① 簡述企業存貨管理的存儲模型原理
存貨管理實質就是庫存管理,1915年，美國的F·W·哈里斯發表關於經濟訂貨批量的模型，開創了現代庫存理論的研究。在此之前，義大利的V·帕雷托在研究世界財富分配問題時曾提出帕雷托定律，用於庫存管理方面的即為ABC分類法。隨著管理工作的科學化，庫存管理的理論有了很大的發展，形成許多庫存模型，應用於企業管理中已得到顯著的效果。
庫存管理模型的分類：
（1）不同的生產和供應情況採用不同的庫存模型。按訂貨方式分類，可分為5種訂貨模型。
①定期定量模型：訂貨的數量和時間都固定不變。
②定期不定量模型：訂貨時間固定不變，而訂貨的數量依實際庫存量和最高庫存量的差別而定。
③定量不定期模型：當庫存量低於訂貨點時就補充訂貨，訂貨量固定不變。
④不定量不定期模型：訂貨數量和時間都不固定。
以上4種模型屬於貨源充足、隨時都能按需求量補充訂貨的情況。
⑤有限進貨率定期定量模型：貨源有限制，需要陸續進貨。
（2）庫存管理模型按供需情況分類可分為確定型和概率型兩類。確定型模型的主要參數都已確切知道；概率型模型的主要參數有些是隨機的。
（3）按庫存管理的目的分類又可分為經濟型和安全型兩類。經濟型模型的主要目的是節約資金，提高經濟效益；安全型模型的主要目的則是保障正常的供應，不惜加大安全庫存量和安全儲備期，使缺貨的可能性降到最小限度。庫存管理的模型雖然很多，但綜合考慮各個相互矛盾的因素求得較好的經濟效果則是庫存管理的共同原則。
具體的詳細模型，您可以參照網路文庫里的資料，在網路文庫里輸入「存儲模型」，點擊查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起來也舒服。
② 簡述記憶的三儲存模型
當前得到公認的解釋記憶儲存的模型是記憶的三存儲模型,該模型認為記憶加工有三個不同的階段,它們分別是感覺記憶,短時記憶和長時記憶.來自環境的信息首先到達感覺記憶.如果這些信息被注意,它們則進入短時記憶.正是在短時記憶中,個體把這些信息加以改組和利用並作出反應.為了分析存人短時記憶的信息,你會調出儲存在長時記憶中的知識.同時,短時記憶中的信息如果需要保存,也可以經過復述存入長時記憶.
一,感覺記憶
感覺記憶又稱感覺寄存器或瞬時記憶,是感覺信息到達感官的第一次直接印象.感覺寄存器只能將來自各個感官的信息保持幾十到幾百毫秒.在感覺寄存器中,信息可能受到注意,經過編碼獲得意義,繼續進入下一階段的加工活動,如果不被注意或編碼,它們就會自動消退.
各種感覺信息在感覺寄存器中以其特有的形式繼續保存一段時間並起作用,這些存儲形式就是視覺表象和聲音表象,稱視象和聲象.它們雖然保存的時間極短,但在生活中也有自己的作用.例如,在看電影時,是視象幫助我們把相繼出現的一組圖片看成是一個平滑連續的畫面.大多數視象持續的時間不會超過一秒鍾,但在有些情況下,一些視象可以持續更長的時間.這取決於刺激的強度(如亮度),視覺剌激的強度越大,視象消失得越慢.
聲象記憶和視象記憶基本上具有相同的性質,只是聲象在感覺寄存器中的持續時間較長,可達幾秒鍾.使得我們能夠有更多的時間加工語音信息,達到詞的意義.研究表明,視象和聲象是物理刺激的忠實復製品,是感覺器官提供的信息的有效拷貝.選擇性注意控制著什麼信息將得到進一步的加工,傳遞到短時記憶.
二,短時記憶
短時記憶(STM)也稱工作記憶,是信息加工系統的核心.在感覺記憶中經過編碼的信息,進入短時記憶後經過進一步的加工,再從這里進入可以長久保存的長時記憶.信息在短時記憶中一般只保持20~30秒,但如果加以復述,便可以繼續保存.復述保證了它的延緩消失.短時記憶中儲存的是正在使用的信息,在心理活動中具有十分重要的作用.首先,短時記憶扮演著意識的角色,使我們知道自己正在接收什麼以及正在做什麼.其次,短時記憶使我們能夠將許多來自感覺的信息加以整合構成完整的圖像.第三,短時記憶在思考和解決問題時起著暫時寄存器的作用.例如在做計算題時每做下一步之前,都暫時寄存著上一步的計算結果供最後利用.最後,短時記憶保存著當前的策略和意願.這一切使得我們能夠採取各種復雜的行為直至達到最終的目標.正因為發現了短時記憶的這些重要作用,在當前大多數研究中被改稱為工作記憶.
