表述了应急物流系统的优化问题，目标函数通常为应急物流系统总成本最小以及运输车辆到达所有受灾点的总时间最小，建立的模型均为0-1线性规划模型。运筹学中0-1规划主要用于求解互斥的计划问题、约束条件互斥问题、固定费用问题和分派问题等方面，而应急物流的优化问题从运筹学的角度就是一种分派问题，因此运筹学能够在应急物流优化问题中大放光彩。目前，0-1应急物流规划问题通常有三种解法，即穷举法、变换法和隐枚举法。解0-1型整数规划最容易想到的方法，和一般整数线性规划的情形一样，就是穷举法，即检查变量取值为0或1的每一种决策组合，比较目标函数值的大小，从而选出目标值最小的那一组决策组合就是应急物流优化问题的最优解。然而由于应急物流优化问题中涉及的变量较多，所有决策组合就非常多，可能解集将成指数剧增加，此时用这种方法效率就比较低下，因此通常运用隐枚举法进行求解，“隐”的含义是指在检验可能解的可行性和非劣性过程中，根据目标函数的特性增加一个以前一非劣解目标值的附加约束的过滤条件，以此达到减少问题求解过程的运算次数的目的。方法的核心思想均为检查变量取值为0或1的策略组合，通过目标函数值比较从而得出最优解。

2 不确定信息下的应急物流LRP研究

针对不确定性的应急物流LRP研究，通常考虑的问题中信息基本都是不确定的，并且在救灾期间存在一定的风险，比如应急设施点失灵风险、路径中断风险、路径复杂度等，同时往往受灾点的需求是不确定的。

何珊珊等[9]（2013）针对在突发事件发生的紧急救援期，受灾点的需求很难确定，基于此建立了受灾点配送总时间最短和系统总成本最小的选址―路径问题的数学模型，并通过算例验证了多目标鲁棒优化模型能够体现受灾点对各类物资需求不确定条件下选址―配送方案的最优性与鲁棒性的均衡。孙华丽等[10]（2013）针对需求随机变化的应急物流定位―路径问题，将救援过程划分为两个阶段，将受灾点的物资需求表示为一个区间数，以物资送达时间最短和系统总成本最小为目标，构建了多物资、多运输车辆、多目标的定位―路径模型。张玲等[11]（2014）也将救灾过程分为了两个阶段，考虑到突发灾害初期灾情相关参数概率分布信息很难精确获得，建立了基于情景的最小最大后悔值准则的鲁棒优化模型，求解模型时，利用有限情景集表示第二阶段的不确定数据，并将模型化为与其等价的混合整数模型，利用情景松弛的迭代算法进行求解。商丽媛等[12]（2013）考虑不同情景下应急物流需求的不确定性，将不确定需求用区间灰数表示，构建了多情景下不确定需求的应急物流配送中心选址模型，并设计了免疫量子粒子群算法进行求解。针对由于自然灾害带来的路网风险的应急物流LRP问题，阎俊爱、郭艺源[13]（2016）考虑到路网情况实时变化的复杂性下，构建了应急物流LRP动态模型，以车辆配送时间最小为目标，并通过设计的遗传算法实现了基于动态路网实时调整的问题求解。陈钢铁、黎青松等[14]（2016）考虑到路网存在灾后受损的风险，故引入多种运输方式，基于此构建了震后多式联运的应急物资配送路径优化模型，并设计了启发式算法对该应急物流模型进行了求解。

以上不确定信息下的应急物流LRP优化问题研究中，均运用了运筹学不确定规划的思想建立了应急物流LRP模型，在应急物资分发点选址问题以及路径配送与否方面，同样引入三类0-1决策变量来表示应急物资分发点建立与否，车辆是否从某个应急物资分发点出发以及车辆是否服务某个受灾点。除此以外，引入两类整数决策变量，一类为运输车辆配送至某个受灾点的物资量，一类为某个受灾点的物资未满足量，在约束中，这两个量的和大于该受灾点的物资需求量，同时针对未满足量尽量最小化的目标，将在目标函数中赋予未满足量一个很大的惩罚数。在模型求解中，运用了随机规划的思想去处理一些风险因素，在处理受灾点物资需求的不确定方面，则运用三角模糊数的理论或鲁棒优化的思想去处理不确定性，在模型求解过程中，最终均通过一定的方法把不确定模型转化为确定的混合整数模型去进行求解。

