经济与管理中的数学规划范例6篇

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经济与管理中的数学规划范文1

【关键词】数学建模；水文预报；水资源规划

中图分类号：TV12 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）07-202-01

近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。人们常常把数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用比喻为如虎添翼。

数学建模在水文与水资源工程专业中更是发挥着重要的作用，尤其是在水文预报和水资源规划方面。

一、数学建模的介绍

（一）数学建模概述

数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的，我国清华大学、北京理工大学等在80年代初将数学建模引入课堂。经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。

（二）数学建模的应用

数学建模应用就是将数学建模的方法从目前纯竞赛和纯科研的领域引向商业化领域，解决社会生产中的实际问题，接受市场的考验。可以涉足企业管理、市场分类、经济计量学、金融证券、数据挖掘与分析预测、物流管理、供应链、信息系统、交通运输、软件制作、数学建模培训等领域，提供数学建模及数学模型解决方案及咨询服务，是对咨询服务业和数学建模融合的一种全新的尝试。

（三）数学建模十大算法

1.蒙特卡罗算法，该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性。2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，通常使用Matlab作为工具。3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题，通常使用Lindo、Lingo软件实现。4.图论算法，这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决。5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）7.网格算法和穷举法，网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。8.一些连续离散化方法，很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要。9.数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。10.图象处理算法。

二、数学建模在水文与水资源中的应用

（一）数学建模在水资源规划中的应用

全国水资源综合规划的目的是为我国水资源可持续利用和管理提供规划基础，要在进一步查清我国水资源及其开发利用现状、分析和评价水资源承载能力的基础上，根据经济社会可持续发展和生态环境保护对水资源的要求，提出水资源合理开发、优化配置、高效利用、有效保护和综合治理的总体布局及实施方案，促进我国人口、资源、环境和经济的协调发展，以水资源的可持续利用支持经济社会的可持续发展。

（二）数学模型在水文预报中的应用

水文预报是水文学为经济和社会服务的重要方面，特别是对灾害性水文现象做出预报，对综合利用大型水利枢纽做出短期、中期和长期的预报，作用很大。中国已开展预报服务的项目有：洪水水位与流量、枯水水位与流量、含沙量、各种冰情、水质等。

水文预报的方法，在产流方面常用降雨径流相关图，在汇流方面常用单位线。现在的发展方向是应用流域水文模型，根据流域上实测的降雨或降雪资料预报流域出口的流量过程。

在实际应用中，通过建立模型并求解，做出短期或中长期的预报，对防洪、抗旱、水资源合理利用和国防事业中有重要意义。

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【关键词】投入产出数学模型；最优化；平衡方程；应用价值

投入产出法是由诺贝尔经济学奖获得者Wassily W.Leontief教授于20世纪30年代首先创立，目前已广泛应用于世界各国家、各地区及各类企业的经济运行管理中，具有非常重要的意义.它是一种用来全面分析经济系统内部各部门间的消耗与生产（即投入与产出）之间的数量依存关系的线性模型，一般称为投入产出数学模型.它的基本方法是通过编制投入产出平衡表，然后据此建立数学模型，再利用各种数学方法及电子计算技术来进行分析研究，是进行经济预测及规划管理的一种非常有效的工具.经过多年的不断深入研究，投入产出数学模型已经得到了非常深入的发展，发展出了许多种不同分类的投入产出数学模型，而每种模型又有自己独特的功能与应用.

一、投入产出数学模型的分类

投入产出数学模型有多种分类方法，但从大体上可以分为两类：一类是闭模型，在这类模型中所有产品都被参加生产的部门全部消耗；另一类是开模型，在这类模型中产品的一部分被参加生产的部门消耗，而其余部分由其他部门消耗.当然我们平常接触得最多的是开模型的投入产出数学模型，其按照不同的情况有多种不同的分类方式：（1）按反映的时期分为动态型与静态型.（2）按计量单位的不同分为劳动型、能量型、价值型、实物型等.（3）按资料范围分为国家型、地区型、企业型等.（4）从统计的对象分为随机型与离散型.（5）按资料的性质和内容分为报告期和计划期两类.

