时间：2023-07-19 16:57:20
序论：在您撰写统计学和运筹学的关系时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
关键词:管理运筹学;数学模型;科学计算能力;教学改革
管理科学是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科。管理科学学科的传统名称叫运筹学,作为一门学科,它是建立在科学基础上的知识和技术的总体。管理科学研究只是对问题涉及的定量因素进行分析并且向开明的管理者提出建议。管理者还必须要考虑管理科学领域以外的众多无形的因素,然后根据其最佳判断做出决策。管理科学主要以数学和计算机为工具,以社会科学为基础,尤其是经济学。
1.培养科学计算能力应该是培养现代管理人才的教育目标之一
科学计算能力是指利用现代工具(包括硬件和软件)解决管理科学中计算问题的能力。它包括掌握一种计算软件、建立恰当的数学模型、实现高效的编程和运算、对计算结果做正确的表述和图解等多方面的综合能力。所以提高科学计算能力当然是商学院培养管理人才的一个十分重要的基本环节。作者曾经遇到一位本科毕业生,他的毕业论文题目是《新人民币汇率制度下我国外汇储备币种结构研究》。外汇储备是一个国家国际清偿力的重要组成部分,同时对于平衡国际收支、稳定汇率有重要的影响。中国外汇储备(不含港澳台)的主要组成部分是美元资产,其主要持有形式是美国国债和机构债券。而就目前国内的外汇管理体制而言,总量管理受制于国际社会对于人民币汇率的评估:当外界预期人民币汇率上升时,大量资金涌入国内,外汇储备迅速膨胀,而当外界预期人民币汇率下降时,资金外逃则使得外汇储备总量下滑,这就在很大程度上限制了中央银行发挥这方面功能的条件。在这一背景下,对外汇储备的结构管理尤其是币种结构管理就显得尤为重要。该学生主要利用哈里马克维茨(Harry Markowitz)和威廉夏普(William Sharpe)创立的均值――方差理论建立一个非线性数学模型,对我国外汇储备进行实证分析研究,以确定外汇储备的最佳结构。他的主要问题是什么呢?复杂的数学模型建立了,可是计算不出结果。
造成这种结果的原因大致有两个:一、商学院的学生学习管理运筹学时,艰深的数学理论让他们捉襟见肘。近年来,高校连年扩招,高考入学比例逐年攀升。有些文科生的数学基础及其能力与理工科学生相比存在着较大差异,这就造成了学生数学基础参差不齐,给教授管理运筹学带来了客观上的困难。另外,在中国管理运筹学的教材还是20年前的老面孔,往往比较侧重基本原理和算法的陈述,过于强调数学公式及其推导,较少使用计算机,与现代化管理脱轨。许多商学院的学生在选择管理运筹学课程和教材时表现出了相对大的焦虑和怀疑,焦虑的主要原因是管理运筹学是一门高度抽象化、高度数学化的学科,而这也使得大多数人对于管理科学方法能否处理实际管理问题产生了怀疑。二、历史原因。20世纪90年代,计算机取代了计算器,成为了主要的计算工具,它的标志是个人计算机的普及和科学计算软件的成熟。这些软件的特点是用矩阵和数组为模型,可以对海量数据进行计算。然而,计算机取代计算器不是一蹴而就的,必须有意识的纳入到教学计划中去。中国的大学几乎还没有给学生进行以计算机为计算工具的教育。直到现在情况并没有根本变化,我国在大学课程中使用计算机方面与世界各国的差距在不断加大,从大部分课程的教学大纲和教材中可见一斑,因为它们没有反映出计算机在课程教学中的应用。在1990年代中期,国外大量课程的教材都已经采用数学软件来做分析和计算,而国内教材都比国外滞后,《线性代数》教材的差距在10年以上,因为国外所有《线性代数》都用了数学软件。大家知道现在国际上比较流行的运筹学软件主要有MATLAB优化工具箱、LINDO、LINGO优化工具箱,而它们的使用都要建立在矩阵、数组的基础上。矩阵、数组之所以重要是因为它提供了一种规范化表示和计算海量数据群的形式。在这里特别强调一点,欧美各高等院校MATLAB已经成为《线性代数》、《时间序列分析》等诸多课程的基本教学工具,成为大学生、硕士生以及博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业部门,MATLAB已经被广泛的用于研究和解决各种具体的工程问题。然而,让我们的学生学习以上这些比较复杂的专业软件是有一定难度的。
2.改革理念:需求牵引、技术推动