运筹学的核心思想即为从现实生活场合抽出本质的要素来构造数学模型，探索求解的结构，从可行方案中寻求系统的最优解作为决策者最好的选择。通过以上文献的梳理，可以看出运筹学在应急物流系统定位―路径优化问题中已经成为核心工具之一，而应急物流系统定位―路径优化问题作为当前的热点问题之一，它的研究仍然处于初步阶段，许多领域还缺乏系统性和深入性的研究，需要进一步加强研究。

参考文献：

[1] Min H， Jayaraman V， Srivastava R. Combined location-routing problems： a synthesis and future research directions[J]. European Journal of Operational Research， 1998，

108（1）：1-15.

[2] Nagy G， Salhi S. Location-routing： issues， models and methods[J]. European Journal of Operational Research， 2007，177（2）：649-672.

[3] 陈久梅，邱晗光. 两级定位―路径问题模型及变邻域粒子群算法[J]. 运筹与管理，2014（6）：38-44.

[4] 张玲，黄钧，朱建明. 应对大规模突发事件的资源布局模型与算法[J]. 系统工程，2008，26（9）：26-31.

[5] 黄向荣，谢如鹤. 基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策[J]. 决策参考，2009（15）：56-58.

[6] 曾敏刚，崔增收，余高辉. 基于应急物流的减灾系统LRP研究[J]. 中国管理科学，2010，18（2）：75-80.

[7] 葛春景，王霞，关贤军. 重大突发事件应急设施多重覆盖选址模型及算法[J]. 运筹与管理，2011，20（5）：50-56.

[8] 郑斌，马祖军，李双琳. 基于双层规划的应急物流系统选址―联运问题[J]. 系统科学与数学，2013，33（9）：1046

-1060.

[9] 何珊珊，朱文海，任晴晴. 不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型[J]. 辽宁工程技术大学学报，2013，32（7）：998-1003.

[10] 孙华丽，周战杰，薛耀锋. 考虑路径风险的不确定需求应急物流定位―路径问题[J]. 上海交通大学学报，2013（6）：962-966.

[11] 张玲，陈涛，黄钧. 基于最小最大后悔值的应急救灾网络构建鲁棒优化模型与算法[J]. 中国管理科学，2014（7）：131-139.

[12] 商丽媛，谭清美. 不确定应急物流中心选址模型及算法研究[J]. 计算机应用研究，2013，30（12）：3603-3605.

运筹学含义范文第3篇

(1)科学管理时期，是IE萌芽和奠基的时期，时间是20世纪初～20世纪30年代:(2)20世纪20年代后期～40年代中期的传统IE;(3)20世纪40年代中期～70年代中期的IE与运筹学的结合(IE进入成熟的时期);(4)20世纪70年代到如今的IE与系统工程的结合并共同发展。其中(2)(3)(4)总称为工业工程时期。IE的特征:(1)整体系统的思想;

(2)工业工程的理论和思想是追求系统的整体效益;(3)技术与管理集成的思想;(4)不断发展和完善的思想。

2工业工程的分析技术主要分析技术有两种:ECRS和5W1H。ECRS分析法，即取消(Eliminate)、合并(Combine)、调整顺序(Rearrange)、简化(Simplify)。5W1H的含义以及执行步骤。

