王充
先对案例浏览一遍:目的是对案例有一整体的概念,发觉其中的关键点与要注意的事项,并记录下来。2.仔细阅读案例:当您已对案例浏览一遍,接着就是要细读并作记录,去发觉案例的真相并找出有那些问题存在,可从那些关键点切入,找出有那些主问题(majorproblems)与子问题(subproblems),那些是可控制变量(controlablevariables)与不可控制变量(uncontrolablevariables),有那些限制与条件式,是何有那些不同的替代性(alternatives)、替代方案,那些OR技术可使用来解决问题,也是将这些要点条列记录下来。3.将问题具体化:完成以上二个步骤,就较易将问题具体化,这个步骤就要去芜存精,抓住问题重点,这时您暂不必*心用什么技术解问题,必要时还是要反复阅读案例的一些地方,将案例做更仔细了解。4.设定变量(variables):当问题具体化后,便可以定义必要的变量,如RedBrand案例中,将变量定义为产品的生产量,当然定义的变量是要与问题有关。注意有时为了描述一些复杂的逻辑关系,是有必要再多设间接变量,这些变量并不是直接用来求问题的决策量,而是用来辅助建立一些逻辑关系。接着界定可控制变量与不可控制变量,可控制变量的量是可由决策者控制(如某项产品的生产量),不可控制变量的量则是决策者不易或完全无法决定(如某项产品的某月的销售量、存货量)。5.决定目标:决定目标非常重要,如目标选择不当,那求解出的方案也就较不具参考价值,甚至导至严重的错误决策。通常目标是要”寻求最大利润”或”最小成本”,但有时是须考虑多重目标,如”多目标规划(Multi-objectiveprogramming)”,“目标规划(GoalProgramming)”,“多阶目标规划(Mult-levelprogramming),此时尽可能用数学式来表示。6.决定问题有那些限制与条件式:7.列出所有的替代方案:找出用来解问题的所有可能替代方案,一般常患的错误是没有一条一条列出所有可用的替代方案,想象力与创意思考的发挥在这个过程就很重要,如有某些替代方案未能列入,那在以后阶段的分析,将被忽略没机会考虑进去,失去采用一些更好的替代方案,必须牢记。8.分析假设(Assumption)条件:所有的假设条件与限制都意必须具体化,并很明确地建立起来。9.选择适当的OR技术来解问题:如何选择适合的技术,当然和案例分析者的专业素养、经验、背景知识有关,有必要就须去查阅相关资料或请教别人。10.收集必要的输入数据与数据:确定要输入那些信息,当然也不限于数值数据,而必须注意的是做案例或实务问题,常常必要的信息不一定原先就由别人完整的提供,是自己主动要去取得,有些错误的信息也注意要避免误用,有些信息也可以用合理的假设,当然这些假设的信息,也要自在步骤8中记下来。11.求出答案:当您采用了模式如LinearProgrammingProblem,IntegerProgrammingProblem,InventoryProblem等,就可以透过现有的软件包(softwarepackages)求出答案,必要时也可开发一些子程序(subprograms)协助解问题,当然必须注意有些非量化的信息要考虑,答案必须包含”量化”与”非量化”,记住”是由您来解问题,不是模式在解问题”。12.分析结果与验证答案的正确性:一组答案只是众多输入数据的一种,有必要多试几组输入数据,可更客观察觉模式与数据的正确性,验证含”内在”与”外在”,”内在”验证是观察答案与模式(软件)是否相符,如输入自数据是否有误,”外在”验证是观察模式的答案与实务是否相符,如条件或假设是否有缺失,大部份的OR技术都可以做敏感度分析(SensitivityAnalysis),敏感度分析可用来观察答案对输入数据的敏感度,如敏感度太高,那就要特别小心分析观察它是否合理,仔细观察答案常可发觉输入信息或模式是否正确。当求的OR模式的解答,要将一些无法量化的因素考虑进去,修正模式的答案,...