第一篇:运筹学学习总结
运筹学学习总结
生活中,要讲究方法和智慧。古人作战室讲求:运筹帷幄之中,决胜千里之外。第一次上运筹学课,老师这样说。
上了十几次运筹学课,觉得这门课真的内容很丰富,涉及数学,决策学等等很多方面。在有限的学习时间里,老师给我们讲了很多实用性的东西,线性函数等等。对于一个数学基础不太好的文科生来说,在短时间内把运筹学学好几乎是不可能的。对这门学科理解可能也不够到位。
但是,学习一门学科,掌握它的精髓和要义或许更重要,学习过运筹学后,更应该能够熟练地掌握和运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题,从而使生活和学习中遇到的各种问题得到更好地解决,应该就是把各种事件,因素,条件等等量化,分析运用运筹学的方法得出最优解,再转化为实际问题。当然,转化的方法和技巧很系统,也很高深复杂。理论性的东西也很多,必须承认,是我的能力和水平所达不到的。
在现代社会中,运筹学的运用也是非常广泛的,经济方面,涉及资源开发,资产收益,甚至经济发展的策略和方向。在社会和个人生活中,与人交往,人生的规划中,甚至国家政策和方针的制定中,都有运筹学的踪迹。学习了运筹学,不,应该说接触了运筹学以后,才知道他的用处如此之多。
在科大,商学以及经济学都和运筹学有着很大的关系,或者说在这些学科知识方面的互相补充互相结合好是一个大学生必备的基本商学素养。在经营管理中,如何能衣最小的风险代价获得最大的收益,也就是最优化的问题,这不正是我们最重要的目的吗。
将来社会的发展不可估计,但无论何时,都需要我们作出决策和判断,都需要研究最好的解决问题的方法,运筹学一定会得到更多的运用,也一定会有更高更远的发展,可惜我学习的运筹学知识有限,只能在以后的生活中,找机会更加深入和认真的学习了。
但也可以这么说,运筹学就在我们身边,但我们的学习,生活中,何不积极运用并且不断去理解和感悟呢。学习这门课程最大的收获就是:生活是需要规划和技巧的,我们要生活的更好,就应该未雨绸缪,积极寻求好的方法,做好应对一切的准备!决胜千里,太过空泛,那就战胜困难,赢得更好的未来生活吧!!
第二篇:运筹学课程总结
运筹学学习总结
古人云“运筹帷幄之中,决胜千里之外”,运筹学是20世纪三四十年代发展起来的一门新兴交叉学科,它主要研究人类对各种资源的运用及筹划活动,以期通过了解和发展这种运用及筹划活动的基本规律,发挥有限资源的最大效益,达到总体最优的目标。
经过这一个学期的学习,我们应该熟练地掌握、运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题,即:应用分析、试验、量化的方法,对实际生活中的人力、财力、物力等有限资源进行合理的统筹安排。本着这样的心态,在本学期运筹学课程将结束之际,我对本学期所学知识作出如下总结。
一、线性规划
线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。而线性规划问题指的是在一组线性等式或不等式的约束下,求解一个线性函数的最大或最小值的问题。其数学模型有目标函数和约束条件组成。
解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。目前解决线性规划问题的主要方法有:图解法、单纯型法、两阶段法、对偶单纯型法等方法。自1939年苏联数学家康托罗维奇提出线性规划问题和1947年美国数学家丹齐格求解线性规划问题的通用方法──单纯形法以来,线性规划可以说是研究得最为透彻的一个研究方向。单纯形法统治线性规划领域达40年之久,而且至今仍是最好的应用最广泛的算法之一。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优值。
线性规划是这门课程第一章的教学内容,作为运筹学的基础学习,因此对于这个知识点的学习还是比较认真的。初步学会如何从实际问题中提炼数学模型,以及解答,理解了单纯形法的思想并会运用单纯形法解答线性方程组,但是在学习过程中一些定理比较难以理解。对此,需要在课后好好复习,认真消化课程内容,才能真正理解,熟练应用。