3现代工业工程运筹学、系统工程、计算机科学、行为科学、人机工程学的融入使得现代工业工程的学科体系丰富化。如图1。4我国工业工程发展现状

4.1发展现状目前，我国已有机械部、中科院等十几个部委和北京、上海、安徽等十几个省市的IE学会，并有天津大学、西南交通大学、重庆大学等近30所大学设立IE专业。工业工程在中国是发展迅速的。但是国家的经济管理部门以及广大企业还不甚了解工业工程的作用，没能够给工业工程良好发展的沃土。我国的CIMS工程发展很快，但对管理和IE未能给予充分重视，致使迄今CIMS企业效益问题仍是一个未能解决的难题。

4.2IE应用IE应用效果显著，例如美国质量管理权威朱兰(Juran)博士就认为:美国值得向全世界夸耀的东西就是IE，美国之所以打胜第一次世界大战，又有打胜第二次世界的力量，就是美国有IE。又如20世纪40年代末到20世纪50年代，战后的日本经济处于瘫痪状态，丰田生产方式的创始人大野耐一创造性地将IE与日本文化结合，形成具有日本文化特征的新的生产组织方式，这就是丰田生产方式。因此大幅度提高了生产率。

4.3我国IE成果

(1)从1985年起，机电行业一些企业在主管部门的组织和指导下推行“工作研究”(IE方法之一)，据试点企业统计，一次性投入资金76万元，而每年增加的净收入2815万元，取得巨大的经济效益。应用IE后，这些企业劳动生产率提高16%～18%。同时，改善了生产环境，减轻了工人劳动强度，深受工人欢迎。

(2)北京机床电器厂运用IE改造电器产品装配生产线，使产量翻番，年新增产值1165万元，新增税利349万元。

运筹学含义范文第4篇

关键词：生态效率 数据包络分析（DEA） 安徽 工业

问题的提出

目前，国内正面临着维护经济持续增长与推动生态环境文明的双重任务。大力发展低碳环保经济项目是党和国家刺激经济发展和促进社会文明转型的战略选择。生态效率既为发展低碳经济提供理论依据，也是度量环境友好的参照指标。实施生态效率将为我国企业在21世纪国际化潮流中取得显著经济效益提供重要机遇，同时它也是解决我国的环境与发展问题的有效手段，是提高我国国际竞争力的加速剂，也是人类社会可持续发展的必然需求，具有重大的社会效益。因此，分析和比较当前城市经济发展过程中工业生态效率现状很有现实价值和参考意义。

2009年9月23日，总理在主持召开国务院常务会议上通过《促进中部地区崛起规划》，这意味着“中部崛起”规划方案正式上升为国家战略。规划明确要求中部地区各省要“着力自主创新，调整优化结构，积极承接产业转移，大力推进新型工业化进程”。2010年，国务院正式批复了《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，“安徽沿江城市带承接产业转移示范区建设”已经被纳入国家发展战略。这是到目前为止全国唯一以产业转移为主题的区域发展规划，是促进区域经济协调发展的重大举措，为推进安徽参与长三角区域的发展分工，探索中西部地区承接产业转移发展的新模式，并为中部地区加速崛起提供动力。安徽的工业发展迎来一个黄金期、既是挑战更是机遇，为此，本文选取安徽17个城市作为工业生态效率实证分析对象。

生态效率的内涵

生态效率一词源自英文的“eco-efficiency”，其中，“eco”既是生态学“ecology”的词根，又是经济学“economy”的词根，“efficiency”有“效率、效益”的含义，两者组合意味着应该兼顾生态和经济两方面的效率。生态效率的概念最早是在1990年由德国学者Sehaltegge和stunn首次在学术界提出。生态效率含义被广泛的认识和接受是通过世界可持续发展工商业联合会（The World Business Council for Sustainable Development，WBCSD） 在1992年出版的著作―《改变航向：一个关于发展与环境的全球商业观点》。该书指出，企业界应该改变长期以来作为污染制造者的形象，努力成为全球可持续发展的重要推动者。要实现该目标，应该发展一种环境和经济发展相结合的新概念―生态效率，以应对可持续发展的挑战。即“通过提供具有价格优势的服务和商品，在满足人类高质量生活需求的同时，将整个生命周期中对环境的影响降到至少与地球的估计承载力一致的水平上，简单说来，就是影响最小化，价值最大化”。