先回顾一下处理管理中的实际问题的一般步骤:1.定义问题和收集数据。管理者必须鉴别出所要考虑的问题以及确定研究的合理目标,然后可能会在收集与问题相关的数据时花费很长的时间。2.构建模型(一般为数学模型)。商业数学模型同一般的数学模型一样也有其描述问题本质的等式和相应的数学表达式组成的系统。3.从模型中形成一个对问题进行求解的基于计算机的程序。一个设计完好的数学模型的完美之处在于它能够在计算机上运行数学程序对问题进行求解。4.测试模型、修正模型,应用模型分析问题并给出管理建议。从处理管理问题的步骤可以看出,数据的收集和模型的建立是非常关键的,而这两点分别与统计学和管理运筹学建模及其求解有关系。统计学教学中,统计开放实验是一个非常重要的环节,它将统计学基础方法与软件的处理技术相结合,提高读者借助统计分析工具,利用统计思想、方法解决实际问题的能力。许多的统计学软件不断地被应用到统计学开放实验的课程中,而且大多数人会认为这些统计软件会比Excel电子表格软件更高级。然而,大多数管理者和其他从业者们都直接选择Excel电子表格软件。这与当前的商务环境、世界计算环境对Excel电子表格软件的应用的大量需求有直接关系。值得庆幸的是,Excel电子表格软件也提供了管理运筹学建模及其求解的功能――规划求解功能。美国高校的管理运筹学从思想、内容、方法和手段都发生了根本的转变,其主要表现为美国各个大学已经普遍采用“Excel电子表格”。使用电子表格已经成为管理运筹学的一个明显的潮流。在美国管理运筹学用的较多的教材是《数据、模型与决策――运用电子表格建模与案例研究》,作者通过运用电子Excel表格对所有建立的数学模型进行求解,一方面使读者的注意力始终集中于解决实际问题的重点和难点――分析问题的思想方法和提炼数学模型的技巧上,另一方面使得读者掌握了分析求解的工具,能够对求解所得的结果进行分析,进而对管理实际问题做出决策。
3.案例比较
例:任务分配问题。某车间有甲、乙两台机床,可用于加工三种工件.假定这两台车床的可用台时数分别为800和900,三种工件的数量分别为400、600和500,且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表.问怎样分配车床的加工任务,才能既满足加工工件的要求,又使加工费用最低?
解:设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3,在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6,可建立以下线性规划模型:
运用MATLAB优化工具箱编写M文件如下:
f = [13 9 10 11 12 8];A =[0.4 1.1 1 0 0 0
0 0 0 0.5 1.2 1.3];b = [800; 900];
Aeq=[1 0 0 1 0 0
0 1 0 0 1 0
0 0 1 0 0 1]; beq=[400 600 500];vlb = zeros(6,1);vub=[];
[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
结果: x = 0.0000
600.0000
0.0000
400.0000
0.0000
500.0000
fval =1.3800e+004
即在甲机床上加工600个工件2,在乙机床上加工400个工件1、500个工件3,可在满足条件的情况下使总加工费最小为13800。
若使用Excel电子表格的规划求解功能,同样也可以得到比较漂亮的结果,而且还可以得到敏感性分析报告。
4.运筹学开放实验
运筹学开放实验与管理运筹学理论教学同步进行。
目的:充分发挥Excel电子表格软件这一先进的计算机工具的强大功能,改变传统的教学手段和教学方法,将软件的应用引入到课堂教学,理论与应用相结合。丰富教学内容,提高学生的学习兴趣。
要求:能用Excel电子表格软件中的规划求解功能求解运筹学中常见的数学模型。
实验项目名称和学时分配
5.结束语
运筹学是现代管理学的一门重要专业基础课。其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。
机械加工是指通过一种机械设备对工件的外形尺寸或性能进行改变的过程。
[关键词] 运筹学 管理科学 商学院 分级教学
本文得到上海市教委2009年《运筹学》重点课程建设项目资助。
引 言
