【摘要】：馬爾可夫過(guò)程作為研究無(wú)后效性動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)方法,在經(jīng)濟(jì)管理預(yù)測(cè)工作中占有非常重要的地位。目前線性規(guī)劃法作為運(yùn)籌學(xué)中的基本方法,其解法和建模方法等方面已經(jīng)得到了眾多學(xué)者的關(guān)注,并且已經(jīng)形成了很多的理論成果。但其目標(biāo)函數(shù)系數(shù)往往作為一種外生變量而存在,在經(jīng)濟(jì)管理實(shí)踐過(guò)程當(dāng)中,如果使用線性規(guī)劃方法,則必須確定目標(biāo)函數(shù)系數(shù),而馬爾可夫過(guò)程基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,可以幫助決策者根據(jù)前一階段的確定狀態(tài),完成對(duì)若干今后階段的目標(biāo)函數(shù)系數(shù)的預(yù)測(cè)。文章以此為基礎(chǔ),探討進(jìn)行線性規(guī)劃模型調(diào)整的方式和方法。
[Abstract]:As a statistical method to study the dynamic evolution process without aftereffect, Markov process plays a very important role in the prediction of economic management. At present, as the basic method of operational research, linear programming method has been paid more and more attention by many scholars in its solution and modeling method, and a lot of theoretical results have been formed. However, the objective function coefficient often exists as an exogenous variable. In the process of economic management practice, if the linear programming method is used, the objective function coefficient must be determined. The Markov process is based on the state transition probability, which can help the decision maker to complete the prediction of the objective function coefficient in some future stages according to the determined state of the previous stage. On this basis, this paper discusses the ways and methods of linear programming model adjustment.
【作者單位】： 河南財(cái)政金融學(xué)院;鄭州大學(xué)體育學(xué)院;
【分類號(hào)】：O211.62;O221.1

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本文編號(hào)：2504970