二、整数规划
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,一个规划问题中要求部分或全部决策变量是整数,则这个规划称为整数规划;当要求全部变量取整数值的,称为纯整数规划;只要求一部分变量取整数值的,称为混合整数规划。
很多实际规划问题都属于整数规划问题。例如1.变量是人数、机器设备台数或产品件数等都要求是整数。2.人员的合理安排问题,当变量xij=1表示安排第i人去做j工作,xij=0表示不安排第i人去做j工作。
整数规划的解法有割平面法和分支定界法。其中分枝定界法的思路是:首先,不考虑解为整数的要求,用单纯法求最优解,以此作为目标函数值的上限或下限;其次,选择其中一个非整数的变量,根据与两侧相近的整数划分可行域,在缩小的可行域(子域)内寻求最优整数解,以此作为目标函数值的上限或下限;最后,不断重复以上过程,直到每一个可能进一步分解的非整数都找到整数解时为止。
具体步骤:
1.求整数规划的松弛问题最优解;
2.若松弛问题的最优解满足整数要求,得到整数规划的最优解,否则转下一步;
3.任意选一个非整数解的变量xi,在松弛问题中加上约束xi≤[xi]及xi≥[xi]+1组成两个新的松弛问题,称为分枝。新的松弛问题具有特征:当原问题是求最大值时,目标值是分枝问题的上界;当原问题是求最小值时,目标值是分枝问题的下界;
4.检查所有分枝的解及目标函数值,若某分枝的解是整数并且目标函数值大于(max)等于其它分枝的目标值,则将其它分枝剪去不再计算,若还存在非整数解并且目标值大于(max)整数解的目标值,需要继续分枝,再检查,直到得到最优解。
整数规划中决策变量全部取0或1的规划称为0-1整数规划。在实际问题中,该方法能够解决很多问题,例如,对某一个项目要不要投资的决策问题,可选用一个逻辑变量 x,当x=1表示投资,x=0表,示不投资。此外指派问题就是0-1整数规划问题的一个特例。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。完全枚举法是将每个变量都只取0或1两个值,变量可能取值的0-1组合是有限的,并且个数为2n。然后列出各变量分别取0或1的每种组合,然后在满足约束条件变量的0-1组合中找出使目标函数达到最优值的组合即是该0-1规划的最优解。用这种方法求解变量个数为n的0-1规划,通常需要检查2n个组合。计算量大,随变量数量的增加呈几何级数增长。
隐枚举法的步骤:
1.找出任意一可行解,目标函数值为Z0。
2.原问题求最大值时,则增加一个约束(过滤条件)
c 1x1c2x2cnxnZ0(*)当求最小值时,上式改为小于等于约束
3.列出所有可能解,对每个可能解先检验式(*),若满足再检验其它约束,若不满足式(*),则认为不可行,若所有约束都满足,则认为此解是可行解,求出目标值
4.目标函数值最大(最小)的解就是最优解
通过本章学习,认识并理解了线性整数规划模型的特征,明白纯整数规划、混合整数规划、0-1整数规划之间的区别,学会如何从实际问题中提炼出合理的数学模型。此外理解了分枝定界的思想含义并掌握分枝定界的方法,知道如何选择合适的“ 枝”生“ 枝”,掌握何时停止生“ 枝”。
三、运输与指派问题
人们在从事生产活动中,不可避免地要进行物资调运工作。如某时期内将生产基地的煤、钢铁、粮食等各类物资,分别运到需要这些物资的地区,根据各地的生产量和需要量及各地之间的运输费用,如何制定一个运输方案,使总的运输费用最小。这样的问题称为运输问题。
运输单纯形法也称为表上作业法,是直接在产销平衡运价表上求最优解的一种方法。它的步骤是:首先确定一个初始调运方案,主要方法有最小元素法、元素差额法、左上角法;然后通过非基变量的检验数检验是否为最优方案,不是就调整运量,直到选出最优方案停止,求检验数的常用方法有两种,闭回路法和位势法。
