2025年管理科學(xué)與工程真題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.系統(tǒng)動力學(xué)2.效率3.多目標(biāo)決策4.數(shù)據(jù)挖掘5.供應(yīng)鏈管理二、簡答題（每小題10分，共30分）1.簡述運(yùn)籌學(xué)在管理決策中的主要作用。2.比較并說明線性規(guī)劃模型與非線性規(guī)劃模型的主要區(qū)別。3.簡述項(xiàng)目管理中關(guān)鍵路徑法（CPM）的基本思想及其主要用途。三、論述題（20分）試論述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代管理決策支持系統(tǒng)中的作用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。四、計(jì)算題（15分）某公司生產(chǎn)兩種產(chǎn)品A和B，需要使用兩種資源M1和M2。生產(chǎn)每單位產(chǎn)品A需要消耗M12個(gè)單位，M21個(gè)單位，利潤為3元；生產(chǎn)每單位產(chǎn)品B需要消耗M11個(gè)單位，M22個(gè)單位，利潤為4元。公司現(xiàn)有M1資源共100個(gè)單位，M2資源共120個(gè)單位。請建立此問題的線性規(guī)劃模型，以最大化公司總利潤。五、案例分析題（25分）某零售企業(yè)希望優(yōu)化其庫存管理策略。該企業(yè)銷售一種季節(jié)性產(chǎn)品，歷史數(shù)據(jù)顯示其需求波動較大。企業(yè)目前采用固定訂貨點(diǎn)、固定訂貨量的方式進(jìn)行庫存管理，但庫存積壓和缺貨現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，導(dǎo)致成本增加和客戶滿意度下降。企業(yè)管理者正在考慮引入更先進(jìn)的庫存管理方法，以提高供應(yīng)鏈效率。請分析該企業(yè)可能面臨的庫存問題，并探討幾種可能的改進(jìn)策略（如安全庫存設(shè)置、需求預(yù)測方法改進(jìn)、訂貨策略優(yōu)化等），說明這些策略的基本原理及其適用性。試卷答案一、名詞解釋1.系統(tǒng)動力學(xué)：一種研究復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)行為的計(jì)算機(jī)模擬方法，通過構(gòu)建系統(tǒng)反饋回路模型，分析系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間的相互作用以及隨時(shí)間演化的行為模式，常用于政策分析和管理決策。2.效率：指在資源投入既定的條件下實(shí)現(xiàn)最大產(chǎn)出，或者在產(chǎn)出一定的條件下實(shí)現(xiàn)最小資源投入。在管理中，效率通常指投入與產(chǎn)出之間的比例關(guān)系，是衡量資源利用有效性的重要指標(biāo)。3.多目標(biāo)決策：指決策問題中同時(shí)存在多個(gè)、甚至相互沖突的目標(biāo)，需要決策者在權(quán)衡不同目標(biāo)之間的重要性后，找到一個(gè)能夠盡可能滿足所有目標(biāo)的滿意解或最優(yōu)解的過程。4.數(shù)據(jù)挖掘：從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中通過算法自動提取隱含的、先前未知的有價(jià)值的模式和知識的過程，是人工智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在支持管理決策。5.供應(yīng)鏈管理：對商品和服務(wù)的流動進(jìn)行計(jì)劃、執(zhí)行和控制，涉及從原材料供應(yīng)商到最終消費(fèi)者的整個(gè)過程，包括采購、生產(chǎn)、庫存、物流、分銷等環(huán)節(jié)的管理，旨在提高供應(yīng)鏈整體效率和競爭力。二、簡答題1.簡述運(yùn)籌學(xué)在管理決策中的主要作用。*解析思路：首先點(diǎn)明運(yùn)籌學(xué)的核心是科學(xué)決策。然后分點(diǎn)闡述其具體作用：提供數(shù)學(xué)模型和定量分析方法，幫助管理者將復(fù)雜的管理問題結(jié)構(gòu)化、量化；通過優(yōu)化技術(shù)（如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)流、排隊(duì)論等）找到最優(yōu)或近優(yōu)的解決方案，提高資源利用效率和經(jīng)濟(jì)效益；運(yùn)用模擬和決策分析技術(shù)（如決策樹、敏感性分析等），評估不同決策方案的潛在風(fēng)險(xiǎn)和收益，輔助管理者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和戰(zhàn)略選擇；幫助管理者理解系統(tǒng)內(nèi)部各因素之間的相互關(guān)系和反饋機(jī)制，揭示管理問題的本質(zhì)，為制定更科學(xué)、更有效的管理策略提供依據(jù)。