一、线性规划在ERP中的应用研究（论文文献综述）
张博[1]（2020）在《浅谈数学线性规划在企业管理中的应用》文中提出线性规划是运筹学的分支,近几年来普遍应用在企业管理中,为企业控制成本、提升经济效益做出了重要的贡献。文章主要针对企业管理对数学线性规划的需求及数学线性规划在企业管理中的具体应用进行研究。
邓琪,高建军,葛冬冬,何斯迈,江波,李晓澄,王子卓,杨超林,叶荫宇[2]（2020）在《现代优化理论与应用》文中研究指明过去数十年间,现代运筹学,特别是优化理论、方法和应用有了长足的发展.本文就运筹与优化多个领域的一些背景知识、前沿进展和相关技术做了尽可能详尽的概述,涵盖了线性规划、非线性规划、在线优化、机器学习、组合优化、整数优化、机制设计、库存管理和收益管理等领域.本文的主要目标并非百科全书式的综述,而是着重介绍运筹学某些领域的主流方法、研究框架和前沿进展,特别强调了近期一些比较重要和有趣的发现,从而激发科研工作者在这些领域进行新的研究.
曹亚群[3]（2019）在《浅谈线性规划在实际生活中的应用》文中认为线性规划是一种充分利用有限资源达到最优化的数学方法,在满足某些约束条件下,求出目标函数的最优解,该文首先阐述了线性规划的定义,然后对线性规划在实际生产生活中的应用进行了具体介绍,如合理下料问题、投资问题、集合料问题用线性规划选择了最优方案。
陈诚[4]（2019）在《基于随机线性规划的水库概率约束调度模型与方法》文中研究指明水库在水资源,尤其是地表水资源在水资源的再分配管理中起着举足轻重的作用。在中长期尺度下,径流的随机特性是水库调度的一个固有特征,它使得很多约束无法得到完全满足,却只能在概率或者统计意义下得到满足。考虑这些概率约束是水库随机优化调度中的一个技术瓶颈,尤其是要对它们进行显性建模并求解,更是在已有的研究中鲜有论及。本文重点研究了基于随机线性规划的水库调度建模方法,理论上实现了对水库调度中可靠性（Reliability）、脆弱性（Vulnerability）以及恢复力（Resilience）等概率性能指标约束的显性表达,并对如何利用径流预报信息来提高调度效益进行了较为深入的研究。论文主要的研究内容和创新成果包括:（1）构建了一种在水库调度中考虑状态决策概率的随机线性规划模型,它考虑了径流状态转移概率,并通过引入状态决策变量概率而使非线性出力函数的线性表达成为可能。同时,本文不但从理论上,也通过历史径流与模拟径流的模拟调度,证明并验证了本文提出的随机线性模型与传统随机动态模型的等价性。（2）提出了在水库调度随机线性规划模型中显性表达可靠性、脆弱性和恢复力等概率性约束的方法。虽然在算例中,常用的水库随机动态规划调度模型也可以采用惩罚函数法和拉格朗日松弛法,并通过更新惩罚因子或拉格朗日乘子的隐性方式来获取满足某些概率约束的调度策略,但随机线性规划模型却可以显性表达这些概率性约束,一次性获得最优调度策略,在理论上更具优势。（3）提出一种在水库调度中给定保证率,最大化水电站保证出力的随机线性规划模型。它通过将所有满足下泄流量约束的解集分为满足保证出力和不满足保证出力的子集,实现了保证出力概率性约束的显性表达;而随机动态规划由于对优化目标和约束具有阶段可分的要求而无法或者很难处理保证出力为变量的这类调度问题。通过在小湾水电站调度的示例中对比最大化保证出力和最大化期望发电量两种优化目标的模拟调度结果,验证了所提出的模型在求解调度策略上的可行性和合理性。（4）提出了一种考虑了径流长期预报信息的随机线性规划模型。以常用的前馈人工神经网络得到水库入库径流预报值,仍然以状态决策概率为基础,采用两种不同的方法递推得到含有径流预报信息的二元径流状态转移概率,并可将入库径流预报信息整合进随机线性规划模型中,得到了满足运行要求的水库调度策略。算例中对含与不含预报信息的两种随机线性规划模型进行了对比,出乎意料的是,含有预报信息的模型对于期望发电量目标的提升并不大;很可能是因为所增加的第二元预报径流状态,在原有径流状态概率转移方程的基础上,所增加的信息量相对而言并不大。