对应的量化计算公式为：生态效率=产品或服务的价值/环境影响。生态效率的核心思想是强调以较少资源投入和较低污染排放创造较高质量的产品,对工业企业来讲，就是要求企业在产品生产过程中，要用最少的资源和能源，生产最多的产品，并且对环境产生最小的影响，实现经济效益和环境效益的双赢。

生态效率评价方法选择

现阶段，世界可持续发展工商业联合会（WBSCD）和国内外一些学者提出了很多项生态效率的评价指标和许多种评价方法，但是很多方法在处理多种环境影响因素时较难统一，层次分析法又很难避免给定权重的主观因素，而且数据包络分析作为一种数学评价方法能有效避免上述不足。

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA 法）是1978年由美国著名运筹学家A．Charnes、W．W．Cooper和E．Rhodes等以“相对效率评价”概念为基础首先提出来的，它是一种对若干同类型的，具有多输入、多输出的决策单元（Decision Making Unit，简称DMU）进行相对效率比较的决策方法。其基本思路是把每一个被评价的对象视为一个决策单元（DMU），通过对各DMU投入产出比率的综合分析、以各DMU投入、产出指标的权重为变量进行运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效；与此同时应用投影方法指出非DEA有效的评价对象低效率的原因及量化的改进方向。

本文采用两个DEA模型来对安徽省17个城市、即17个DMU进行工业生态效率分析：一是规模收益不变的CCR模型（运筹学家Charnes，Cooper和Rhode在1978提出），获得各DMU的技术效率，即比较在相同的工业产出情况下，哪个城市的工业排污最少；二是规模收益可变的BCC模型（运筹学家Banker，Charnes和Cooper在1984年提出），获得各DMU的纯技术效率，即比较在相同的工业排污情况下，哪个工业产出最多；并用技术效率和纯技术效率的比值来获得各DMU的规模效率，即找出工业生态效率相对最优的城市。

生态效率的实证分析

通过对《2010年安徽省统计年鉴》数据的挖掘，整理出安徽省17个城市在2009年度若干项工业企业的生产和排污的基础统计数据（见表1）。

在工业生产过程中，所产生的工业废水、工业废气和工业废物越少越好，于是选取这3项作为效率评价的投入指标，选取全年工业总产值和增加值为产出指标。将上述表格中的基础数据分别采用CCR模型和BCC模型进行分析计算，并用计算软件DEAP实施具体的模型运算，计算结果如表2所示。

（一）总体效率分析

从表2中的数据处理结果可以看出，在所分析的安徽省17个城市中，总体效率（技术效率）为1（100%）的城市有2个，几乎只占到所有评价城市的十分之一，剩下接近90%的城市都是处在工业生态低效率的状态。其中合肥被非有效的城市作为比较参考的次数最多、达到了13次，是所有城市中工业污染控制相对最好的城市，最具有改进参考价值。

（二）纯技术效率分析

在表2中，有13个城市的纯技术效率是小于1的，所有城市的纯技术效率的平均值只有0.64，说明平均接近40%的污染排放没有获得应有的工业产出量。因此，安徽17个城市的整体工业发展水平还比较低，有大批高污染低产出的企业需要通过技术革新或产业升级等举措提升生态环保水平。

（三）规模效率分析

通过总体效率和纯技术效率的比值可获得规模效率，规模效率越接近1，表示规模大小越合适。如果等于1，则表示该决策单元处于固定规模报酬状态；如果小于1，则表示该决策单元处在规模报酬递增或者递减的低效率状态。