指派问题也称分配或配置问题,是资源合理配置或最优匹配问题。例如,假设m个人恰好做m项工作,第i个人做第j项工作,如何分配工作使效率最佳。解指派问题的有效方法是匈牙利算法,但是匈牙利法要一定的条件条件:问题求最小值、人数与工作数相等、效率非负。
运输与指问题实质就是整数规划中的特例。在这一章中我主要学习到了对整数规划中的特例方便解决的方法,运输单纯形法和匈牙利法,掌握如何求初始运输方案、求检验数、整运量,理解检验数的经济意义。在运输问题中学会延伸,对于不平衡运输问题学会转化为平衡问题,极大值问题转化为极小值问题。对于指派问题掌握匈牙利法的步骤,了解他的使用条件,此外掌握解决指派问题的其它变异问题的方法,如最大化指派问题、人数和工作数不等的指派问题、一个人可做几项工作的指派问题、某项工作一定不能由某人做的指派问题。
四、网络模型
图论是交通系统分析中的重要工具,在交通系统规划、管理中作用巨大,也是对实际交通网络进行抽象分析的重要手段。在网络模型这一章中我们主要学习了图论有关知识,学习了如何利用图来解决最小数问题、最短有向路问题、最大流问题与最小费用流问题。
一个无圈并且连通的无向图称为树图或简称树,将网络图边上的权看作两点间的长度(距离、费用、时间),定义图的部分树的长度等于其中每条边的长度之和,则图中所有部分树中长度最小的部分树称为最小部分树。最小部分树可以直接用作图的方法求解。常用的有破圈法和加边法(避圈法)。
最短路问题,就是从给定的网络图中找出一点到各点或任意两点之间距离最短的一条路。最短路问题是重要的优化问题之一,在实际中具有广泛的应用,如管道铺设、线路选择等问题,设备更新、投资等。最短路问题可以作为解决其它优化问题的一种基本工具。常见的求最短路的两种算法有狄克斯屈拉(Dijkstra)标号算法和Floyd(弗洛伊德)矩阵算法。标号算法是求两个固定点之间的最短路,矩阵算法则可以求任意点之间的最短路。
最大流问题的应用十分广泛,例如使交通网络的道路通行能力(车流量)最大、使沟渠系统的水流量最大、使石油管道系统的石油流量最大等等,解决最大流问题的方法有Ford-Fulkerson标号算法,其中关键是找寻找增广链,当且仅当不存在增广链时,可行流为最大流。在这章的学习中,我们将生活中的实际问题化成简单的图,利用图的方法进行求解,找出合理方案,例如利用最大流解决最大匹配问题和劳动力合理配置问题。本章节还有两个经典问题旅行售货员问题和中国邮递员问题,经过本章的学习,我体会到了数学的神奇与强大应用性。
五、网络计划
网络计划即网络计划技术,是指用于工程项目的计划与控制的一项管理技术,一般项目管理中应用较多。它主要包括计划协调技术(PERT)与关键路线法(CPM)组成。PERT主要针对完成工作的时间不能确定而是一个随机变量时的计划编制方法,活动的完成时间通常用三点估计法,注重计划的评价和审查。CPM以经验数据确定工作时间,工作时间是确定的数值,主要研究项目的费用与工期的相互关系。两种方法融为一体,统称为网络计划、网络计划技术。
网络计划工作过程就是先编制项目工序,然后根据工序绘制网络图,通常分为:箭线网络图和节点网络图,接着通过对网络时间参数计算找出关键路线,主要方法有枚举法、0-1规划模型和关键工序法,最后计划时间进行网络优化。
在本章节中,我们主要学习了如何利用图来解决生产生活中的人力、物力、财力等资源以及工作时间限制下的生产加工流程的统筹规划。通过做网络图,我们可以清晰地求解出每个问题的合理安排法方法与解决问题的最少时间,最优计划,使我们深入解了了运筹学在实际生活中的应用。
经过一个学期的学习,我更加确定当初选择运筹学这门课程是个正确的选择。运筹学不是单纯的一门数学课程,而是各种生活生产实际问题的结合。它让我知道了数学不仅仅是理论的学术问题,更是具体的生活问题。而对于个人,我应该更好地学习如何将学过的知识与实际生活相结合,将运筹学运用到实际问题上去,学以致用,这样才是真正地学到知识,掌握知识。
第三篇:学习运筹学的心得体会
学习运筹学的体会与心得
