报告是一种常见的书面形式，用于传达信息、分析问题和提出建议。它在各个领域都有广泛的应用，包括学术研究、商业管理、政府机构等。优秀的报告都具备一些什么特点呢？又该怎么写呢？下面我给大家整理了一些优秀的报告范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
运筹学实践报告lingo哪个最简单篇一
简单的来说，运筹学就是通过数学模型来安排物资，它是一门研究如何有效的组织和管理人机系统的科学，它对于我们逻辑思维能力要求是很高的。从提出问题，分析建摸到求解到方案对逻辑思维的严密性也是一种考验，但它与我们经济管理类专业的学生以后走上工作岗位是息息相关的。
运筹学应用分析，试验，量化的方法，对经济管理系统中人财物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。对经济问题的研究，在运筹学中，就是建立这个问题的数学和模拟的模型。建立模型是运筹学方法的精髓。通常的建模可以分为两大步：分析与表述问题，建立并求解模型。通过本学期数次的实验操作，我们也可以看到正是对这两大步骤的诠释和演绎。
运筹学模型的建立与求解，是对实际问题的概括与提炼，是对实际问题的数学解答。而通过本次的实验，我也深刻的体会到了这一点。将错综复杂的实例问题抽象概括成数学数字，再将其按要求进行求解得出结果，当然还有对结果的检验与分析也是不可少的。在这一系列的操作过程中，不仅可以体会到数学问题求解的严谨和规范，同时也有对运筹学解决问题的喜悦。
通过一个学期的实验学习，我对有关运筹学建模问题有了更深刻的认识和把握;对运筹学的有关知识点也有了进一步的学习和掌握，下面是我的一些实验心得和体会。
对于这种比较难偏理的学科来说确实是的，而且往往老师也很难把这么复杂的又与实际生活联系的我们又没亲身经历过的问题分析的比较透彻，所以很多同学从一开始听不懂就放弃了。但对于上课认真听讲，课后认真复习并且做相应习题的同学来说，学好它也不是一件难事，应该比较有把握的，毕竟题目是百变不离其中的，这也是这门课的好处。
对我而言学习运筹学，并没有把它当作是一件难事，以平常心对待。它更多的是联系实际，对一步步的推论推理过程，我个人认为是比较有挑战性的，所以我也用心学好它。其实学习这门课时，大家压力还是比较大的，老担心期末会挂，至少我身边有很多同学是这样的，因为一打开书就可以看到很多复杂的图形，一个个步骤也更是吓人，有的题目甚至要解好几页。就因为这样，我课上就比较注重听讲，尽量把每道题目的关键都听懂，有的不是很清楚的及时向人问完并记下要点，这样也方便自己课后仔细想这道题的解法。因为这门不象其他课上课不听还可以蒙混过关，对于一连串的解题思路只有经过分析才会明白，因为一点不明白有可能导致整个题目前功尽弃。在平时做作业时我会认真分析老师提供给我们的答案的解题思路，在不懂的地方记一下，抽时间问老师问同学，以便在能掌握好所学内容。因为考试的时候还是要求我们把自己的思路、步骤写清楚。毕竟这门课程学习并不是只为了考试，它与以后生活也是息息相关的。
总之，对于这门课千万不能被书厚、人家说很难等外部因素所影响，以至放弃学习，要知道不同的科目对于不同的人来说是不一样的，也许你刚好会擅长这门课。当然这是次要的，我只是想说明不要怕这门课，其实学好它很简单，只要上课思 路跟着老师走，下课多复习，把不懂的弄懂，作好相应的习题，要取得好成绩并非不可能。同样对于数学基础不是很好的同学来说，千万不要害怕，多听，多想，多问是最好的解决方法。
在一学期为数不多的实验过程中，不仅对运筹学的有关知识有了进一步的掌握，同时对在自己的计算机操作水准也有了很大的提高。课程的学习很快过去，但它对我们掌握运筹学建模问题的要求却并没有随课程的结束而结束。因此在以后的学习当中我们更应该时刻温习，不时巩固，以达到知新的效果。以上就是我的一些感悟，希望可以对自己有所帮助。
运筹学实践报告lingo哪个最简单篇二
二、招生学院(盖学院公章)：交通运输学院
三、招生专业：交通运输工程
基本内容:
运筹学简介
一、课程性质
《运筹学》是一门理论性较强的专业基础课，要求考生了解运筹学对优化决策问题进行定量研究的特点，掌握基本概念,理解线性规划、多目标规划、整数规划、动态规划、图与网络等分支的基本优化原理，具备一定的建模能力，能够对常用模型选用适当方法求解，本课程可为学习专业知识和从事工程技术工作打好必需的理论基础。
二、考纲范围
1、线性规划及对偶理论
单纯形法、线性规划的对偶理论、对偶单纯形法、灵敏度分析
2、运输问题
运输问题的数学模型、表上作业法求解运输问题、产销不平衡的运输问题及其求解方法
3、整数规划
0-1型整数规划、分支定界解法、割平面解法、指派问题及匈牙利法
4、目标规划
目标规划的数学模型、目标规划的图解法与单纯形法
5、图与网络分析：
图与树的基本概念、最短路问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、邮递员问题
6、计划评审方法和关键路线法
pert网络图及其计算、关键路线和网络计划的优化
7、动态规划
8、决策论
风险型决策问题：期望值准则、效用期望值准则、完全信息期望值、决策树
9、存贮论
参考书目：
