运筹学常用的编程软件包括以下几种：
MATLAB
MATLAB是一种强大的数值计算和科学工程软件，提供了丰富的运筹学工具箱，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等算法。其语法简洁易学，具有丰富的函数库和绘图功能，适合初学者和专业人士使用。
GAMS
GAMS（General Algebraic Modeling System）是一种专门用于数学建模和优化的软件工具。它支持多种运筹学建模语言，如线性规划语言（LP）、整数规划语言（MIP）、非线性规划语言（NLP）等。GAMS具有强大的建模能力和优化算法，适用于复杂的运筹学问题。
AMPL
AMPL（A Modeling Language for Mathematical Programming）是一种高级建模语言，提供了丰富的数学建模和优化算法。AMPL可以与多种优化求解器（如CPLEX、GUROBI、SNOPT等）结合使用，以实现高效的运筹学模型求解。
Python
Python是一种通用的编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的第三方库。在运筹学领域，Python可以通过使用数值计算库（如NumPy、SciPy）和优化库（如PuLP、CVXPY）来实现数学建模和优化算法。对于初学者来说，MATLAB和Python是较为适合的选择；而对于专业的运筹学研究人员来说，GAMS和AMPL可能更加适用。
CPLEX
CPLEX是一个高效的优化求解器，可以求解线性规划、整数规划、混合整数规划等优化问题。CPLEX的优点是求解速度快、精确性高，适用于大规模复杂问题的求解。它还提供了用户友好的界面和丰富的API，方便用户进行建模和求解。
Gurobi
Gurobi是另一个流行的优化求解器，在精确性和速度方面都具有出色的表现。它支持线性规划、整数规划、混合整数规划等多种优化问题，可以应用于供应链优化、生产调度、车辆路径规划等领域。Gurobi还提供了友好的界面和强大的API，可以与多种编程语言集成。
R
R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，也被广泛应用于运筹学领域。R语言具有丰富的统计库和图形库，适合进行数据分析和模型可视化。
Excel
Excel是一种简单易用的电子表格软件，通过使用Solver工具包可以求解线性规划和整数规划问题。虽然功能相对有限，但对于小型问题和初步分析来说，Excel是一个方便的工具。
建议
初学者：可以从Python开始，结合NumPy、SciPy和PuLP等库进行学习。
专业人士：可以根据具体需求选择MATLAB、GAMS或AMPL，结合相应的优化求解器进行高效建模和求解。
大规模复杂问题：可以考虑使用CPLEX或Gurobi等优化求解器，以获得更高的求解精度和速度。