史佳恒[5]（2019）在《区间和模糊多目标规划及其在决策中的应用》文中提出某种程度上人类的知识是事实和规则的集成,而不论是事实还是规则均可用模糊关系表示和刻画,进而模糊关系方程成为知识的表示手段。如此的特点孕育着模糊关系方程在信息处理、数据挖掘、决策、系统控制、图像处理和专家系统等众多方面有着广泛的应用。同时,模糊关系方程也是模糊集理论中的重要研究课题之一。在实际中,为了更好地应用模糊关系方程系统地研究模糊关系方程的解以及求解方法意义重大。近年来随着数据信息的交换和利用在工农业生产中的广泛应用,为节约资源成本、利用数据信息管理产业链上的诸多生产势在必行。然而数据的不完整性以及现有数据的不确定性和模糊性均对管理者的决策带来一定的挑战。考虑到数据信息中的众多不确定性和决策者的行为因素,利用模糊关系方程表示知识从而建立相应的决策模型有着经典决策方法无比的优势。为此本论文对sup-t乘积合成的模糊关系方程、模糊线性规划和区间线性规划及其在决策中的应用进行一系列研究,并获得了如下的一些结果:1.考虑到正向和后向替换法在利用LU分解求解sup-t乘积合成模糊关系方程中起着重要的作用,首先修正了Molai提出的前件和后件替换法。进一步详细分析了改进的前件和后件替换法求解sup-t乘积合成的模糊关系方程解集的计算复杂性。我们发现LU分解仅将sup-t乘积合成模糊关系方程解的一个极大覆盖分成两部分,而没有改变利用LU分解求sup-t乘积合成模糊关系方程的解是一个NP复杂问题的事实。此外,利用LU分解求sup-t乘积合成模糊关系方程解的计算成本将随着L（?）x=b的极小解个数而线性增加。2.利用一个反例说明了题为“区间线性规划区间不等式约束的一种新的等价变换”文中的一些缺陷,指出该文中的定理5.2存在逻辑错误,并给出了相应的修正。最后用数值算例求解了inf-→合成的模糊关系方程约束下的多目标线性规划问题。由于inf-→合成的模糊关系方程约束的可行域一般是非凸的,我们采用两阶段法将多目标线性规划问题转化为传统的线性规划模型。在此基础上给出了一种基于平均算子方法的决策折衷模型,为解决这一问题提供了更有效的方案。3.基于获取海洋资源的便利性,舟山某海产品加工厂拟充分利用海洋资源并优化其加工产业链实现销售,以获得销售利润的最大化。鉴于此,我们获取相关数据并依据实际情况构建了基于P2P网络传输协议的数学模型并结合具有inf-→合成的模糊关系方程的优化问题来分析该产业链的实际效用。
何琳明[6]（2019）在《基于二阶锥规划松弛法和二次规划算法的最优潮流研究》文中提出本文提出一种结合二阶锥规划松弛法（second order cone programming relaxation,SOCP relaxation）和二次规划算法（quadratic programming,QP）的方法求解电力系统最优潮流问题,有效地解决SOCP松弛非严格获得不可行解问题,以及解决QP算法对初值敏感问题,保证算法的收敛性且提高计算效率。本文的基本策略是先引入松弛变量,利用SOCP松弛技术对含松弛变量的不等式约束和二次等式约束进行凸松弛形成二阶锥约束;然后用平方项替换潮流方程中的变量,从而将原有的非线性方程转化为线性方程。该策略成功地将原始最优潮流模型转化为凸SOCP松弛模型,不仅在理论上保证了优化结果的全局最优性,同时为原问题提供一个良好的下界值,可以合理地评价解的优劣性。该模型为系统机组出力及所有节点电压幅值和角度等变量提供了位于全局最优解附近的初始值,可以满足QP算法对初值的要求。本文首先利用IEEE-14节点环网系统分别对原始最优潮流模型和SOC P松弛模型进行仿真分析,对比结果发现,SOCP松弛模型得到的不是原始问题的最优解,而是其下界值。说明了 SOCP松弛模型的确存在松弛无法精确的可能性。在该结论的基础上,本文将SOCP松弛法与QP算法相结合,利用IEEE-300节点等四个系统完成仿真分析。结果表明,SOCP松弛法初始化的QP算法能获得可行解,与采用平启动的QP算法相比,可快速有效跳出局部最优解,减少计算时间与迭代次数,计算效率更高,同时其求解结果与内点非线性规划的结果基本一致,进一步说明所提方法能保证最终解的全局最优性。此外,SOCP松弛模型所给出全局最优解的下界值还可以合理地衡量最终解的优劣性。最终解与其下界值间的相对误差越小则表明最终解越靠近全局最优解,则求解质量越优。同时,本文在原有的确定性最优潮流问题的基础上引入风电等不确定性变量,并采用仿射可调整策略鲁棒优化方法处理风电的不确定性。算例结果表明,在风电接入电力系统的情况下,本文方法仍可成功求解该问题,并且能根据风电的不确定性水平做出相应机组出力计划,以平衡风电不确定性。证明了该方法既可兼顾系统的安全性和经济性,且具有普适性和扩展性。