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③ 運籌學與物流的關系
一、運籌學與現代物流
（一）運籌學
運籌學是上世紀40年代開始形成的一門學科，起源於二戰期間英、美等國的軍事運籌小組，主要用於研究軍事活動。二戰後，運籌學主要轉向經濟活動的研究，研究活動中能用數字量化的有關運用、籌劃與治理等方面的問題，通過建立模型的方法或數學定量方法，使問題在量化的基礎上達到科學、合理的解決，並使活動系統中的人、才、財、物和信息得到最有效的利用，使系統的投入和產出實現最佳的配置。運籌學的研究內容非常廣泛，根據其研究問題的特點，可分為兩大類，確定型模型與概率型模型。其中確定型模型中主要包括：線性規劃、非線性規劃、整數規劃、圖與網路和動態規劃等；概率型模型主要包括：對策論、排隊論、存儲論和決策論等。
（二）物流學
物流作為一門科學也是始於二戰期間，美國根據當時軍事的需要，對軍火的運輸、補給和存儲等過程進行全面的治理，並首次使用了「Logistics Management」一詞。其後對於物流的概念不斷演變發展，內容也逐漸完善。我國在2001年8月1日開始實施的國家標准《物流術語》中對物流作了如下規定：物流即物品從供給地向接收地的實體流動過程，根據實際需要，將運輸、存儲、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等基本功能實施有機的結合。
（三）運籌學與物流學
運籌學與物流學作為一門正式的學科都始於二戰期間，從一開始，兩者就密切地聯系在一起，相互滲透和交叉發展。與物流學聯系最為緊密的理論有：系統論、運籌學、經濟管理學，運籌學作為物流學科體系的理論基礎之一，其作用是提供實現物流系統優化的技術與工具，是系統理論在物流中應用的詳細方法。二戰後，各國都轉向快速恢復工業和發展經濟，而運籌學此時正轉向經濟活動的研究，因此極大地引起了人們的注重，並由此進入了各行業和部門，獲得了長足發展和廣泛應用，形成了一套比較完整的理論，如規劃論、存儲論、決策論和排隊論等。而戰後的物流並沒像運籌學那樣引起人們及時的關注，直到上世紀60年代，隨著科學技術的發展、管理科學的進步、生產方式和組織方式等的改變，物流才為管理界和企業界所重視。因此，相比運籌學，物流的發展滯後了一些。不過，運籌學在物流領域中的應用卻隨著物流學科地不斷成熟而日益廣泛。
二、運籌學在物流領域中主要應用的概況
運籌學作為一門實踐應用的科學，已被廣泛應用於工業、農業、商業、交通運輸業、民政事業、軍事決策等組織，解決由多種因素影響的復雜大型問題。目前，在物流領域中的應用也相稱普遍，並且解決了許多實際問題，取得了很好的效果。以下總結一些當前運籌學在物流領域中應用較多的幾個方面。
（一）數學規劃論
數學規劃論主要包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃、目標規劃和動態規劃。研究內容與生產活動中有限資源的分配有關，在組織生產的經營管理活動中，具有極為重要的地位和作用。它們解決的問題都有一個共同特點，即在給定的條件下，按照某一衡量指標來尋找最優方案，求解約束條件下目標函數的極值（極大值或極小值）問題。具體來講，線性規劃可解決物資調運、配送和人員分派等問題；整數規劃可以求解完成工作所需的人數、機器設備台數和廠、庫的選址等；動態規劃可用來解決諸如最優路徑、資源分配、生產調度、庫存控制、設備更新等問題。
（二）存儲論
存儲論又稱庫存論，主要是研究物資庫存策略的理論，即確定物資庫存量、補貨頻率和一次補貨量。合理的庫存是生產和生活順利進行的必要保障，可以減少資金的佔用，減少費用支出和不必要的周轉環節，縮短物資流通周期，加速再生產的過程等。在物流領域中的各節點：工廠、港口、配送中央、物流中央、倉庫、零售店等都或多或少地保有庫存，為了實現物流活動總成本最小或利益最大化，大多數人們都運用了存儲理論的相關知識，以輔助決策。並且在各種情況下都能靈活套用相應的模型求解，如常見的庫存控制模型分確定型存儲模型和隨機型存儲模型，其中確定型存儲模型又可分為幾種情況：不答應缺貨，一次性補貨；不答應缺貨，連續補貨；允許缺貨，一次性補貨；允許缺貨，連續補貨。隨機型存儲模型也可分為：一次性訂貨的離散型隨機型存儲模型和一次性訂貨的連續型隨機存儲模型。常見的庫存補貨策略也可分為以下四種基本情況：連續檢查，固定訂貨量，固定訂貨點的（Q，R）策略；連續檢查固定訂貨點，最大庫存的（R，S）策略；周期性檢查的（T，S）策略以及綜合庫存的（T，R，S）策略。針對庫存物資的特性，選用相應的庫存控制模型和補貨策略，制定一個包含合理存儲量、合理存儲時間、合理存儲結構和合理存儲網路的存儲系統。
（三）圖（網路）論