在商学院多年从事运筹学教学的基础上，笔者比较并深刻体验了使用中文教材和英文原版教材两种语境下的各种不同。使用中文教材时，课程与教材同名都叫“运筹学”。而使用英文教材，则是因了联合国国际贸易中心（ITC）的推荐，课程和教材统统改为“管理科学”（Management Science）。两种语境，教学侧重点的差异十分明显，教学心得和学生反馈亦迥异。本文比较它们的异同及该课程在我校的定位和教学实践的变迁并提出个人思考。
商学院运筹学课程的定位
“运筹学”在我国高校早已普遍开设。虽然何谓运筹学，至今尚无统一且确切的定义，但与英文“管理科学”类似，包含规划论、排队论、决策论、对策论、图与网络分析、存储论等内容基本是固定的，只是因专业或课时不同各有取舍而已。虽然近年亦常见名为“管理运筹学”、“物流运筹学”等明显偏重应用的教材，但与英文教材不同的是，中文同类教材直接用“管理科学”称呼的几乎没有。既然“运筹学”与“管理科学”内容基本一致，为什么中文课程名称多舍后者而就前者？笔者认为，差异较多地来自对运筹学与管理学关系的理解不同，课程体系的偏重不同，表现为称呼不同。
中文语境下“运筹学”明显地偏重定量方法自身，数学色彩浓厚，数学化处理方式明显：概念、定理、算法和推导构成课堂的主旋律。
英文语境下的管理科学则有狭义和广义之别。狭义上，管理学界存在所谓管理科学学派（亦称计量管理学派）。该学派认为管理科学与运筹学是同一语：为解决复杂系统的管理决策问题，可以借助各类模型和计算机作为工具，寻求最佳的计划或方案，以达到企业优化目标。Stafford的解释更干脆：所谓管理科学就是运筹学在商业方面的应用。
再看广义。首先，管理理论是指管理学学者经过反复验证修订后，用以解释管理现象的理论。管理学界公认的分支就有：企业管理（含生产、营销、财务、人力资源开发与管理等）、管理工程（含质量控制与可靠性管理、物流管理、战略管理、决策分析、管理信息系统等）、工商管理、管理心理学、管理思想史、计量管理学等。广义管理科学已经渗透到管理的各个领域，形成了内容广泛、门类齐全的与社会科学、自然科学并列的第三类科学。其中许多分支仅将运筹学作为最重要定量分析工具之一，如物流系统工程。其次，运筹学模型难以量化在管理实践中最复杂也是最重要的人的因素，仅仅利用侠义的管理科学定量方法解决复杂经营环境下的组织问题必然会面临诸多实际困难。英国兰卡斯特大学管理学院对此的最新解释是：管理科学专注于建立和应用已经被证明确实能帮助说明管理问题的模型和概念，并解决实际管理问题。
在美国历史上曾出现过两个与运筹学有关的专业团体：美国运筹学协会（ORSA）和管理科学学会（TIMS）。前者专注于建立数学模型和模型的优化算法、模拟及随机过程分析方法。后者考虑的问题则要宽泛许多，强调对更一般性问题科学方法的应用并研究管理问题本身，涉及运筹学、统计学、会计学、金融学、信息系统和组织心理学等。只是到了1995年才在争议中合并为运筹学和管理科学学会（IFORMS）。
可见，“运筹学”与“管理科学”关系紧密但却有区别。侠义的管理科学既不注重运筹学的数学基础，也不探究管理学原理，而是侧重依据客观数据、最优化标准和各种数学方法处理管理问题，追求经济和技术上的合理性，是将科学方法和工具应用于管理过程。而广义管理科学能为系统地改善组织的决策过程提供更广泛的工具，运筹学等“硬”决策工具的应用可使之具有更鲜明的科学性，也是现代管理实践基本功之一。但运筹学远不能涵盖广义管理科学全部内容，特别是其中的“软”决策方法，作为一门课程也不可能作此要求。
所以，在管理学越来越清晰呈现出定性与定量交叉化趋势下，商学院完全有必要开设“运筹学”课程。不过，即便从培养目标看，也不宜突出其数学特性，而应将之作为管理问题的数量化工具，凸显其在优化资源配置方面的作用。也就是说，将“运筹学”定位在狭义管理科学上更合理。绝大多数英文“管理科学”教材在大量删减运筹学数学理论的同时增添大量实用管理模型和案例就是一种说明：既鲜明突出了运筹学在管理学中的应用价值，又使“管理科学”的称呼更适合于商学院的氛围和应用导向，便于学生突破对数学的思考范畴，同时提升对管理学进行科学思考的水平。
商学院运筹学课程的设计
既然商学院运筹学课程应淡化数学色彩，恰当地予以设计十分必要。
1.运筹学的核心是应用
运筹学被公认是一门从起源到发展脉络都体现出极强实践性的学科，其精髓在于分析问题和解决问题，库存、运输、项目、财务、人力资源管理和生产计划等领域都是其擅长之处。对商学院而言，学校目标是“培养应用型人才”，其中经管类学生有机会了解广义管理科学的诸多分支，知识面庞杂，思维活跃，特别欢迎实践性强的知识但手中较少有效的定量工具。所以，运筹学的教学若能充分体现学以致用的原则，对不同专业学生设计出有针对性的内容模块，则可体现该课程的定位，亦容易激发学习积极性。
