物流运筹学是应用数学的一个分支，它使用数学模型、统计分析和算法等工具来优化和决策。在这个领域，复杂的问题通常需要建立数学模型来进行分析和求解。文档中提供的复习题及答案涉及到了物流运筹学中的多个重要知识点，主要包括线性规划、动态规划、决策模型等。
文档内容涉及到了线性规划的知识。线性规划是研究如何在一组线性不等式或者等式约束条件下，对一个或者多个目标函数进行最优化的方法。在文档中，我们可以看到类似“max{xs(k)fs(kk)}”这样的表述，这似乎是在探讨如何在满足给定条件的情况下，最大化或者最小化某个目标函数的值。文档中的“max”、“min”关键字表明了在求解过程中涉及到的最大化问题和最小化问题。同时，符号“kk11,2,3k1,2,3k”可能表示的是针对不同情况下的计算，例如不同时间周期或者不同资源条件下的最优决策。文档中还提到了“fs(kk)”，这可能指的是目标函数的系数或者费用，这是线性规划问题中非常重要的组成部分。
此外，文档中出现了多个“f(编号)”函数，这在运筹学中常常代表决策模型中的不同阶段或者过程。例如，“f3(0)48,f3(1)64,f3(2)68”这样的表达，可能是在给出某个决策过程中不同阶段的费用或收益值。在动态规划中，这样的序列值通常用于构建决策树或状态转移矩阵，以求解多阶段决策问题。
文档内容中还涉及到决策模型的构建。在现实生活中，物流系统常常需要面对多个决策点，例如在货物分拨、运输路线选择、库存控制等方面做出选择。在这些问题中，常常需要构建数学模型来帮助决策者做出最优决策。文档中的“max{x1(0)f2(0)}max{3888}126”、“min{Px(kk)fk1(sk)}”等可能表示在给定的约束条件下，如何选择最优策略以达到最优结果。
文档中还提到了“P(编号)”和“T(编号)”，这些可能指的是在模型中的概率和时间变量。在物流运筹学中，时间是一个非常重要的因素，因为它直接影响物流成本和效率。概率则涉及到物流系统中的不确定性和风险评估，如何在面对不确定性时做出合理的预测和应对策略，是物流管理中的一项重要任务。
该复习题及答案涉及的物流运筹学知识点丰富，涵盖了线性规划、动态规划、决策模型的构建以及概率和时间的处理。通过对这些知识点的学习和理解，可以更好地解决实际物流系统中的各种优化问题。由于文档中存在OCR扫描识别错误和漏识别的情况，读者在理解文档内容时需要结合上下文进行合理推断，以确保理解的准确性。