自從上世紀50年代以後，圖論廣泛應用於解決工程系統和管理問題，將復雜的問題用圖與網路進行描述簡化後再求解.圖與網路理論有很強的構模能力，描述問題直觀，模型易於計算實現，很方便地將一些復雜的問題分解或轉化為可能求解的子問題。圖與網路在物流中的應用也很顯著，其中最明顯的應用是運輸問題、物流網點間的物資調運和車輛調度時運輸路線的選擇、配送中心的送貨、逆向物流中產品的回收等，運用了圖論中的最小生成樹、最短路、最大流、最小費用等知識，求得運輸所需時間最少或路線最短或費用最省的路線。另外，工廠、倉庫、配送中心等物流設施的選址問題，物流網點內部工種、任務、人員的指派問題，設備更新問題，也可運用圖論的知識輔助決策者進行最優的安排。
（四）排隊論
排隊論也稱隨機服務理論，主要研究各種系統的排隊隊長、等待時間和服務等參數，解決系統服務設施和服務水平之間的平衡問題，以較低的投入求得更好的服務。排隊現象現實生活中普遍存在，物流領域中也多見，如工廠生產線上的產品等待加工，在製品、產成品排隊等待出入庫作業，運輸場站車輛進出站的排隊，客服務中心顧客電話排隊等待服務，商店顧客排隊付款等等。根據系統排隊的服務設施數量、系統容量、顧客到達時間間隔的分布、服務時間的分布等特徵，可分為（M/M/1/∞），（M/M/1/k），（M/M/1/m），（M/M/s/∞），（M/M/s/k），（M/M/s/m）幾種不同的情況，不同情形套用相應的模型可以求解。
（五）對策論、決策論
對策論也稱博弈論，對策即是在競爭環境中做出的決策，決策論即研究決策的問題，對策論可歸屬為決策論，它們最終都是要做出決策。決策普遍存在於人類的各種活動之中，物流中的決策就是在佔有充分資料的基礎上，根據物流系統的客觀環境，藉助於科學的數學分析、實驗模擬或經驗判定，在已提出的若干物流系統方案中，選擇一個合理、滿足方案的決斷行為。如制定投資計劃、生產計劃、物資調運計劃、選擇自建倉庫或租賃公共倉庫、自購車輛或租賃車輛等等。物流決策多種多樣，有復雜有簡朴，按照不同的標准可化分為很多種類型，其中按決策問題目標的多少可分為單目標決策和多目標決策。單目標決策目標單一，相對簡朴，求解方法也很多，如線性規劃、非線性規劃、動態規劃等。多目標決策相對而言復雜得多，如要開發一塊土地建設物流中心，既要考慮設施的配套性、先進性，還要考慮投資大小問題等，這些目標有時相互沖突，這時就要綜合考慮。解決這類復雜的多目標決策問題現行用的較多的，行之有效的方法之一是層次分析法，一種將定性和定量相結合的方法。
④ 雲存儲系統的結構模型
存儲系統的結構模型由4層組成。
1存儲層
存儲層是雲存儲最基礎的部分。存儲設備可以是FC光纖通道存儲設備，可以是NAS和iSCSI等IP存儲設備，也可以是SCSl或SAS等DAS存儲設備。雲存儲中的存儲設備往往數量龐大且分布多不同地域。彼此之間通過廣域同、互聯網或者FC光纖通道網路連接在一起。
存儲設備之上是一個統一存儲設備管理系統，可以實現存儲設備的邏輯虛擬化管理、多鏈路冗餘管理，以及硬體設備的狀態監控和故障維護。
2基礎管理層
基礎管理層是雲存儲最核心的部分，也是雲存儲中最難以實現的部分。基礎管理層通過集群、分布式文件系統和網格計算等技術，實現雲存儲中多個存儲設備之間的協同工作，使多個的存儲設備可以對外提供同一種服務，並提供更大更強更好的數據訪問性能。
CDN內容分發系統、數據加密技術保證雲存儲中的數據不會被未授權的用戶所訪問，同時，通過各種數據備份和容災技術和措施可以保證雲存儲中的數據不會丟失，保證雲存儲自身的安全和穩定。
3應用介面層
應用介面層是雲存儲最靈活多變的部分。不同的雲存儲運營單位可以根據實際業務類型，開發不同的應用服務介面，提供不同的應用服務。比如視頻監控應用平台、IPTV和視頻點播應用平台、網路硬碟引用平台，遠程數據備份應用平台等。
4訪問層
任何一個授權用戶都可以通過標準的公用應用介面來登錄雲存儲系統，享受雲存儲服務。雲存儲運營單位不同，雲存儲提供的訪問類型和訪問手段也不同。
⑤ 當前主流的資料庫系統通常採用哪幾種模型
目前最主流的sql server、oracle、mysql、db2都是關系型資料庫。隨著社交網站、視頻網站等互聯網新業務模式的興起，各種非關系資料庫模型也在不斷涌現。
以下是的：
數據模型概述
1.關系模型
關系模型使用記錄（由元組組成）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每個列都有名稱和類型，表中的所有記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接可以基於表之間的關系在多表之間查詢記錄。
表中的記錄可以被創建和刪除，記錄中的欄位也可以單獨更新。
關系模型資料庫通常提供事務處理機制，這為涉及多條記錄的自動化處理提供了解決方案。
對不同的編程語言而言，表可以被看成數組、記錄列表或者結構。表可以使用B樹和哈希表進行索引，以應對高性能訪問。
2.鍵值存儲
鍵值存儲提供了基於鍵對值的訪問方式。
鍵值對可以被創建或刪除，與鍵相關聯的值可以被更新。
鍵值存儲一般不提供事務處理機制。