2.比較并說明線性規(guī)劃模型與非線性規(guī)劃模型的主要區(qū)別。*解析思路：首先明確兩者都是優(yōu)化模型。然后從目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)形式進(jìn)行比較：線性規(guī)劃（LP）的目標(biāo)函數(shù)和所有約束條件（等式或不等式）都是關(guān)于決策變量的線性函數(shù)；非線性規(guī)劃（NLP）的目標(biāo)函數(shù)或至少一個(gè)約束條件包含非線性項(xiàng)（如二次項(xiàng)、高次項(xiàng)、指數(shù)項(xiàng)、對數(shù)項(xiàng)等）。接著說明由此產(chǎn)生的差異：LP模型有成熟的、計(jì)算效率高且保證收斂到最優(yōu)解的算法（如單純形法）；NLP模型的求解通常更復(fù)雜，可能沒有封閉形式的解，需要借助數(shù)值優(yōu)化算法（如梯度法、牛頓法、擬牛頓法等），且解的性質(zhì)（如唯一性、全局最優(yōu)性）可能更難保證。最后可簡要提及應(yīng)用場景，LP適用于關(guān)系線性的決策問題，NLP適用于關(guān)系非線性的更復(fù)雜或現(xiàn)實(shí)的問題。3.簡述項(xiàng)目管理中關(guān)鍵路徑法（CPM）的基本思想及其主要用途。*解析思路：首先解釋CPM是什么，它是一種基于網(wǎng)絡(luò)圖的項(xiàng)目計(jì)劃與控制技術(shù)。然后闡述其基本思想：通過繪制項(xiàng)目活動之間的邏輯關(guān)系圖（網(wǎng)絡(luò)圖），計(jì)算各項(xiàng)活動的持續(xù)時(shí)間、最早開始/完成時(shí)間、最遲開始/完成時(shí)間以及總時(shí)差和自由時(shí)差，從而確定項(xiàng)目完成的最短總工期。核心在于識別出網(wǎng)絡(luò)圖中最長的一條路徑，這條路徑上的所有活動構(gòu)成了“關(guān)鍵路徑”，其總時(shí)差為零，決定了項(xiàng)目的最短完成時(shí)間。最后說明其主要用途：確定項(xiàng)目總工期和關(guān)鍵活動；進(jìn)行資源優(yōu)化配置，將資源集中用于關(guān)鍵活動；進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度監(jiān)控與控制，通過比較實(shí)際進(jìn)度與計(jì)劃進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)偏差并采取糾正措施；評估項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)鍵路徑上的活動通常風(fēng)險(xiǎn)較高，需要重點(diǎn)管理。三、論述題試論述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代管理決策支持系統(tǒng)中的作用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。*解析思路：*作用：*闡述數(shù)據(jù)倉庫的作用：數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。它是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。它通過將分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、整合存儲，為決策分析提供統(tǒng)一、可靠的數(shù)據(jù)源。其作用在于提高數(shù)據(jù)的一致性、可訪問性和可用性，為復(fù)雜的分析操作（如趨勢分析、比較分析）提供基礎(chǔ)。*闡述數(shù)據(jù)挖掘的作用：數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)倉庫提供的海量、高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別等技術(shù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的未知信息、規(guī)律和知識。其作用在于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的洞察，例如預(yù)測客戶流失、識別欺詐行為、優(yōu)化營銷策略、理解市場趨勢等，從而為管理者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，提升管理效率和科學(xué)性。