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World File Search System运筹学
应用运筹学技术来优化...
全球经济的联系日益紧密，企业面临着越来越大的压力，需要高效运营、降低成本并保持竞争力。在这种环境下，供应链管理 (SCM) 在确保公司能够满足客户需求的同时，最大限度地减少运营效率低下方面发挥着关键作用。优化良好的供应链有助于公司提高绩效、提高盈利能力并确保可持续性。然而，优化供应链是一项复杂的任务，涉及需求不确定性、运输成本、交货时间和库存管理等众多变量。运筹学 (OR) 技术提供了系统的方法来分析和优化供应链的各个方面。运筹学是一门使用数学模型、算法和统计分析来帮助复杂系统中的决策的学科。通过利用运筹学技术，企业可以改善从采购和生产到分销和库存控制等多个供应链职能的决策。这篇评论文章探讨了用于优化供应链网络的关键运筹学技术，研究了它们的应用，并讨论了实施这些技术的好处和挑战 [1]。
社论：供应链中的人工智能和运筹学
在计算机科学的发展过程中，不同的作者都曾用恰当的词语来定义人工智能 (AI)，几乎所有这些词语都同样有效。从广义上讲，人工智能的定义考虑到了它的起源以及智能的编码方式，并将其传输到设备以执行操作或优化决策流程。因此，它与多个领域的关系非常显著，例如运筹学 (OR)，它利用数学建模、统计分析和优化技术进行决策。可以看出，AI 和 OR 在决策领域都有交集，但这并不意味着这是它们唯一的交集。尽管许多领域都使用 AI 来解决问题，但它现在是并且仍将是计算机科学的一个分支。AI 为计算应用引入了有效的算法，以在以更高的精度和速度执行任务的同时呈现智能的类人行为；此外，AI 旨在模拟人类的行为，例如推理甚至创造力，就像人造艺术一样。AI 近年来取得了长足的进步，已经扩展到许多领域和许多不同的地方。一个涉及许多领域、概念、过程等的交叉领域是 OR。例如，OR 通常被认为是应用数学的一个子领域，但它包括各种技术和方法来改善决策和系统的效率；这些技术和方法包括优化、排队理论和模拟。 2 供应链 在随机过程模型领域，马尔可夫决策过程、计量经济模型、神经网络、专家系统和决策分析脱颖而出。然而，这些方法通常需要构建试图描述系统的数学模型，这反过来又假设存在与这些工具的计算链接。当必须解决如此规模的问题时，OR 研究人员面临的挑战是选择适用的正确方法。一开始，研究人员或学生在处理 OR 工具时，由于相互关联的领域和技术众多，通常会混淆“属于”和“被使用”。这里讨论的一个说明性示例是物流，它使用 OR 工具并应用于供应链 (SC) 问题。另一方面，SC 也使用 AI，稍后将进行介绍。物流的两种方法可以理解其目标：第一种方法断言物流属于供应链，而第二种方法则声称供应链中的物流网络是供应链各组成部分之间实物流动的管理网络系统，受地理分布和运输系统的制约，以降低物流成本并协调生产-分销流程。另一方面，物流的定义是“由供应商、制造商、分销商和销售商（批发和零售）组成的企业集合，通过合作关系在其关键流程中进行有效协调，以最低的成本在准确的时间将所需的供应品或产品放置在链的每个环节，寻求在成员价值链中产生最大的影响，以满足最终消费者的要求”（见图1）。
认证分析专家 - Kurt Pasque
运筹学与管理科学研究所 (INFORMS) 是领先的国际专业协会，拥有 12,500 多名运筹学 (OR) 和分析专业人士和学生。INFORMS 通过一系列高引用率的出版物、会议、竞赛、网络社区和专业发展服务，推广运筹学、管理科学和分析方面的最佳实践和进步，以改善运营流程、决策和结果。INFORMS 致力于满足那些开发、应用、研究和教授高级分析、运筹学和管理科学的人员的专业需求。
BUS 406：商业决策分析
课程指南简要介绍课程内容、将使用哪些课程材料以及如何学习这些材料。课程指南为您顺利完成课程每个单元可能需要花费的时间提供了一些一般指导。课程指南还为您提供了有关导师评分作业的一些指导。导师评分作业的详细信息可在适当时候提供的单独作业文件中找到。 2.0 您将在本课程中学习什么 本课程将向您介绍商业决策分析的一些基本方面、决策分析的要素、决策情境类型、决策树、运筹学、决策分析方法、系统分析、运筹学建模、模拟、运筹学分析案例、数学规划、运输模型、分配模型、博弈论、项目管理、库存控制、排序。 3.0 课程目标 本课程的目标包括让您了解商业决策分析的复杂性以及如何将这些知识应用于实际决策以及管理私营和公共企业的生产和运营部门。本课程将帮助您理解商业决策分析背后的原理、决策分析的要素、决策情况的类型、决策树、运筹学、决策分析方法、系统分析、运筹学建模、模拟、运筹学分析案例、数学规划、