2.运筹学不是数学课
我们在多年教学经历基础上探索的结果是：作为管理学科学化标志之一，运筹学打通了管理学与数学的界线，在培养商学院学生习惯于利用定量工具思考管理问题（图1所示步骤），从而提升作为科学人的素养方面的重要性不言而喻。但多年的教学互动和来自学生的反馈也提醒我们：运筹学课程最后的着力点应在管理（步骤 I）。
这是因为，首先，运筹学包含的内容十分丰富，而商学院相应学时数一般并不多；其次，经管类各专业学生的经济、管理类知识比较齐全，对图1步骤 I 比较容易上手，在对计算机运算结果给予合适经济和管理含义解释方面也有一定优势，但数学基础普遍不很扎实，要在十分有限的课时内接受并熟悉运筹学复杂的数学推导、精巧的算法思路和计算机编程（图1步骤 II 和 III）并不容易；第三，不同层次、专业和类型的学生，专业培养目标不尽相同，学生对本课程的认知和诉求也存在明显差异。例如，理工类专业学生就比较擅长图1中步骤 II 和 III。所以，若偏重算法和编程却轻视应用，像数学课那样罗列一大堆定理和公式，对算法予以严格推导，运筹学就会在商学院学生面前失去其多学科横向交叉联系、强调解决实际管理问题的特色，出现厌学、为考试而学习、无法实现从理论到应用的过渡等现象也就不足为奇。
3.运筹学离不开计算机
现代企业管理中影响某一事务的因素往往错综复杂，即使能建立起定量模型，其后续计算大多极为繁复。若仅仅依靠传统的算法获得模型结果往往需要相当长时间，就会使定量模型的意义大大下降。计算机的出现极大提高了模型的求解效率，使运筹学模型在日常管理中的应用成为可能。正因为此，在企业管理实践中，不再是是否应当使用计算机，而是计算机怎样才能更好地用于支持决策。所以，在商学院运筹学教学过程中强调并深度融入相应计算机软件的使用是必要的。
教学探索与实践
表面上看，同样一门课，我校经历了“运筹学”到“管理科学”的名称变动，但实际上体现了从数学化的运筹学到应用为主管理科学的教学实践的演变。
1.分级教学
从学生实际出发，因材施教是将几乎处于同一水平的学生放在一起分别教学的一种教学手段。这种教学体系，根据学生的个体差异，按照不同科目的不同学习能力的高低将学生群体划分成不同的级别或层次，有针对性地进行分班教学。有效的分级教学，能使教师节约精力、突出重点、积累经验。能让学生尽可能地在各自的“最近发展区”得到充分的自由发展，谋求各个层次的学生都能获得成功的体验，促进学生的素质得到全面提高。所以说，分级教学是建立在“以学生成才为本”理念基础上，为实现教学目的的一致性和教学过程的互异性所进行的重要实践，因材施教是分级教学的核心思想。教育部在最新的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中也指出，要注重因材施教，关注学生不同特点和个性差异。
针对不同课时数的不同专业，我校将运筹学课程分成了A、B两级进行分级教学。具体来说，A级教学中数学处理手法较多，兼顾模型的建立和算法的分析。B级则更注重启发学生在面对管理中存在的大量最优化问题时运用运筹学方法建立模型而非算法分析。例如，其中的一个案例问题是：虽然已经具备现代化定位和通讯设施，若要上海出租车调度系统充分发挥效能，可以利用哪些运筹学模型作为后台支撑？
实践中，我们的分级教学使用不同教材，还对内容进行了较大力度的取舍处理。规划论各专业必修。其他一些分支，则各有增减。如工商管理专业适当增加项目管理内容；物流专业增加存储论部分内容，介绍延迟策略及其模型；人力资源管理专业会增加绩效评估内容；信息管理类专业，则增加计算机模拟和信息价值评估方法等内容，受到学生欢迎。
2.厚积薄发，突出运筹学与其他学科的交叉
我们始终把运筹学课程看作是对思维方式的一种培养，是为商学院学生提供“打开一扇窗”的机会：除了要有科学管理意识，更需掌握管理科学的方法。
面对知识面较广的商学院学生，要想上好运筹学课并凸显其实用性，教师需具备充分的定量和经济、管理学知识。例如，库存模型通常将需求区分为固定和相对复杂的随机两类。当学生对需求满足特定分布的假设产生疑惑时，教师就应当能够适时介绍需求数据的获取及利用统计学软件对其分布加以判断的方法，这可加深学生对运筹学交叉性的理解。再比如，对偶价格与资源价值、运输模型算法与经济学帕累托最优原理、敏感性分析与市场波动、数据与市场调研等相关概念都体现了运筹学与经济、管理千丝万缕的联系和交叉，教师足够的知识积累才能应对裕如。唯其这样，不少现代管理方法，如绩效评估、MRP、JIT技术、设备管理计划、ABC分类法等，才能在管理类专业的运筹学课程中得到充分展现。这样做，除突出了运筹学的实用性，也有利提高学生对该课程及其相关课程的兴趣，有益于他们对管理学从理论到实践的全面了解。
