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課程介紹

本課程教導學生如何數量化地解決管理上的問題,其中包含二大方向,一為教導最佳化的方法,二為介紹模式化(建模)的工具。本學期的課程主要教授延續上學期最佳化的方法中線性規劃(linear Programming)所衍生之特殊問題: 網路分析 network flow analysis以及 一般(general purpose)最佳化的方法:動態規劃 dynamic programming。 但本學期最主要的重點在於教授機率模式的Markov Chain。 Markov Chain 一般常用且較基礎的機率模式,目的是給予學生在建立機率模式上可供使用的數理工具。對於複雜並具對時間有不確定性的系統比如天氣、 股價或是每天的訂單量等等, 如果我們要分析它們我們可將它們的現象模式化為一隨機過程或機率模式, 經過建立適當模型與機率我們可分析系統在穩定時(steady-state)重要且對我們有興趣的指標。 現在機率模式也漸漸廣泛被應用在模式化供應鏈系統、可靠度系統與醫療系統等。 上完本課程後學生將學會如何將實際一個不確定的系統建模為一機率模式 、如何定義狀態以及 如何進行分析。

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