對不同的編程語言而言，鍵值存儲類似於哈希表。對此，不同的編程語言有不同的名字（如，Java稱之為「HashMap」，Perl稱之為「hash」，Python稱之為「dict」，PHP稱之為「associative array」），C++則稱之為「boost::unordered_map<...>」。
鍵值存儲支持鍵上自有的隱式索引。
鍵值存儲看起來好像不太有用，但卻可以在「值」上存儲大量信息。「值」可以是一個XML文檔，一個JSON對象，或者其它任何序列化形式。
重要的是，鍵值存儲引擎並不在意「值」的內部結構，它依賴客戶端對「值」進行解釋和管理。
3.文檔存儲
文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不同於關系模型的是，文檔存儲沒有強制的架構。
事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種情況下，應用對要檢索的封包採取一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不同的文檔劃分成不同的集合，以管理數據。
與關系模型不同的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，欄位的「值」又可以嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。
與鍵值存儲不同的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎可以直接支持二級索引，從而允許對任意欄位進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON欄位路徑實現類似的功能。
4.列式存儲
如果翻轉數據，列式存儲與關系存儲將會非常相似。與關系模型存儲記錄不同，列式存儲以流的方式在列中存儲所有的數據。對於任何記錄，索引都可以快速地獲取列上的數據。
Map-rece的實現Hadoop的流數據處理效率非常高，列式存儲的優點體現的淋漓極致。因此，HBase和Hypertable通常作為非關系型數據倉庫，為Map-rece進行數據分析提供支持。
關系類型的列標對數據分析效果不好，因此，用戶經常將更復雜的數據存儲在列式資料庫中。這直接體現在Cassandra中，它引入的「column family」可以被認為是一個「super-column」。
列式存儲支持行檢索，但這需要從每個列獲取匹配的列值，並重新組成行。
5.圖形資料庫
圖形資料庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加註釋。
圖形資料庫可用於對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各種對象。IMDB（Internet Movie Database）站點的內容就組成了一幅復雜的圖像，演員與電影彼此交織在一起。
圖形資料庫的查詢語言一般用於查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形資料庫。
選擇哪一種數據模型？
數據模型有著各自的優缺點，它們適用於不同的領域。不管是選擇關系模型，還是非關系模型，都要根據實際應用的場景做出選擇。也許你會發現單一的數據模型不能滿足你的解決方案，許多大型應用可能需要集成多種數據模型。
⑥ 雲存儲結構模型大概是什麼
朋友， 雲存儲系統的結構模型是由4層去組成。 1存儲層 2基礎管理層3應用介面層4訪問層。其實雲存儲就是你可以隨時隨地，通過一些客戶端方便自由地在不同電腦、手機、平板間達到同步數據；或者直接通過網路使用你存儲的數據，比如直接觀看在線視頻，編輯文檔。
雲存儲十分好用的，就相當於網路u盤，目前好用的雲存儲目前來說不會很多，像360雲、網路雲、天翼雲都是不錯的雲存儲。其中我就用過360雲、天翼雲，360雲容量大，安全性好，速度也不錯，而天 翼 雲 ，有15G的初始空間，首次登陸其客戶端就能一次性拿到10T，它有移動和pc的客戶端，能同步數據，還支持在線視頻，編輯文檔等，也是一個不錯的雲存儲。
⑦ 運籌學的目錄:
第1章 微積分和概率論
1.1積分
1.2積分求導
1.3概率的基本法則
1.4貝葉斯法則
1.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.5.1離散型隨機變數
1.5.2連續型隨機變數
1.5.3隨機變數的均值和方差
1.5.4獨立隨機變數
1.5.5兩個隨機變數的協方差
1.5.6隨機變數之和的均值、方差與協方差
1.6正態分布
1.6.1正態分布的重要性質
1.6.2利用標准化求正態概率
1.6.3利用Excel求正態概率
1.7z變換
1.8本章小結
1.8.1確定不定積分的公式
1.8.2對積分求導的萊布尼茲法則
1.8.3概率
1.8.4貝葉斯法則
1.8.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.8.6正態分布的重要性質