3.让头脑思考，让机器运算
利用计算机软件辅助教学，体验运筹学“人―机系统”的特质，在各高校早已不新鲜。我们发现，这一教学模式也可能使商学院学生处于被动地位。主要原因是，这种训练方式的前提是学生需要对各类算法和程序（图1步骤II 和 III）十分熟悉，然后才可能或利用EXCEL软件或自行编程实现算法从而完成模型的求解。这种要求显然不是我校学生的长处，若刻意要求，只可能伤害学习积极性。
我们在探索后认为：既然商学院运筹学课程的重点在应用，熟练使用专业软件比了解程序本身更重要。所以，我校坚持采用专用软件“Management Scientist”。除了该软件极端易学节省时间外，还有助于突出教学重点（图1步骤I），使教、学双方都将有限的课时集中在管理模型的修改、合适性方面。具体的做法是，在课后练习中专门安排部分开放性习题，要求学生对管理问题自行设定不同的优化目标和约束并给出最优的决策方案。这就需要学生在建立不同的运筹学模型后对最优解进行比较。如此一来，一方面由于计算量大，若没有软件辅助，几乎不可能完成上述要求。另一方面，学生也能从中领悟到：通过比较软件输出的结果，可以反向思考我们对管理目标和约束条件设定的合理性及可行性，体验“让头脑思考，让机器运算”的现代管理实践。
参考文献：
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关键词：运筹学；案例教学；数学建模
运筹学是一门综合性学科，它以定量分析的方法来研究管理问题，将工程思想和管理思想相结合，应用系统的、科学的、数学分析的方法，通过建模、检验和求解数学模型等手段来获得最优决策。它内容丰富，涉及面广，是一门应用性很强的学科。在大学开设运筹学的目的，就是要求学生比较系统地掌握运筹学的研究对象和方法；掌握线性规划、整数规划、非线性规划、网络分析、对策论、存储论、排队论等一系列最优化理论和方法；熟练地运用计算机软件，具有很强的实践能力。通过运筹学的教学，能够培养学生利用运筹学解决实际问题的能力，使学生成为具有科学管理能力的复合型人才。
运筹学作为一门专业基础课程，它的教学质量直接影响着学校培养的人才质量和大学生的素质与能力。笔者在运筹学的教学实践中，针对原来教学中存在的一些不足，对教学内容和方法进行了适当改进，取得了很好的效果。
一、强化基础理论和基本方法的教学
运筹学发展到现在虽然只有60多年的历史，但是内容丰富，涉及面广，应用范围大，已形成了一个相当庞大的学科，具有完整的学科体系。它的主要内容包含线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、网络分析、排队论、对策论、存储论等。
运筹学各部分之间相互联系，已经形成了一个完整的学科体系，具有系统的理论和方法。而且运筹学还是一门年轻的处于发展时期的学科，运筹学的理论研究将会进一步地发展。所以为了保持运筹学学科体系的完整性和有助于学生今后的继续学习，应该重视运筹学基本理论、基本概念和基本方法的教学和训练，使他们掌握运筹学基本的优化理论和优化方法，掌握各主要分支的模型、基本概念与理论、主要算法及其应用，为学生打牢理论基础。但由于运筹学内容较多，而课时又不足，所以在教学中可以适当地淡化较复杂的基础理论的证明过程，淡化较繁琐的人工计算方法的指导训练。
二、注重理论与实际相结合，加强案例教学
运筹学的研究从一开始就有着强烈的实践性和应用性。最早应用于军事部门，第二次世界大战以后，转向民用部门。随后运筹学各个分支的产生和发展，也都和实际应用密不可分。在课堂教学中，我们从实际问题出发，精选具有充分的代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、研究，选择适当的运筹学方法进行计算，并对计算过程和结果进行讨论。通过案例教学，让学生在解决问题的过程中，亲身体验到解决实际问题的过程，激发了学生学习的兴趣，从中逐步地掌握了运筹学解决问题的方法，建立起运筹学理论知识的框架，培养了学生的应用能力。
三、锻炼学生建立数学模型的能力
