SAS/OR程序全方面介绍   
运筹学工具是用于解决资源管理和规划问题，在运筹学中模型都表示为物理结构的对象或概念或业务流程。使用运筹学模型研究涉及以下几方面：  ● 基于调查定义模型结构系统 ● 为模型收集数据 ● 求解数学模型 ● 理解结果  SAS/OR软件是一套集成程序，用来探索分销网络、生产系统、资源分配和调度问题的研究。基于优化决策支持系统常用的领域列表下面，在实践中,模型通常包含多种应用。  ● SAS/OR混合产品问题。在争夺有限的资源条件下，寻找最大回报的几种产品。 ● SAS/OR协调问题，产品组合上的最低成本与标准。  ● SAS/OR时间规划问题。时间规划问题模型是将重复结构作为时间的函数。生产和 库存就是时间规划问题的典型例子，在每个时期里，生产加库存减去当前需求等于下一个阶段存货过程。  ● SAS/OR调度问题。调度问题是在不违反规定时间的前提下，合理的分配时间、地 点或任务,从而优化行为。 ● SAS/OR多目标问题。多目标问题有多个,或多个可能相互冲突的目标。典型的问题是目标按优先级排序,按顺序解决问题。  ● SAS/OR资本预算和项目选择。资本预算和项目选择问题要求项目产生最大的回报。  ● SAS/OR位置问题。以最小成本满足分配需求，寻求合适的位置。  ● SAS/OR削减库存问题。寻找某种原料,可以使浪费最小化、满足需求。 SAS/OR基本优化问题是对变量函数的最小化或最大化约束。目标函数和约束可以线性或非线性；约束可以绑定约束、平等或不平等约束或者整数约束。传统上，优化问题分为不同的类型取决于设置的值，如变量被限制(真正的、整数、二进制或组合式)，并且约束和目标的函数形式 (线性、二次或非线性)。如果优化问题的表达式表示为数学形式则称为数学程序。  如果数学程序可以提供一个适当的算法，那么该算法就确定了决策变量的优化值。这种优化值需在容许的范围内，服从约束。数学程序的这个过程就称为数学规划、数学优化或优化。  当在优化问题的约束是线性的或目标要么是线性或二次的，优化问题可以封装在SAS数据集，然后使用合适的SAS/OR过程解决：OPTLP，OPTMILP或OPTQP过程。 经常遇到的优化问题，特别是涉及到非线性元素，会使用模型所代表的问题的数学形式表达。抽象的数学形式表示特定的优化问题的数据与实际问题的关联。一个优化建模语言(也称为数学建模语言)是一种编程环境，这里有语法、结构和操作等部分，用以来表示所对应的数据模型。这些语法、结构和操作使您能够填写表示特定问题的数学模型，然后解决由此产生的优化问题和合适的解决方案。在SAS/OR软件里，OPTMODEL过程就是这样一个数学建模语言，可以视为一个单一的、统一的环境来制定和解决数学规划问题。
案例可以看sashelp中。

运筹学不是sas专长啊 or模块的资料太少了 sas中国出的那本书里有几个案例  可以用matlab或者python