1.8.7z變換
1.9復習題
第2章 不確定決策
2.1決策准則
2.1.1受支配動作
2.1.2悲觀准則
2.1.3樂觀准則
2.1.4遺憾准則
2.1.5預期值准則
2.2效用理論
2.2.1馮·諾依曼?摩根斯坦公理
2.2.2為什麼我們可以假設u（最壞結果）=0和u（最好結果）=1
2.2.3評估一個人的效用函數
2.2.4一個人的效用函數和他或她面對風險的態度之間的關系
2.2.5指數效用函數
2.3預期效用最大化的缺陷： 前景效用理論和架構效應
2.3.1前景效用理論
2.3.2架構
2.4決策樹
2.4.1將風險規避結合進決策樹分析
2.4.2樣本信息的預期值
2.4.3完善信息的預期值
2.5貝葉斯法則和決策樹
2.6多目標決策
2.6.1確定情況下的多屬性決策： 目標規劃
2.6.2多屬性效用函數
2.7解析分層進程
2.7.1獲得各個目標的權
2.7.2檢查一致性
2.7.3求目標選擇的分數
2.7.4在電子表格上實現AHP
2.8本章小結
2.8.1決策准則
2.8.2效用理論
2.8.3前景效用理論和架構
2.8.4決策樹
2.8.5貝葉斯法則和決策樹
2.8.6多目標決策
2.8.7AHP
2.9復習題
第3章 確定型EOQ存儲模型
3.1基本的存儲模型
3.1.1存儲模型所涉及的費用
3.1.2EOQ模型的假設
3.2基本的EOQ模型
3.2.1基本EOQ模型的假設
3.2.2基本EOQ模型的導出
3.2.3總費用對於訂購數量微小變化的靈敏度
3.2.4在以庫存的美元價值表示存儲費用時確定EOQ
3.2.5非零交付周期的影響
3.2.6基本EOQ模型的電子表格模板
3.2.7二冪訂購策略
3.3計算允許數量折扣時的最優訂購量
3.4連續速率的EOQ模型
3.5允許延期交貨的EOQ模型
3.6什麼時候使用EOQ模型
3.7多產品EOQ模型
3.8本章小結
3.8.1表示法
3.8.2基本EOQ模型
3.8.3數量折扣模型
3.8.4連續速率模型
3.8.5允許延期交貨的EOQ
3.9復習題
第4章 隨機型存儲模型
4.1單周期決策模型
4.2邊際分析的概念
4.3賣報人問題： 離散需求
4.4賣報人問題： 連續需求
4.5其他單周期模型
4.6包含不確定需求的EOQ： (r，q)和(s，S)模型
4.6.1確定再訂購點： 允許延期交貨的情況
4.6.2確定再訂購點： 脫銷情況
4.6.3連續檢查(r，q)策略
4.6.4連續檢查(s，S)策略
4.7具有不確定需求的EOQ： 確定安全庫存等級的服務等級法
4.7.1確定SLM1的再訂購點和安全庫存水平
4.7.2使用LINGO計算SLM1的再訂購點等級
4.7.3使用Excel計算正態損失函數
4.7.4確定SLM2的再訂購點和安全庫存水平
4.8(R，S)定期檢查策略
4.8.1確定R
4.8.2實現(R，S)系統
4.9ABC存儲分類系統
4.10交換曲線
4.10.1缺貨的交換曲線
4.10.2交換曲面
4.11本章小結
4.11.1單周期決策模型
4.11.2賣報人問題
4.11.3確定不確定需求的再訂購點和訂購量： 最小化年度預期費用
4.11.4確定再訂購點： 服務等級法
4.11.5(R，S)定期檢查策略
4.11.6ABC分類
4.11.7交換曲線
4.12復習題
第5章 馬爾可夫鏈
5.1什麼是隨機過程
5.2什麼是馬爾可夫鏈
5.3n步轉移概率
5.4馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.5穩態概率和平均最先通過時間
5.5.1暫態分析
5.5.2穩態概率的直觀解釋
5.5.3穩態概率在決策中的用法
5.5.4平均最先通過時間
5.5.5在計算機上求解穩態概率和平均最先通過時間
5.6吸收鏈
5.7勞動力規劃模型
5.8本章小結
5.8.1n步轉移概率
5.8.2馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.8.3穩態概率
5.8.4吸收鏈
5.8.5勞動力規劃模型
5.9復習題
第6章 確定性動態規劃
6.1兩個難題
6.2網路問題
6.2.1動態規劃的計算效率
6.2.2動態規劃應用的特徵
6.3存儲問題
6.4資源分配問題
6.4.1資源示例的網路表示
6.4.2廣義的資源分配問題
6.4.3使用動態規劃求解背包問題
6.4.4背包問題的網路表示
6.4.5背包問題的可供選擇的遞歸
6.4.6收費理論
6.5設備更新問題
6.5.1設備更新問題的網路表示
6.5.2可供選擇的遞歸
6.6表述動態規劃遞歸
6.6.1將資金的時間價值納入動態規劃表述中
6.6.2使用動態規劃的計算難點
6.6.3非求和遞歸
6.7Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.7.1動態批量模型簡介
6.7.2Wagner?Whitin演算法的論述
6.7.3Silver?Meal啟發式演算法