学习理论的目的就是为了解决实际问题。图论为计算机领域也奠定了基础,运筹学的计算方法可以借用计算机来完成。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合线性规划的条件,那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题。通过对运筹学的学习我 掌握运筹学的基本概念、基本原理、基本方法和解题技巧,对于一些简单的问题可以根据实际问题建立运筹学模型及求解模型。运筹学对我们以后的生活也讲有不小的影响,将运筹学运用到实际问题上去,学以致用。以上就是我对本学期学习运筹学的总结和体会。
运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。根据运输问题的独特性,一般采用一种简单而有效的方法:表上作业法。表上作业法先找出运输问题的基可行解,方法有:最小元素法、西北角法、沃格尔法。其中沃格尔法得出的解最接近最优解。然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解进行最优性判别。当检验的结果为非最优解时,进行解的改进,然后再进行最优性判别,直到所有的非基变量检验数全非负,得到最优解。在解决运输问题时会遇到产销不平衡的情况,在该情况下,要将该问题转化为产销平衡问题,只需增加一个假象的产地或销地,并将表示该地的变量在目标函数中的系数设为零即可。
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。0-1整数规划的解决方法有枚举法和隐枚举法。指派问题是0-1整数规划中的特例,古人作战讲“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外”。在现代商业社会中,更加讲求运筹学的应用。作为一名测控的学生,更应该能够熟练的掌握、运用运筹学的精髓,用运筹学的思维思考问题。即:应用分析、试验、量化的方法,对实际生活中人、财、物等有限资源进行统筹安排。本着这样的心态,在本学期运筹学即将结课之时,我得出以下关于运筹学的知识。是虽上机考试没有通过,感到不安,但是我明白要将理论联系实际,才能更好的发挥。
线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。一个问题要满足一个条件时才能归结为线性规划的模型:(1)要求解的问题的目标能用效益指标度量大小,并能用线性函数描述目标的要求;(2)为达到这个目标存在很多种方案;(3)要达到的目标是在一定约束条件下实现的,这些条件可以用线性等式或者不等式描述。解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题设计到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形跌送,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代入目标函数,得出最优解。
遇到评价同类型的组织的工作绩效相对有效性的问题时,可以用数据包络进行分析,运用数据包络分析的决策单元要有相同的投入和相投的产出。
对偶理论:其基本思想是一个线性规划问题都设计一个与其对偶的问题,在求一个解的时候,也同时给出另一问题的解决。对偶问题有:对称形式下的对偶问题和非对称形式下的对偶问题。非对称形式下的对偶问题需要将原问题变形为标准形式,然后找出标准形式的对偶问题。因为对偶问题存在特殊的基本性质,所以我们在解决实际问题比较困难时可以将其转化成其对偶问题进行求解。
运输问题是解决产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。根据运输问题的独特性,一般采用一种简单而有效的方法:表上作业法。表上作业法先找出运输问题的基可行解,方法有:最小元素法、西北角法、沃格尔法。
