IE*AI课程推荐 | 运筹学(确定性方法):智能时代的决策基石与优化引擎

在数据多元、信息爆炸的时代，决策系统日益复杂。无论是路径规划、航班调度，还是新能源电网管理、人工智能算法设计，背后都藏着一门“低调却强大”的学科：运筹学。运筹学通过对复杂系统决策问题进行数学建模与优化求解，用数学模型替代经验直觉，用优化算法破解资源困境，提供了一套将数据转化为复杂系统最优决策的科学方法。

它不仅是复杂工业系统的“智慧大脑”，同时也在人工智能、服务管理等多学科交叉领域提供底层方法支撑。当运筹学碰撞上数据科学与人工智能，运筹思维与优化方法正在智能时代中焕发新的生命力，广泛运用在物流与供应链管理、生产调度、金融风险控制、机器学习与强化学习等工程交叉领域。它是AI时代难以被替代的科学决策方法，同时为AI提供建模与计算的源动力。

本系列“IE×AI课程推荐”，带你走进这门融合数学之美、工程之实与决策之智的学科基础课：“运筹学（确定性方法）”。

课程名称

运筹学（确定性方法）

课程号

30160353

授课教师

工业工程系 赵磊老师

开课学期

2026年秋季学期

授课语言

中文

学分数

3学分（48学时）

面向对象

工业工程系、未央书院、笃实书院、辅修“工业工程与数据科学”课程证书项目及对运筹学感兴趣的同学。

课程定位

系统掌握运筹学核心模型与求解方法，搭建“问题定义→数学建模→算法设计→编程实践”的完整思维框架。培养学生面对复杂决策系统的数学建模与优化分析的能力。

支撑复杂系统决策：

为生产调度、物流网络、服务管理、金融、供应链等领域提供科学决策工具。

衔接AI与数据科学：

动态规划、整数规划、非线性规划、随机优化是机器学习与人工智能中不可或缺的理论与计算基石，前沿AI算法设计需要扎实的运筹学基础。

培养结构化思维：

通过建模与求解，训练逻辑严谨、系统分析的解决问题能力。

• 未央书院数理限选、理工融合课

• 笃实书院基础加强“运筹统计”模块必修课

• 水木书院数理限选课

• 无穹书院AI辅修学位“AI基座-数学”“优化方法”模块限选课

• 工业工程专业核心必修课

• 工业工程辅修学位专业必修课

• “工业工程与数据科学”课程证书项目必修课

课程围绕“问题—理论—算法—应用”展开：

线性规划

学习线性规划的建模、单纯形法、大M法与两阶段法、灵敏度分析与对偶理论。

整数规划

在多类复杂决策场景下整数规划建模、整数规划的求解方法（分支定界、割平面法等）。

动态规划

确定性动态规划问题建模、迭代算法等。

非线性规划

非线性规划的最优性判定条件、经典优化算法等。

模型驱动 + 算法思维 + 编程实践：

培养从问题出发的建模能力与数学优化算法思维，强化落地实践的编程基础。

案例驱动教学：

覆盖物流配送、排班调度、选址问题、车辆路径优化等真实场景，告别“纸上谈兵”。

实战技能打磨：

不仅教理论，更强调如何用专业优化求解器、Python、AI等工具实战演练，完成从理论到实操的闭环。

跨学科融合视角：

结合工业工程、管理科学、计算机科学等多个领域，展现运筹学作为“决策科学”的广泛适用性。

• 工业工程、自动化、计算机、管理科学与工程等相关专业学生

• 对数学建模、优化算法感兴趣，希望提升系统分析与决策能力的同学

• 未来有志于从事人工智能、工业工程、智能制造、服务与运作管理、金融科技等领域工作的学生

• 具备线性代数、概率基础及编程入门知识即可（无需高阶基础）

运筹学是智能时代决策的底层语言；是一门融合数学、概率论、统计学、计算机科学等多学科知识的交叉学科，综合运用数学建模、统计分析、优化算法等工具，研究如何在资源有限的复杂系统中做出最优决策。

新学期，欢迎走进运筹学的课堂。

在这里，我们用数学模型描述物理世界，用优化方法引导科学决策。