Mathematica实现的混合多方案优选算法

"基于Mathematica的混合多方案优选，王三宝，黄石理工学院2009年教研课题，使用Mathematica算法编程，结合互斥组合法与净现值排序法，解决混合多方案的优选问题，提高决策效率。" 在现代决策分析中，面对多个可能的互斥或部分重叠的方案时，如何有效地筛选和选择最优方案是一项挑战。这篇由王三宝副教授发表的论文提出了一种基于Mathematica软件的混合多方案优选方法。Mathematica作为一个强大的数学计算和可视化工具，以其高效的计算能力和灵活的编程环境，为解决此类问题提供了理想的平台。 该方法的核心是将互斥组合法和净现值排序法相结合。互斥组合法用于处理方案间的相互排斥关系，即每个方案只能单独选择，不能同时实施。通过对所有可能的组合进行分析，可以找出所有可行的方案集合。而净现值排序法则是一种经济评价方法，它考虑了资金的时间价值，通过计算每个方案的净现值（NPV）来评估其经济效益，从而对方案进行排序。 在论文中，王三宝利用Mathematica的算法编程能力，构建了相应的计算模型和程序。在资金约束条件下，这些程序能够快速地生成所有可能的互斥组合，并计算出每个组合的净现值，然后依据净现值大小进行排序，筛选出最有利的混合方案。这种方法的优点在于，不仅大大降低了计算复杂度，提高了计算速度，而且由于算法模块化，可以适应不同的决策场景，具有良好的可复用性和扩展性。 实证研究表明，通过Mathematica实现的混合多方案优选方法在实际应用中表现出显著的优势。它不仅节约了计算成本，提升了运算速度和精度，而且使得决策过程更为简洁明了，为决策者提供了直观且实用的决策支持工具。这种技术的应用，对于企业投资决策、项目管理等领域具有重要的实践意义。 关键词：决策；方案；优选；Mathematica；互斥组合法；净现值排序法 这篇论文展示了如何利用Mathematica的强大功能来解决复杂的多方案优选问题，为决策者提供了一个科学且高效的决策辅助工具。这一方法不仅在理论上有其创新性，而且在实际操作中具有很高的实用价值，对于推动信息技术在决策科学中的应用具有积极的推动作用。