管理科学简单概念介绍1
管理科学简单概念介绍1前几天有人问到管理科学的概念，现在简单回答。以下内容一部分来自1983/1984年的课堂笔记，一部分来自教科书，一部分来自90年代文献，一部分来自与时俱进，一部分来自工作接触，所以可能知识有点老，而且由于不会贴数学公式和图表，所以只能够做一点点肤浅介绍（题外话，虽然最近打字技术获得突飞猛进发展，但是还是搞不定数学公式和图表）。
实际上目前不懂数学是完全不可能懂得管理科学的。
一、管理科学简单历史
管理科学中主要使用的是运筹学。某种程度上，讲管理科学，就是指运筹学，（有时说管理科学也指美国兰德公司发展的系统分析）。
1、背景
19世纪末，电力、石油等新能源的开发大大促进了工业的发展。电气化工业和化学工业的出现又使生产技术设备日趋复杂，并进一步促使交通和通信系统大规模扩建。同时市场的需求成为约束生产发展的重要因素，企业间的竞争开始出现。
在这种情况下，管理者不得不开始重视生产与经营之间的协调和综合，即企业在有限资源约束条件下，如何实现低成本，高质量，高产出，满足市场需求，提高竞争能力。也即开始运用资源最优配置的思想来考虑这类问题。
（1）、最初尝试----排队问题
1910年，丹麦数学家A.K.埃尔朗受热力学统计平衡理论的启发而建立了电话系统统计平衡模型。
1925年，美国电话电报公司成立贝尔电话实验室，发展了埃尔朗的电话系统模型，创造了一套电话系统分级复联的科学方法，并利用概率模拟装置，经过理论计算和实验验证来求出最佳通话服务方式，提高系统运营效率。
30年代，瑞典数学家巴尔姆和苏联数学家辛钦又对电话呼叫过程进行深入的数学分析，提出呼叫过程的普遍性、平稳性、有限性和无后效性等4个特征,奠定了关于随机聚散现象的基本理论----排队论的理论基础。在近代工程技术中对管理技术产生和发展影响最大的首推电话通信工程。
（2）、群星闪耀的时代----管理科学的诞生的前夜
美国管理学家F.W.泰勒继承前人对劳动工时的研究，从系统的角度来研究提高劳动生产率。他通过实验发现减轻劳动强度能使生产量成倍增长以及计件工资和超产奖励的优点，并在此基础上制定劳动定额、合理安排工序。1911年，泰勒发表《科学管理》一书,创立了著名的泰勒制。
1939年,苏联数学家康托罗维奇发表《生产组织与计划的数学方法》。他认为提高工业生产率的途径除改进技术（即改进设备、工艺和寻找优质原料等）外，还需要在生产组织计划方面寻求改进，即正确分配设备、订货、原料和燃料等。他采用了与经典数学分析求解极值迥然不同的解乘数法。这些工作与运筹学结合起来为现代管理科学的形成创造了条件。
19世纪出现的埃杰维斯合同曲线和瓦尔拉斯经济系统平衡模型是运用数学研究经济的早期尝试。1936年，W.列昂剔夫把瓦尔拉斯供求模型的平衡方程应用到集中计划经济的情况，提出了投入产出模型。此后投入产出模型成为应用于经济分析和经济预测的重要工具。
30年代初，荷兰物理学家J.廷伯赫等人将建模和数学方法引入经济学，建立了计量经济学。
1928年,数学家J.von诺伊曼在与维也纳经济学家讨论经济问题中竞争现象的博弈对策时，完成了对策论（又称博弈论）的奠基性工作。1944年诺伊曼和经济学家O.莫根施特恩合作发表了对策论的专著《竞赛理论与经济行为》。
1936年诺伊曼和瓦尔德先后发表了关于经济平衡方程与不动点原理的文章，为瓦尔拉模型建立了严谨的数学基础。这项工作后来被发展成数理经济学。
上世纪40年代开始，随着通信技术的发展和工业自动化的兴起，出现了研究信息和控制的基本规律的信息论和控制论，N.维纳提出控制论和C.E.香农提出的信息论为管理科学的发展提供了养分。
2、诞生
在第一次和第二次世界大战期间，军事上的需要促使数学家去研究提高作战指挥能力和武器效能的方法。1914年～1916年期间，英国F.W.兰彻斯特提出描述作战双方兵力变化过程的数学方程式，后称兰彻斯特方程。
30年代后期，英国成立了世界上第一个运筹学研究小组，研究雷达配置和高炮效率。后来又在陆、海、空三军分别设置研究组织，研究雷达的合理配置和运用、飞机出击时间和队形编列的效能以及有效的后勤保障等问题。
美国和加拿大等国也相继成立运筹学研究组织。美国数学家用概率论和数理统计方法研究反潜问题，提出了舰艇躲避或攻击潜艇的最优战术。
在第二次世界大战结束前的半个世纪中，数学家、物理学家、工程师、经济学家、生物学家们所作的大量开创性和学科交叉性的工作，为管理科学的诞生准备了充分的条件。其中特别是运筹学的产生更具有重要意义。
运筹学研究实际系统的有效运用问题，可为系统优化提供一整套定量研究方法。运筹学后来成为管理科学方法论最主要的思想和方法的源泉。
第二次世界大战爆发，为了提高资源配置效率，赢得战争（现代战争本质就是后勤战争），管理者面临着越来越复杂的组织、管理、协调、规划、计划、预测和控制等问题。这些问题的特点是在空间活动规模上越来越大，时间上变化越来越快，层次结构上越来越复杂，后果和影响上越来越深远和广泛。要解决高度复杂的问题，单靠经验已显得无能为力，需要采用科学的方法。所以管理科学首先是从军事和大型工程系统的研制中产生和发展起来的。
例如美国贝尔电话实验室在1940年开始建立横跨美国东西部的微波中继通信网时就充分利用当时的运筹学成就来规划和设计新系统。这项工作因第二次世界大战而停顿。战后分别于1947年和1951年完成该网的TD-X和TD-2系统，并投入使用。
1945年，美国国防部和科学研究开发署与道格拉斯飞机公司订立了称为兰德计划的合同，为美国空军研究洲际战争，并提出有关技术和设备的建议。1947年，在福特基金会的支持下，成立了兰德公司，继续为战后美国空军的发展战略和规划提供咨询服务。
50年代以后，兰德公司扩大了工作范围，成为一个非营利的咨询机构。兰德公司在多年积累的研究经验的基础上创立了系统分析。系统分析的目的是根据系统目标和评价指标来寻求最优方案。系统分析几乎是同管理科学并行地发展起来的，这两个名词之间也常出现混用现象。
兰德公司创造的系统分析以及规划计划预算编制法、特尔斐法、社会实验法等方法丰富了管理科学方法论。
运筹学大规模使用于管理是在接近二战结束时，美国为解决盟军在欧洲的战略空军资源最优配置，采用了数学规划模型。以后随着国防工程和企业生产规模的不断扩大，运筹学使用越来越广泛。
第二次世界大战以后，运筹学迅速推广到经济管理部门，为制定政策提供依据，取得了良好的经济效果。1951年，美国P.M.莫尔斯和G.E.金布尔合著《运筹学》一书的出版标志着运筹学的成熟。
50年代末，为了管理大型工程项目，在线条图的基础上发展了用于系统管理的网络技术。1957年，美国杜邦公司发展了协调大企业内各部门工作的关键路线法。1958年，美国海军特别计划局在执行“北极星”导弹核潜艇计划中发展了控制工程进度的新方法----计划协调技术（PERT），使“北极星”导弹提前两年研制成功。这些项目用网络技术来进行管理，可在不增加人力、物力和财力的情况下使工程进度提前、成本降低。
美国1961年开始进行的阿波罗工程，由地面、空间和登月三部分组成，于1972年成功结束。在工程高峰时期有两万多家厂商、 200余所高等院校和80多个研究机构参予研制和生产,总人数超过30万人,耗资255亿美元。完成阿波罗工程不仅需要火箭技术,还需要了解宇宙空间和月球本身的环境。为此又专门制定了“水星”计划和“双子星座”计划，以探明人在宇宙空间飞行的生活和工作条件。为了完成这项庞大和复杂的计划，美国航空航天局成立了总体设计部以及系统和分系统的型号办公室，以对整个计划进行组织、协调和管理。在执行计划过程中自始至终采用了系统分析、网络技术和计算机仿真技术，并把计划协调技术发展成随机协调技术。
1972年，历时11年的美国载人登月的阿波罗工程的项目管理由于采用了大量的运筹学技术和最优控制技术，使这项无前例的庞大工程基本上按预算完成。阿波罗工程的圆满成功使世界各国开始接受管理科学。