通过表2可知有15个城市的工业发展水平处在非规模有效的阶段，其中序号为2、3、4、6、7、10、11、14、15的这9个城市同处在规模报酬递增的状态，也就是说，目前这9个城市在工业发展过程中，产出比例的增加会大于工业废物的增加。而5、8、9、12、13、16这6个城市则处在规模报酬递减的状态，其产出比例的增加会小于工业废物的增加，因此这6个城市应有效控制工业规模，淘汰污染严重的落后企业，鼓励绿色环保的企业入驻城市发展，加强对工业废弃物循环利用的资金和技术投入，提升工业生态效率整体水平，提高城市环境质量。

（四）生态低效率城市的改进

借助DEAP软件做投影分析，对工业生态效率非有效的各城市计算出投入指标和产出指标的改进目标值，具体见表3。

结论

对城市工业生态效率的分析是考量城市工业可持续发展的重要内容，是促进城市经济朝着低碳、绿色方向迈进的重要手段。本文运用数据包络分析直接对《2010年安徽统计年鉴》中的基础数据进行比较和分析，省去了指标的规范化和权重处理，避免了主观因素的影响,简化了计算过程。该计算结果从一定程度上客观反映了安徽整体工业生态效率的基本现状，具有实际参考价值和实践指导意义。此外，需要指出的是，数据包络分析给出的只是评价对象之间的相对效率比较，不具有单独的评价意义，因此，针对每个区域或每个城市个体工业生态效率的评价和提升策略分析、以及工业废物的循环再利用和降污处理等内容，都有很多后续研究工作可以做。

参考文献：

1.岳媛媛,苏敬勤.生态效率：国外的实践与我国的对策[J].科学学研究，2004(2)

2.国务院.促进中部地区崛起规划承接国外发达国家及东部沿海地区产业转移.新华网，2009

3.商华，武春友.基于生态效率的生态工业园评价方法研究[J].大连理工大学学报(社会科学版)，2007(2)

4.张炳，毕军，黄和平，刘蓓蓓，袁婕.基于DEA的企业生态效率评价：以杭州湾精细化工园区企业为例[J].系统工程理论与实践，2008(4)

5.周国梅，彭昊，曹风中.循环经济和工业生态效率指标体系[J].城市环境与城市生态，2003(6)

运筹学含义范文第5篇

上海世博会已在2010年10月31日落下帷幕，由上百个各国场馆所共同组成的大型群体项目在短时间内共同快速推进给世人留下了深刻印象。在世博园区内，其中经上海市发改委立项的园区工程建设项目就多达110项，规划总建筑面积约200多万平方米，为了确保工程建设在2010年5月1日顺利开园，工程总量大且进度目标严肃。在参与建设的各方通力配合下，最终共同完成了这一目标，造就了“上海速度”，其工程管理的宝贵经验值得发掘与借鉴。在世博会场馆建设过程中，各场馆排列紧凑，间距较小，施工现场可供存放建筑材料的库存面积小。这就对施工现场库存管理提出了很高的要求，既要求不能一次订购超出现场库存能力的数量，又要求建材供应不能出现间歇，即库存为零的状况。要满足这两个条件，就需要提供精确的订货数量与供货时间，还要对出现的各种原因引起“断供”情况提供相应的应急方案。此外，虽在开工前可以确定大部分物料需求的品质、数量、价格等关键信息，但由于在限定的工期内物料供应需求量大，且品种繁多，对供应时间上又有着严格的要求，往往与最终实施结果与计划相差甚远。会出现工程费用超支、工期延误等不利结果，如何在施工过程中根据实际变化情况，实施动态管理也成为管理者需要考虑的一大难题。

二、施工现场库存管理

（一）施工现场与一般制造业库存管理的区别

施工现场库存管理是建设工程项目管理体系中的一项重要工作，涉及到现场布置规划［1］和库存管理两个方面，贯穿于项目建设的全过程。其起源于制造业库存管理方法与理念，如经济生产批量、物料需求计划（MRP）和准时生产制［2］（JIT）及精细生产等新的生产方式，但又与一般制造业库存管理有着很大不同之处，参照文献［3-4］归纳二者区别后详见表1。因此，从一般制造业学习的理念与方法是无法全盘直接复制到建筑业的，针对施工现场库存应加以区别研究。

