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去看看这本（运筹与模糊学 ）里的内容吧
财政和会计。根据查询运筹学论文相关信息得知，方向有财政和会计。运筹学就是以数学为主要手段、着重研究最优化问题解法的学科。运筹学可以用来很好的解决生活中的许多问题。运筹学有着广泛的应用，对现代化建设有重要作用。
现在和将来的角度，结合你所学 我可以写，比较多
财政和会计。根据查询运筹学论文相关信息得知，方向有财政和会计。运筹学就是以数学为主要手段、着重研究最优化问题解法的学科。运筹学可以用来很好的解决生活中的许多问题。运筹学有着广泛的应用，对现代化建设有重要作用。
数学在基础数学、应用数学、计算数学、运筹学与控制论、机器学习、概率论与数理统计、基础数学的泛函分析方向和金融数学精算数学这些方面都比较容易发论文。
数学发论文首先你需要确定发表刊物的级别，学报，还是普通的期刊杂志等。然后再确定是需要什么收录，比如知网，万方等。全部确定好了，接着再看看自己选好的刊物，多少版面起发。等到都确定好了以后，开始拟题，写作，写完以后检查重复率。完成，交给编辑审核，通过后给版面费，等通知函。
论文是一个汉语词语古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
以上内容参考 百度百科-论文
《运筹学》系列文章：
首先看什么叫 运筹 ? 正如司马迁在史记中所写: 在小小的军帐之内作出正确的部署，能决定千里之外战场上的胜负。我觉得 “部署、规划”等词都可以用来解释 运筹 的意思。 一个很形象的比喻就是： 领导和他的智囊团在一个会议室里面规划某一个具体的项目以达到预期的目标。 而运筹学就是研究如何更好地进行规划以达到这个目标的学问，它可以给出一个具体的方案，或者给出一些有力的信息。当然了对于一个领导而言，想想也不大可能就完全参考运筹学中一个模型直接给出的方案，再加上有时候并不能直接给出一个方案，而是一些参考的有价值的结论。所有我觉得课本中有一句话总结的很好：
其实不只是领导，我们日常生活中就有很多的例子就可以进行规划，例如我如何从中科大厦去外滩，我们可以选择做地铁、公交甚至直接一辆小黄车骑过去，本着最经济的目标我可以规划出一个方案来。但是因为这些是生活中的小事，我们一般利用一些常识即可判断。
我们来进一步看一下那个 从中科大厦去外滩 的那个规划问题。
我们先只考虑这一些因素，然后我们再对输入变量进行一下分类：
这些输入元素有一定的约束条件，我们用g()来表示。 同时他有评价的标准，我们这里用U=f()来表示。在这个例子中评价标准是“最经济”。
以上这些写成专业化的术语就是《运筹学》课本第7页。
我们把这两个问题分为两个亚问题。
后面的一个问题比较有趣，我们就以上面那个 从中科大厦去外滩 为例，我完全不需要懂什么线性规划啊这些充满数学符号的理论。简单点，我直接做地铁，因为路程相对比较远，地铁比较快，不易堵车。从这个例子中可以看到确实是这样我们不需要用到数学，从实际的经验来看，做地铁也是很好的选择。
但是我们把目光放远一点，如果你要处理的是像课本中说道的比如：“2008年度，制定荷兰火车新时刻表”的这个问题。
这时，我想你是绝对不大可能不动用数学去规划这个问题的。你不可能看看地图，看看火车的参数就直接在纸上写出应该如何安排。所以我们不应该拘泥于一些小的问题，现在把目光放大，放远。课本中又举了一些例子：比如在军事上的，市场销售上的。这时解决这些科学规划问题你不得不去动用数学。
其实《线性代数》一点也不冷门。在我国的学科设置上有大致十二个学科门类，一般认为的自然科学指的是： 理工农医 四大学科门类：只是生物学的两大应用学科： 农学 和 医学 比较重视实验，一般不需要这么多的数学知识。但对于广大的工科专业来说，《线性代数》是非常重要的一门课，很多专业课上要运用大量的数学。我在本科上《数值分析》(数学系的一门专业核心课)课时，当时的数学老师常说： 很多工科专业学得比我们数学专业还要深。
下面进入正题：为什么那么多的线性代数，首先我说一个让人听了有一点不明觉厉的论点： 矩阵的这些理论是第二代数学建模语言。 为了说明这个论点，我分为两部分内容：
语言这个概念不知道大家有没有注意过，它是人类最重要的交际工具，是人们进行沟通交流的各种表达符号，是人们保存和传递人类文明的成果的重要工具。我们一般熟知的有普通话和英语，但是其实数学就是一种语言只不过它注重的是读和写，充满的是大量的 逻辑、结构与符号化的形式体系 。在二十世纪初，曾经有三大数学学派：第一，以希尔伯特为代表的形式化学派，认为数学就是一种形式；第二，法国的结构数学学派，认为数学是一种结构；第三，逻辑学派，认为数学就是逻辑。但是后来我们知道不能简单认为数学就是其中之一，而是应该将三者综合来看待。
我们辩证地来看待一下，既然数学这门语言是充满的是大量的 逻辑、结构与符号化的形式体系 的，那它肯定没有自然语言(普通话、英文等)所拥有的一些能够愉悦人的特性，比如写成小说啊，讲笑话啊这些功能。
没错数学是科学的语言，伽利略层有过类似的名言！这里还要区分两个重要的概念：数学和算术的区别！很显然的一个例子是：我们中国古代很早就知道“勾三股四弦五”，我们在生产实际中如果需要用到直角三角形如果已知两条直角边是3和4，那么可以算出第三条边是5，这是算术。但是上升到勾股定理： a^2 + b^2 = c^2 ，那就抽象出来上升为数学了。
在这个问题上，我强烈建议大家看一下孟岩老师的两篇博文： 理解矩阵 。
一般来说，语言最基本的元素是词汇，搭配和语法。向量就相当于数学语言中的单词，而矩阵就是搭配，再配合上一定的语法，就构成了我们看到的矩阵描述(如课本59页: 单纯形法的矩阵描述 )。
下面说一点闲外话，《黑客帝国》中的用来禁锢人的那个系统也叫矩阵(Matrix)。Matrix 作为一套复杂的模拟系统程序，其基本的运算语言肯定是矩阵。大家可以看看 这篇博文 。
还有我们在下学期要学的《生物统计学》，它是可以写成矩阵形式的，但是我看它没有这样做，我本科学的《生物统计与田间试验》的时候就学了矩阵的表达形式。
我们回顾一下高中曾经算的很头疼的解析几何，我们打的交道最多的应该就是韦达定理了。这个解析几何一般算错一步后面就实在很难算下去。后来进入大学后我发现，有《高等代数》这一门课（线性代数是高等代数中的一部分内容）。大学的计算方式就是利用向量和矩阵来进行运算。它最基本的运算不再是一个实数的运算，而是一群实数同时运算。
我们再来看什么是一个数学模型：对于一个问题，我们能够显式的拿出一个 f(x) 在求解这个问题，给出一个解。那这个 f(x) 就是一个数学模型。只是这个 x 不再是一个实数，而是一个向量或者矩阵。