此后，运筹学在管理中的应用范围也逐渐地从军事项目和工程项目扩展到经济管理。
3、主要发展
管理科学作为一门定量技术，可概括为建模、仿真、分析和优化 4个方面。
（1）、建模和仿真
建模是将一个实际系统的结构、输入输出关系和系统功能用数学模型加以描述。
仿真是在计算机上对模型进行实验和研究。仿真便于改变模型参数以获得各种方案，以便选择最优方案和设计最合理的系统。建模和仿真需要融合多学科的知识和不同领域的专家通力合作。60年代提出的模糊子集合理论，70年代出现的大系统理论、队决策理论和以前建立的运筹学、对策论、控制论、现代控制理论、信息论以及有关应用领域的学科都可为建模提供素材、方法和原理。
（2）、社会经济系统的管理研究
1952年，J.廷伯赫提出了适用于静态和平稳经济结构的线性镇定策略理论。1953年，A.塔斯庭首先采用自动控制理论的观点来解决经济问题。1954年，A.W.菲利普斯又采用 PID（比例-积分-微分）控制原理来改善经济政策的稳定性。50年代中期，H.A.西蒙等人研究了宏观经济的最优控制问题。60年代，美国麻省理工学院教授J.W.福雷斯特应用控制理论和计算机仿真研究复杂系统时创立了系统动力学。它是一种适用于长期预测的建模和仿真方法，可用于对社会、经济等复杂系统进行初步的研究。1965年，罗马尼亚出版了《经济控制论》一书。1978年，在第4届国际控制论和系统大会上讨论了控制论和社会的关系，提出了社会控制论。
目前在经济方面的主要建模方法已有投入产出模型、计量经济模型、系统动力学模型和经济控制论模型等。
但由于对经济规律的掌握还不很充分，经济系统建模尚处在初级阶段。70年代以来，科学家试图对世界范围内的资源、生态环境和经济发展模式等重大问题进行定量研究和预测，构造了大量模型。 J.W.福雷斯特和 D.梅多斯分别在1971年和1972年提出著名的世界模型Ⅱ和世界模型Ⅲ。此后，不少国家的学者纷纷提出各种世界模型，诸如生存战略模型、发展新景世界模型、重建新秩序世界模型、世界经济模型、人类发展目标世界模型等。
在社会、经济、管理等有人参与的复杂系统中，人的行为受心理、经验等因素偶然变化的影响，使系统有很大的不确定性。人的思维本身也具有模糊性，需要用模糊子集合描述。在现代社会中，人类活动范围日益广阔，制定完善策略所需知识和信息迅速增加，已经达到任何一个决策人或机构无法完全收集和处理的程度。信息和决策功能的分散化势在必行。
社会系统是迄今为止最复杂的系统。1972年，何毓琦和祝开景把队决策理论的研究范围从静态推广到动态情况。队决策理论可为大型分散控制（管理）系统的信息结构（即信息在处于不同层次和空间位置上的决策人之间的分配）和相应的控制（管理）策略提供设计的参考。对策论与决策论和行为科学等结合起来在主从对策(又称斯塔克尔贝格对策)和激励对策方面的研究，提供了一种适用于社会、经济和管理系统的建模方法。这种建模方法反映了系统中的层次结构，可用于宏观控制政策的制定。
对策论就理论框架而言，是研究社会系统的理想工具。但是，对策论把人的社会性、复杂性、心理和行为的不确定性大大简化了。对策论目前的成就还不能处理社会系统的复杂性问题。对于社会系统，需要采用定性和定量相结合的研究方法。
（3）、软系统方法
70年代，我们开始重视对软系统的管理科学方法论的研究。硬系统或称良结构系统是指机理清楚，能用明确的数学模型描述的系统，如物理系统和工程系统。对于硬系统已有较好的定量研究方法，可以计算出系统行为和最优的结果。软系统或称不良结构系统是指机理不清，很难用明确的数学模型描述的系统，如社会系统和生物系统。
软系统的管理科学方法论一般处理较粗的信息，而且以定性为主。常用软系统的管理科学方法有特尔斐法、智暴、想定情景法、生活质量法、层次分析法等。此外，模糊子集合理论、对策论、系统动力学和聚类分析、相关分析等数理统计方法以及心理学和社会学中的不少方法都在借鉴使用。
70年代，计算机技术，特别是软件工程的发展促进了管理科学的发展。人工智能的发展，特别是专家系统和决策支持系统的出现为管理科学的定性和定量研究方法提供了有力的工具。
（4）、成熟软件包
现在已出现许多高效率的管理科学算法和软件。例如，已有线性规划、非线性规划、动态规划、排队排序、库存管理、计划协调技术／关键路线法、计划协调实时控制、系统建模、实时仿真、作战模拟、决策支持系统、决策室等成套应用软件和完整的系统作为商品出售。
管理科学采用网络技术并配以大屏幕图形显示和实时控制系统，可以显示全部或局部网络,还可以通过实时对话笔修改,经网络把修改过的网络计划传送给各个执行单位。这种系统是上级部门进行决策和指挥协调的有力工具。
4、管理科学与企业管理
上世纪80年代开始，应用管理科学的思想和方法对企业运营活动进行组织与管理成为潮流。
企业系统由人、资金、设备、原材料、任务和信息六个要素组成，它们都要满足一定的约束条件。进行经营管理首先要认识它们的约束条件，从而能动地求得在约束条件下系统的最优运转。
约束分为两类，一类是经济规律的约束，一类是技术条件的约束。在约束条件下求得总体最优是企业管理科学的核心问题。
管理科学在80年代以后的主要发展是：企业管理方法最优化、管理工具现代化和管理结构合理化。
目前，管理结构一般采用递阶控制形式，即把控制系统分成若干层次和等级的决策单元，其特点是下级决策单元只接受上级决策单元的命令，上级不逾越下级而直接介入被控系统。整个递阶系统有一个总目标，各决策单元和谐地工作以实现总目标的最优。递阶控制结构可由两种形式实现：多层控制结构和多级控制结构。
多层控制中，第一层是直接控制层，它根据上层决策（给定）直接控制系统的过程，并调节环境条件变化所引起的扰动。第二层是优化层，它根据给定的任务指标和约束条件，建立系统优化模型并求出最优解,据此制订控制策略并提出给定值,实现最优控制功能。第三层是自适应层，即根据市场供销情况等决定生产计划，并补偿条件变化,校正系统的最优运行。
多级控制是企业常用的控制结构。
广泛应用计算机和网络，是现代管理的重要标志。这可以提高管理工作的准确性、及时性、经济性和科学性。
在企业中，信息系统平台可以做以下几方面的工作：
①事务管理中大量的数据处理工作，如计算工资、统计报表、库存管理等。
②系统分析和成本效益分析等。
③编制生产计划、安排生产进度等。
④企业经济活动预测和决策工作，如利用计算机进行仿真实验。目前企业已广泛建立管理信息系统（MIS）、计划资源管理系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM ）、知识管理系统（KMS）和决策支持系统（DSS）从事上述工作。
⑤技术管理和生产管理，如计算机辅助设计和计算机辅助制造等。
⑥自动控制和远程控制，以形成企业完整的自动化管理体系。
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(2011-7-11 16:13:00)管理科学简单概念介绍2
二、管理科学解决问题的工作步骤、方法、工具和技术
管理科学有自己一套解决复杂管理问题的工作步骤、方法、工具和技术。（某种程度上管理科学与系统分析是同义词，所以工作方法是一样的）
1、工作步骤
（1）、明确问题；
（2）、设计评价指标体系；
（3）、综合；
（4）、分析；
（5）、最优化；
（6）、决策；
（7）、实施计划。
除上述工作步骤外，还可以采用切克兰德方法论的工作步骤,即:
①说明问题现状；
②弄清关联因素；
③建立概念模型；
④改善概念模型；
⑤比较；
⑥实施。
切克兰德方法论工作步骤的核心不是“最优化”，而是“比较”或“学习”，从对模型和现状的比较中学习改善现状的途径。“比较”的含义包括组织讨论和听取各方面的意见在内，因而不拘泥于建立数学模型来定量描述系统的最优解。这正是反映了社会经济系统的特点和人在这类系统中的积极因素。