（二）运筹学中的库存管理问题

在现有的库存管理相关研究方法中，运筹学方法较为成熟，李忠富等采用了动态规划构建了建筑企业库存动态存储模型，从企业的视角对多项目库存进行规划［3］。MichaelJ.Horman等通过对物料库存系统调节来缓冲建设过程中出现的不确定性带来的风险，并与劳动力进行协调分析，提升了整体建设效率［4］。基于运筹学的方法一般都需要较强的假设条件与数学抽象，如统计模型中有关概率分布的假设，而实际的施工现场库存管理则包含了很多复杂的、不确定的因素（例如，组织、个人等等），同时库存协调是一种“牵一发动全身”的系统反馈问题，导致了模型的结构十分复杂，这使得运筹学的方法不能很好地解决这一类问题。

（三）系统动力学在库存管理上的应用

系统动力学（SystemDynamics）由美国麻省理工学院的福瑞斯特教授于［5］1956年创立，在20世纪50年代末成为一门独立完整的学科，是一门分析研究信息反馈系统的学科；是一门交叉、综合性的探索如何认识和解决社会、经济、生态和生物等一类复杂大系统问题的学科；是一门擅长于解决多重反馈、非线性、高阶、时变的复杂问题的学科。国内已有不少学者将系统动力学引入到建设项目管理领域。天津大学雷荣军、毕星指出“系统动力学方法与传统项目管理方法是相辅相成的关系，传统项目管理方法在项目计划等方面有着不可替代的作用，而系统动力学方法更侧重于项目的宏观管理，侧重于对难于准确量化的复杂因素的分析”［6］。哈尔滨工程大学赵金楼、齐英同样采用了系统动力学研究了建设项目的人力与物质之间的资源平衡问题［7］；同济大学王宇静、李永奎针对大型复杂建设项目管理中的计划问题进行了系统动力学建模研究［8］。在这些研究之中，较少有直接针对建设项目现场库存管理问题。而系统动力学在诞生之初就被应用在制造业库存管理上，其较好地仿真了经历了复杂销售和采购动态调整之后所引起的库存变化，得出了一系列研究成果。但在建筑业，项目在开始之初，就已经确定了建筑物的各项特征，不存在销售的预测失准问题。正是不同于制造业这一特点，决定了依照制造业建立的系统动力学库存管理模型都不适用于施工现场的库存进行仿真，需要建立具有针对建筑业的现场库存管理模型。另一方面，由于建设速率的非线性，工程受供货、资金多方面影响。建设工程项目在实际运行过程中还会出现各种突况，为及时调整，采用系统动力学建模的方式较为方便，只需调整相关参数或变量即可立即获得新结果，可以快速为制定决策提供新的依据。

三、施工现场库存管理因果关系分析

因果关系图是系统动力学描述系统常用的一种方法，不同于一般的有向图，它具有很强的实际意义。施工现场库存管理的因果关系。由于场地库存上限的限制，建材库存的单次订购量被限制，配合建筑物施工进度，往往需要多次订购，当建筑物施工结束时，订购停止。本文欲通过对比建材库存与场地库存上限的差距量，来判断是否需要启动订购流程。当差距量达到订购要求时，激发订购流程，并根据订购量来确定资金需要量。启动支付资金后，建材库存获得补充，开始施工，如此形成一个负反馈回路。建筑物一般需要建设完成后才能交付业主，并非现货交易，大多数工程是根据工程完成进度阶段性支付。且承包商是从业主方获得支付后再支付给建材供应商，这一过程中必定会出现延迟，模型中也加以考虑。在图中两处延迟标记分别代表资金支付延迟和库存调节延迟。

四、施工现场钢材库存模型

因果关系图只能描述反馈结构的基本方面，无法区别表示状态变量、辅助变量等概念。若要更详细地描述系统的特性，还需要借助流图来表示。对流图中的各种变量赋值、建立方程后，即可实施系统仿真分析。本章节将对各变量的赋值及方程进行具体说明。