李春泉[7]（2019）在《不确定系统中的多目标规划模型及其应用》文中进行了进一步梳理多目标规划问题在政治、经济、军事以及日常生活中普遍存在并且处于非常重要的地位。多目标规划已被广泛地应用于金融投资、资产负债管理、工程设计、交通运输、环境保护、军事科学及国家安全等重大决策领域。由于现实的复杂系统往往含有不确定性,关于不确定环境下的多目标规划模型及其算法研究成为人们关注的热点课题。本文分别利用区间数、区间型三角模糊数、区间型随机变量、直觉模糊随机变量描述不确定系统中的不确定性信息,研究不确定系统中的多目标规划模型及其算法,并且探讨多目标规划在证券投资组合选择及保险公司风险评估中的应用。本文的主要工作与成果具体有以下几个方面:（1）基于区间型三角模糊数的多目标线性规划模型。建立基于区间型三角模糊数的多目标线性规划模型,其中目标函数和约束条件中的系数都是区间型三角模糊数。通过引入区间型三角模糊数的截集,借助用于比较两个三角模糊数大小关系的占优可能性准则,给出了该模型的一种有效求解算法。首先,对于给定的截集水平值,该模型转化为使多目标规划模型中的每一个目标函数的隶属度之和达最大,其中,隶属度由基于个体目标最优解的偏离度确定,约束条件由占优可能性准则转化为经典不等式。然后,对等价的线性规划模型利用Matlab软件求最优解。最后,通过与现有的方法比较,利用若干实例验证该算法的有效性和最优解的稳定性。（2）基于区间型随机变量的投资组合优化模型及其实证分析。给出一种基于区间型随机变量的投资组合选择模型。首先,用区间数来描述资产的历史平均收益率,用区间型随机变量描述资产的收益率,通过概率测度理论定义资产的风险,建立了使投资总收益达最大、总风险最小化的模糊随机投资组合模型。其次,引入风险测度的概率水平,给出了该模型的一种有效算法,同时通过区间序方法给出了模型的Pareto最优解存在的充分条件。若资产的历史平均收益率构成的集合在序关系下构成全序集,则可得模型的一个Pareto最优解。最后,利用实例验证该模型的有效性及其解的鲁棒性。（3）基于区间数的双目标投资组合优化模型。首先在给定的收益水平和风险水平下,建立使期望收益达最大且投资风险达最小的双目标投资组合优化模型,其中资产的平均收益率和风险用区间数来描述。然后,利用区间序方法将该双目标规划模型转化为线性规划模型,利用Matlab软件求解得到模糊不确定环境下的投资组合最优解。最后,通过市场数据的数值实验验证该模型和算法的有效性。（4）直觉模糊随机规划在保险公司风险评估中的应用。首先给出了直觉模糊随机变量的数量值期望算子,研究了直觉模糊随机变量的相关性质。其次,将个人索赔金额描述为直觉模糊随机变量,将索赔户数看作服从泊松分布,给出了基于直觉模糊随机个体索赔额的保险公司风险模型。然后,基于零初始投资和任意初始投资金额,讨论了保险公司最终破产的平均机会。特别地,当个体索赔额视作服从指数分布的直觉模糊随机变量时,本文分别给出了在零初始余额和任意初始余额情况下的公司最终破产平均机会的表达式。最后,通过算例验证该模型的有效性。
王倩玲[8]（2018）在《线性规划问题在高中数学中的教学策略研究》文中指出线性规划是运筹学的主要分支,它的形成标志着数学规划时代的到来,其理论在经济、金融、军事、交通运输和决策等领域中被广泛应用,渗透实际生活各个方面。在北师大版数学必修5中,设置了融合着函数与不等式内容的线性规划问题,目的是培养学生的数学应用意识和数学建模能力。因此,研究新课标下的线性规划问题具有教育价值和实践意义。本文采用文献研读法、数据分析法和案例分析法,根据自己的实习经历,从讨论线性规划的发展历史出发,并以建构主义教学理论与学习迁移理论为基础,展开对高中线性规划问题的研究。首先阐述线性规划问题在高中数学中的教学内容,结合课程标准与教材设置提出对教师的要求,并讨论中学线性规划发展,分析数学建模的应用,比较图解法与高等数学中的单纯形法的区别。其次结合近五年高考真题,归纳出五点高考题型并分析适应性解题步骤,尤其是线性规划问题与解析几何、命题、概率相结合的题目。最后,设计调查问卷,针对教师及学生在简单线性规划教学中存在的问题进行分析,并结合研究内容与调查结果,制定了适合学生学习线性规划内容的教学策略,以教学案例的形式进行可行性分析。调查问卷结果表明:学生对基本方法与基础题型掌握良好,但对实际应用题中的条件分析不到位,对于含参类及与其他数学知识结合类题目存在问题较多,缺乏综合应用能力,建议教学模式多样化,在课堂引入数学建模类的题型,拓宽学生视野,发展学生创新思维能力。