学习理论的目的就是为了解决实际问题。线性规划的理论对我们的实际生活指导意义很大。当我们遇到一个问题,需要认真考察该问题。如果它适合规划的条件,那么我们就利用线性规划的理论解决该问题。但是很多时候我们遇到的问题用线性规划解决耗时、准确度低或者根本无法用线性规划解决。那么我们就要寻找别的理论方法来解决问题,即:非线性规划。关于非线性规划的理论还没有深入学习,暂将我的学习所得进行到此。
第四篇:学习运筹学的心得体会
《管理运筹学》的体会
相对于我们的教材,这本书从直观、明了的角度将运筹学定义为:“通过构建、求解数学模型,规划、优化有限资源的合理利用,为科学决策提供量化一句的系统知识体系。”即:应用分析、试验、量化的方法,对实际生活中人、财、物等有限资源进行统筹安排。
线性规划是运筹学的一个重要分支。线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。
每一个线性规划问题都有和它伴随的另一个问题,若一个问题称为原问题,则另一个称为其对偶问题,原问题和对偶问题有着非常密切的关系,以至于可以根据一个问题的最优解,得出另一个问题的最优解的全部信息。
灵敏度分析:分析在线性规划问题中,一个或几个参数的变化对最优解的影响问题。可以分析目标函数中变量系数、约束条件的右端项、增加一个约束变量、增加一个约束条件、约束条件的系数矩阵中的参数值等的变化。
运输问题是解决多个产地和多个销地之间的同品种物品的规划问题。根据运输问题的独特性,一般采用一种简单而有效的方法:表上作业法。表上作业法先找出运输问题的基可行解,方法有:最小元素法、西北角法、沃格尔法。其中沃格尔法得出的解最接近最优解。然后利用闭回路法或对偶变量法对得到解进行最优性判别。
整数规划是解决决策变量只能取整数的规划问题,整数规划的解法有割平面法和分支定界法。整数规划中的0-1规划整数问题是一个非常有用的方法。在实际问题中,该方法能够解决很多问题。
通过对运筹学的学习我掌握运筹学的基本概念、基本原理、基本方法和解题技巧,对于一些简单的问题可以根据实际问题建立运筹学模型及求解模型。运筹学对我们以后的生活也讲有不小的影响,将运筹学运用到实际问题上去,学以致用。以上就是我对本学期学习运筹学的总结和体会。
第五篇:学习运筹学的心得(定稿)
学习运筹学的心得
摘要: 学习运筹学就是要掌握每种方法的重点,抓住重点就不会混淆类似的计算方法,就能清楚的分析问题的重点,最后以最优的方式计算。然后能应用于生活中的小问题,这就达到了学习运筹学的效果.关键字:运筹学
单纯形表
应用范围
运筹思想和方法,早在我国上古就曾闪烁过光辉。《孙子兵法》十分强调决策信息作用,“知己知彼,百战不殆”。我国历史上运筹思想及其应用,在军事上和工程上都有过不少光辉范例。“赤壁鏖兵”、“火烧连营”、“淝水之战”,都因运筹有方,结果以寡胜众。“都江堰水利工程”和北宋修复皇宫“一举三济”的故事,至今仍广为传颂。
运筹学是一门具有多科学交叉特点的边缘科学,至今没有一个统一的定义。综合种种定义,本书从直观、明了的角度将运筹学定义为:“通过构建、求解数学模型,规划、优化有限资源的合理利用,为科学决策提供量化一句的系统知识体系。”线性规划解决的是:在资源有限的条件下,为达到预期目标最优,而寻找资源消耗最少的方案。其数学模型有目标函数和约束条件组成。解决线性规划问题的关键是找出他的目标函数和约束方程,并将它们转化为标准形式。简单的设计2个变量的线性规划问题可以直接运用图解法得到。但是往往在现实生活中,线性规划问题涉及到的变量很多,很难用作图法实现,但是运用单纯形法记比较方便。单纯形法的发展很成熟应用也很广泛,在运用单纯形法时,需要先将问题化为标准形式,求出基可行解,列出单纯形表,进行单纯形迭代,当所有的变量检验数不大于零,且基变量中不含人工变量,计算结束。将所得的量的值代
入目标函数,得出最优值。运筹学是研究各种广义资源的运用、筹划以及相关决策等问题的,其目的是根据问题的需求,通过数学的分析和运算,做出综合性的、合理的优化安排,以便更有效地发展有限资源的效益。在学习运筹学前我们必须理解这么学科到底是做什么的,并且学习时我们要知道如何运用它达到所需的目的。