2、方法
管理科学常用的除了运筹学方法和最优控制方法外，成本效益分析(CEA)、规划计划预算系统(PPBS)、计划协调技术(PERT)、关键路线法(CPM)、图解协调技术（GERT）、排队图解协调技术(Q-GERT)、风险协调技术(VERT)、盈亏分析、灵敏度分析、风险分析、折衷研究等，也都是常用的方法。
3、工具
投入产出法、计量经济学、系统动力学、价值工程、可靠性工程、系统安全工程等常被用作解决复杂管理问题的工具。而数理统计、概率论、微分方程、线性代数等数学方法更作为定性分析和定量分析的有效工具获得普遍使用。
4、技术
管理科学中最常用的技术有：建模、仿真(模拟)、最优化技术、决策分析、预测技术和技术评估等。
例如，在明确目标步骤中，常常应用各种预测技术对未来进行推测和估计；
在综合步骤中，可以应用方案生成技术来帮助形成方案；
在分析步骤中，更需要用各种建模技术和最优化技术来分析各种备选方案的功能、费用和效益等技术经济指标；
在决策步骤中，则要使用决策分析、多目标决策等。
4、霍尔三维结构
美国人A.D.霍尔于1969年提出霍尔三维结构图对多级递阶控制法、结构模型解释法、计划协调技术(PERT)和图解协调技术(GERT)等方法的应用以及大型工程总体模型和社会经济模型等复杂模型的建立都有重要作用。
（1）、时间维
一般我们解决问题可分为 7个阶段。
①规划阶段：根据总体方针和发展战略制定规划。
②计划阶段:根据规划提出具体的计划方案。
③开发阶段:实现系统的研制方案，并作出较为详细而具体的生产计划。
④制造阶段：生产系统所需要的全部零部件，并提出详细而具体的安装计划。
⑤安装阶段：把系统安装好，作出具体的运行计划。
⑥运行阶段：系统投入运行，为预期用途服务。
⑦更新阶段：改进或取消旧系统，建立新系统。
（2）、逻辑维
在每一个阶段要经历 7个工作步骤。
①明确问题：同提出任务的单位对话，明确所要解决的问题及其确切要求，全面收集和了解有关问题的历史、现状和发展趋势。
②设计评价指标体系：确定任务所要达到的目标或各目标分量，拟定评价标准，用多目标决策方法设计评价算法，组成评价指标体系。
③综合：拟定能完成预定任务的系统结构,建立模型,拟定政策、活动、控制方案和整个系统的多种方案。
④分析：分析系统各种方案的性能、特点、对预定任务能实现的程度以及在评价目标体系上的优劣次序。
⑤最优化：在评价目标体系的基础上生成并选择各项政策、活动、控制方案和整个系统方案，尽可能达到最优、次优或合理，至少能令人满意。
⑥决策：在分析、评价和优化的基础上作出裁决，选定行动方案。
⑦实施计划：不断地修改、完善以上6个步骤，制定出实施计划。
（3）、知识维
表示完成各阶段和各步骤所需要的各种专业知识、技能和技术素养。
5、分析
分析就是应用建模、仿真等技术对系统的各个方面进行定量和定性的分析，为选择最优的系统方案提供决策依据的分析研究过程。
在进行分析时，要对系统的目的、功能、环境、费用、效益等进行充分的调查研究,并分析处理有关的资料和数据,据此对若干备选的系统方案建立必要的模型，进行仿真实验，把计算、实验、分析的结果同预定的任务或目标进行比较和评价，最后把少数较好的可行方案整理成完整的综合资料，作为决策者选择最优或次优的系统方案的主要依据。
分析的特点是把问题作为一个整体来处理，全面考虑各主要因素及其相互影响，强调以最少的投资和最高的效益来完成预定任务，从而获得良好的总体效果。
（1）、分析的要素
①目的:
分析建立系统的根据是否正确可靠；分析和确定系统目的；分析和确定为达到系统目的所必须具备的系统功能和技术条件；分析系统所处的环境和约束条件。
②方案：
达到目标的途径。为了达到预定的系统目的,可以制订若干待选方案。例如,建立一个防空系统可以有地下防空设施系统、高炮射击系统和用战斗机阻击三种待选方案。通过对待选方案的分析和比较，才能从中选择出最优系统方案，这是系统分析中必不可少的一环。
③模型：
由说明系统本质的主要因素及其相互关系构成，是对系统的描述、模仿或抽象。在建立真实系统之前用它来对系统的有关功能和相应的技术参数进行预测，从而为后面的技术经济指标评价、方案选择和系统结构设计等工作提供资料。在系统分析中常常通过建立相应的图像模型（如框图、网络图）和数学模型来计算和分析各种待选方案。
④费用：
每一个待选方案达到目的所要消耗的全部资源。在对同一系统的不同方案进行分析时必须采用同一种或等价的费用估算方法。
⑤评价标准：
用以确定各种待选方案优先采用次序的标准。通常采用效益相同的条件下费用最小，或费用相同的条件下效益最大作为标准来选择方案。但效益大，费用往往也大。因此可采用效益费用比作为衡量方案优劣的标准。在确定各种待选方案优先采用顺序的标准时，不仅考虑效益费用这样的经济指标，还综合评价系统的功能、费用、时间、可靠性、环境、社会等方面的因素。
（2）、分析的步骤
①确定系统目的；
②收集资料；
③建立模型；
④最优化；
⑤系统评价。
这些步骤互相关联，需要不断反复进行，直到获得最优方案。
（3）、分析的实施
①在对系统的各种方案进行分析并作出选择时，应围绕建立系统的目的。
②从系统总体最优出发考虑系统分析中所要解决的各种问题。
③分析常采用定量分析和定性分析相结合的方法，要利用分析者和决策者的直观判断和经验，进行综合判断。
④分析不拘泥于细节，应抓住主要矛盾，并致力于提出解决主要矛盾的方法和措施。
6、建模
建模是解决复杂问题的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。建模就是一个实际系统模型化的过程。实际系统的种类繁多，试图描述的关系各异，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。
一般是根据事物的机理来建模；也可以通过实验或统计数据的处理,并根据关于系统的已有的知识和经验来建模。还可以同时使用几种方法。
系统建模主要用于三个方面。
（1）、分析和设计实际系统
例如工程师在分析设计一个新系统时，通常先进行数学仿真和物理仿真实验，最后再到现场作实物实验。
数学仿真比物理仿真简单、易行。用数学仿真来分析和设计一个实际系统时，必须有一个描述系统特征的模型。
对于许多复杂的工业控制过程，建模往往是最关键和最困难的任务。对社会和经济系统的定性或定量研究也是从建模着手的。例如在人口控制论中，建立各种类型的人口模型，改变模型中的某些参量，可以分析研究人口政策对于人口发展的影响。
（2）、预测或预报实际系统的某些状态的未来发展趋势
预测或预报基于事物发展过程的连贯性。例如根据以往的测量数据建立气象变化的数学模型，用于预报未来的气象。
（3）、对系统实行最优控制
运用控制理论设计控制器或最优控制律的关键或前提是有一个能表征系统特征的数学模型。在建模的基础上，再根据极大值原理、动态规划、反馈、解耦、极点配置、自组织、自适应和智能控制等方法，设计各种各样的控制器或控制律。
对于同一个实际系统，可以根据不同的用途和目的建立不同的模型。但建立的任何模型都只是实际系统原型的简化，因为既不可能也没必要把实际系统的所有细节都列举出来。如果在简化模型中能保留系统原型的一些本质特征，那么就可认为模型与系统原型是相似的，是可以用来描述原系统的。因此，实际建模时，必须在模型的简化与分析结果的准确性之间作出适当的折衷，这常是建模遵循的一条原则。
7、初步设计（或概念设计）
在分析的基础上，初步设计出能满足预定目标的系统。
（1）、设计内容
①确定设计方针和方法；
②将系统分解为若干子系统；
③确定各子系统的目标、功能及其相互关系；
④决定对子系统的管理体制和控制方式；
⑤对各子系统进行技术设计和评价；