利用矩阵这排理论我们可以更好地来探讨《运筹学》中的规划问题，所以课本有这么多的线性代数的内容。当然其实我们也没有必要对这些东西研究的很透。正如课本在导言中所写(见下问)，我们会用即可！
LINGO是Linearnteractive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等。其特色在于可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括 0-1 整数规划)，方便灵活，而且执行速度非常快。一般地，使用LINGO 求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成：1)根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；2)根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO 软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。例题：在线性规划中的应用max Z =5 X1+3 X2+6X3,s.t. X1 +2 X2 + X3 ≤182 X1 + X2 +3 X3 =16X1 + X2 + X3 =10X1 ,X2 ≥0 , X3 为自由变量应用LINGO 来求解该模型，只需要在 lingo窗口中输入以下信息即可：max=5*x1 +3*x2 +6*x3 ;x1 + 2*x2 + x3 <=18 ;2*x1 + x2 + 3*x3 =16 ;x1 + x2 + x3 =10 ;@free( x3) ;然后按运行按钮，得到模型最优解，具体如下：Objective value: 46.00000Variable ValueReduced Costx1 14.00000 0.000000x2 0.000000 1.000000x3 -4 .000000 0.000000由此可知，当 x1 =14 , x2 =0 , x3 =-4 时，模型得到最优值，且最优值为 46。说明：在利用LINGO 求解线性规划时，如自变量都为非负的话，在LINGO 中输入的信息和模型基本相同；如自变量为自由变量，可以使用函数 @free来把系统默认的非负变量定义自由变量，如实例一中的 x3
这个很复杂 看你的约束和目标函数是不是线性或者二次规划 你这里没有说清楚目标函数有log那你也可以考虑是不是可以去掉log后变成线性的 另外你这个是0-1规划 而且规模很大 可能在时间上也会有问题 这个都不知道 需要具体的考虑
lingo常用于线性优化问题，结合运筹学中主要的优化问题类型，本系列将使用lingo求解常见的运筹学优化模型，主要包含：
一般来说，一个优化模型将由以下三部分组成： 1. 目标函数（Objective Function） ：要达到的目标。 2. 决策变量（Decision variables） ：每组决策变量的值代表一种方案。在优化模型中需要确定决策变量的最优值，优化的目标就是找到决策变量的最优值使得目标函数取得最优。 3. 约束条件（Constraints） ：对于决策变量的一些约束，它限定决策变量可以取的值。 在写数学模型时，一般第一行是目标函数，接下来是约束条件，再接着是一些非负限制等。
原则上任何优化问题都可求解，关键是（1）有没有解；（2）有解的话满意程度如何。lingo编程比较简单，但优化模型的建立有时比较有技巧，比如在建模书上广泛存在的参与面试的人员的面试顺序安排问题。
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假设法，如果有一个这样的点，则因为他的儿子至少有一个儿子，以此类推，最终到叶子点的时候，就至少有k+1个，矛盾
在中国战国时期，曾经有过一次流传后世的赛马比赛，相信大家都知道，这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下，经过筹划，选择一个最好的方案，就会取得最好的效果。可见，筹划是十分重要的。现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。前者提供模型，后者提供理论和方法。运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战，要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上，做出最优的对付敌人的方法，这就是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”的说法。但是作为一门数学学科，用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排，却是晚多了。也可以说，运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然，随着客观实际的发展，运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动，有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求，通过数学上的分析、运算，得出各种各样的结果，最后提出综合性的合理安排，已达到最好的效果。运筹学作为一门用来解决实际问题的学科，在处理千差万别的各种问题时，一般有以下几个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学，但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型，并能应用解决较广泛的实际问题。随着科学技术和生产的发展，运筹学已渗入很多领域里，发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展，现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如：数学规划（又包含线性规划；非线性规划；整数规划；组合规划等）、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。
图与网络的基本概念•在图论中图是由点和边构成可以反映一些对象之间的关系。
主要就是讲经济学中的最优问题。它是运用数学的方法对经济管理的问题进行统筹规划。我个人认为不太好学。东西比较抽象，而且需要有较好的数学功底。