运筹学内容丰富，有许多分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、网络分析、对策论、存储论、排队论等。对每个分支，运筹学都建立了数学模型，并给出了完整的理论和求解方法。在解决实际问题时，首先要对问题进行深入的分析，确定目标函数，给出约束条件，然后才可以选择适当的运筹学知识建立模型求解。
从事实际问题研究的人们，常常感到把一个实际问题转化成数学模型比模型的求解更困难，也更重要。因此在运筹学的教学中，要培养学生针对实际问题建立数学模型的能力。增加对实际问题进行分析和建立模型的内容，使学生学会从复杂的数量关系中找出最本质的规律。
运筹学与数学建模有着紧密的联系。运筹学本身就是研究各种优化模型的学科，而且数学建模中的很多问题都可以运用运筹学知识解决。因此要鼓励学生积极参加学校和国家举办的大学生数学建模竞赛，培养学生解决实际问题的能力，使学生把运筹学知识用到实际问题中去。
四、加强对学生计算机软件应用能力的培养
运筹学的发展和广泛应用与计算机的发展是紧密联系的，没有计算机的应用，就没有运筹学解决实际问题的可能。由于运筹学主要用于解决复杂系统的各种最优化问题，问题涉及的变量非常多，约束条件非常复杂，因而建立的运筹学模型往往非常庞大，计算量特别大，必须借助于计算机才能够完成问题的求解。
为了使学生能够在以后的工作中真正做到学以致用，能够运用运筹学解决实际问题，在教学中应注重培养学生的计算机应用能力，要求学生能够应用LINGO、MATLAB等计算软件，求解大规模的优化问题。因此在教学中强化理论教学的同时，也要加强实践教学这一辅助手段。在教学中定时安排上机实验，加强软件的实际操作训练，提高学生熟练运用计算机的能力。并且在课堂教学中，老师也使用运筹学软件替代人工方法进行复杂的计算，这样可以节省时间，增加课堂的授课内容，同时也可以提高学生学习的兴趣和积极性。
五、渗透运筹学的思想方法，增强学生的优化意识
从“运筹帷幄，决胜千里”这句话可以看出，古代的人们就已经有了运筹学的思想和意识，并自觉地运用于重大决策。现在我们有了系统的运筹学理论，并且有计算机软件这一强大的计算工具，因此更要把运筹学的思想牢刻在学生的头脑中，落实到学生的行动中。使学生时刻都要有优化意识，在做事情之前，都要先对问题进行分析、计算，进行科学决策，采取最优的解决方案，尽可能地达到最好的效果。这样，学生养成习惯后，就可以在今后的工作中，学会以最少的人力、物力和财力去完成任务，获取最大的收益。
关键词： 数学建模竞赛 教学模式 综合素质能力
江汉大学自2002年组队参加全国大学生数学建模竞赛，至今10多年了。最近一年内，在2013年2月派队参加美国数学建模大赛，获得一等奖，在4月份和5月份的网络杯赛中获得多项二等奖和三等奖，培养了一批优秀的数模人才。因此2013年我校的数模协会吸引了更多的学生加入，大家都渴望通过数模学习提高自己的创新能力和综合素质能力，并希望在数模比赛中获得好成绩。为了把将来的培训工作做得更好，我们从以下几个方面提出了培训改革方案，并在我校试点实行。
1.校内公开选拔人才作为后备基础
2013年7月11号开始，统计出《高等代数》或《数学分析》，《线性代数》或《高等代数》，《概率论和数理统计》这几门数学基础课平均分在75分以上的全校大二和大三学生，并向他们发出邀请，欢迎他们加入数学建模小组，再进行集中学习和择优，选出学员参加各类数学建模比赛。虽然数学建模能力与数学成绩没有太大的关系，但是大部分数学基础好的学生除基础知识扎实外，平时的学习积极性也很高，在数学建模小组中会以端正的态度对待，这些是必备的基础。
数学基础稍差的学生也可以参加，但要有一定的特长，如对算法熟悉，或能熟练操作excel，或有较强的写作能力。最重要的是要在培训学习一段时间后，经过考核有明显的进步。例如有一个机电系的学生对模拟退火算法有一定的研究，我们邀请他加入数学建模小组。
2.鼓励较早选修与数模相关的课程
数学建模竞赛的选题一般来源于工业、农业、工程技术和管理科学等方面，经过适当简化加工的实际问题，也就是说在建模中不能死板地用数学知识，而是要和实际知识相结合。