二、投入产出数学模型的功能

投入产出数学模型可以清楚地反映国民经济各部门、再生产各环节以及产业结构之间的内在联系，从而进行情况分析、经济预测、制订计划及计划调整.其在经济分析方面有非常多的用途，比如：（1）研究和确定国民经济中许多重要的结构分析，如三大产业之间的结构比例关系、储蓄和消费的比例关系等.（2）研究某些产品的价格变动对其他产品价格的影响，即对价格变动幅度的关系进行分析与讨论.（3）研究生产与消耗部门之间如果结构发生变动对各部门所产生影响的相互关系.（4）研究农村教育状况、农村基础设施的投入水平对新农村建设的影响.（5）研究分析污染治理设施投资对经济的影响和污染治理设施运行成本对经济的影响等.在制订或调整计划方面，它也有多种用途，比如：（1）对经济前景进行分析、预测从而制定最优发展规划.（2）制定科学合理的产品价格.（3）根据情况变化对各部门进行综合平衡.（4）预测未来各类需求情况.（5）构建各类投资对经济贡献的大小及比例等.

三、投入产出平衡表及基本平衡方程

2.基本平衡方程

产品分配平衡方程：xi=∑nj=1xij+yi （i=1，2，…，n），矩阵形式：x=Ax+y

产值构成平衡方程：xj=∑ni=1xij+Nj（j=1，2，…，n），矩阵形式：x=Dx+z

直接消耗系数：aij=xijxj （i，j=1，2，…，n）

四、投入产出数学模型的案例分析

例1 假设某经济系统由三个部门金属、石油、电力构成，每个部门各生产一种产品，本年度它们的生产和消耗情况如下表所示（单位：亿元）.

问题：据预测，两年后总产量需要分别增长30%，20%，40%，求最终产量的增长情况.

解 设该经济系统计划期总产出和最终产品分别为X=x1，x2，x3T，Y=y1，y2，y3T，

则该系统的金属部门总产量为x1=900（1+4%）=1170，石油部门总产量为x2=800（1+20%）=960，电力部门总产量为600（1+40%）=840.从而

A=0.2780.1250.3330.1110.1880.1670.1690.1250.167，E-A=0.712-0.125-0.333-0.1110.812-0.167-0.169-0.1250.833，

Y=E-AX=445.02509.37381.99.故两年后三个部门的最终产量分别为：金属部门445.02亿元，石油部门509.37亿元，电力部门381.99亿元.于是可以预测两年后三个部门最终产量的增长幅度分别为：

金属部门增长：445.02-350[]350=27.15%，

石油部门增长：509.37-450[]450=13.19%，电力部门增长：381.99-250[]250=52.79%.

例2 在上例中，如果市场预测四年后的消费需求量（最终产量）为y4=600800450，求所需要的总产量.

解 由AX+Y=X得X=E-A-1Y4，

即x1x2x3=0.712-0.125-0.333-0.1110.812-0.167-0.169-0.1250.833-1600800450=1.6050.3570.7130.2951.3360.3860.3660.2271.401600800450=1569.451419.501031.65.

即四年后各部门所需要的总产量为：金属部门1569.45亿元，石油部门1419.50亿元，电力部门1031.65亿元.也就是说，我们根据市场预测的需求总量，得到了若干年后所需要的总产量，从而为下一步制订出科学合理的计划打下了科学的基础.

五、结束语

由以上案例可以看出，投入产出数学模型是一种非常重要的具有深厚意义与价值的研究工具，不管是对宏观经济的研究还是对微观经济的研究都有无可替代的作用.当然，对于投入产出数学模型本身的研究还远远没有结束，还有很多需要进一步深入研究的地方.目前投入产出数学模型研究的发展趋势是把投入产出法与线性规划、非线性规划、动态规划模型等相结合，从而编制最优化模型.

【参考文献】

[1]赵树嫄.线性代数[M].北京：中国人民大学出版社，1997.

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一、数学在经济学中应用的必要性

（一）是经济发展的必然要求

而今，在经济学发展进程中，人们的经济理论知识点不断提升，且经济意识不断增强，面对新时期的考验，实施经济知识点研究时，若仅仅运用以往的文字表述实施思辨式的推理工作，经济讨论的规范性、严谨性、逻辑一致性等无法得到充分保证，且在结论精准度、精密性等方面也无法得到保证，进而不利于经济学知识点的精准性。借助数学思想能让经济学的相关研究目标、经济变量间的实际关系更加明确，进而提升逻辑推理实施规范性与严谨性[1]，让所得出的理论也就更加明确、清晰，以适度降低不确定因素的出现概率，以满足经济学的实际发展需求。例如，在经济学中，弹性分析、聚类分析、经济增长模型、边际分析、回归分析等知识点，都在经济学中得到了广泛的应用，且这些知识点是借助数学方法来解释与解决经济类问题。