（一）建设速率

为衡量建筑物的建设速率，模型采用了平方米/天作为计量单位。建设工程前期多为施工准备及较难施工的基础工程阶段，此时建设速率较为平缓，当基础工程完成后，进入主体工程阶段时，建设速率则会大为提升，对物料的需求和消耗也进入高峰阶段。后期进入装修装饰阶段时，主体工程已经完工，建设速率又进入一个较为缓和的阶段。因此，遵循建设工程的基本客观规律，建设速率是一条非线性曲线（如图3所示），借助于Vensim仿真软件中的表函数功能，可以描述这一过程。而建筑物的建成量则呈现“S”型增长，建设完成后，曲线尾部恒定在计划建造量所设定的初始值，而计划建造量曲线的尾部则归零。

（二）钢材库存

建设工程量确定后，根据相关研究及实践经验对建设速率进行估算，建设速率的增减与工程对物料需求的增减呈现正比。从建设工程造价的角度分析，物料消耗占整个建设工程的70%，其中钢材和混凝土又占据物料消耗的40%左右，混凝土商品化后，不存在施工现场的库存问题。因此，模型选择了建设工程中最常使用的钢材为主要研究对象，钢材库存是整个模型中的核心，其变化水平，决定了整个系统的运作效率。其表达式为：钢材库存=INTEG（采购率-日消耗率，30）（1）

（三）调节量与订购量

建设工程施工进度受多方因素影响，包括天气、人工等，因此，对第二天的库存预估较为精确，可以通过精确核对来判断是否启动采购流程，但在日消耗量较大的情况下，库存调节有可能会出现滞后情况。调节量是由日消耗率和钢材库存共同决定的，如（2）式所示。订购量主要由场地库存上限决定，由于施工需要，钢材必须堆放在施工现场，但大部分施工现场通过规划红线被严格限定，除去建筑物自身占地面积、塔吊、道路、办公场所后，留给场地库存面积并不是很多。并且，相关法律规范规定，建材不得存放在已完成工程内部。所以，从施工开始到施工结束，场地库存的上限基本是一个恒定的数值，而单次订购量要小于或等于该场地的库存上限。因此，整个工程所需全部钢材需多次采购完成，并且每次启动采购流程通过订购量的函数来判断。调解量与采购量的函数表达式分别如下：调节量=日消耗率－钢材库存（2）订购量=IFTHENELSEI{调节量场地库存上限×预警比例：AND：建成量［计划建造面积初始值-（场地库存上限/预警比例）］，场地库存上限，0}（3）（3）式表示当调节量场地库存上限与预警比例之积时，并且同时满足（此处“：AND：”的含义为同时满足其前后两者的条件）建成量计划建造面积初始值-（场地库存上限/预警比例）时，单次订购量=场地库存上限，否则为0。此处并行限定“建成量计划建造面积初始值-（场地库存上限/预警比例）”，作用是最后一次货物进场之后终止采购。（四）资金与资金调节时间资金是项目实施的前提保障，项目资金有两个视角，从业主方来看，资金为支出，从承包商角度来看，资金为收入。模型中的资金为承包商视角，由其支付给钢材供应商。从工程经济的角度来看，资金具有时间价值，因此，资金有两大属性值得关注：资金量的大小与资金的支付时间。资金量与每次建材的订购量息息相关，在模型中由于单次订购量不能超出场地库存上限，业主方一般采用按完成工程量按月据实支付，减少对已方资金占用。另外，工程开工前支付给承包商材料预付款供承包商资金周转。承包商使用这笔资金采购建材，业主在工程结束前支付给承包商的工程款中按比例扣回。业主方资金的支付受各种因素影响，有时并不能按约定时限支付，是造成工程停工的一个重要原因。在模型中所设置的资金调节时间即为此考虑，当资金支付遇到延迟时，可以将其与正常约定支付情况做对比分析，为承包商制定钢材采购决策提供依据。

