运筹学难不难
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发布时间：2024-05-03 11:04
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时间：2024-05-29 14:19
运筹学并不是太难。
1、运筹学主要研究各种最优化的方法和理论，例如线性规划、非线性规划、凸优化、非凸优化等，需要掌握很多基础的数学知识，尤其是线性代数部分。其实这些数学知识点并不是太难，但必须提前掌握，不然对于运筹学的一些思路步骤理解起来就很困难了。
2、对于本科生来说，运筹学主要是学习课本上的知识，例如线性规划，涉及到单纯形法、内点法、对偶问题等，只要上课认真听课、按时完成作业，期末考试认真复习，考试拿到高分还是不难的。当步入研究生或者博士以后，所研究的内容不再局限于课本。
3、而是要和实际项目相结合，需要对复杂的问题分析、建模，虽然会在这个过程中建立许多假设，但最终建立的模型也会比书本上学习到的复杂很多。如何对模型求解将会是一个非常有挑战的问题，因为我们需要考虑很多问题：这个问题是否存在最优解。
4、使用什么方法能够求解最优解，哪种方法是最高效的，我们是否还能进一步提高最优解，如何保证得到的一定是最优解，如果没有办法计算最优解该怎么办。这一些列的问题都大大增加了解决问题的难度。，难于不难，主要取决于你的目的。
组合优化、随机优化
1、运筹学大多数内容不太难，尤其是涉及到算法的内容，比较容易上手。总的来说，大体上有三个方向，连续优化、组合优化、随机优化。每个方向都有一些比较难的内容，open的问题也还是有很多，尤其组合优化领域，到处都是NP问题。
2、课程学习方面，稍微难一些的课程有凸分析(如果泛函分析或者实分析这类学的挺好就应该没什么问题)，图论(智力游戏，固定套路比较少，证明都是现想)，随机优化的内容理论上都有点难度，排队论、MDP等(需要随机过程基础)，但应用层面很有意思。