（二）让经济学研究与推理更精确、严谨

在经济学领域所产生一系列行为与突破，其都与数学存在着密切的联系。从古典经济学到新型的古典经济学的转变，从边际革命至凯恩斯革命的变革，这对数学知识点的应用具有重要意义。将数学知识点应用到经济学领域，能明确经济学与数学间的密切联系，其也对人们的经济思想与思维模式等产生很大的影响，让人们在行为与思维上都更具定量特性[2]。数学是一门严谨、逻辑性很强的学科，很多人员在使用语言来表示逻辑关系时，时常会发生语言不严谨的情况，让整个数学思维漏洞百出。面对此类问题，就需要开展经济学交流与论述条件下，能及时将严谨性不强的文字语言转变为专业性的数学语言。应用数学语言时，让语言更加简练、严谨，且在表述上也更加准确、精准。

二、数学在经济学中的应用

经济学的发展，必须要全面渗透数学的学科知识点，以保证经济学研究的高效性与严谨性。新时期，在经济学理论研究与应用中，高等数学的应用频率很高，如线性代数和概率论、微积分与数据统计三类。经济学与数学间联系最为紧密的当属微积分，如，边际的出现，旨在实现导数的经济化，而“弹性”这一词语在经济学中的出现频率也很高，要全面渗透数学思想。在数学知识点中，线性代数是把复杂的多元化方程进行简单化处理与求解的一种数学工具，其主要内容就表现在计量经济学中实施数据处理。在保险学领域，数理统计与概率论等知识点所发挥的作用是无法忽视的[3]。实施经济管理工作时，还要做好前期的预测工作，这是实现商品产销、资金投放和人员组织的一项重要决策与重要依据。现如今，经济的全面发展，需要集合多种资源，科学设定经济目标与经济管理方法，从多种方法中选一，进而从中获取最高经济效益。为满足数学知识点的实际需求，要求目标性函数达到极值，且目标性函数也能表示所产生的损失，进而要求函数值能达到最小值。此类知识点时常会被转化成变分问题或求解目标函数的相关条件，且线性规划、非线性规划、优选法与最优控制法等都要致力于发展的优化上。若提出一个比较详细的经济性问题，会结合具体内容、具体条件，让整个数量关系变得更为抽象，还要建立相应的数学模式，以实现对经济问题的研究。1.结合研究对象与研究目的来实施周密性的调查，进而从中获取足够的信息数据，并及时数据信息与文件资料实施分组处理和管理工作。2.理论条件下，要强调对数据信息的科学性分析与观察，及时了解影响经济系统的因素有哪些，进而确定好相应的变量。3.及时了解事物数量与共性间的密切联系，同时了解制约系统运行的条件。4.严格规定代码与符号，合理罗列各个数量关系，设定数学表达式。对数学关系式实施合并与简化处理，科学设定相应的数学模型，并对数学模型进行纠正与规范。5.结合实际模型，对经济的实际变化规律、经济运行状态等进行科学性的描述，并提出理论假说。

综上所述，在经济学领域应用数学学科知识点，能促进经济学的全面发展，必须要深度分析数学在经济学中的具体作用，及时了解数学的精髓与基本方法，全面渗透数学思想，全部融入经济领域，促进经济学的全面发展，针对社会发展进程中各类经济现象实施科学而有效的剖析。

作者:王麒焱 单位:东北石油大学秦皇岛分校

参考文献：

［1］朱小飞.高等数学在经济学中的应用［J］.科教文汇（下旬刊），2015（3）：43-44．

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[关键词]卓越计划；运筹学实验；数学建模

[中图分类号]G64 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2012）41-0145-02

1 引 言

卓越工程师教育培养计划（以下简称“卓越计划”）是为贯彻落实党的十七大提出的走中国特色新型工业化道路、建设创新型国家、建设人力资源强国等战略部署，贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》实施的高等教育重大计划。“卓越计划”具有三个特点：行业企业深度参与培养过程、学校按通用标准和行业标准培养工程人才、强化培养学生的工程能力和创新能力。力求培养一大批面向工业世界、面向世界、面向未来、适应经济社会发展需要的高质量各类型工程技术人才。而高校是实施“卓越计划”的主要阵地，在“卓越计划”的推进过程中加强专业课程改革是十分必要的。

