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最先，你要不必一上去就沖著書按照次序?qū)W。
運籌學是一個子方位許多的課程，線性規(guī)劃，線性規(guī)劃問題，非線性規(guī)劃，隨機過程，任意整體規(guī)劃，儲存量，悖論，魯棒優(yōu)化，自適應控制。。。每一個方位里邊都是數(shù)學課，有淺一點的，有很深的，一大堆標記，要都學，學好長時間，并且也會學得很痛楚，由于她們中間盡管有關系，可是關聯(lián)不緊密。一開始，我認為必須了解這門科目的生命。
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學運籌不必一上去便去鉆，比如一上去入學最為主要的線性規(guī)劃，是由于假如那么學，實際上你學的是提升一部分的應用數(shù)學，并不是運籌學。運籌學不僅包含提升。提升僅僅基礎理論一部分。比如線性規(guī)劃是一種描繪一些實際情況的模型，假如只關心于線性規(guī)劃自身，那實際上有非常大一部分是在關心線性規(guī)劃的統(tǒng)計學基礎理論。解線性規(guī)劃里邊的統(tǒng)計學基礎理論就多了來到：線形不等式的象征性，層遞基礎理論，各種各樣單純法，橢圓形法和各種各樣內(nèi)點法，如今仍在發(fā)展趨勢。里邊每一個基礎理論都并不是隨便看就能通的，尤其針對基礎數(shù)學算不上不錯的朋友來講。有一些專家教授對里邊的數(shù)學課還講一些high level的念頭，可是中國教材一般就立即上界定XXX，定律XXX，幾下就可以暈了。。。運籌學如今很受關心，許多社會科學和貿(mào)易經(jīng)濟專業(yè)都是在觸碰，花很多的時間在數(shù)學課基礎理論一部分上，對它們來講挺遺憾的。
關鍵是，對大部分人，里邊的數(shù)學課根本不用學，大家有手機軟件解！有很多或是開源系統(tǒng)的！這一自身搜一搜就行，其他回應也提及一些了。如今運籌學行業(yè)的權威專家們都給大家把各種各樣打法自動化技術了，何苦不好好運用，還自身漸漸地了解優(yōu)化算法？再漸漸地程序編寫？
因此要是僅僅新手入門，最重要是看一下這一大堆運籌學里邊不一樣的概念全是做什么的，什么模型好解，什么難破，如今許多大家了解到的模型都是有結(jié)論的。
運籌學里邊實際上更主要的是建模。換句話說，便是看實際難題和數(shù)學語言是怎么相匹配的。這一由于測試的緣故，太非常容易被忽略了其必要性。
建模這事兒總勸不會太難說易不容易。易在仿佛便是界定好多個自變量，界定一下自變量中間的關聯(lián)和目標函數(shù)。難在１. 對實際難題要看穿：哪些才算是難題里邊的最重要的要素，把握住關鍵 ２. 尋找比較合適的數(shù)學語言和它相匹配， ３. 模型要盡可能非常容易解。
第一點是因情況而異的，無法聊。第二點是能夠根據(jù)掌握各種各樣模型適用描繪具備什么結(jié)構的情況來做到。運籌學里邊有很多模型。舉一些事例：１. 線性規(guī)劃能表明全部有線性結(jié)構的難題，比如做購置，大家知道各家廠商的浮動價格和較大供給量，大家期待降到最低成本費，那成本費用＝價格×總數(shù)，這一就是這個難題里邊的線性相關。２. 線性規(guī)劃問題能解決一些線性規(guī)劃解決不到的難題。比如或是購置，倘若選了某個經(jīng)銷商，每選中一個經(jīng)銷商，還需要提升一個總成本，因此大家還要多設一個自變量來意味著是否選了這一經(jīng)銷商，此刻就必須整數(shù)金額限定。要不然那一個自變量解出相當于０.５，大家只選大半個它？３. 當實際難題涉及到好幾個參加者，每一個參加者都是自身提升的物品，此刻就涉及到互動交流，就可以將悖論大展身手了。４. 假如看到一個系統(tǒng)軟件是隨時長變動的，就可以考量用自適應控制。等等。