五、模型仿真与分析

根据上述设置，本节以2010年上海世博会园区某展览馆为例进行仿真验证，本场馆计划建造面积为5000m2，工期为100天，仿真步长设置为1天。建设速率如图3所示，峰值为200m2/天。根据参考文献［9］和工程实际情况取值分析，确定本模型中建筑物含钢量为0.05t/m2。为了批量采购获取总价和运费优惠，每次采购量固定为与场地库存上限为同一值，即30t。一般在工程开始施工前，业主都会支付工程材料预付款，因此，场地初始库存值为30t。

（一）库存不足预警

钢材库存的控制目标是既不超出场地存放上限，也不至于无料可用。当钢材库存不足时，需要补充库存，由于补充库存有一定的延迟，如果待到钢材全部用完再下订单，则会出现施工停滞待料状态，轻则会造成施工人员窝工、机械闲置、工期延误等损失，重则造成施工单位的违约赔付。为避免此种状况的出现，模型中设置了预警比例这一常量。当施工现场钢材库存量降至某一水平线，即设定预警比例与场地库存上限值的乘积之下时，启动采购流程，补足差额。预警比例的取值范围为0至100%，0代表不预警，库存直至用完后启动采购；100%代表与场地库存上限值相等，库存满仓时，依然启动采购。预警比例的取值应将钢材库存波动控制在合理范围之内，如图4中钢材库存所示，波谷代表了触碰到了预警值，启动采购，波峰代表库存经历采购后库存得到了补充。钢材库存变动控制在0至30之间，即达到了控制的预期目标。而引起库存增减的两大因素分别为消耗和采购，二者的变动与库存变化息息相关。图4中日消耗率与施工进度正相关，钢材库存在日消耗率达到峰值的前后时间段内波动剧烈，代表了采购频繁。图4采购率的每次波峰代表一次采购值，随之，带来钢材库存出现一个新的波峰。最后一次采购率波峰低于之前，是由于剩余工程量所需钢材低于场地库存上限值，而不需要采购满仓。当预警比例取不同的值时，仿真结果如图5所显示，当预警比例取高值时，在库存还有较多剩余的状态下就启动了采购程序，结果造成多次波峰超出场地库存上限水平（30t）；当预警比例取值过低时，则出现多次波谷低于0的状态，即停工待料状态。由于工程开始和结束不涉及到采购，因此，无论预警比例的高低，变化曲线在工程开始和结束是重叠在一起的。预警比例的高低直接影响着采购和施工工期，预警比例过低则会出现无料可用，预警比例过高则会出现库存还未使用完毕，新批次无法全部入库的窘境。过高或过低均不利于库存管理，确定合理的预警比例，对整个施工过程顺利进行起着至关重要的作用。在本模型中，当预警比例取3%时可以将库存严格限制在0~30t之间，达到管控目标。

（二）支付延迟影响

在工程启动后，因各种原因会出现支付延迟，支付的延迟对初始计划有着较大的影响。本模型分别对正常支付和延迟支付两种情况进行比较分析。正常支付情况下的函数表达式如（4）式所示，延迟支付情况下的函数表达式如（5）式所示。资金=订购量×钢材单价（4）资金=订购量×钢材单价-10×PULSE（40，10）×钢材单价（5）（5）式所仿真的情况是：在工程进展到第40天时，业主方延迟支付了10t钢筋价款，共持续了10天。图6中细线是（4）式的仿真结果，粗线是（5）式的仿真结果。从图中可以看出，在第40天到50天内，代表（5）式的粗线波动剧烈，比正常支付情况下，多出几次波峰，但这几次的波峰均低于正常采购量。说明了承包商采用了“少量多次”采购的策略应对少支付的10t钢筋价款缺口，虽有一次库存量低于零，但通过与钢材供应商协调采用赊购的办法，并实时调整了后续采购步调，基本上保证了正常施工需求，避免了停工待料的情况。