6.8使用Excel求解動態規劃問題
6.8.1在電子表格上求解背包問題
6.8.2在電子表格上求解一般的資源分配問題
6.8.3在電子表格上求解庫存問題
6.9本章小結
6.9.1逆推
6.9.2動態批量模型的Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.9.3計算時的注意事項
6.10復習題
第7章 隨機性動態規劃
7.1當前階段的費用不確定，而下一周期的狀態確定
7.2隨機性存儲模型
7.3如何最大化有利事件發生的概率
7.4隨機性動態規劃表述的更多示例
7.5馬爾可夫決策過程
7.5.1MDP的描述
7.5.2策略迭代
7.5.3線性規劃
7.5.4值迭代
7.5.5最大化每個周期的平均收益
7.6本章小結
7.6.1表述隨機性動態規劃問題（PDP）的關鍵
7.6.2最大化有利事件發生的概率
7.6.3馬爾可夫決策過程
7.6.4策略迭代
7.6.5線性規劃
7.6.6值迭代或連續近似值
7.7復習題
第8章 排隊論
8.1一些排隊術語
8.1.1輸入或到達過程
8.1.2輸出或者服務過程
8.1.3排隊規則
8.1.4到達者加入隊列的方式
8.2建立到達和服務過程的模型
8.2.1建立到達過程的模型
8.2.2建立服務過程的模型
8.2.3排隊系統的kendall?Lee符號表示法
8.2.4等待時間矛盾論
8.3生滅過程
8.3.1生滅過程的動作定理
8.3.2指數分布與生滅過程的關系
8.3.3生滅過程的穩態概率的推導
8.3.4求解生滅流量平衡方程
8.3.5使用電子表格計算穩態概率
8.4M/M/1/GD/∞/∞排隊系統和排隊公式L=λW
8.4.1穩態概率的推導
8.4.2L的推導
8.4.3Lq的推導
8.4.4Ls的推導
8.4.5排隊公式L=λW
8.4.6排隊優化模型
8.4.7使用電子表格計算M/M/1/GD/∞/∞排隊系統
8.5M/M/1/GD/c/∞排隊系統
8.6M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.1使用電子表格計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.2使用LINGO計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型
8.8M/G/1/GD/∞/∞排隊系統
8.9有限源模型： 機器維修模型
8.9.1使用電子表格計算機器維修問題
8.9.2使用LINGO計算機器維修模型
8.10串列指數分布隊列和開放式排隊網路
8.10.1開放式排隊網路
8.10.2數據通信網路的網路模型
8.11M/G/s/GD/s/∞系統(被阻擋客戶被清除)
8.11.1使用電子表格計算BCC模型
8.11.2使用LINGO計算BCC模型
8.12如何斷定到達時間間隔和服務時間服從指數分布
8.13閉合式排隊網路
8.14G/G/m排隊系統的近似求解法
8.15優先排隊模型
8.15.1非搶占式優先模型
8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.3具有客戶等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型
8.15.5搶占式優先順序
8.16排隊系統的瞬變行為
8.17本章小結
8.17.1指數分布
8.17.2愛爾朗分布
8.17.3生滅過程
8.17.4排隊系統參數的表示法
8.17.5M/M/1/GD/∞/∞模型
8.17.6M/M/1/GD/c/∞模型
8.17.7M/M/s/GD/∞/∞模型
8.17.8M/G/∞/GD/∞/∞模型
8.17.9M/G/1/GD/∞/∞模型
8.17.10機器維修(M/M/R/GD/K/K)模型
8.17.11串列指數分布隊列
8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型
8.17.13到達時間間隔或服務時間不服從指數分布的處理
8.17.14閉合式排隊網路
8.17.15G/G/m排隊系統的近似求解法
8.17.16排隊系統的瞬變行為
8.18復習題
第9章 模擬技術
9.1基本術語
9.2離散事件模擬示例
9.3隨機數和蒙特卡羅模擬
9.3.1隨機數生成器
9.3.2隨機數的計算機生成
9.4蒙特卡羅模擬示例
9.5使用連續隨機變數執行模擬
9.5.1逆轉方法
9.5.2接受?排除法
9.5.3正態分布的直接和卷積方法
9.6隨機模擬示例
9.7模擬中的統計分析
9.8模擬語言
9.9模擬過程
9.10本章小結
9.10.1模擬簡介
9.10.2模擬過程
9.10.3生成隨機變數
9.10.4模擬類型
9.11復習題
第10章 使用Process Model執行模擬
10.1模擬M/M/1排隊系統
10.2模擬M/M/2系統
10.3模擬串列系統