管理运筹学的飞速发展为各个行业把握管理大型组织的复杂性提供了一套十分重要的工具。这些工具集中了世界的各个边缘的知识，其中包括数学、统计与概率论、计量经济学、电机工程甚至生物学。这些外来的技术，如线性规划、排队论、自动控制理论、博弈论、动态规划以及信息论，正在帮助解决各个行业中的实际问题。

因此，在管理运筹学教学中应针对所要解决实际问题的要求和其面临的客观环境条件，作出假设分析，抽象为数学模型，然后应用相关的数学知识加以解决。这就要求问题解决者要知识面广、逻辑思维严密，这对于非数学专业，特别是经管类专业学生实在过于困难，因为，由于受到学时限制，经管类专业学生对高等数学、线性代数、概率与数理统计等先修课程学的比较肤浅，没有或很少经过数学严密的逻辑思维方面的训练，而且经济管理类专业学生是文理科兼收，有相当一部分学生在数学方面的课程普遍底子较差，这客观上就给运筹学教学带来很大困难。因此，为使经济管理类学生能正确全面地掌握各级管理中已被广泛应用，且发展较成熟的最优化理论与方法，并能恰当运用解决实际管理工作中的各种最优化问题，有必要针对经济管理类专业学生的特点和运筹学课程的性质，进行运筹学教学方法的改革。

2 运筹学在数学建模中的应用

管理运筹学在数学建模中有着广泛的应用，多年来许多数学建模竞赛中都涉及运筹学的相关内容。

首先介绍一下图与网络在数学建模中的应用，通过“奥运场馆周边的MS网络设计方案”这个例子来说明其应用。假定奥运会期间每位观众平均出行两次，一次为进出场馆，一次为餐饮，并且出行均采取最短路径。测算题目中20个商区的人流量分布。首先将建模结构图转化为无向赋权图，并鉴于该图的对称性，通过设计一种特殊的流量计算方法对传统的Dijkstra算法进行改进；其次，用MATLAB编写求解最短路的应用程序，可以得到任意两点间的最短路径，进而得到观众出行的最短路径和所经过的商区。

接着通过“彩票发行方案的优化设计模型”这个例子来说明决策论在数学建模中的应用。设计一种“更好”的方案，据此给彩票发行部门提出建议。对此问题，可根据效用理论中存在着主观概率，以及彩票信息在人群中的传播效应，建立主观概率意义下的优化模型。但这个模型是较大规模的非线性规划模型，用穷举法求解比较困难，可采用模拟退火算法来求解，用MATLAB编程实现。

3 结合数学建模改进教学方法

3. 1 更新教学观念，充分重视实验教学

结合数学建模在教学中增加实验教学，以提高学生解决实际问题的能力、培养学生的观察和动手能力为宗旨，有利于培养学生的创新意识与创新能力。在今后的教学中，统筹安排课时，根据教学进度合理安排实验教学时间，力求在完成每一知识点的学习后安排一次实验。实验内容将从实际问题出发，突出本章节的基本原理与基本方法，教师进行监督与指导，有助于学生对理论知识的掌握与理解，同时学生的实践能力得到锻炼，自主学习能力得到提升。

3. 2 分级教学

从学生实际出发，因材施教是将几乎处于同一水平的学生放在一起分别教学的一种教学手段。这种教学体系，根据学生的个体差异，按照不同科目的不同学习能力的高低将学生群体划分成不同的级别或层次，有针对性地进行分班教学。有效的分级教学，能使教师节约精力突出重点积累经验，能让学生尽可能地在各自的最近发展区得到充分的自由发展，谋求各个层次的学生都能获得成功的体验，促进学生的素质得到全面提高。所以说，分级教学是建立在以学生成才为本理念基础上，为实现教学目的的一致性和教学过程的互异性所进行的重要实践，因材施教是分级教学的核心思想。在运筹学教学过程中，也可采用分级教学，培养学生对运筹学的学习兴趣，进而培养数学建模人才。

3. 3 适宜的教学方法

近几年来，由于扩招，生源的扩大，学生基础参差不齐。因此，教师应根据学生具体情况，精心设计教案，调整教学内容、次序和教学组织方式；尽量从学生感兴趣的实例出发，引入正题，以引发学生学习兴趣，吸引学生注意力，使之能更好地掌握理解所学知识，并能恰当运用解决实际问题。