刚刚接触运筹学时可能会很迷茫,那一堆堆的数学式子到底让我们做什么,其实刚开始你只需要明白每道题所要表达的意思和最终想要达到的最优效果是什么。然后引入必要的变量,再根据老师的讲解,看明白例题中所列的代数式是不是符合题目要求达到的效果,随后根据题目中所要求的一些条件,用已列出的变量列出不等式,从而符合题目给出的限制条件。这就是运筹学最基础所要理解和掌握的,找出变量,明白题目所要表达的意思列出代数式,然后根据限制条件列出约束条件。掌握了基本的内容我们就算跨入了运筹学这门学科。
随后我们要逐渐了解这些数学模型是如何求解的和各种解的特点,这只需要我们认真听老师上课的例题和讲解便可理解。然后我们会接触到单纯形法、对偶问题、灵敏度分析、运输问题、最短路问题等重要知识点。单纯形法是最先接触到得,我们需要掌握好老师上课例题中所做的步骤,记住代数式和约束方程如何转变成单纯形表,然后如何计算出并把单纯形表最简化就是一个熟能生巧的事情,多做几次联系便可熟练的运算。但一定注意单纯形表在化简时如何寻找换出和换入变量,然后如何交换变量填制新的单纯形表。
学习运筹学就是要掌握每种方法的重点,抓住重点就不会混淆类似的计算方法,就能清楚的分析问题的重点,最后以最优的方式计算。然后能应用于生活中的小问题,这就达到了学习运筹学的效果。
以上是我对运筹学的一点了解,我要着重说的是运筹学在生活中的应用,运筹学作为一门新型科学,其应用范围是十分广泛的。对于不同类型问题,运筹学都有着不同的解决方法,因而形成了许多分支科学。它采用定量化的方法为管理决策提供科学依据,在工业、农业、经济和社会生活等各个领域都得到广泛的应用。
运筹学与我们的生活息息相关,连烧水煮饭、乘坐公交、浏览网页等事都蕴含它的思想。运筹学是为解决实际问题应运而生的,环境是变化的、冲突的,现实世界是错综复杂的,新的问题需要新的方法来解决。运筹学应该不断地建立多层次模型,或领域细分,如工业运筹、科技运筹、风险运筹等分学科,以满足当今社会专门化所产生的问题,并与计算机技术相结合,注重理念更新、实践为本、学科交融来促进运筹学的发展。运筹学有广阔的应用领域,它已渗透到诸如服务、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性等各个方面。
这个世界上的人也许是随机的离散的,在不同的时间不同的地点生活着不同的人做着不同的事情,数学上这到底应该是几维的世界呢?他们在自己的人生不同的阶段有不同的目标,如何规划呢?也许这就是运筹学里的多目标多阶段规划吧,只不过做决策的人不在是一维的了,而是多维的罢了,是呀,那些策略集中总有一个是自己的吧!但我却从来没有用层次分析的方法去衡量自己的各阶段目标的序列,因为我不想生活被简单的几个数字量化!做出一种选择就意味着放弃另一种选择,在我看来放弃也是一种没有旧包袱的选择!拿起新包袱的选择!可是经营自己的人生,就是想要获得最大的期望值,在自然状态下,要是能估算出这些事情出现的概率就好了?那是几乎是不可能的,退一步要是有人生的状态转移规律也不错呀,这样就会知道自己大概会在何时达到自己的马尔可夫状态?
不用那么忙碌了,因为知道自己一定会达到那样一种状态的,只不过机遇未到,所以就不会在顾虑已经做出的选择是正确还是错误的,只要后面的永远是最优的就好了。但是事实是永远靠近却永远也达不到。熟悉的地方没有风景当人们不停的追求人生一端到另一端的最短路时,总有时会把一些重要的东西不经意间轻而易举的丢掉,就像寻找最小支撑数那样,总是小心翼翼的对待即将发生的事情,所以到最后连最简单的都得不到,即使得到了却被困在自己的效用函数了,永远都不能感到满足!这样想的话不就是一个死循环了嘛!还是不想太多了!那就让自己的每一个阶段都活的充实吧,过去的也是时间,瞬间的也是永恒!千万不要把自己的开心剪切后粘帖到别人不开心上。
我的朋友,运筹一下你的人生吧,不要进入人生的死循环!让自己每天有昂扬的心情,上翘的嘴角!