10.4模擬開放式排隊網路
10.5模擬愛爾朗服務時間
10.6Process Model的其他功能
10.7復習題
第11章 使用Excel插件@Risk執行模擬
11.1@Risk簡介： 賣報人問題
11.1.1求解預期利潤的置信區間
11.1.2使用RISKNORMAL函數建立正態需求模型
11.1.3求解目標和百分比
11.1.4用@Risk創建圖
11.1.5使用Report Settings選項
11.1.6使用@Risk統計
11.2建立新產品現金流模型
11.2.1三角形隨機變數
11.2.2Lilly模型
11.3項目計劃模型
11.4可靠性和保修建模
11.4.1機器使用壽命的分布
11.4.2機器組合的一般類型
11.4.3 估計保修費用
11.5RISKGENERAL函數
11.6RISKCUMULATIVE隨機變數
11.7RISKTRIGEN隨機變數
11.8基於點值預測創建分布
11.9預測大型公司的收入
11.9.1凈收入不相關的求解方法
11.9.2檢查相關性
11.10使用數據獲得新產品模擬的輸入
11.10.1模擬容量不確定性的方案
11.10.2用一個獨立變數模擬統計關系
11.11模擬和投標
11.12用@Risk玩擲雙骰子游戲
11.13模擬NBA總決賽
11.14復習題
第12章 使用Riskoptimizer在不確定情況下實現最優化
12.1Riskoptimizer介紹： 賣報人問題
12.1.1Settings圖標
12.1.2Start Optimization圖標
12.1.3Pause Optimization圖標
12.1.4Stop Optimization圖標
12.1.5Display Watcher圖標
12.1.6將Riskoptimizer用於日歷示例
12.2涉及歷史數據的賣報人問題
12.3不確定情況下的人員安排
12.4產品組合問題
12.5不確定情況下的農業計劃
12.6加工車間作業安排
12.7旅行推銷員問題
12.8復習題
第13章 期權定價和實際期權
13.1股票價格的對數正態模型
13.1.1均值的歷史數據估計和股票利潤的波動率
13.1.2求對數正態分布變數的均值和方差
13.1.3對數正態隨機變數的置信區間
13.2期權的定義
13.3實際期權的類型
13.3.1購買飛機的期權
13.3.2放棄期權
13.3.3其他實際期權機會
13.4用套利法評估期權
13.4.1在買入期權定價不當的情況下創造賺錢機器
13.4.2為什麼股票的上漲率不影響買入價格
13.5Black?Scholes期權定價公式
13.6估計波動率
13.7期權定價的風險中立法
13.7.1風險中立法背後的邏輯
13.7.2風險中立定價的示例
13.7.3證明美式買入期權決不應及早執行
13.8用Black?Scholes公式評估Internet啟動項目和Web TV
13.8.1評估Internet啟動項目
13.8.2評估「創新期權」： Web TV
13.9二項式模型和對數正態模型之間的關系
13.10使用二項樹給美式期權定價
13.10.1股票價格樹
13.10.2最優決策策略
13.10.3使用條件格式化描述最優執行策略
13.10.4靈敏度分析
13.10.5與放棄期權的關系
13.10.6計算及早執行邊界
13.10.7應當何時放棄
13.11通過模擬給歐式賣出和買入期權定價
13.12使用模擬評估實際期權
第14章 投資組合風險、優化和規避風險
14.1風險價值度量
14.2投資組合優化： Markowitz法
14.2.1隨機變數的和： 均值和方差
14.2.2矩陣乘法和投資組合優化
14.3使用情境法優化投資組合
14.3.1自舉未來的年度利潤
14.3.2使投資組合的標准差風險最小化
14.3.3使損失的概率最小化
14.3.4使Sharpe比率最大化
14.3.5使負面風險最小化
14.3.6極小極大方法
14.3.7最大化VAR
第15章 預測模型
15.1移動平均數預測法
15.2單指數平滑法
15.3Holt法： 涉及趨勢的指數平滑法
15.4Winter法： 涉及季節性的指數平滑法
15.4.1Winter法的初始化
15.4.2預測精確度
15.5Ad Hoc預測法
15.6簡單線性回歸
15.6.1適合情況
15.6.2預測精確度
15.6.3回歸中的t檢定
15.6.4簡單線性回歸模型下面的假設條件
15.6.5用Excel運行回歸
15.6.6用Excel獲得散點圖
15.7適當表現非線性關系
15.7.1用電子表格適當表現非線性關系
15.7.2使用Excel Trend Curve
15.8多重回歸
15.8.1預計βi的值
15.8.2重新分析擬合優度
15.8.3假設檢驗
15.8.4選擇最佳的回歸方程
15.8.5多重共線性
15.8.6啞變數
15.8.7解釋啞變數的系數
15.8.8倍增模型
15.8.9多重回歸中的異方差性和自相關
15.8.10在電子表格上實現多重回歸