传授新知识时，教师讲授的时间不能过长，内容不能过多，节奏不能过快，并要将基本概念、基本原理在不影响教学效果的情况下，分散介绍，使学生易于接受；否则，教师的讲授将是无效的讲授。运筹学课程内容多、逻辑性强且抽象，需要学生理解掌握。因此，课堂上教师的板书一定要简洁、条理清楚、重点和注意事项突出，并要求学生养成做笔记的良好习惯，以便于课后温习理解和掌握。

3. 4 量体裁衣，突出专业特色

实验教学中实验内容是反映教学目的载体，丰富的实验内容可以激发学生的学习热情和拓宽知识结构。因此，实验内容的选择要“量体裁衣”。面对知识面较广的商学院学生，要想上好运筹学并凸显其实用性，教师需具备充分的定量和经济管理学知识。例如，库存模型通常将需求区分为固定和相对复杂的随机两类，当学生对需求满足特定分布的假设产生疑惑时，教师就应当能够适时介绍需求数据的获取及利用统计学软件对其分布加以判断的方法，这可加深学生对运筹学交叉性的理解。

4 结 论

随着科学技术的进步及“卓越计划”的深入推进，需要对运筹学课程的建设持续探索与实践，不断完善教学方法与教学内容，提高学生的学习兴趣，激发学生的学习热情，真正意义上实现运筹学作为经济管理类专业核心课程应有的重要作用，并锻炼学生的动手能力，培养学生的创新意识与创新能力，以满足创新教育的要求。

参考文献：

[1]教育部. 教育部启动“卓越工程师教育培养计划”[Z].

[2]韩中庚. 数学建模竞赛——获奖论文精选与点评[M].北京：科学出版社，2007（5）.

[3]刘智，汪妍. 管理运筹学教学的思考[J].高师理科学刊，2011（4）：83

经济与管理中的数学规划范文5

论文摘要：经济数学模型是研究经济学的重要工具，在经济应用中占有重要的地位。文章从经济数学模型的内涵、构建经济数学模型的方法、遵循的基本原则以及所要注意的问题进行了简要分析和论述。

数学与经济学息息相关，可以说每一项经济学的研究、决策，都离不开数学的应用。特别是自从诺贝尔经济学奖创设以来，利用数学工具来分析经济问题得到的理论成果层出不穷，经济学中使用数学方法的趋势越来越明显。当代西方经济学认为，经济学的基本方法是分析经济变量之间的函数关系，建立经济模型，从中引申出经济原则和理论，进行预测、决策和监控。在经济领域，数学的运用首要的问题是实用性和实践性问题，即能否用所建立的模型去概括某一经济现象或说明某一经济问题。因而，数学模型分析已成为现代经济学研究的基本趋向，经济数学模型在研究许多特定的经济问题时具有重要的不可替代的作用，在经济学日益计量化、定量分析的今天，数学模型方法显得愈来愈重要。

一、经济数学模型的基本内涵

数学模型是数学思想精华的具体体现，是对客观实际对象的数学表述，它是在一定的合理假设前提下，对实际问题进行抽象和简化，基于数学理论和方法，用数学符号、数学命题、图形、图表等来刻画客观事物的本质属性及其内在联系。当数学模型与经济问题有机地结合在一起时，经济数学模型也就产生了。所谓经济数学模型，就是把实际经济现象内部各因素之间的关系以及人们的实践经验，归结成一套反映数量关系的数学公式和一系列的具体算法，用来描述经济对象的运行规律。所以，经济数学模型是对客观经济数量关系的简化反映，是经济现象和经济过程中客观存在的量的依从关系的数学描述，是经济分析中科学抽象和高度综合的一种重要形式。

经济数学模型是研究分析经济数量关系的重要工具，它是经济理论和经济现实的中间环节。它在经济理论的指导下对经济现实进行简化，但在主要的本质方面又近似地反映了经济现实，所以是经济现实的抽象。经济数学模型能起明确思路、加工信息、验证理论、计算求解、分析和解决经济问题的作用，特别是对量大面广、相互联系、错综复杂的数量关系进行分析研究，更离不开经济数学模型的帮助。运用经济数学建模来分析经济问题，预测经济走向，提出经济对策已是大势所趋。

在经济数学模型中，用到的数学非常广泛，有些还相当精深。其中包括线性规划、几何规划、非线性规划、不动点定理、变分发、控制理论、动态规划、凸集理论、概率论、数理统计、随机过程、矩阵论、微分方程、对策论、多值函数、机智测度等等，它们应用于经济学的许多部门，特别是数理经济学和计量经济学。