《运筹学》是一门利用统计学、数学模型和算法等方法，寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答的学科。研究运筹学的基础知识包括图论、随机过程、离散数学，线性规划和非线性规划，优化理论和算法基础等。而在应用方面，多与仓储、物流、优化理论和算法等领域相关。因此运筹学是与应用数学、工业工程、计算机科学等专业密切相关的学科。学好了这门课再加上上述的三门数学基础课，整个数模所要求的知识就掌握了一大部分。因此，我们应该鼓励建模班的学生选修《运筹学》，由于我校采用的是选课制，因此实现起来并不难。同样，熟悉算法和编程能力也是数模中的一大特色和难点，是数学理论和实际应用中结合的重要环节。如果建立了很好的数学模型，不能有效利用计算机求解和计算，最终也是无效的，因此建议学生选修《数值计算方法》或《数学实验》等计算数学方面的至少一门课程。如果一个学生掌握好了三门数学基础课，再加上《运筹学》和《数学实验》（或《数值计算方法》），那他就具备了得奖的必要条件。
我们建议和指导学生选修这两门课，是要他们掌握这些课程中的相关知识，而不是硬要他们非选不可，不要让他们理解为是为了建模而选课。但是，在我校的数学专业，《运筹学》和《数值计算方法》是必修的课程；在工课专业，优化理论和数值计算也是很有必要学习的一门课；在经管等专业，《运筹学》也是必选课。在计算机和网络专业中，在他们的必修课《离散数学》中，也介绍了部分随机过程，图论方面的知识，对算法就更熟悉了。因此从整个参赛队伍来看，无论队员来自哪个专业，都可以在所在的专业学到所需的知识。我们要做的是将上述理由解释给他们听，为了建模而选的课和他们所学专业要求的选修课程并不冲突。但是很多学生习惯在大四时学一些更深的数学知识，我们建议他们较早地选这些课。我校学生大多数在大三时参加数模比赛，这就要他们在大二这一年熟悉优化算法、图论等方面的知识和上机写算法程序方面的能力。
3.充分利用网络教学资源
暑假50多天本是集中学习培训的好时机，但夏天天气热，学生宿舍简朴，只得让他们回家完成作业。今年暑期我们布置的作业之一是：看国防科技大学教授吴孟达主讲的九集视频公开课《数学建模——从自然走向理性》，看同济大学数模网上的资料，等等。到下次到校集中培训时，让他们交流学习体会和作数模专题的报告。
4.集中训练学生
一位基础数学专业的主讲老师负责讲解初等数学模型，微分方程，层次分析法，模糊数学，决策论等模型；一位统计学专业的主讲老师负责讲解统计学方面的模型如：回归分析模型，方差分析模型，主成分分析，MonteCarlo方法等；一位计算数学专业的主讲老师负责讲解：插值和拟合，差分方程和微分方程的数值解法，模拟退火算法或遗传算法，以及算法的编程实现和利用数学软件，如：MATLAB作图，可视化技术等；一位应用数学专业的主讲老师负责讲解综合类的数学建模案例分析和文章的写作等。
5.积极组织学生参加国内的小、中型比赛
每年积极组织学生参加网络杯，华中杯等小、中型赛事。这些比赛可以让学生熟悉建模的过程，综合运用所学知识，加强三人之间的协助能力，训练写作能力；引导学生运用所学的数学知识和计算机技术，提高分析问题、解决问题的能力。如果能在比赛中得奖，将是对他们很大的鼓励。比赛后总结得与失，为下一步的学习做准备。
6.教师需要增强自身建模意识和能力
数学建模的教学活动为学生提供了一个学习的过程，同时对教师也提出了更高的要求。每年的学生都在更替，但指导教师比较固定。当一个教师刚参加数模组时，他可能对该活动有很多不太了解的地方，但是随着他的教学经验和大赛指导经验积累，他会成为在数模这一方向比较专业的人才，这其实就是学校的财富。
每年的竞赛难度都在加大，以2012年A，B题为例，数据明显增多，每题有四个小问题，对学生来说，要想在规定的时间完成是很吃力的，这就是“水涨船高”的现象。要想取得好成绩，指导教师的水平就要大步提高。
我校除了定期在学校内部进行教师之间的学习交流外，还将教师派出参加短中期的培训，提高他们的建模专业能力、领悟能力和组织能力。鼓励他们参加数模教改活动和发表数模科研方面的文章。
关键词：信用评估；数据挖掘；组合算法
中图分类：TP311.13
文献标识码：A
文章编号：1673-291X（2012）23-0129-02
一、信用评估的定义
