Vận trù học

Vận trù học là một nhánh liên ngành của toán học ứng dụng và khoa học hình thức, sử dụng các phương pháp giải tích tiên tiến như mô hình toán học, giải tích thống kê, và tối ưu hóa để tìm ra được lời giải tối ưu hoặc gần tối ưu của những vấn đề ra quyết định phức tạp (phức hợp). Bài toán thường đề cập đến xác định kết quả cực đại (của lợi nhuận, hoạt động, hoặc sản lượng) hay cực tiểu (của lãng phí, rủi ro, hoặc chi phí) của một số đối tượng trong thực tế.

Ngoài ra vận trù học còn nghiên cứu phân tích các cấu trúc tình huống phức tạp, tiên đoán được hành vi của hệ, nhờ đó có thể nâng cao khả năng hoạt động của hệ.[1]

Vận trù học có nguồn gốc từ các nghiên cứu trong quân sự trước chiến tranh thế giới lần hai, và các kỹ thuật của nó đã được phát triển để có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp.[1]

Nghiên cứu mô hình trong vận trù học, dựa trên Stafford Beer (1959).[2]

Tổng quan

Vận trù học chứa đựng một lớp rộng các kĩ thuật giải vấn đề và phương pháp áp dụng trong mục tiêu nâng cao và có hiệu quả trong việc ra quyết định.[3]

Một số công cụ dùng trong vận trù học là thống kê, tối ưu hóa, lý thuyết xác suất, lý thuyết hàng đợi (lý thuyết phục vụ đám đông), lý thuyết trò chơi, lý thuyết đồ thị, phân tích quyết định, mô hình toán học và mô phỏng. Bởi vì bản chất của những phương pháp này là tính toán và số hóa, vận trù học cũng liên hệ chặt chẽ với khoa học máy tính.

Các nhà nghiên cứu vận trù học phải đối mặt với vấn đề mới đó là trong những kỹ thuật trên thì kỹ thuật nào miêu tả sát nhất với bản chất của hệ thống, với mục tiêu nâng cấp cũng như bị hạn chế về thời gian và khả năng tính toán của các máy tính.

Nghiên cứu trong vận trù học và khoa học quản lý có thể phân loại thành ba lĩnh vực chính như sau:[4]

  • Nghiên cứu cơ sở hoặc nền tảng trong ba lĩnh vực của toán học: Xác suất, tối ưu hóa, và lý thuyết hệ động lực.
  • Nghiên cứu mô hình trong việc thiết lập mô hình, phân tích chúng về mặt toán học, mã hóa chúng lên máy tính, giải chúng bằng các công cụ phần mềm, đánh giá hiệu quả thu được từ dữ liệu máy tính. Mức này chủ yếu nhờ máy tính và được định hướng chính bởi xác suất và kinh tế lượng.
  • Nghiên cứu ứng dụng trong vận trù học, giống như trong các ngành kĩ thuật và kinh tế, sử dụng các mô hình thu được để áp dụng cho các vấn đề thực tế.

Các nhánh con chính trong vận trù học hiện đại, được phân loại dựa theo tạp chí Operations Research,[5] là:

Lịch sử

Chú thích

  1. ^ a b What is Operations reasearch
  2. ^ Stafford Beer (1959). Cybernetic and Management. English Universities Press.
  3. ^ Operations Research Analysts
  4. ^ What is Management Science Research? Lưu trữ 2008-11-04 tại Wayback Machine University of Cambridge 2008. Truy cập 5 tháng 6 năm 2008.
  5. ^ “Operations Research”. Bản gốc lưu trữ ngày 27 tháng 5 năm 2009. Truy cập ngày 28 tháng 9 năm 2010.

Tham khảo

  • Kirby, M. W. (Operational Research Society (Great Britain)). Operational Research in War and Peace: The British Experience from the 1930s to 1970, Imperial College Press, 2003. ISBN 1860943667, 9781860943669

Đọc thêm

  • C. West Churchman, Russell L. Ackoff & E. L. Arnoff, Introduction to Operations Research, New York: J. Wiley and Sons, 1957
  • Joseph G. Ecker & Michael Kupferschmid, Introduction to Operations Research, Krieger Publishing Co.
  • Frederick S. Hillier & Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw-Hill: Boston MA; 8th. (International) Edition, 2005
  • Maurice W. Kirby, Operational Research in War and Peace, Imperial College Press, London, 2003
  • Michael Pidd, Tools for Thinking: Modelling in Management Science, J. Wiley & Sons Ltd., Chichester; 2nd. Edition, 2003
  • Hamdy A. Taha, Operations Research: An Introduction, Prentice Hall; 9th. Edition, 2011
  • Wayne Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Duxbury Press; 4th. Edition, 2003
  • Kenneth R. Baker, Dean H. Kropp (1985). Management Science: An Introduction to the Use of Decision Models
  • Stafford Beer (1967). Management Science: The Business Use of Operations Research
  • David Charles Heinze (1982). Management Science: Introductory Concepts and Applications
  • Lee J. Krajewski, Howard E. Thompson (1981). "Management Science: Quantitative Methods in Context"
  • Thomas W. Knowles (1989). Management science: Building and Using Models
  • Kamlesh Mathur, Daniel Solow (1994). Management Science: The Art of Decision Making
  • Laurence J. Moore, Sang M. Lee, Bernard W. Taylor (1993). Management Science
  • William Thomas Morris (1968). Management Science: A Bayesian Introduction.
  • William E. Pinney, Donald B. McWilliams (1987). Management Science: An Introduction to Quantitative Analysis for Management
  • Shrader, Charles R. (2006). History of Operations Research in the United States Army, Volume 1:1942-1962. Washington, D.C.: United States Army Center of Military History. CMH Pub 70-102-1. Bản gốc lưu trữ ngày 12 tháng 9 năm 2010. Truy cập ngày 28 tháng 9 năm 2010.
  • Gerald E. Thompson (1982). Management Science: An Introduction to Modern Quantitative Analysis and Decision Making. New York: McGraw-Hill Publishing Co.

Liên kết ngoài