王茹,黄亚辉[9]（2018）在《线性规划在实际生产生活中的应用》文中研究说明线性规划在现实生活中的应用是帮助人们进行最优化解决的有效方法之一。作为运筹学的分支之一,线性规划在解决问题上是按某一衡量指标来寻求安排最优方案的。那么在这里,我们就以线性规划为例,对其在实际生产生活中的运用进行相关的研究与分析。本文首先对什么是线性规划进行了阐述,其次对国内线性规划研究现状进行了分析,最后对线性规划在实际生产生活中的应用进行了详细介绍。
卢芬[10]（2017）在《线性规划在茶企管理中的应用探讨》文中研究指明当前茶企之间竞争越来越激烈,为提升茶企竞争力,大量管理者将线性规划引入到茶企管理中,帮助茶企提升管理质量。本文首先介绍当前我国茶企内存在的普遍问题,其后分析茶企产生该问题的原因,最后根据线性规划建模方式,针对我国茶企内存在的成本控制、生产计划以及投资等问题展开了具体计算,并提出相应公式,以期能够帮助大量茶企管理者完善茶企管理中存在的缺陷,增强茶企在国际市场中的竞争力。
二、线性规划在ERP中的应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、线性规划在ERP中的应用研究（论文提纲范文）
（1）浅谈数学线性规划在企业管理中的应用（论文提纲范文）
| 1 数学线性规划及其发展 |
| 2 企业管理对数学线性规划的需求 |
| 3 线性规划的数学模式 |
| 4 数学线性规划在企业管理中的应用 |
| 4.1 数学线性规划在企业人力资源管理中的应用 |
| 4.2 数学线性规划在企业生产计划中的应用 |
| 5 结语 |
（3）浅谈线性规划在实际生活中的应用（论文提纲范文）
| 1 什么是线性规划 |
| 2 线性规划在实际生活中的应用 |
| 2.1 线性规划在合理下料问题中的应用 |
| 2.2 线性规划在广告投放问题中的应用 |
| 2.3 在集合料问题中应用 |
| 3 结语 |
（4）基于随机线性规划的水库概率约束调度模型与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 水库调度发展综述 |
| 1.3 水库随机调度综述 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 随机线性规划理论及径流随机特性描述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 期望值模型与机会约束模型 |
| 2.3 线性规划求解方法 |
| 2.4 入库径流的随机特性描述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水库调度随机线性模型及其最优性 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机线性模型 |
| 3.3 随机动态模型 |
| 3.4 模型等价性证明 |
| 3.5 算例研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 考虑水库调度可靠性、脆弱性及恢复力等概率约束的随机线性模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水资源系统运行指标 |
| 4.3 水库调度概率约束的显性处理方法 |
| 4.4 水库调度概率约束的隐性处理方法 |
| 4.5 实例研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑保证出力及长期径流预报的水库随机线性模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑可靠性约束的最大化保证出力模型 |
| 5.3 考虑月径流预报的水库随机线性调度模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1: 攻读博士期间发表的论文 |
（5）区间和模糊多目标规划及其在决策中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 模糊集及其运算 |