15.9本章小結
15.9.1移動平均數預測法
15.9.2單指數平滑法
15.9.3Holt法
15.9.4Winter法
15.9.5簡單線性回歸
15.9.6適當表現非線性關系
15.9.7多重回歸
15.10復習題
第16章 布朗運動、隨機運算和隨機控制
16.1什麼是布朗運動
16.2推導作為隨機活動極限的布朗運動
16.3隨機微分方程
16.4Ito引理
16.5使用Ito引理推導Black?Scholes期權定價模型
16.6隨機控制簡介
16.7復習題
⑧ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
⑨ 系統工程的目錄
第1章 系統與系統工程
1.1 系統概述
1.2 系統工程及其發展趨勢
1.3 系統工程的方法與步驟
復習思考題
第2章 系統分析與評價
2.1 系統分析概述
2.2 系統的模型化
2.3 系統分析實例——企業庫存問題的系統分析
2.4 系統評價
復習思考題
第3章 線性規劃
3.1 線性規劃問題及其數學模型
3.2 線性規劃問題的圖解法
3.3 線性規劃問題的標准形式及其解的概念
3.4 單純形法
3.5 改進單純形法
3.6 對偶單純形法
3.7 靈敏度分析
3.8 運輸問題
3.9 線性規劃模型在柔性製造系統評價中的應用
復習思考題
第4章 整數規劃
4.1 分枝定界法
4.2 O-1型整數規劃隱枚舉法
4.3 指派問題及其解法
復習思考題
第5章 目標規劃
5.1 目標規劃數學模型的建立
5.2 目標規劃的圖解法
5.3 目標規劃的分層單純形法
5.4 目標規劃應用案例
復習思考題
第6章 動態規劃
6.1 動態規劃的基本原理和基本方程
6.2 機器負荷分配問題
6.3 資源分配問題
6.4 背包問題
6.5 多階段生產安排問題
6.6 生產與存儲問題
6.7 連續型動態規劃問題
6.8 案例分析——動態規劃在公交車調度中的應用
復習思考題
第7章 存儲論
7.1 存儲論的基本概念
7.2 確定型存儲模型
7.3 隨機性存儲模型
7.4 帶某些約束條件的多種物資聯合訂購的存儲模型
7.5 應用案例——戴爾的庫存管理
復習思考題
第8章 圖與網路分析
8.1 圖和網路的基本概念
8.2 樹
8.3 最短路問題
8.4 網路最大流問題
8.5 最小費用最大流問題
8.6 中國郵路問題
8.7 網路計劃技術
8.8 應用案例
復習思考題
第9章 排隊論
第10章 對策論
第11章 決策分析
第12章 預測技術
附錄
參考文獻
⑩ 藍月亮倉儲系統是什麼
藍月亮的倉儲系統還是很完善的倉儲系統是物流系統中一個重要的子系統，其主要構成要素包括儲存空間、物品、人員及儲存設備等要素。倉儲系統是企業系統中一個重要組成部分，倉儲系統的好壞直接影響到企業的物流系統，而整個物流系統對企業的正常運行起到至關重要的作用；倉儲系統運行的效果如何，取決於倉儲系統的設計、現場施工、技術培訓和維護保養等情況；了解這些就能更好的掌握倉儲系統。
倉儲系統的分類
根據自動化程度的不同，倉儲系統可分為三類：手工倉儲系統（分揀員到產品系統）、自動化倉儲系統（產品到分揀員系統）和自動倉儲系統（使用分揀機器人）。
在手工訂單揀選中存在兩個基本策略：單一訂單揀選和批量揀選。批量揀選中，訂單既可以在分揀中進行分類，也可以集中一起再事後分類。旋轉式倉儲系統是一種典型的自動化倉儲系統，人站在固定的位置，產品圍繞著分揀人員轉動。自動倉儲系統是由分揀機器人代替人的勞動，實現倉儲作業的全面自動化。
倉儲系統的選址[1]
(一)倉儲系統選址的概述
倉儲系統選址是指運用科學的方法決定倉庫的地理位置，使之與企業的整體經營運作系統有機結合，以便有效、經濟地達到企業的經營目的。倉儲系統選址包括兩個層次的問題：一是選位，二是定址。即先確定某一地區後，再選擇在該地區的什麼位置建立倉庫。倉儲系統選址還包括這樣兩類問題：一是選擇一個單一的倉庫位置；二是選擇多個倉庫位置。
倉儲系統選址對商品流轉速度和流通費用產生直接的影響，並關繫到企業對顧客的服務水平和服務質量，最終影響企業的銷售量和利潤。一旦選擇不當，將給企業帶來很多不良後果，而且難以改變。因此，在進行倉儲系統選址時，必須充分考慮到多方面因素的影響，運用科學的方法慎重決策。
(二)倉儲系統選址的目標及原則
倉儲系統選址與該倉庫所屬企業的類型有很大的關系。附屬於工業企業的倉儲其選址追求成本最小化；附屬於物流企業的倉儲其選址追求收益最大化或服務水平的最優化。大量成功案例證明，在選址問題上，定性分析和定量分析同樣重要，定性分析是定量分析的前提。在做定性分析時，要根據下列原則：
1．費用原則。經濟效益對於任何類型的倉儲都是重要的。建設費用及營運費用都與選址有關。
2．接近客戶原則。許多服務企業將倉儲建在服務區域附近，以降低運費、提高對客戶需求的反應速度。
3．長遠發展原則。倉儲系統選址是一項帶有戰略性的經營管理活動。因此要有戰略意識。選址工作要考慮到服務對象的分布狀況及未來發展，要考慮市場的開拓。