Yöneylem araştırmasında bir modelleme türü olan şebeke modellerinin çözümünde, modellerin yapısına göre, çeşitli algoritmalar kullanılır. Bunlar şöyle sıralanabilir:

• En küçük yayılma ağaç algoritması
• En kısa yol algoritması
• Maksimum akış algoritması
• Kritik yol yöntemi algoritması

"Projeyi kaydetme" Kritik yol yönteminin temel elemanlarından biri değildir?

Uygulamada çoğu karar problemleri, karmaşık olduğu gibi aşamalı veya sıralı karar vermeyi gerektirir. Karar tablosu, aşamalı karar vermede yeterli olmadığı gibi karmaşık seçeneklerin elemanlarını da anlamlı bir düzenlemesini sağlayamaz. Bu kısımda ele alacağımız karar ağacı çizelgesi, bir karar problemimin karar tablosu dışında görsel analizini sağlarken çok aşamalı ve karmaşık problemlerin çözümüne olanak verir.

M/M/K/FCFS/∞N Kuyruk Modeli’ ne göre sistemde n müşteri olma olasılığı 

1. Pn= P₀(λ/µ)ⁿ(N!/(N-n)!)   n=1,2,…,N

formülü ile hesaplanır.

En yüksek akış problemlerindeki amaç, kaynak ile hedeflenen (varış) yer arasında taşınan malzeme miktarını optimum kılacak bir yükleme şemasını geliştirmektir. Çeşitli yüklemeler kaynak ve varış düğümlerini bağlayan dallar üzerinde olur. Kaynak düğümü ile varış düğümü arasında yer alan düğümlere
birleşim düğümü (ara depo) adı verilir ve birleşim düğümlerine gelen malzemeler depolanmadan derhal diğer düğüme gönderilir. Durum böyle olunca da en yüksek akış problemleri bir şebeke modeli olarak ele alınabilir.

f(x)=3x³-2x²-1

f'(x)=9x²-4x

f''(x)=18x-4

Başlangıç düğümü bağlantılı olduğu düğümler ile birleştirilir. Birleştirilen düğümler içinden, başlangıç düğümüne en yakın düğüm seçilir. Düğümün üstündeki parantezin içine önce başlangıç düğümün adı ve sonra da bu düğümün başlangıç düğümüne olan uzaklığı yazılır. Bağlanan düğümün üstündeki parantez içine bağlandığı düğümün ismi ve başlangıç düğümüne olan uzaklığı (maliyeti, süresi) yazılır. İsimlendirme işlemi şebekede başlangıç düğümünden her bir düğüme ve varış düğümüne en kısa yol bulununcaya kadar sürdürülür.

İkili karşılaştırma matrisinin rassallık göstergesi "RI" ile gösterilir

İkili karşılaştırma matrisinin en büyük özdeğeri  "λ_max"  ile gösterilir.

Tam bilginin beklenen değeri (TBBD), tam bilgi altında yapılacak toplam beklenen getiriden, tam bilgiye ulaşmadan önsel olasılıklar ile belirlenen beklenen değerin (BD*) çıkarılması ile bulunur.

Yönetim gelecekte ve şimdiki pazar durumu hakkında, daha doğru sonuçlara varmak için tüm rakiplerine olan kazanım ve kayıp oranlarının daha ayrıntılı bilgilere ihtiyaç duyar. Böyle bir bilginin elde edilmesi için yönetim şu çabaları göstermelidir.

• Gelecekte sahip olunacak pazar payını tahmin etmek
• Gelecekteki kendi pazar payını kaybetme ve kazanma oranları ile rakiplerinin pazar paylarını kazanma ve kaybetme oranlarını tahmin etmek
• Gelecekte elde edilecek veya edilemeyecek bazı pazar denge (sabit veya pazar payı düzeyini) payını tahmin etmek
• Satıcı güdüleme çabalarının, kendi pazar payının kazanılmasında ve kaybedilmesinde gerçek etkisinin ne olduğunu analiz etmek

Markov zinciri pazar analizi için böyle bir aracı sunar. Bu yönetim aracını kullanarak şu andaki ve gelecekteki pazar durumumuz hakkında daha doğru sonuçlar elde edebiliriz. Bu bilgilerden de anlaşıldığı gibi, marka geçişi problemini ele almak ve müşteri davranışlarının marka bağımlılığını ve müşterilerin bir markadan diğerine geçişlerini öngörme ve gözden geçirmek için,  Markov analizi yönetime seçeneklerde yer alan tüm işlevlerde pazar analizi aracı sunar, dolayısıyla doğru cevap E’dir.