第 40 届年会 - orsnz
欢迎参加新西兰运筹学学会第 40 届年会，此次大会由维多利亚管理学院主办，地点位于惠灵顿维多利亚大学最近开发的 Pipitea 校区。维多利亚管理学院参与了许多与运筹学和运营管理相关的项目、课程、学位和计划，详情可从我们的网站 www.vms.ac.nz 了解。本次大会是 ORSNZ 第 40 届年会，在惠灵顿举行，首届大会于 1964 年举行，其间举办过许多会议，包括 1985 年的第 21 届。因此，第 40 届年会提供了一个机会，让我们反思作为一个学会和运筹学学科，我们曾经走过的路，以及我们将要前进的方向。惠灵顿是新西兰运筹学的早期发源地，主要政府部门（如 DSIR、电力、能源和交通部）的运筹学小组都设在这里。这些团体为协会提供了许多关键职位，惠灵顿提供了大部分理事会成员，并且直到 90 年代初，惠灵顿都是理事会的地理基础。值得注意的是，当时大多数成员都是从业者，而现在大多数成员都是学术界人士。运筹学学科变得更加多样化，正如本次会议提供的论文范围所证明的那样，这些论文总结在这些会议论文集中。组织这次会议的是一个由从业者和学者组成的优秀团队——至少我们设法保持了
BUS 406：商业决策分析
课程指南简要介绍课程内容、将使用哪些课程材料以及如何学习这些材料。课程指南为您顺利完成课程每个单元可能需要花费的时间提供了一些一般指导。课程指南还为您提供了有关导师评分作业的一些指导。导师评分作业的详细信息可在适当时候提供的单独作业文件中找到。 2.0 您将在本课程中学习什么 本课程将向您介绍商业决策分析的一些基本方面、决策分析的要素、决策情境类型、决策树、运筹学、决策分析方法、系统分析、运筹学建模、模拟、运筹学分析案例、数学规划、运输模型、分配模型、博弈论、项目管理、库存控制、排序。 3.0 课程目标 本课程的目标包括让您了解商业决策分析的复杂性以及如何将这些知识应用于实际决策以及管理私营和公共企业的生产和运营部门。本课程将帮助您理解商业决策分析背后的原理、决策分析的要素、决策情况的类型、决策树、运筹学、决策分析方法、系统分析、运筹学建模、模拟
附件 N 参与呼吁（第 1 次会议）
运筹学 运筹学的基础在于成功将新技术融入军事行动的挑战。虽然运筹学与分析从早期发展成为一门更广泛的组织系统和决策科学，但核心原则保持不变。运筹学与分析迫切需要在北约军事和企业活动环境中将当前的新兴和颠覆性技术 (EDT) 情境化、操作化和利用。同样重要的是，科学作为一门实用学科，正在随着 EDT 的发展而迅速发展。随着我们前进，利用 EDT，尤其是人工智能、大数据和量子信息科学，运筹学与分析的科学将不断扩展，从而允许开发新的分析方法并扩大可研究的问题范围。正如著名物理学家和反传统主义者弗里曼·戴森曾经写道的那样，“科学的巨大进步通常源于新工具，而不是新学说。……每当我们引入一种新工具时，它总会带来新的和意想不到的发现，因为大自然的想象力比我们更丰富。”今天，我们作为科技界的一份子，在北约盟军转型司令部和科学技术组织的联合旗帜下齐聚一堂，分享和探讨两个问题——EDT 的影响和应用。这两天将讨论各种示例和技术发展，但演讲本身只是其中的一部分
数据科学计划团队表 1
Richard (Dick) Forrester 博士于 2002 年获得克莱姆森大学数学科学博士学位。他的学术研究领域是计算机科学和运筹学，运筹学是一种分析问题和做出决策的科学方法。他的大部分研究都围绕着开发可以建模为非线性 0-1 程序的问题的解决方法。他指导了许多学生-教师研究项目，这些项目已发表同行评议的出版物，包括开发一种将迪金森学生分配到一年级研讨会的技术、确定学院有机农场的最佳作物轮作以及确定有效主题公园游览的算法。作为一名应用数学家，他的教学兴趣主要集中在运筹学、统计学、数据科学、算法分析和计算数学方面。他的作品发表在《离散优化》、《运筹学快报》、《海军研究后勤》和《社会经济规划科学》等高质量期刊上。