⑥对全系统进行技术设计和评价等。
（2）、设计方法
系统设计通常应用两种方法：一种是归纳法，另一种是演绎法。
应用归纳法进行系统设计的程序是：尽可能地收集现有的和过去的同类系统的系统设计资料；在对这些系统的设计、制造和运行状况进行分析研究的基础上,根据所设计的系统的功能要求进行多次选择,然后对少数几个同类系统作出相应修正，最后得出一个理想的系统。
演绎法是一种公理化方法，即先从普遍的规则和原理出发，根据设计人员的知识和经验，从具有一定功能的元素集合中选择能符合系统功能要求的多种元素，然后将这些元素按照一定形式进行组合，从而创造出具有所需功能的新系统。
这两种方法往往是并用的。
8、评价
对管理工作对象的系统,我们必须定期根据预定的系统目标,用分析的方法，从技术和经济等方面对设计的各种方案进行评审和选择，以确定最优或次优或满意的管理方案。
（1）、评价步骤
①明确系统方案的目标体系和约束条件；
②确定评价项目和指标体系；
③制定评价方法并收集有关资料；
④可行性研究；
⑤技术经济评价；
⑥综合评价。
（2）、评价流程
评价又分为事前评价、中间评价、事后评价和跟踪评价。
①事前评价：在计划阶段的评价，这时由于没有实际的系统，一般只能参考已有资料或者用仿真的方法进行预测评价，有时也用投标表决的方法，综合我们的直观判断而进行评价。
②中间评价：在计划实施阶段进行的评价，着重检验是否按照计划实施，例如用计划协调技术对项目进度进行评价。
③事后评价：在系统实施完成之后进行的评价，评价系统是否达到了预期目标。因为可以测定实际系统的性能，所以作出评价较为容易。
④跟踪评价：系统投入运行后对其他方面造成的影响的评价。如大型水利工程完成后对生态造成的影响。
评价必须有多种项目和相应的指标组成评价体系。根据不同系统所强调的不同评价要素，可以组成不同的评价项目和指标体系。
（3）、评价方法
①专家评估。由专家根据本人的知识和经验直接判断来进行评价。常用的有特尔斐法、评分法、表决法和检查表法等。
②技术经济评估。以价值的各种表现形式来计算系统的效益而达到评价的目的。如净现值法（ NPV法）、利润指数法（PI法）、内部报酬率法（ IRR法）和索别尔曼法等。
③模型评估。用数学模型在计算机上仿真来进行评价。如可采用系统动力学模型、投入产出模型、计量经济模型和经济控制论模型等数学模型。
④系统分析。对系统各个方面进行定量和定性的分析来进行评估。如成本效益分析、决策分析、风险分析、灵敏度分析、可行性分析和可靠性分析等。
评估中最常采用的一种方法是相关树法。相关树法是美国霍尼韦尔公司1963年为编制空间长远规划所用的方法。美国在执行“阿波罗”登月计划时也应用这种方法，取得明显效果。
相关树可表示整个目标体系。通过相关树就能分析同一级水平中各个因素对上一级水平中有隶属关系因素的各自的相对重要性。逐级往上递推，直至零水平，即可知道每个因素对于完成总目标的相对重要性。重要性的数量评价一般是通过向专家征询意见而获得的。通常先由专家们分别对各因素相对重要性给出估值，然后将这些估值平均。一级评估完毕即向上一级水平递推，每次递推都要考虑组合的相对重要性。
9、实施
根据确立的目标和结构，最优地利用给定的资源，实现管理目标。实施是管理过程中费用最大、周期最长、涉及面最广的一个阶段。按其工作内容，实施又可分为实施设计和制造过程两个阶段。
实施设计阶段根据初步设计给出的系统说明书、制造基本计划、实施计划等，编制制造说明书和制造实施计划，并预测、分析和排除在实施过程中可能出现的随机干扰因素。
（1）、实施设计的内容和步骤
①熟悉和掌握系统设计内容；
②制订实施设计的详细计划；
③讨论、评价和决定系统实施的基本设计；
④从技术经济上详细分析系统设计；
⑤对系统实施进行详细设计、评价和决定；
⑥对系统制造方案进行详细分析和评价；
⑦对某些制造工艺技术进行试验,根据对试验结果的评价,修正设计和制造方案；
⑧整理和确定制造说明书；
⑨编制和确定制造计划书。
制造过程阶段根据实施设计阶段的最终成果，即制造说明书、制造计划书等，合理而有效地制造系统。同时，制订系统运行阶段所需要的有关运行和维修文件。
（2）、制造过程的具体内容和步骤
①熟悉和掌握制造说明书内容；
②制订详细的制造计划；
③对制造部门的生产能力和技术水平等进行分析、预测和评价，据此进一步修正制造计划；
④执行制造计划，并对制造过程进行管理和控制；
⑤对建立的系统进行试验和鉴定；
⑥制造过程的总结和评价；
⑦修正和确定系统说明书和制造说明书；
⑧制订系统运行说明书、维修说明书及运行和维修管理说明书；
⑨培训系统运行操作人员和维修人员；
⑩制订系统运行计划和制订系统维修计划。
10、系统管理
对系统设计、系统实施和系统运行等各项活动进行有效的监督和控制，以求系统能达到预期的性能要求。
系统管理涉及对系统的进度、成本和人力的控制。
为了更好地管理整个系统的进度，一般采用任务分解结构和计划协调技术。
前者是对整个系统逐层划分任务项目，直到最低层不可再分的任务单元为止，一般分解成一种树形结构图。
根据这个树形结构所规定的任务进一步制定按时间划分的系统进度表，并可进一步采用计划协调技术检查和协调系统研制的进度。这样使主管部门能直观地看到各项工作应在何时完成，还可以根据各种任务决定专家和技术人员的合理配置，并定期检查，以便随时对工作情况进行估计和协调。
在管理大系统时需要各种数据信息，这时往往需要建立管理信息系统，它能正确而及时地提供各种数据，并且能进行分析综合，以便向各有关单位提供有益的综合信息。为了领导部门在各种复杂情况下能够作出较好的决策，现在还发展了决策支持系统。
系统管理一般由管理人员、组织机构和监控手段三部分组成。管理的好坏涉及人的因素。要对全体人员进行合理的组织、规划、选择、管理、指导以至奖惩等。管理中要强调各自的职责，要有明确的条例和指令通过一定的指挥渠道及时地传给各个岗位，并要加强各方面的信息交流，相互协调。
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三、管理科学经常使用的最优化方法
从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。
从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大（如产值、利润），或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。
在微积分出现以前，已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题。例如阿基米德证明：给定周长，圆所包围的面积为最大。这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后。17世纪，I.牛顿和G.W.莱布尼茨在他们所创建的微积分中，提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法。以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值，从而形成变分法。这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法。
第二次世界大战前后，由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展，许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决，这就促进了近代最优化方法的产生。近代最优化方法的形成和发展过程中最重要的事件有：以苏联康托罗维奇和美国丹齐克为代表的线性规划；以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划；以美国贝尔曼为代表的动态规划；以苏联庞特里亚金为代表的极大值原理等。这些方法后来都形成体系，成为近代很活跃的学科，对促进运筹学、控制论和管理科学等学科的发展起了重要作用。
