解决操作研究模型的方法

求解模型包括查找受控变量的值，这些变量优化了性能度量或大约估算它们。O.R模型通常通过以下三种方法来解决：

1.分析或演绎法。在此方法中，只能将具有符号的数学方程式（无实际值）进行演绎以得出最终解决方案。通过消除其中一些或将其中的一些组合为更紧凑的集合，这具有进一步简化变量的优势。这些涉及图形，基本差分结石和有限差异。

2.数值或迭代方法。当经典方法由于约束或变量数量的复杂性而无法得出解决方案时，我们通常被迫采用交互式过程。这样的过程始于试验解决方案和一组改进其规则。试验解决方案由改进的解决方案取代，并重复该过程，直到无法进一步改进或进一步计算的成本无法证明是合理的。换句话说，该方法可以连续地采用简单的反复试验和错误或复杂迭代的形式，以达到最佳解决方案。

3.蒙特卡洛法。如果系统不通过理论方法代表系统，则系统中任何问题的解决方案都会变得复杂。然后，如果系统未用理论方法表示，则系统中任何问题的解决方案都会变得复杂。然后，通过了解系统的重要特征和操作规则，我们可以可视化系统的典型行为。这是通过从代表现实生活系统的数学模型中获取随机样本来完成的。随机样本导致模仿现实生活系统的概率分布，并从中估算指定的随机变量的值。此外，通过改变某些参数和自变量的值，然后重复随机抽样过程，可以尝试测量其对蒙特卡洛方法的效果：

以下是Monte Carlo方法的主要步骤：

（i）绘制正在研究的系统的流程图。

（ii）获得每个感兴趣变量的概率分布。

（iii）找出与步骤（ii）中选择的每个用于研究的变量相对应的累积概率分布

（iv）分配一组适当的随机数来表示每个步骤（ii）中选择的感兴趣变量的值范围的每个值

（v）将合适的标准数学函数拟合到步骤（iv）中获得的值

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