| 2.2 模糊关系方程的相关概念 |
| 2.3 区间及其运算 |
| 第三章 LU分解下的模糊关系方程复杂度分析 |
| 3.1 利用LU分解求解sup-t乘积合成的模糊关系方程 |
| 3.1.1 算法1 |
| 3.1.2 算法2 |
| 3.1.3 算法3 |
| 3.2 用LU分解求解模糊关系方程(2.1)的复杂性 |
| 第四章 区间线性规划和模糊多目标线性规划 |
| 4.1 区间值线性规划 |
| 4.2 模糊多目标线性规划 |
| 第五章 区间多目标线性规划和模糊线性规划在决策中的应用 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
（6）基于二阶锥规划松弛法和二次规划算法的最优潮流研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 电力系统最优潮流的概述 |
| 1.3 国内外研究历史与现状 |
| 1.3.1 最优潮流的算法研究 |
| 1.3.2 最优潮流研究中存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究工作及章节安排 |
| 第二章 线性锥规划基本原理 |
| 2.1 凸规划 |
| 2.1.1 理论概述 |
| 2.1.2 线性锥规划的常见特例 |
| 2.2 二阶锥规划 |
| 2.2.1 二阶锥规划模型及性质 |
| 2.2.2 二阶锥规划在电力系统中的应用 |
| 2.3 求解锥规划的软件平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于二阶锥规划松弛法的最优潮流模型 |
| 3.1 最优潮流数学模型 |
| 3.1.1 最优潮流变量类型 |
| 3.1.2 最优潮流目标函数 |
| 3.1.3 最优潮流约束条件 |
| 3.2 模型转换 |
| 3.2.1 转换过程 |
| 3.2.2 算例分析 |
| 3.2.3 模型转换前后对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于二阶锥规划松弛法和二次规划算法的最优潮流 |
| 4.1 求解流程 |
| 4.2 算例分析 |
| 4.1.1 计算环境和算例参数 |
| 4.1.2 计算结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 应用于求解含风电不确定性的最优潮流 |
| 5.1 风电不确定性问题 |
| 5.2 鲁棒优化理论 |
| 5.2.1 鲁棒优化模型 |
| 5.2.2 基于鲁棒优化的风电建模 |
| 5.3 计算结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表论文和参加科研情况 |
（7）不确定系统中的多目标规划模型及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及现状 |
| 1.2 本文的研究意义 |
| 1.3 本文的主要内容和创新点 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 基于区间型三角模糊数的多目标线性规划模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 基于区间型三角模糊数的多目标线性规划问题及模型 |
| 2.4 基于区间型三角模糊数的多目标线性规划模型的算法 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 带有区间型随机变量的投资组合选择模型及其实证分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 带有区间型随机变量的投资组合选择模型及其算法 |
| 3.4 实证分析 |
| 3.4.1 网站上的历史数据 |
| 3.4.2 东京证券交易所的数据 |
| 3.4.3 上海股票交易数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于区间数的投资组合选择模型及其应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 基于区间数的资产组合选择模型 |
