目前的决定会影响未来的寿命。从以前的前提开始，并将其转移到业务领域，它保持着与上级管理办公室，部门负责人甚至所有有组织能力的人员每天所经历的图形关系非常相似。决定任何公司的业务活动绩效中的关键情况。
决策是基本的，并且始终需要快速采取行动，这就是为什么使用数学建模作为工具来帮助确定最佳决策的原因，因此，可以肯定的是，所有偏见都已被消除，可以做出决策基于可量化且符合条件的理由进行决策。
在本文中，以一般的方式描述了数学建模的术语和概念化，以及它在决策中的意义，并提到了在面对系统动力学时主要基于组织需求而应用的模型。描述了最常用的数学模型。
概念化
- 模型
结论是，与考虑历史的过去相比，CEO更关心的是在一定程度的不确定性下预测未来。
数学方法
基于已开发的内容，可以确定每个问题都需要使用一种或不同的数学方法来解决自己的问题。无法为x问题标记某些解决方案。
但是，可以在根据所面临的问题赋予附加值的方法中看到趋势。一些常用的数学方法是：
- 数学建模技术
有大量的数学建模资源，每种资源都基于您要分析的内容。每个模型都有其自身的特征，并基于此模型将特定因素浸入过程中。
因此，在此过程中，可以考虑建议的四个决策级别，它们是有用的。
决策建模
- 可视化技术
它通过计算机考虑所有这些基于图形的模型，并在显示模型中优先考虑。因此，被认为适合需求的正确设计在决策过程中很有用。
- 数学优化
通常，算法的研究与数学编程相对应。
每种类型的算法都旨在满足某些要求，而代数或差分模型可以根据需要使用其他类型的编程。
- 启发式。
这种类型的技术广泛用于优化，并且在模型的结构不合适时使用。启发式方法之间的最大区别是，当没有数学算法时，它们不会为程序提供数学解决方案。
启发式方法尽管受其限制，但在未知的数学算法未知时可以提供有用的解决方案。
- 专家系统
一般而言，专家系统寻求在现有系统上安装基于人类高级知识的自动化决策系统。由于其复杂性，他们需要在设计和培训上投入时间，并需要与该领域的专家紧密合作。当需要在执行的执行级别上自动化决策时，将使用它们。
- 分析和数据挖掘
设计模型总是需要对所涉及的过程有扎实而深刻的知识。通常，我们是从专家的远征中获得的，该专家一生都致力于通过书，杂志，期刊，出版物进行研究和分析。但是，这些模型的原材料基本上由历史数据提供。
分析的目的是获得历史数据，以创建支持决策的模型。
使用数学模型进行决策
毕竟，数学模型与决策之间并没有那么分散。两者都对组织的突发事件做出相应反应以评估其绩效。
无论组织级别如何，每个组织都必须从其决策中鼓励那些在公司内部负有内部责任的人使用数学模型来获得预期的结果。
因此，决策制定不是必须在繁忙的管理人员日程中纳入另一项活动的过程，而是必须谨慎研究，并且能够确定将影响整个组织的最佳和最佳决策。
结论
大小的组织都受同一前提的约束；做决定。这似乎是一个共同的主题，它并没有引起组织负责人的过多关注，但是，决策所扮演的角色对于运营和持久性至关重要，至关重要。
一个小小的决定可以为整个组织设置方向。因此，经理们一经确定策略可以改进，便开始探索领域或应用，直到那一刻在数学领域才为人所知。
因此出现了从数学模型进行决策的研究，这些数学模型更接近或至少提供了更广阔的近期前景。
参考资料
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