二、建立经济数学模型的基本步骤

1.模型准备。首先要深入了解实际经济问题以及与问题有关的背景知识，对现实经济现象及原始背景进行细致观察和周密调查，以获取大量的数据资料，并对数据进行加工分析、分组整理。

2.模型假设。通过假设把实际经济问题简化，明确模型中诸多的影响因素，并从中抽象最本质的东西。即抓住主要因素，忽略次要因素，从而得到原始问题的一个简化了的理想化的自然模型。

3.模型建立。在假设的基础上，根据已经掌握的经济信息，利用适当的数学工具来刻画变量之间的数学关系，把理想化的自然模型表述成为一个数学研究的题材——经济数学模型。

4.模型求解。使用已知的数学知识和观测数据，利用相关数学原理和方法，求出所建模型中各参数的估计值。

5.模型分析。求出模型的解后，对解的意义进行分析、讨论，即这个解说明了什么问题？是否达到了建模的目的？根据实际经济问题的原始背景，用理想化的自然模型的术语对所得到的解进行解释和说明。

6.模型检验。把模型的分析结果与经济问题的实际情况进行比较，以考察模型是否符合问题实际，以此来验证模型的准确性、合理性和实用性。如果模型与问题实际偏差较大，则须调整修改。

三、建立经济数学模型应遵从的主要原则

1.假设原则。假设是某一理论所适用的条件，任何理论都是有条件的、相对的。经济问题向来错综复杂，假设正是从复杂多变因素中寻求主要因素，把次要因素排除在外，提出接近实际情况的假设，从假设中推出初步结论，然后再逐步放宽假设条件，逐步加进复杂因素，使高度简化的模型更接近经济运行实际。作假设时，可以从以下几方面来考虑：关于是否包含某些因素的假设；关于条件相对强弱及各因素影响相对大小的假设；关于变量间关系的假设；关于模型适用范围的假设等等。

2.最优原则。最优原则可以从两方面来考虑：其一是各经济变量和体系上达到一种相对平衡，使之运行的效率最佳；其次是无约束条件极值存在而达到效率的最优、资源配置的最佳、消费效用或利润的最大化。由于经济运行机制是为了实现上述目标的最优可能性，我们在建立经济数学模型时必须紧紧围绕这一目标函数进行。

3.均衡原则。即经济体系中变动的各种力量处于相对稳定，基本上趋于某一种平衡状态。在数学中所表述的观点是几个函数关系共同确定的变量值，它不单纯是一个函数的变动去向，而是整个模型所共有的特殊结合点，在该点上整个体系变动是一致的，即达到一种经济联系的平衡。如需求函数和供给函数形成的均衡价格和数量，使市场处于一种相对平衡状态，从而达到市场配置的最优。

4.数、形、式结合原则。数表示量的大小，形表示量的集合，式反映了经济变量的联系及规律，三者之间形成了逻辑的统一。数学中图形是点的轨迹，点是函数的特殊值，因而也是函数和曲线的统一。可以认为经济问题是复杂经济现象中的一个点，函数则是经济变量之间的相互依存、相互作用关系，图形就是经济运行的规律和机制。所以，数、形、式是建模的主要工具和手段，是解决客观经济问题的三个要素。

5.抽象与概括的原则。抽象是思维的延伸，概括是思维的总结，抽象原则揭示了善于从纷繁复杂的经济现象延伸到经济本质，挖掘其本质的反映，概括是经济问题的纵横比较与分析，以便把握其本质属性，揭示其规律。

四、构建和运用经济数学模型应注意的问题

经济数学模型是对客观经济现象的把握，是相对的、有条件的。经济研究中应用数学方法时，必须以客观经济活动的实际为基础，以最初的基本假设为条件，一旦突破了最初的基本假设，就需要研究探索使用新的数学方法；一旦脱离客观经济实际，数学的应用就失去了意义。因此，在构建和运用经济数学模型时须注意到：

1.首先对所研究的经济问题要有明确的了解，细致周密的调查。分析经济问题运行的规律，获取相关的信息和数据，明确各经济变量之间的数量关系。如果条件不太明确，则要通过假设来逐渐明确，从而简化问题。