信用评估是统计学和运筹学在金融和银行业中最成功的应用之一，也是最早开发的金融风险管理工具之一。信用评估通常定义为一种用于预测贷款申请者或现存借款人将发生违约或拖欠概率的统计或定量方法，广泛应用于消费信贷到商业贷款的各类信用分析中。信用评估的本质是模式识别——将企业或个体消费者按照其历史资料和相应的数据划分为履约（即“好”客户）和违约（即“坏”客户）两类。各种信用评估方法的思路在本质上是相同的，即运用数据挖掘技术、统计学和运筹学等方法，通过对消费者基本特征、信用记录、行为记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，获取历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，来综合评估消费者未来的某种信用表现即事先确认某些决定违约（与偿还款项相反的行为）概率的关键因素，然后将它们加以联合考虑或加权计算出一个数量化的分数。根据分数或一个关键点把潜在的客户分成“好”客户与“坏”客户两组，用于是否贷款的决策审批。信用评估成为是否发放贷款、贷款额度、产品定价、以及提高放贷机构赢利性和操作战略的决策支持工具。
二、信用评估指标体系建立的原则
评估指标体系的选择己经成为信用评级工作的首要问题，它关系着评估工作的成败。寻找一种较为科学的指标选取的方法是信用评估研究和探索的重点之一。为使指标的选取更为客观、可信，待选指标体系的确定必须在正确的指导原则下进行，本文归纳如下。
1.准确性原则。指标的选择、数据的选取、计算必须以公认的科学理论为依据。
2.全面性原则.。指标体系要全面反映贷款申请人的各方面特征，在考核过去表现的同时，更要预测未来的发展趋势，既要考虑评估对象的情况，还要研究社会经济环境及其发展的影响。信用风险的评估要覆盖贷款业务的每个行业及行业内的每一笔贷款业务。
3.可操作性原则。要求指标体系的设置避免过于繁琐，同时还要考虑指标体系所涉及指标的量化及数据获取的难易程度和可靠性。
4.独立性原则。确定评估指标在考虑全面性的基础上，要使采用的指标尽可能相互独立，指标间的独立性越好，评估的准确性越高。
5.可量化原则。为了克服主观评价所带来的不确定性和盲目性，评价要尽量做到以量化研究为主，同时定性评价与定量评估相结合。
6.灵活性原则。评价指标体系应具有足够的灵活性，以便各银行可根据自己的放贷方式和用途以及本地区的实际情况，对指标灵活进行运用。
7.公正性原则。信用评估指标体系的建立，要符合客观事实，能正确反映评估对象信用等级的真实面貌，指标体系和计算方法不能偏向评估对象或授信方的任何一方，评估机构和评估人员不能根据个人爱好，任意改变指标项目，计算方法和评估标准。
8.动态性原则。信用风险的评估不是简单静态的一次度量，而是连续动态的调整过程，因为随着贷款企业在生产环节中的每个过程都在动态发生变化，企业的经营成果也随着发生改变，变化中的财务和非财务数据就直接地影响到信用风险评估结果。因此，信用风险的评估是要不断地进行调整的，基于国内银行和企业的财务制度，建议一个季度进行动态调整一次。
三、基于数据挖掘技术的信用评估算法
David Durand（1941）从Fisher的一项试验中获得启示，意识到可以采用把整个客户群分为好与坏两种不同类别的方式来处理放贷问题。在随后的发展和演变过程中，个人信用评始终被看做是一个分类问题。到目前为止，主要的评估方法大致可以分为以下几类：经验式评判法、统计学方法、运筹学方法以及人工智能方法中的数据挖掘技术。
信用评估的本质是分类，因此，信用评估是数据挖掘技术非常重要的一个应用领域。数据挖掘从大量数据中提取或“挖掘”知识，用于信用评估，可对客户进行分类、聚类、关联规则发现、预测、偏差检测等；其中，多数用分类、关联规则发现和预测方法进行个人信用评估。目前，用于信用评估的分类算法主要包括判别分析、Logisitic回归、决策树、线性规划、神经网络、遗传算法、支持向量机等算法。
1.判别分析。是一种信用评估中使用最早的算法，其本质是一种线性回归，它通过对己知客户进行分类形成若干母体，然后根据这些母体的特征得出判别函数来判断对象属于哪个母体。由于判别分析的假定条件过于严格如要求解释变量呈多元正态分布，如果客户样本存在一定偏差性，则不是很适合使用该算法进行信用评估。
2.Logisitic回归。是线性回归的变形，通过采用极大似然估计的迭代方法，找到“最可能”系数的估计，适用于解释变量为定性指标的问题。该算法不受解释变量分布假设的严格限制是其优于判别分析之处，但评分的结果和判别分析的差别并不大。
3.线性规划。线性规划是一种运筹学的方法，采用最小绝对误差或最小化最大误差作为目标对客户进行分类。但许多学者通过研究比较之后认为该方法在信用评分领域的效果并不比统计方法优越，所以线性规划的实际应用并不多。
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（来源：文章屋网 ）