| 4.4 区间数资产组合选择模型的算法 |
| 4.5 实证分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 直觉模糊随机规划在保险公司风险评估中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 预备知识 |
| 5.3 直觉模糊随机变量 |
| 5.4 直觉模糊随机变量的数量期望值算子 |
| 5.5 保险公司的风险评估模型 |
| 5.6 数值算例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）线性规划问题在高中数学中的教学策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法和思路 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国内研究现状 |
| 1.4.2 国外研究现状 |
| 第二章 线性规划的形成及其理论基础 |
| 2.1 线性规划的发展史 |
| 2.2 教学理论基础 |
| 2.2.1 建构主义理论指导下的线性规划教学 |
| 2.2.2 学习迁移理论指导下的线性规划教学 |
| 第三章 线性规划问题在高中数学中的教学研究 |
| 3.1 课程标准与教材中的线性规划问题分析 |
| 3.1.1 课程标准中的线性规划问题分析 |
| 3.1.2 教材中的线性规划问题分析 |
| 3.2 线性规划问题对高中教师的教学要求 |
| 3.3 中学线性规划的发展 |
| 3.3.1 数学建模 |
| 3.3.2 单纯形法 |
| 第四章 高考题中的线性规划问题分析 |
| 4.1 考查形式分析 |
| 4.2 题型总结 |
| 第五章 高中简单线性规划的教学策略 |
| 5.1 问卷调查及结果分析 |
| 5.1.1 学生问卷分析 |
| 5.1.2 教师访谈分析 |
| 5.2 巩固基本方法,设置典型问题 |
| 5.3 加强知识迁移,实际问题抽象化 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）线性规划在实际生产生活中的应用（论文提纲范文）
| 1 什么是线性规划 |
| 2 国内线性规划研究现状 |
| 3 线性规划在实际生产生活中的应用 |
| 3.1 在建筑行业中的线性规划的实际应用 |
| 3.2 在投资理财上的线性规划的实际应用 |
| 4 结语 |
（10）线性规划在茶企管理中的应用探讨（论文提纲范文）
| 1 茶企管理存在的问题 |
| 2 茶企管理问题的成因 |
| 2.1 缺乏相应的企业管理意识 |
| 2.2 财务管理行为存在局限性 |
| 2.3 茶企金融政策不够完善 |
| 3 线性规划模型建立方式 |
| 4 线性规划在茶企管理中的应用 |
| 4.1 茶企成本控制 |
| 4.2茶企生产计划应用 |
| 4.3茶企业投资应用情况 |
| 5 结语 |
四、线性规划在ERP中的应用研究（论文参考文献）
- [1]浅谈数学线性规划在企业管理中的应用[J]. 张博. 企业科技与发展, 2020(11)
- [2]现代优化理论与应用[J]. 邓琪,高建军,葛冬冬,何斯迈,江波,李晓澄,王子卓,杨超林,叶荫宇. 中国科学:数学, 2020(07)
- [3]浅谈线性规划在实际生活中的应用[J]. 曹亚群. 文化创新比较研究, 2019(32)
- [4]基于随机线性规划的水库概率约束调度模型与方法[D]. 陈诚. 华中科技大学, 2019(01)
- [5]区间和模糊多目标规划及其在决策中的应用[D]. 史佳恒. 浙江海洋大学, 2019(02)
- [6]基于二阶锥规划松弛法和二次规划算法的最优潮流研究[D]. 何琳明. 广西大学, 2019(01)
- [7]不确定系统中的多目标规划模型及其应用[D]. 李春泉. 电子科技大学, 2019(01)
- [8]线性规划问题在高中数学中的教学策略研究[D]. 王倩玲. 西北大学, 2018(01)
- [9]线性规划在实际生产生活中的应用[J]. 王茹,黄亚辉. 科技创新导报, 2018(09)
- [10]线性规划在茶企管理中的应用探讨[J]. 卢芬. 福建茶叶, 2017(05)