2.明确建模的目的。出于不同的目的，所建模型可能会有很大的差异。建模目的可能是为了描述或解释某一经济现象；可能是预报某一经济事件是否发生，或者发展趋势如何；还可能是为了优化管理、决策或控制等。总之，建立经济数学模型是为了解决实际经济问题，所以建模过程中不仅要建立经济变量之间的数学关系表达式，还必须清楚这些表达式在整个模型中的地位和作用。

3.在经济实际中只能对可量化的经济问题进行数学分析和构建数学模型，对不可量化的事物只能建造模型概念，而模型概念是不能进行数量分析的。尽管经济模型是反映事物的数量关系的，但必须从定性开始，离开具体理论所界定的概念，就无从对事物的数量进行分析和讨论。

4.不同数学模型的求解一般涉及不同的数学分支的专门知识，所以建模时应尽可能利用自己熟悉的数学分支知识。同时，也应征对问题学习了解一些新的知识，特别是计算机科学的发展为建模提供了强有力的辅助工具，熟练掌握一些数学或经济软件如Matlab、Mathematic、Lindo也是必不可少的。

5.根据调查或搜集的数据建立的模型，只能算作一个“经验公式”，只能对经济现象做出粗略大致的描述，据此公式计算出来的数据只能是个估计值。同时，模型相对于客观实际不可避免的产生一定误差，一方面要根据模型的目的确定误差允许的范围；另一方面，要分析误差来源，若误差过大，须寻找补救方案。

6.用所建经济数学模型去说明或解释处于动态中的经济现象时，必须注意时空条件的变化，必须考虑不可量化因素的影响作用以及在一定条件下次要因素转变为主要因素的可能性。

参考文献:

1.姜启源.数学模型[M].高等教育出版社,1993

2.张丽娟.高等数学在经济分析中的应用[J].集团经济研究,2007（2）

经济与管理中的数学规划范文6

论文[关键词]运筹学；管理科学；数学模型；实践教学

1引言

产生战争时期的运筹学如今在经济、生产、管理等领域的应用日益广泛．经过近几十年的发展，运筹学的分支几乎扩展到生产实践、管理科学的各个领域，是现代管理科学的基础理论和重要方法及工具．它是抽象的数学理论和实践相结合的“桥梁”，它既为从事应用领域研究的人们提供了完整的数学方法，又为从事数学理论研究的人们展现了广阔的应用前景．

运筹学是数学的一个重要分支，其核心是研究优化的理论和方法，是数学与应用数学专业必修课；同时运筹学又以定量分析的方法研究管理、生产实践等领域的问题，将系统思想、工程思想和管理思想相结合，应用数学的方法，通过建立数学模型、求解数学模型解决实际应用问题，为决策者提供定量化的分析结果，辅助决策．运筹学是现代管理科学的理论基础之一，因此也是经济、管理等专业的主干课程．在运筹学教学中，应该根据管理类专业和应用数学专业的不同专业特点、学生知识基础等情况区别对待，切实达到应有的教学目的和效果．

2培养目标及教学目的比较

1．专业培养目标的比较．

一般地，管理专业要培养掌握坚实的专业基本理论和系统的专业知识，具有从事专业领域决策、管理和研究工作能力的人才．学生毕业后主要在企业、政府管理、经济研究等部门工作．

应用数学专业要培养学生具备扎实的数学基础和一定的理论研究能力；在强调基础知识的前提下，强调理论与实践相结合，培养学生分析问题、运用数学方法解决实际问题的能力；熟练的计算机应用能力．充分体现“宽口径，厚基础，多选择”的培养理念，适应社会需求多样化和学生兴趣与发展方向个性化的要求．学生毕业后应能在科研、经济等部门从事研究或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作．

2．运筹学教学目的的比较．

虽然很多专业都需要学习运筹学，但各专业的培养目标不同决定运筹学教学的目的必然不同．

运筹学作为现代管理科学的基础理论之一，是现代管理科学不可缺少的方法、手段和工具．管理专业的学生通过运筹学知识的学习和训练，目的是开发和启迪学生的独立思考能力和创造能力，培养其运用系统的思想、定量分析的方法解决生产、管理等实际应用方面的问题，学生运用数学的工具和逻辑判断方法，来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题，使其发挥最大的经济效益．通过运筹学的学习可以提高管理者的素质，提高管理的质量．