*結(jié)合論述：強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘是相輔相成的。數(shù)據(jù)倉庫提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)環(huán)境，數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上提取有價(jià)值的知識，兩者結(jié)合構(gòu)成了現(xiàn)代管理決策支持系統(tǒng)中的核心分析能力，使決策更加精準(zhǔn)、前瞻和智能化。*挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：原始數(shù)據(jù)可能存在不完整、不準(zhǔn)確、不一致等問題，影響數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)質(zhì)量和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可靠性。*數(shù)據(jù)安全與隱私：數(shù)據(jù)倉庫存儲了大量的敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如何確保數(shù)據(jù)的安全存儲、傳輸和使用，同時(shí)遵守相關(guān)的隱私保護(hù)法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法），是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。*技術(shù)復(fù)雜性：數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建和維護(hù)、數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇和實(shí)現(xiàn)都需要較高的技術(shù)門檻。集成先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘工具和平臺并非易事。*人才缺乏：既懂業(yè)務(wù)又精通數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)的復(fù)合型人才相對稀缺。*結(jié)果解釋與驗(yàn)證：數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果（如模型、規(guī)則、模式）有時(shí)難以解釋，或者其預(yù)測效果需要大量實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證，如何有效溝通分析結(jié)果并將其轉(zhuǎn)化為可行的管理行動是一個(gè)挑戰(zhàn)。*成本投入：構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和購買/開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘工具需要較大的前期投入。四、計(jì)算題某公司生產(chǎn)兩種產(chǎn)品A和B，需要使用兩種資源M1和M2。生產(chǎn)每單位產(chǎn)品A需要消耗M12個(gè)單位，M21個(gè)單位，利潤為3元；生產(chǎn)每單位產(chǎn)品B需要消耗M11個(gè)單位，M22個(gè)單位，利潤為4元。公司現(xiàn)有M1資源共100個(gè)單位，M2資源共120個(gè)單位。請建立此問題的線性規(guī)劃模型，以最大化公司總利潤。*解析思路：*定義決策變量：設(shè)生產(chǎn)產(chǎn)品A的數(shù)量為x?，生產(chǎn)產(chǎn)品B的數(shù)量為x?。*確定目標(biāo)函數(shù)：目標(biāo)是最大化總利潤?？偫麧?產(chǎn)品A的利潤×數(shù)量+產(chǎn)品B的利潤×數(shù)量=3x?+4x?。因此，目標(biāo)函數(shù)為MaxZ=3x?+4x?。*建立約束條件：*資源M1的約束：生產(chǎn)x?單位產(chǎn)品A和x?單位產(chǎn)品B總共消耗M1=2x?+1x??，F(xiàn)有M1共100單位，所以約束為2x?+x?≤100。*資源M2的約束：生產(chǎn)x?單位產(chǎn)品A和x?單位產(chǎn)品B總共消耗M2=1x?+2x?。現(xiàn)有M2共120單位，所以約束為x?+2x?≤120。*非負(fù)約束：生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量不能為負(fù)，所以x?≥0,x?≥0。