1、工作步骤
用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤：
（1）、提出最优化问题，收集有关数据和资料；
（2）、建立最优化问题的数学模型,确定变量,列出目标函数
和约束条件；
（3）、分析模型，选择合适的最优化方法；
（4）、求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解；
（5）、最优解的检验和实施。
上述 5个步骤中的工作相互支持和相互约束，在实践中常常是反复交叉进行。
2、模型的基本要素
最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素:
（1）、变量:指最优化问题中待确定的某些量。变量可用x＝(x1,x2…,xn)t表示。
（2）、约束条件:指在求最优解时对变量的某些限制,包括技术上的约束、资源上的约束和时间上的约束等。列出的约束条件越接近实际系统，则所求得的系统最优解也就越接近实际最优解。约束条件可用 gi(x)≤0表示1＝1,2，…，m,m 表示约束条件数；或 x∈R(R表示可行集合)。
（3）、目标函数：最优化有一定的评价标准。目标函数就是这种标准的数学描述，一般可用f(x)来表示，即f(x)=f(x1，x2,…,xn)。要求目标函数为最大时可写成maxx∈Rf(x)；要求最小时则可写成minx∈Rf(x)。目标函数可以是系统功能的函数或费用的函数。它必须在满足规定的约束条件下达到最大或最小。
3、问题的分类
最优化问题根据其中的变量、约束、目标、问题性质、时间因素和函数关系等不同情况，可分成多种类型。
4、最优化方法
不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法，即使同一类型的问题也可有多种最优化方法。反之,某些最优化方法可适用于不同类型的模型。最优化问题的求解方法一般可以分成解析法、直接法、数值计算法和其他方法。
（1）、解析法
这种方法只适用于目标函数和约束条件有明显的解析表达式的情况。求解方法是：先求出最优的必要条件，得到一组方程或不等式，再求解这组方程或不等式，一般是用求导数的方法或变分法求出必要条件，通过必要条件将问题简化，因此也称间接法。
（2）、直接法
当目标函数较为复杂或者不能用变量显函数描述时，无法用解析法求必要条件。此时可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。对于一维搜索(单变量极值问题)，主要用消去法或多项式插值
法；对于多维搜索问题(多变量极值问题)主要应用爬山法。
（3）、数值计算法
这种方法也是一种直接法。它以梯度法为基础，所以是一种解析与数值计算相结合的方法。
（4）、其他方法
如网络最优化方法等。
根据函数的解析性质，还可以对各种方法作进一步分类。例如，如果目标函数和约束条件都是线性的，就形成线性规划。线性规划有专门的解法，诸如单纯形法、解乘数法、椭球法和卡马卡法等。当目标或约束中有一非线性函数时,就形成非线性规划。当目标是二次的,而约束是线性时，则称为二次规划。二次规划的理论和方法都较成熟。如果目标函数具有一些函数的平方和的形式，则有专门求解平方和问题的优化方法。目标函数具有多项式形式时，可形成一类几何规划。
5、最优解的概念
最优化问题的解一般称为最优解。如果只考察约束集合中某一局部范围内的优劣情况，则解称为局部最优解。如果是考察整个约束集合中的情况，则解称为总体最优解。
对于不同优化问题，最优解有不同的含意，因而还有专用的名称。例如，在对策论和数理经济模型中称为平衡解；在控制问题中称为最优控制或极值控制；在多目标决策问题中称为非劣解（又称帕雷托最优解或有效解）。
在解决实际问题时情况错综复杂，有时这种理想的最优解不易求得，或者需要付出较大的代价，因而对解只要求能满足一定限度范围内的条件,不一定过分强调最优。
50年代初,在运筹学发展的早期就有人提出次优化的概念及其相应的次优解。提出这些概念的背景是：最优化模型的建立本身就只是一种近似，因为实际问题中存在的某些因素，尤其是一些非定量因素很难在一个模型中全部加以考虑。另一方面，还缺乏一些求解较为复杂模型的有效方法。
1961年H.A.西蒙进一步提出满意解的概念，即只要决策者对解满意即可。
6、最优化方法的应用
最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制等四个方面。
（1）、最优设计
世界各国工程技术界,尤其是飞机、造船、机械、建筑等部门都已广泛应用最优化方法于设计中，从各种设计参数的优选到最佳结构形状的选取等，结合有限元方法已使许多设计优化问题得到解决。一个新的发展动向是最优设计和计算机辅助设计相结合。电子线路的最优设计是另一个应用最优化方法的重要领域。配方配比的优选方面在化工、橡胶、塑料等工业部门都得到成功的应用,并向计算机辅助搜索最佳配方、配比方向发展。
（2）、最优计划
现代国民经济或部门经济的计划，直至企业的发展规划和年度生产计划，尤其是农业规划、种植计划、能源规划和其他资源、环境和生态规划的制订,都已开始应用最优化方法。一个重要的发展趋势是帮助领导部门进行各种优化决策。
（3）、最优管理
一般在日常生产计划的制订、调度和运行中都可应用最优化方法。随着管理信息系统和决策支持系统的建立和使用，使最优管理得到迅速的发展。
（4）、最优控制
主要用于对各种控制系统的优化。例如，导弹系统的最优控制，能保证用最少燃料完成飞行任务,用最短时间达到目标；再如飞机、船舶、电力系统等的最优控制，化工、冶金等工厂的最佳工况的控制。计算机接口装置不断完善和优化方法的进一步发展，还为计算机在线生产控制创造了有利条件。最优控制的对象也将从对机械、电气、化工等硬系统的控制转向对生态、环境以至社会经济系统的控制。
7、线性规划
研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题，是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。
（1）、简史
法国数学家傅里叶和 C.瓦莱－普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法，但未引起注意。1939年苏联数学家康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题，也未引起重视。1947年美国数学家丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法----单纯形法，为这门学科奠定了基础。1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了它的应用范围和解题能力。