这些学生毕业后多数是从事生产实践等方面的管理工作，而非优化理论的研究工作，因而从其任职的需要来说，运筹学学习的重点应放在应用性方面．

运筹学是数学的一个重要分支，经过半个多世纪的发展，已经形成了比较完备的学科知识体系．对应用数学专业，通过运筹学课程的教学，目的是让学生掌握这门学科有关的基本理论，打好扎实的理论基础；另一方面，运筹学毕竟是一门应用性学科，学生还应学会用数学模型的方法解决实际应用中的优化问题，这也是运筹学的精髓所在．

3运筹学教学内容与重点的分析

1．管理专业运筹学课程应侧重应用．

根据以上分析，加之一般管理类学生数学基础较弱，对于基础理论部分感到晦涩难懂，兴趣不大．因此，这类专业的运筹学教学应以应用为主，重点介绍各种类型的运筹模型和求解模型的计算软件，要求学生掌握数学模型的建立、优化思想、求解(计算机求解)及对解的经济分析和评价．数学模型方法是定量化、科学化决策的重要工具．

运筹学的各个分支都是在研究不同领域的实际应用中逐步发展起来的，因此运筹学的方法几乎涵盖各个领域的管理决策问题，例如制定生产计划、规划交通网络、设计产品参数、控制工艺过程、预报经济增长、确定投资方案等都可以用适当的数学模型表示并加以解决．因此应让学生充分了解模型的类型、不同模型的特点与应用，以便今后将运筹学方法运用到实际中去解决问题，可以使得管理更加科学、有效．这部分内容是学生今后进一步学习专业课以及从事经济管理工作要用到的基础知识，所以要求学生要深刻理解、准确把握，并侧重理论联系实际的应用．

管理专业运筹学课时一般都不多，因此可以选择线性规划、对偶理论、运输问题、整数规划及动态规划等基本内容进行讲授．还有一些难度较大的内容(如排队论、存储论等)，根据课时情况可作简单介绍，通过典型案例，让学生了解其实际应用．当在实际中确实碰到这类问题时可通过具有不同知识结构的人员通过团队合作的方式加以解决．

2．数学专业运筹学课程应理论、应用并重．

虽然运筹学是一门应用性较强的学科，但它有相应的理论基础，而且这是一门比较年轻的学科，其理论还在不断地发展完善之中．理论来自实践，还要回到实践中去，实际应用要在相应的理论指导下进行，因此运筹学的理论也很重要．

数学专业的学生与管理专业的学生相比，他们的数学基础较好，逻辑思维的能力较强，因此理科的学生应该掌握这门课程的有关理论知识，可以为今后从事理论研究打下基础．

另一方面，理科的学生通常存在重理论、轻应用的现象，而将理论应用于实践，转化成实际的生产力或经济效益才是理论研究的目的，否则只能是纸上谈兵．事实上，通过实践中的应用，还可以发现新的问题，在解决新问题的过程中又可以丰富理论、发展理论．因此学生除了学习有关的理论外，还应该注重联系实际的应用，避免眼高手低．在当前严峻的就业形势下，应用型人才是非常受欢迎的．应用数学专业在课时较充足的情况下，学生的数学基础较好，除了前面提到的管理专业所讲授的基本内容外，还可以讲授难度稍大的排队论、存储论等内容．

3．计算机应用能力的培养．

计算机技术的发展日新月异，计算机的使用也已渗透到社会生产、生活的各个方面，实践中的很多问题都要借助于计算机来解决，计算机在求解数学模型方面也有着强大的功能，是不可或缺的角色．因此在求解运筹学模型方面，除了掌握不同模型的求解思想和方法，还要结合实验教学，介绍求解运筹学模型的数学软件，如lindo，lingo，mathematica等．给学生提供上机实践，使学生学会使用有关的数学软件求解数学模型．

实践教学在以往的运筹学教学中常常是薄弱环节，但在当前的就业形势、计算机技术的发展水平等形式下，通过实践教学，培养学生解决实际问题的意识和能力是非常重要的一方面．实践教学中，通过分小组让学生解决一些实际应用当中的问题，不但可以提高学生学习运筹学的兴趣，让他们感觉到能够学以致用；另外还可以培养合作研究的团队精神，这也是他们将来在工作中不可缺少的一种素质要求．当然，管理专业的学生多偏文科，因此软件编程能力相对弱一些，而应用数学专业的理科学生在这方面要强一些，因此可以根据学生的实际情况，选择难度适当的应用性问题让学生解决．而无论文科还是理科的学生，要想真正学会一门编程语言，都不仅仅是通过课堂所学就足够的，但实践教学可以起到抛砖引玉的作用．