*綜合模型：將目標(biāo)函數(shù)和約束條件綜合起來，得到完整的線性規(guī)劃模型：*MaxZ=3x?+4x?*s.t.2x?+x?≤100*x?+2x?≤120*x?≥0*x?≥0五、案例分析題某零售企業(yè)希望優(yōu)化其庫存管理策略。該企業(yè)銷售一種季節(jié)性產(chǎn)品，歷史數(shù)據(jù)顯示其需求波動較大。企業(yè)目前采用固定訂貨點(diǎn)、固定訂貨量的方式進(jìn)行庫存管理，但庫存積壓和缺貨現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，導(dǎo)致成本增加和客戶滿意度下降。企業(yè)管理者正在考慮引入更先進(jìn)的庫存管理方法，以提高供應(yīng)鏈效率。請分析該企業(yè)可能面臨的庫存問題，并探討幾種可能的改進(jìn)策略（如安全庫存設(shè)置、需求預(yù)測方法改進(jìn)、訂貨策略優(yōu)化等），說明這些策略的基本原理及其適用性。*解析思路：*分析面臨的問題：*需求波動大：季節(jié)性產(chǎn)品需求具有明顯的峰谷特征，固定訂貨點(diǎn)/訂貨量模式難以適應(yīng)這種波動，容易導(dǎo)致需求高峰時(shí)缺貨，需求低谷時(shí)積壓。*缺貨成本：缺貨導(dǎo)致銷售機(jī)會損失、客戶流失、客戶滿意度下降，可能還需要承擔(dān)緊急補(bǔ)貨的額外成本。*庫存積壓成本：產(chǎn)品季節(jié)性強(qiáng)，若預(yù)測不準(zhǔn)或訂貨過多，會導(dǎo)致大量庫存積壓，產(chǎn)生倉儲成本、資金占用成本、以及產(chǎn)品過時(shí)或變質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)。*成本增加與滿意度下降：上述問題直接導(dǎo)致了總成本上升和客戶滿意度降低，影響企業(yè)盈利能力和市場競爭力。*現(xiàn)有方法局限：固定訂貨點(diǎn)/訂貨量模式假設(shè)需求是平穩(wěn)的或可預(yù)測的，對于需求波動大的產(chǎn)品，其緩沖能力有限。*探討改進(jìn)策略：*改進(jìn)需求預(yù)測方法：*原理：更準(zhǔn)確地預(yù)測需求是庫存管理的基礎(chǔ)。對于季節(jié)性產(chǎn)品，應(yīng)利用更高級的預(yù)測模型，如時(shí)間序列分析（考慮季節(jié)性指數(shù)的ARIMA模型）、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、促銷活動、天氣等因素進(jìn)行預(yù)測。*適用性：適用于需求有明顯模式但受多種因素影響的情況。需要數(shù)據(jù)支持，且預(yù)測模型的選擇和參數(shù)調(diào)整需要專業(yè)知識。*優(yōu)化訂貨策略（采用更靈活的方式）：*（a）基于需求的訂貨（RDC）：根據(jù)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的銷售數(shù)據(jù)來決定何時(shí)訂貨以及訂多少，而不是基于固定的時(shí)間周期或提前量。這需要強(qiáng)大的信息系統(tǒng)支持。*原理：使庫存水平更貼近實(shí)際需求，減少預(yù)測誤差帶來的庫存積壓或缺貨風(fēng)險(xiǎn)。*適用性：適用于銷售數(shù)據(jù)能及時(shí)獲取、信息系統(tǒng)發(fā)達(dá)、供應(yīng)商響應(yīng)速度快的企業(yè)。*（b）定期訂貨，變動訂貨量：仍按固定時(shí)間周期檢查庫存，但每次訂貨的數(shù)量根據(jù)當(dāng)時(shí)的庫存水平和對未來的預(yù)測需求來確定，而不是固定的訂貨量。*原理：結(jié)合了固定周期訂貨的簡便性和固定訂貨量的靈活性，適應(yīng)需求變化。*適用性：適用性較廣，尤其當(dāng)需求波動較大但無法做到實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)。*調(diào)整安全庫存水平：*原理：安全庫存是為了應(yīng)對需求預(yù)測誤差和供應(yīng)不確定性而持有的額外庫存。對于需求波動大的產(chǎn)品，需要計(jì)算更高的安全庫存水平來降低缺貨風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算方法可以考慮需求的標(biāo)準(zhǔn)差、提前期（LeadTime）及其變化、期望的服務(wù)水平（如95%的不缺貨率）等。*適用性：是應(yīng)對需求不確定性的通用方法。關(guān)鍵在于如何科學(xué)地設(shè)定安全庫存水平，需要在缺貨成本和持有成本之間進(jìn)行權(quán)衡。*合作規(guī)劃、預(yù)測與補(bǔ)貨（CPFR）：*原理：與關(guān)鍵供應(yīng)商建立更緊密的合作關(guān)系，共享需求預(yù)測和庫存信息，共同制定庫