1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域，为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。50年代后对线性规划进行大量的理论研究，并涌现出一大批新的算法。例如，1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法，1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A.塔克提出互补松弛定理，1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法研究。由于数字电子计算机的发展，出现了许多线性规划软件，如MPSX，OPHEIE，UMPIRE等，可以很方便地求解几千个变量的线性规划问题。1979年苏联数学家哈奇扬提出解线性规划问题的椭球算法，并证明它是多项式时间算法。1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法。用这种方法求解线性规划问题在变量个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50。现已形成线性规划多项式算法理论。
50年代后线性规划的应用范围不断扩大。
（2）、模型
要对实际规划问题作定量分析，必须先加以抽象，建立数学模型。在建立线性规划模型时，需要有关的专业知识，并要有一定的经验和技巧。建立线性规划模型包括：
①明确问题的目标和划定决策实施的范围（包括时间界限），并将目标表达成决策变量的线性函数，称为目标函数。
②选定决策变量和参数。决策变量就是待决定的问题的未知量，一组决策变量的取值即构成一个规划方案。决策变量的选定往往需要对问题进行仔细的分析。
③建立约束条件。问题的各种限制条件称为约束条件。每一个约束条件均表达成决策变量的线性函数应满足的等式或不等式。约束条件往往不止一个，通常表达成一组线性等式或不等式。线性规划问题就是在决策变量满足一组约束条件的情况下使目标函数达到极大值或极小值。
一般线性规划模型的形式请上网查看。
（3）、 算法
求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，现在已有单纯形法的标准软件，可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。为了提高解题速度，又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法和各种多项式时间算法。对于只有两个变量的简单的线性规划问题，也可采用图解法求解。这种方法仅适用于只有两个变量的线性规划问题。它的特点是直观而易于理解，但实用价值不大。通过图解法求解可以理解线性规划的一些基本概念。
（4）、应用
在工业、农业、商业、行政、军事、公用事业等各个领域，存在着大量的线性规划问题。有些规划问题本身是非线性的，但往往可以通过改变标度或采用分段线性化等方法，转化为线性规划模型。
用线性规划求解的典型问题有运输问题、生产计划问题、配套生产问题、下料和配料问题等。
①运输问题：某产品有N个产地，M个销地。已知各产地的产量和各销地的销量，以及各产地到各销地的单位运价，问如何安排各产地到各销地的运量，使总的运费为最少？
②生产计划问题：用M种资源生产N种产品。已知各种产品每生产一单位可得的利润和所需的各种资源的数，以及各种资源的限额。问如何计划各种产品的生产量，使总的利润为最大?
③配套生产问题：用若干台机床加工某种产品的各种零件。已知各机床加工不同零件的效率。问如何分配各机床的任务，在零件配套的前提下使一个生产周期内的产量最高？
④下料问题：将一批固定规格的条材或板材裁剪成具有规定尺寸的若干种毛坯，并已设计出若干种下料方式。问采用哪种下料方式，能使各种毛坯满足所需数量，又使总的用料最省？
⑤混合配料问题：用M种原料配制某些含有N种成分的产品。已知各种成分在各种原料中的单位含量，以及各种原料的单价和限额。问怎样混合调配，在满足产量要求和产品所含各种成分的要求下使成本为最低？
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8、动态规划
研究多段（多步）决策过程最优化问题的一种数学方法，是最优控制和运筹学的重要数学工具。
为了寻找系统最优决策，可将系统运行过程划分为若干相继的阶段（或若干步），并在每个阶段（或每一步）都作出决策。这种决策过程就称为多段（多步）决策过程。多段决策过程的每一阶段的输出状态就是下一阶段的输入状态。某一阶段所作出的最优决策，对于下一阶段未必是最有利的。多段决策过程的最优化问题必须从系统整体出发，要求各阶段选定的决策序列所构成的策略最终能使目标函数达到极值。
（1）、简史
20世纪40年代，科学家开始研究水力资源的多级分配和库存的多级存储问题。50年代初,美国数学家R.贝尔曼首先提出动态规划的概念，1957年发表《动态规划》一书。在1961、1962年相继出版的第二版和第三版中，又进一步阐明了动态规划的理论和方法。
（2）、多段决策过程
多段决策过程包括阶段、状态、决策、策略和目标函数 5个要素。
①阶段:把所要求解的过程划分成若干相互联系的阶段,并用□表示阶段变量。
②状态:表示某一阶段出发位置的状态，它既是上一阶段的输出又是本阶段的输入，并用向量□k表示第□阶段的状态，称为状态变量。
③决策:指给定□阶段的状态后,从该状态转移到下一阶段某一状态的选择。用U□表示第□阶段当状态处于X□时的决策变量。对于系统的每一个状态，都可以从若干种可能的决策（或控制）中任选一种。选定决策并加以实施，即可引起系统状态的变化。系统的下一阶段状态由现在的状态和决策确定，与过去的历史无关，即系统是无记忆的。
④策略：由过程中每一阶段所选决策构成的整个序列，又称为方案。
⑤目标函数：策略的目标是使状态变量的某个特定函数的值为最大（或最小）。这个特定函数就是目标函数。使目标函数值为最大（或最小）的策略称为最优策略。
（3）、基本原理
动态规划的理论基础是最优化原理和嵌入原理。
最优化原理：一个最优策略，具有如下性质：不论初始状态和初始决策（第一步决策）如何，以第一步决策所形成的阶段和状态作为初始条件来考虑时，余下的决策对余下的问题而言也必构成最优策略。最优化原理体现了动态规划方法的基本思想。
嵌入原理：一个具有已知初始状态和固定步数的过程总可以看作是初始状态和步数均不确定的一族过程中的一个特殊情况。这种把所研究的过程嵌入一个过程族的原理称为嵌入原理。通过研究过程族的最优策略族的共同性质得出一般通解，此通解自然也适用于原来的特殊问题。动态规划的基本方法就是根据嵌入原理把一个多步决策问题化为一系列较简单的一步决策问题，可显著降低数学处理上的难度。
应用最优化原理和嵌入原理可推导出动态规划的基本方程，称为贝尔曼方程。（请上网搜索数学表达式）
贝尔曼方程是关于未知函数（目标函数）的函数方程组。应用最优化原理和嵌入原理建立函数方程组的方法称为函数方程法。在实际运用中要按照具体问题寻求特殊解法。动态规划理论开拓了函数方程理论中许多新的领域。
（4）、应用
若多阶段决策过程为连续型，则动态规划与变分法处理的问题有共同之处。动态规划原理可用来将变分法问题归结为多阶段决策过程，用动态规划的贝尔曼方程求解。在最优控制理论中动态规划方法比极大值原理更为适用。但动态规划还缺少严格的逻辑基础。60年代，沃尔昌斯基对动态规划方法作了数学论证。动态规划方法有五个特点：
①在策略变量较多时，与策略穷举法相比可降低维数；
②在给定的定义域或限制条件下很难用微分方法求极值的函数，可用动态规划方法求极值；
③对于不能用解析形式表达的函数,可给出递推关系求数值解；
④动态规划方法可以解决古典方法不能处理的问题，如两点边值问题和隐变分问题等；
⑤许多数学规划问题均可用动态规划方法来解决，例如，含有随时间或空间变化的因素的经济问题。投资问题、库存问题、生产计划、资源分配、设备更新、最优搜索、马尔可夫决策过程，以及最优控制和自适应控制等问题，均可用动态规划方法来处理。
9、经典控制理论
