管理运筹学教案.docVIP

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管理运筹学教案

一、课题

管理运筹学基础概念与线性规划入门

二、教学目标

1.知识与技能目标

-学生能够理解管理运筹学的定义、研究对象和应用领域。

-掌握线性规划问题的数学模型建立方法,包括决策变量、目标函数和约束条件的确定。

2.过程与方法目标

-通过案例分析和小组讨论,培养学生分析问题、构建数学模型的能力。

-提高学生运用数学工具解决实际管理问题的逻辑思维能力。

3.情感态度与价值观目标

-激发学生对管理运筹学的学习兴趣,认识到其在现代管理决策中的重要性。

-培养学生的团队合作精神和创新意识。

三、教学重点难点

1.教学重点

-管理运筹学的基本概念,如决策、优化等。

-线性规划模型的构建要素,尤其是正确识别决策变量、目标函数和约束条件。

2.教学难点

-将实际管理问题转化为线性规划数学模型,特别是复杂约束条件的准确表达。

四、教学方法

小组合作探究法、案例分析法

五、教学过程

(一)导入(10分钟)

教师:同学们,在当今的企业管理和决策中,我们经常面临各种各样的资源分配和优化问题。比如说,一家工厂有一定的原材料、人力和设备资源,要生产多种产品,怎样安排生产计划才能使利润最大化呢?这就是我们今天要开始学习的管理运筹学要解决的问题。大家能想到生活或者企业中有哪些类似需要优化资源配置的情况吗?(鼓励学生发言)

学生1:快递员分配送货路线,要使路程最短。

学生2:餐厅安排菜品采购量,满足顾客需求又不浪费食材。

教师:非常好,那我们先来看看管理运筹学到底是一门什么样的学科。

(二)管理运筹学基本概念讲解(20分钟)

小组代表:旅游的时候安排行程,要在有限的时间内游览最多的景点,同时考虑交通费用。

教师:很棒,这就是管理运筹学在生活中的体现。

(三)线性规划模型引入(20分钟)

教师:下面我们进入今天的重点——线性规划。先看一个简单的生产案例。(展示课件)某工厂生产两种产品A和B,生产A产品需要2小时的加工时间和3单位的原材料,生产B产品需要3小时的加工时间和2单位的原材料。工厂每天的加工时间不超过12小时,原材料总量不超过10单位,A产品的利润是4元,B产品的利润是5元,问怎样安排生产能使利润最大?这个问题看起来很复杂,但是我们可以用线性规划来解决。首先我们要确定决策变量,谁能告诉我在这里决策变量是什么?(引导学生思考)

学生:应该是A产品和B产品的产量。

教师:非常正确。那我们设A产品的产量为x,B产品的产量为y。接下来确定目标函数,目标是什么呢?

学生:利润最大。

教师:对,所以目标函数就是Z=4x+5y。再看约束条件,加工时间的约束怎么表示呢?

学生:2x+3y≤12。

教师:很好,那原材料的约束呢?

学生:3x+2y≤10。

教师:而且还有x≥0,y≥0,因为产量不能是负数。这样我们就构建出了这个问题的线性规划模型。现在每个小组再做一个类似的小案例,把实际问题转化为线性规划模型。(给小组发放案例材料,小组合作10分钟)

(四)小组展示与评价(20分钟)

各小组轮流展示构建的线性规划模型,其他小组进行评价和补充。

教师:第一组先来展示一下你们的成果吧。

第一组代表:(展示并讲解案例和模型构建过程)

其他小组同学进行提问和补充,教师进行总结评价,强调构建模型的要点和容易出错的地方。

(五)课堂总结(10分钟)

教师:今天我们学习了管理运筹学的基本概念和线性规划模型的构建。大家要记住管理运筹学是为了决策和优化,线性规划模型关键是确定决策变量、目标函数和约束条件。希望大家课后再找一些案例练习模型构建。

六、教材分析

教材在开篇介绍管理运筹学的概念时,通过列举企业生产、物流配送等多个领域的实例,让学生直观感受这门学科的实用性。对于线性规划部分,教材从简单的二维模型入手,逐步引导学生理解模型构建的各个要素。教材中的案例丰富多样,但对于初学者来说,将实际问题抽象为数学模型可能存在一定难度,教师在教学过程中要注重引导和启发。

七、作业设计

请同学们调查一家本地企业,了解其面临的一个资源分配或优化问题,然后将其构建成线性规划模型,并写出详细的分析过程。

八、结语

同学们,管理运筹学是一门非常实用的学科,今天我们只是迈出了第一步。在以后的学习和工作中,你们会发现它在很多方面都能发挥巨大的作用。希望大家保持探索的热情,不断提高自己运用运筹学解决实际问题的能力。

一、课题

线性规划的单纯形法求解

二、教学目标

1.知识与技能目标

-学生能够理解单纯形法的基本原理和算法步骤。

-学会用单纯形表来求解线性规划问题。

2.过程与方法目标

-通过手工计算和软件模拟,培养学生的运算能力和数据处理能力。

-让学生在求解过程中体会算法的逻辑性和严谨性。

3.情感态度与价值观目标

-培养学生面对复杂计算问题时

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