《关于编制2017年研究生招生专业目录的通知》(教学司〔2016〕5号)规定：“编制专业目录时，一般应对考试科目的内容范围做出说明，不指定参考书目和参考资料。”
考试说明：
本课程考试科目可以携带计算器(不具有编程、记忆功能的)、三角板等绘图工具。
说明：
1、考试基本内容：一般包括基础理论、实际知识、综合分析和论证等几个方面的内容。有些课程还应有基本运算和实验方法等方面的内容。字数一般在300字左右。
2、难易程度：根据大学本科的教学大纲和本学科、专业的基本要求，一般应使大学本科毕业生中优秀学生在规定的三个小时内答完全部考题，略有一些时间进行检查和思考。排序从易到难。
运筹学实践报告lingo哪个最简单篇三
运筹学作为一门重要的管理科学学科，以优化问题的精确求解和近似求解为核心内容，对于提高管理决策的科学性和有效性具有重要意义。而仿真实验作为运筹学的重要手段之一，可以通过模拟现实情况，在控制变量的前提下进行大量的实验，为决策者提供科学的依据和理论支持。在参与运筹学仿真实验的过程中，我深刻体会到了运筹学的实践价值和方法论上的突破。以下是我对于运筹学仿真实验的一些心得体会。
在运筹学仿真实验中，最重要的就是务实和创新。决策者只有对实际情况有深入的了解，并且充分了解所面临的问题和难题，才能够制定出科学的解决方案。在我的仿真实验中，我切实感受到了这一点。例如，在模拟一家企业的生产和供应链管理时，我发现现实情况中存在很多变化和不确定性，而且这些变化往往与原有的计划和假设不符。面对这些问题，我需要灵活运用运筹学的方法和思想，结合实际情况进行问题的解决。通过自身的创新和实践，我成功地解决了这些实际问题，提高了决策方案的科学性和准确性。
其次，在运筹学仿真实验中，心态的调整和团队合作至关重要。仿真实验本身就是一项具有挑战性的任务，需要决策者具备一定的耐心和毅力。在实验过程中，我曾多次遇到困难和挫折，但是我从未放弃。相反，我坚持进行实验，不断调整和改善自己的方案，最终取得了较好的效果。同时，团队合作也是促进仿真实验成功的关键因素。在与团队成员的合作中，我学会了与人沟通和协作，充分利用每个人的优势，共同解决问题。通过这样的团队合作，我不仅学到了更多的知识和技巧，而且拓宽了自己的思维。
再次，在运筹学仿真实验中，数据分析和决策评估是非常重要的环节。通过收集和分析大量的数据，我能够深入了解问题的本质和规律。在分析数据的过程中，我使用了一些基本的统计方法和运筹学工具，如概率分布分析、线性规划等，为决策提供了科学的依据。同时，决策评估也是非常重要的一步，通过对决策方案的全面评估，可以确定其优点和缺点，并寻找进一步改进的空间。通过数据分析和决策评估，我学会了从多个角度审视问题，并找到最优的解决方案。
最后，运筹学仿真实验中的反思和总结是提高自己的关键环节。通过对每一次实验的总结和反思，我能够更好地认识到自身的不足之处，提高自己的能力和水平。同时，总结和反思也有助于我不断寻找创新和改进的空间，提高决策方案的前瞻性和适应性。在实验过程中，我时刻保持着积极的精神状态，不断学习和探索，努力追求更好的实验结果。
总之，通过参与运筹学仿真实验，我深刻体会到了运筹学的实践价值和方法论上的突破。在实验中，务实和创新、心态调整和团队合作、数据分析和决策评估、反思和总结都是取得成功的关键因素。通过对这些方面的学习和实践，我提高了自己的决策能力和工作能力，也对运筹学的理论和方法有了更深刻的认识。相信在未来的工作中，我能够更好地运用运筹学的知识和方法，为管理决策提供更科学的支持。
运筹学实践报告lingo哪个最简单篇四
线性规划(约40%)
线性规划基本的建模方法;
单纯形法：单纯形法的基本原理，单纯形法的求解步骤，松弛变量，单纯形法的表格形式;
大m法：人工变量的运用;
整数规划(约30%)
l基本概念：定义，0-1规划，整数线性规划，混合整数规划;
分枝定界法：基本原理及求解步骤;
对实际问题建立整数规划模型的方法和技巧;
网络分析(约30%)
网络的基本概念：图的组成及其表示，有向图和无向图，图的连通性，树，路径，回路;
生成树，最小生成树(最小支撑树)及其求解方法;
最短路径问题：最短路径问题的建模，最短路径问题的求解;
最大流问题：最大流的求解方法，最大流和最小割集(最小截集)
[2]《运筹学》教材编写组 编，《运筹学(第4版、本科版)》，2013
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运筹学实践报告lingo哪个最简单篇五
模型、图解法、单纯形法原理、单纯形表计算、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、目标规划和整数规划。
2.动态规划
基本概念与基本方程、最优性原理、离散型与连续型问题的基本解法、主要应用类型。
3.图与网络分析
最小部分(支撑)树、最短路、最大流、网络方法在计划中的应用(包括cpm、pert、资源与费用优化等)。
4.排队论
基本概念、m/m/1系统、m/m/c系统
5.存储论
基本概念、确定型与随机型存储模型。
6.决策论
基本概念、不确定型决策、风险型决策问题(期望值准则、效用期望值准则、完全信息期望值、决策树)、多目标决策。
7.对策论
基本概念、矩阵对策的最优纯策略、混合策略。