自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时间域和频率域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。经典控制理论包括线性控制理论、采样控制理论、非线性控制理论三个部分。早期，这种控制理论常被称为自动调节原理，随着以状态空间法为基础和以最优控制理论为特征的现代控制理论的形成（在1960年前后），开始广为使用现在的名称。
1868年，英国科学家J.C.麦克斯韦首先解释了瓦特速度控制系统中出现的不稳定现象，指出振荡现象的出现同由系统导出的一个代数方程根的分布形态有密切的关系，开辟了用数学方法研究控制系统中运动现象的途径。英国数学家E.J.劳思和德国数学家A.胡尔维茨推进了麦克斯韦的工作，分别在1875年和1895年独立地建立了直接根据代数方程的系数判别系统稳定性的准则。
1932年，美国物理学家H.奈奎斯特运用复变函数理论的方法建立了根据频率响应判断反馈系统稳定性的准则。这种方法比当时流行的基于微分方程的分析方法有更大的实用性，也更便于设计反馈控制系统。奈奎斯特的工作奠定了频率响应法的基础。随后，H.W.波德和N.B.尼科尔斯等在30年代末和40年代进一步将频率响应法加以发展，使之更为成熟，经典控制理论遂开始形成。
1948年，美国科学家W.R.埃文斯提出了名为根轨迹的分析方法，用于研究系统参数（如增益）对反馈控制系统的稳定性和运动特性的影响，并于1950年进一步应用于反馈控制系统的设计，构成了经典控制理论的另一核心方法──根轨迹法。
40年代末和50年代初，频率响应法和根轨迹法被推广用于研究采样控制系统和简单的非线性控制系统，标志着经典控制理论已经成熟。经典控制理论在理论上和应用上所获得的广泛成就，促使我们试图把这些原理推广到像生物控制机理、神经系统、经济及社会过程等非常复杂的系统，其中美国数学家N.维纳在1948年出版的《控制论》最为重要和影响最大。
经典控制理论在解决比较简单的控制系统的分析和设计问题方面是很有效的，至今仍不失其实用价值。存在的局限性主要表现在只适用于单变量系统，且仅限于研究定常系统。
10、现代控制理论
现代控制理论是建立在状态空间法基础上的。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。
（1）、简史
现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。
1958年，苏联数学家庞特里亚金提出了著名的极大值原理成为综合控制系统的新方法。在这之前，美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划，并在1956年应用于控制过程。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。
1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼--布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。
到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼－布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。
（2）、线性系统理论
是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。按所采用的数学工具，线性系统理论通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是W.M.旺纳姆；基于抽象代数方法的代数理论,代表人物是R.E.卡尔曼；基于复变量方法的频域理论，代表人物是H.H.罗森布罗克。
（2）、非线性系统理论
非线性系统的分析和综合理论尚不完善。研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。更一般的非线性系统理论还有待建立。从70年代中期以来，由微分几何理论得出的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。
（3）、最优控制理论
最优控制理论是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。在最优控制理论中，用于综合最优控制系统的主要方法有极大值原理和动态规划。最优控制理论的研究范围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数系统的最优控制等。
（4）、随机控制理论
随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。维纳滤波理论和卡尔曼－布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。
（5）、适应控制理论
适应控制系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立的一类可自动调整本身特性的控制系统。适应控制系统的研究常可归结为如下的三个基本问题：
①识别受控对象的动态特性；
②在识别对象的基础上选择决策；
③在决策的基础上做出反应或动作。
11、资源最优配置的规划计划预算系统
美国国防部为了达到合理分配和使用资源，对规划、计划和预算进行系统管理（PPBS），于1961年首先创用，1965年被应用到民政部门和企业界，后在西欧和加拿大、日本等国得到广泛应用，取得明显效果。
（1）、背景
原来美国国防部的研究开发计划和预算编制分别由两个系统进行。前者一般按军种和任务分类，由从事作战参谋工作的军职人员制订后交参谋长联席会议汇总。这类计划一般不作成本费用的计算和详细的财务说明，而且往往是预测未来若干年的长期规划。
后者则按职能机构分类，由三军文职部长和各级审计人员负责编制，它以国家当年财力为预算准则，而且只预算未来一年的短期需求。
这两个系统互不联系，以致造成研制计划与预算工作的脱节。其结果或者是追加预算，造成超支；或者是取消已经执行的计划，造成浪费。为了克服这些缺点，便于高级领导人员对研究开发工作进行监督和管理，美国国防部委托兰德公司进行研究。最后由兰德公司研究出这种系统管理方法，并在国防部内成立系统分析机构协助推行。
（2）、PPBS组成
把制订决策过程中的规划、计划和预算三个阶段合成一个总体系统来统一考虑，并设计一套工作文件来沟通各阶段工作，建立管理信息系统以储存、传递和反馈各部门间的有关信息。它的基本观点是年度财政预算必须以计划和规划为依据。计划和规划必须根据任务和需求，而任务和需求又必须根据国家最高目标的优先顺序来确定。PPBS由 3个部分组成。
①规划：主要是确定综合性的战略目标和研制规划，据此制订实现这些目标和规划的若干备选方案，并对这些备选方案进行费用效益分析，最终求得资源分配的最优方案。
②计划：把战略目标分解为若干具体目标，并制订实施这些目标的有关方案，并把规划中的任务和需求制订出五年计划和年度计划，对所需的各种资源作出估算等，最后报请上级批准。
③预算：以计划为依据制订每年的预算，分配资金。为了便于把计划与预算工作结合起来，两者在结构上完全相同，即计划中每一项目中的任务必须在相应的预算项目中支取经费。根据每个项目的费用水平进行财务检查，一般不允许超支，只有经过特别批准才可追加预算。下图为PPBS所用的基本方法、工作和文件。
（3）、PPBS的基本特征
①首先树立明确的长期的总体发展目标。
②从这些目标中选择最主要和最迫切的任务。
③利用系统分析选出实现主要目标的最优方案。
④不但要制订长期费用计划，而且要订出年度预算，便于执行和检查。