明白了對自已生活中的主要難題建模，再拿個手機軟件解一下模型，對大多數(shù)人就可以了。因此天天看書或是播放視頻通過自學得話，第一步是，每一章只看前邊講建模（modeling或是formulation）那一節(jié)。足夠了。
可是針對要更進一步地去懂運籌學還不夠。做的好的運籌學難題全是這種的： １. 深入了解實際難題 ２. 用數(shù)學語言敘述難題（建模） ３. 用數(shù)學軟件科學研究模型 ４. 再把科學研究出來的成效從數(shù)學語言譯成大家看得懂的語言表達（比如中文，英文。。。）
前邊大家只談到１,２和一點點３，真真正正的美出現(xiàn)在４。４的關鍵實際意義取決于如果我們把一個難題解出了，可是不明白解出的是啥，那麼大家對這個問題實際上是并沒有提高是多少了解的。有一些情況下還會繼續(xù)致使其它難題，比如你一直在處理某一實際情況的情況下，你將一個電子計算機解出讓你的解用來用了，發(fā)覺現(xiàn)實狀況不是你預料中那般，那怎么辦？是電子計算機算解不對嗎？是你的模型沒建好么？假如有些人讓你項目投資做一個一些領域的優(yōu)化軟件，別人能可以信賴那樣靠建個模型解個解得到的方法嗎？大部分不明白你在做什么的人是不容易信的。因此好的解能夠 給予insight?。芰钊肆私獾膶嶋H含意）
比如Kelly Gambling，倘若已經(jīng)知道有n只馬，她們贏率分別是b_i,跑第一得話投1塊錢能贏o_i元錢，你一共有100塊錢（你能當做一百萬，實際數(shù)量不重要，關鍵是占比），投在第i只馬的錢是100p_i。倘若你需要買馬買一次次，那需要如何分派你的錢到各只馬上來？這個問題的解便是p_i和b_i成占比。給大家的insight便是，獲得勝利概率大的多放點錢，概率小的少放點錢，便是這樣簡易。這一model的解給了大家多元化投資的idea。
這也是最容易的狀況，馬和馬中間是indepedent的，如果是投資股票，個股中間將會有關聯(lián)性，假如這一關聯(lián)性很重要，建模的情況下就把它也考量進來，獲得考慮到了關聯(lián)性的解，再嘗試去interpret你的解。假如關聯(lián)性不太關鍵，就沒必要把模型搞繁雜。
能獲得給大家insight的排憂解難嗎？自然難！
要想４發(fā)生，前邊的１，２,３一定要簡約而深入。模型既能把握住問題的關鍵，還需要充足簡易，要不然最終下來的結(jié)果怎么可能令人能看懂。這兒頭必須的可不僅僅是堅實的基礎數(shù)學，數(shù)學課僅僅表述難題的一種語言表達，更主要的或是對實際情況的了解和對建出來的模型的預測。
針對一個實際難題，創(chuàng)建一個簡易好解又能比較好地敘述現(xiàn)實狀況的模型，是一種造型藝術。這也是數(shù)學界乃至科技界追求完美的美麗的標準：simple and elegant.
近期建了個微信公眾平臺“運籌之學”逐漸做一些運籌的科譜，期待能讓非運籌技術專業(yè)的盆友懂一點運籌邏輯思維，運籌技術專業(yè)的人見到大量好的運籌運用，不管開始做起哪些來都不自覺地更高效率。
第一篇文章內(nèi)容：運籌之學，在知理，在止于至善 講一講運籌是啥
第二篇文章內(nèi)容：怎樣維持一直升職加薪？根據(jù)運籌而言一講做運籌的招數(shù)
之后盡可能維持周更，也盡可能維持不發(fā)生公式的推論，而講大量洞悉。
