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最先，你要不必一上去就冲着书按照次序学。

运筹学是一个子方位许多的课程，线性规划，线性规划问题，非线性规划，随机过程，任意整体规划，储存量，悖论，鲁棒优化，自适应控制。。。每一个方位里边都是数学课，有浅一点的，有很深的，一大堆标记，要都学，学好长时间，并且也会学得很痛楚，由于她们中间尽管有关系，可是关联不紧密。一开始，我认为必须了解这门科目的生命。

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学运筹不必一上去便去钻，比如一上去入学最为主要的线性规划，是由于假如那么学，实际上你学的是提升一部分的应用数学，并不是运筹学。运筹学不仅包含提升。提升仅仅基础理论一部分。比如线性规划是一种描绘一些实际情况的模型，假如只关心于线性规划自身，那实际上有非常大一部分是在关心线性规划的统计学基础理论。解线性规划里边的统计学基础理论就多了来到：线形不等式的象征性，层递基础理论，各种各样单纯法，椭圆形法和各种各样内点法，如今仍在发展趋势。里边每一个基础理论都并不是随便看就能通的，尤其针对基础数学算不上不错的朋友来讲。有一些专家教授对里边的数学课还讲一些high level的念头，可是中国教材一般就立即上界定XXX，定律XXX，几下就可以晕了。。。运筹学如今很受关心，许多社会科学和贸易经济专业都是在触碰，花很多的时间在数学课基础理论一部分上，对它们来讲挺遗憾的。

关键是，对大部分人，里边的数学课根本不用学，大家有手机软件解！有很多或是开源系统的！这一自身搜一搜就行，其他回应也提及一些了。如今运筹学行业的权威专家们都给大家把各种各样打法自动化技术了，何苦不好好运用，还自身渐渐地了解优化算法？再渐渐地程序编写？

因此要是仅仅新手入门，最重要是看一下这一大堆运筹学里边不一样的概念全是做什么的，什么模型好解，什么难破，如今许多大家了解到的模型都是有结论的。

运筹学里边实际上更主要的是建模。换句话说，便是看实际难题和数学语言是怎么相匹配的。这一由于测试的缘故，太非常容易被忽略了其必要性。

建模这事儿总劝不会太难说易不容易。易在仿佛便是界定好多个自变量，界定一下自变量中间的关联和目标函数。难在１.　对实际难题要看穿：哪些才算是难题里边的最重要的要素，把握住关键 ２.　寻找比较合适的数学语言和它相匹配， ３.　模型要尽可能非常容易解。

第一点是因情况而异的，无法聊。第二点是能够根据掌握各种各样模型适用描绘具备什么结构的情况来做到。运筹学里边有很多模型。举一些事例：１.　线性规划能表明全部有线性结构的难题，比如做购置，大家知道各家厂商的浮动价格和较大供给量，大家期待降到最低成本费，那成本费用＝价格×总数，这一就是这个难题里边的线性相关。２.　线性规划问题能解决一些线性规划解决不到的难题。比如或是购置，倘若选了某个经销商，每选中一个经销商，还需要提升一个总成本，因此大家还要多设一个自变量来意味着是否选了这一经销商，此刻就必须整数金额限定。要不然那一个自变量解出相当于０.５，大家只选大半个它？３.　当实际难题涉及到好几个参加者，每一个参加者都是自身提升的物品，此刻就涉及到互动交流，就可以将悖论大展身手了。４.　假如看到一个系统软件是随时长变动的，就可以考量用自适应控制。等等。

明白了对自已生活中的主要难题建模，再拿个手机软件解一下模型，对大多数人就可以了。因此天天看书或是播放视频通过自学得话，第一步是，每一章只看前边讲建模（modeling或是formulation）那一节。足够了。

可是针对要更进一步地去懂运筹学还不够。做的好的运筹学难题全是这种的： １.　深入了解实际难题 ２.　用数学语言叙述难题（建模） ３.　用数学软件科学研究模型 ４.　再把科学研究出來的成效从数学语言译成大家看得懂的语言表达（比如中文，英文。。。）

前边大家只谈到１,２和一点点３，真真正正的美出現在４。４的关键实际意义取决于如果我们把一个难题解出了，可是不明白解出的是啥，那麼大家对这个问题实际上是并没有提高是多少了解的。有一些情况下还会继续致使其它难题，比如你一直在处理某一实际情况的情况下，你将一个电子计算机解出让你的解用来用了，发觉现实状况不是你预料中那般，那怎么办？是电子计算机算解不对吗？是你的模型没建好么？假如有些人让你项目投资做一个一些领域的优化软件，别人能可以信赖那样靠建个模型解个解得到的方法吗？大部分不明白你在做什么的人是不容易信的。因此好的解能够 给予insight！（能令人了解的实际含意）

比如Kelly Gambling，倘若已经知道有n只马，她们赢率分别是b_i,跑第一得话投1块钱能赢o_i元钱，你一共有100块钱（你能当做一百万，实际数量不重要，关键是占比），投在第i只马的钱是100p_i。倘若你需要买马买一次次，那需要如何分派你的钱到各只马上来？这个问题的解便是p_i和b_i成占比。给大家的insight便是，获得胜利概率大的多放点钱，概率小的少放点钱，便是这样简易。这一model的解给了大家多元化投资的idea。

这也是最容易的状况，马和马中间是indepedent的，如果是投资股票，个股中间将会有关联性，假如这一关联性很重要，建模的情况下就把它也考量进来，获得考虑到了关联性的解，再尝试去interpret你的解。假如关联性不太关键，就没必要把模型搞繁杂。

能获得给大家insight的排忧解难吗？自然难！

要想４发生，前边的１，２,３一定要简约而深入。模型既能把握住问題的关键，还需要充足简易，要不然最终下来的結果怎么可能令人能看懂。这儿头必须的可不仅仅是坚实的基础数学，数学课仅仅表述难题的一种语言表达，更主要的或是对实际情况的了解和对建出來的模型的预测。

针对一个实际难题，创建一个简易好解又能比较好地叙述现实状况的模型，是一种造型艺术。这也是数学界乃至科技界追求完美的美丽的标准：simple and elegant.

近期建了个微信公众平台“运筹之学”逐渐做一些运筹的科谱，期待能让非运筹技术专业的盆友懂一点运筹逻辑思维，运筹技术专业的人见到大量好的运筹运用，不管开始做起哪些来都不自觉地更高效率。

第一篇文章内容：运筹之学，在知理，在止于至善 讲一讲运筹是啥

第二篇文章内容：怎样维持一直升职加薪？根据运筹而言一讲做运筹的招数

之后尽可能维持周更，也尽可能维持不发生公式的推论，而讲大量洞悉。