⑤要衡量各项计划方案的实施成效，保证资金得到最有效的利用。
⑥整个工作过程大量应用了预算技术、系统分析、滚动计划等方法，以加强规划工作的预见性和科学性。
（完）
[润树] (2011-7-12 9:37:00)
由于长期在工程与咨询公司以及化学公司担任化工过程控制工作的缘故，对wxmang兄在这个系列里介绍的许多概念感到很熟悉和亲切。我的工作对象限于工厂级别，因此对这以下的管理和控制系统有一些认识和实践，而对企业级别的管理则只是稍有了解。
化工业可能是最难建立仿真模拟系统的，但二三十年下来，也有了很丰富的理论和实践积累，在控制和优化方面都许多成功的实例，并正在扩大应用对象和范围。取决于不同工厂和企业的生产过程，设备，以及文化，现代控制和优化系统的应用规模还是有不小的差别，不过都在朝这个方向努力。
企业层面，针对不同的应用，也有不同的软件和数据库。但一个很大的难题是对市场建立模型并进行预测，所以主要还得靠反馈。不过，即使是一个全球性的大公司，依赖于这些理论和技术，在计划和管理方面都是可以做得相当不错的，除了那个难以预料的市场。
因此，从逻辑上说，再往上，还应该有社会和国家的计划，控制和管理系统，从根本上解决市场问题。但这是马克思给资本主义诊断出的死疾，没办法解决。因此，100多年过去了，资本主义社会也还是在定期或不定期地受到经济危机的折磨。市场好了，就拼命生产，于是造成过剩，通货膨胀，然后是市场萧条萎缩，如此循环往复，绵无绝期。
(2011-7-12 16:05:00)
你说的国家级的管理决策与信息系统我们国家一直在搞，中科院有一个重点开放实验室：管理决策与信息系统开放实验室，本人就是从这里出来的。从八十年代中期开始，许国志院士，邓述慧教授领衔，以及国务院发展中心和国家信息中心等等就在做这方面工作，一个是与IIASA合作搞的山西省国民经济计划系统，一个是反通货膨胀系统。
当时主要问题是对复杂系统元素间的内部通讯产生的信息放大、延迟、损耗和误差无法实时处理，也即计划总是跟不上变化。
这个问题至今全世界也没有解决。复杂系统20年毫无本质进步，十分令人意外。当时一位从普利高津处回来的老师告诉我：搞复杂系统，不是超级天才就是超级白痴。我个人认为自己这两个都不是，就放弃了。现在看来他是对的，太难了，无法突破。
[醉胖] (2011-7-13 19:37:00)
受教了。另，我觉得还有系统边界不稳定（甚至不存在）的原因。还有一点粗浅想法：对复杂系统，一直是解构的分析方法，系统―模块―单元―元素-变量。而对于国民经济，这种解构未必反应系统的本质。
(2011-7-14 12:48:00)
你提的这个问题非常重要，最近10年复杂系统涌现现象是研究热点，这个问题实际上就是还原论不能解释复杂系统，例如生命现象是承载在一个非生命的物质系统上的，只是因为结构不同，导致生命不同，这是用分析和还原论解释不了的。
所以复杂系统中分析工具基本被淘汰了。
[醉胖] (2011-7-14 19:35:00)
对对，就是这个意思。另，您说到生命现象，让我联想到宇宙诞生。我感觉这个世界是从"无”到“有”，从“有物”到“有生”，从“有生”到“有智”可能存在着同样的“涌现”结构。
(2011-7-14 21:00:00)
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14688913.html
建议看看这本书：《复杂》http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14688913.html
[土头] (2011-9-11 17:43:00)
很少回帖，先感谢忙总知识经验的无私共享。因为自己对经济分析有兴趣，所以从西西河开始就从忙总文章里挖到不少好东西，其中关于科学管理跟系统分析这些概念以及相应学说的挖掘让我受益匪浅。不过数学不好，而且对定量分析也没兴趣，所以只对系统分析中的定性分析做了点功课。关于忙总说的复杂系统研究的方法论，在，钱学森创建系统科学，这本书里序中，就提到钱老就复杂系统研究还原论跟整体论的一些资料，也就是说还原论不适合复杂系统分析，这个应该很早就被关注了。因为我本身数学不好，所以更关注于系统分析前期定性分析，以及后期定量分析中建模这种数学应用中经验的重要性。由于读过一些投资或投机大师一些传记或者介绍类的书籍，从他们分析宏观经济，这种复杂系统的分析过程中。感觉到，从整体观感上，观察系统，解读系统，运行规律，其实主要还是靠经验。如果把他们投资决策过程看成一种系统分析中的定量分析建模过程。那么这个过程最主要的还是经验，怎么来断定建立完善什么模式的模型，投资决策相对应的是判断什么样的市场层面反映，（社会群体层面心理反应，比如恐惧，贪婪）。这个市场层面的反映，什么情况下可以重复，可以用某种经验解读。如果这两个过程可以对等的话，那么我的感觉就是，复杂系统分析，难点在于信息不完备，无论是输入输出，以及建模或经验模式判断过程中模型无法复制复杂系统的多元化反映，因为这个实在是考验个人经验，数学简化，数学化表达，实在无法对应系统的复杂程度。
具体的例子，朱利安罗伯森老虎基金，索罗斯量子基金，他们的成败。这个有个有趣的观察点，关于索罗斯，朱利安罗伯森这些老一辈宏观对冲基金管理人员，他们自身经验对应以前的经济分析，还有这次08次债危机中，新兴对冲基金经理人，约翰鲍尔森。他对次债以及美国房地产市场泡沫的分析。
从我的感觉而言，一个这样宏观分析决策所需的知识经验储备，决定了他的分析决策的质量。这次次债危机的分析，老一辈基金管理人没有新人更能成功。虽然，要证明这些，可能武断了点，但个人经验决定了对复杂系统分析的成败。这个结论可能有点可以参考的地方。
因为其实系统分析中所谓复杂系统也好，什么自组织系统也好。在社会系统中，是由人强加给外在世界的。所以观察的范围，决定了人很难完美在数学角度叙述整个复杂系统。那么复杂系统分析质量是否主要就集中在，前期的定性分析人员的个人经验。比如对社会经济，市场反应，社会心理学，这类社会系统分析知识以及现实直接反应的认知。后续建模过程，还是经验是主要制约因素，后面输出，执行也是需要太高的经验要求。还有系统分析过程中，各种信息不完备，信息输入输出处理过程的延迟，或信息处理的困难。
所以，我的总体感觉是，就算这类社会复杂系统分析决策辅助系统，建立了一系列硬件，或模式的组织实施体制。对应用者来说，个人素质要求还是极高。中间系统对使用者这种双向层面的适应调节，才是最核心的过程。
(2011-9-11 18:03:00)
不瞒你说，我说句不好听的话，数学不好，就不要再掺和系统分析或系统科学或复杂系统这类学科了，因为你没办法看懂别人的文章，不知道讨论的专题和前沿是什么。只能望文生义，想当然尔。这是很坏的结果，不但不能启发智力，学习有用知识，还会把自己搞糊涂。
复杂系统所有概念都是有数学背景的，我们在论坛上聊天，不想搞得太复杂，随便说说，严格讲是错误的，这是不对的。没有数学定义的概念，都是有问题的。因为所有概念都有特定的边界条件和特定的限制，并不能放之四海而皆准。
你描述的概念很多是不对的。不是原来的本义，而是被望文生义了，或者不适当的放大了。复杂系统理论的结论不能无限放大，放大就是谬论。:daxiao:
[胡亦庄] (2011-8-10 2:46:00)
数学公式可以用mathtype，3分钟上手。
(2011-8-10 13:37:00)
谢谢，谢谢，试过了，相当麻烦，而且极容易错误。
[明日黄花] (2011-8-10 23:34:00)
Word 2007可以直接插入编辑公式了
(2011-8-11 11:47:00)
word上的公式拷贝到论坛上不显示。
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