管理运筹学及智能方法电子书

内容简介

前 言

第1章 线性规划

1.1 线性规划问题

1.1.1 几个线性规划问题

1.1.2 线性规划的形式

1.1.3 线性规划问题的解

1.2 线性规划的基本理论

1.2.1 凸集与凸组合

1.2.2 解的几何意义

1.2.3 线性规划的对偶理论

1.3 线性规划的求解

1.3.1 单纯形法

1.3.2 基于MATLAB的线性规划求解

1.3.3 矩阵对策的线性规划求解

1.3.4 数据包络分析中线性规划方法

1.4 习 题

第2章 非线性规划

2.1 非线性规划的基本概念

2.1.1 非线性规划的实例

2.1.2 非线性规划问题的数学模型

2.2 极值问题

2.2.1 局部极值和全局极值

2.2.2 极值点存在的条件

2.3 凸函数和凸规划

2.3.1 凸函数

2.3.2 凸规划

2.4 下降迭代算法与一维搜索

2.4.1 下降迭代算法

2.4.2 一维搜索

2.5 无约束极值问题的解法

2.6 约束极值问题

2.6.1 最优性条件

2.6.2 可行方向法

2.6.3 制约函数法

2.7 习 题

第3章 动态规划

3.1 动态规划基本概念与原理

3.1.1 基本概念

3.1.2 基本方程

3.1.3 基本思想

3.1.4 Bellman最优化原理与动态规划

3.1.5 马尔可夫性与动态规划

3.2 确定性动态规划

3.2.1 一维动态规划

3.2.2 多维动态规划

3.3 随机规划与随机动态规划

3.3.1 随机规划

3.3.2 随机动态规划

3.4 动态规划应用案例

3.4.1 动态规划资源分配应用案例

3.4.2 动态规划货物配装应用案例

3.4.3 动态规划产品分批应用案例

第4章 多目标规划

4.1 多目标规划基本概念与原理

4.1.1 非劣解概念

4.1.2 求解非劣解的常用标量化方法

4.1.3 线性向量优化问题的非劣解

4.1.4 本征非劣解

4.1.5 非劣性的Kuhn-Tucker充要条件

4.2 非劣解生成技术

4.2.1 权重法

4.2.2 约束法

4.2.3 多目标线性规划的单纯形法

4.2.4 多目标动态规划

4.3 习 题

第5章 排队论

5.1 排队服务系统的基本概念

5.2 输入与服务时间的分布

5.2.1 最简单流的定义

5.2.2 最简单流的一些性质

5.2.3 负指数分布的服务时间

5.2.4 k阶的Erlang分布

5.2.5 关于概率分布的检验

5.3 生灭过程

5.4 最简单的排队系统的模型

5.4.1 顾客源无限、队长不受限制的排队模型

5.4.2 顾客源无限、队长受限制的排队模型

5.4.3 顾客源有限的排队模型

5.5 M/G/1的排队系统

5.5.1 嵌入马尔可夫链及基本公式的推导

5.5.2 泊松输入和定长服务时间的排队系统

5.5.3 输入为泊松分布服务时间为爱尔朗分布的排队系统

5.6 服务机构串联的排队系统

5.7 具有优先服务权的排队模型

5.8 排队决策模型

5.8.1 费用模型

5.8.2 意向水平的模型

5.9 排队系统的模拟

5.10 习 题

第6章 博弈论

6.1 什么是博弈论

6.1.1 博弈论的研究对象

6.1.2 博弈论的发展历程

6.1.3 博弈论的理论体系

6.2 完全信息静态博弈

6.2.1 策略型博弈

6.2.2 囚徒困境

6.2.3 优超

6.2.4 囚徒困境的解及其意义

6.2.5 纳什均衡

6.3 不完全信息静态博弈

6.3.1 不完全信息

6.3.2 豪尔绍尼转换

6.4 博弈论在经济管理中的应用

6.4.1 价格战博弈

6.4.2 污染博弈

6.4.3 贸易自由与壁垒

6.4.4 拍卖博弈

6.4.5 应急管理中的博弈

6.4.6 人力资源的博弈

6.4.7 供应链中的博弈

6.5 习 题

第7章 禁忌搜索算法

7.1 邻域搜索算法思想

7.2 禁忌搜索算法基本思想

7.3 禁忌搜索算法基本要素

7.4 禁忌搜索算法流程

7.5 算法应用1：背包问题

7.6 算法应用2：枢纽站中位问题

7.7 习 题

第8章 遗传算法

8.1 遗传算法基本思想及其特点

8.2 遗传算法基本要素

8.3 遗传算法流程

8.4 算法应用：枢纽站最大覆盖问题

8.5 习 题

第9章 模拟退火算法

9.1 模拟退火算法的基本原理

9.1.1 物理退火过程

9.1.2 模拟退火原理

9.2 模拟退火算法的描述

9.2.1 基本的模拟退火算法步骤

9.2.2 模拟退火算法流程图

9.2.3 Metropolis准则

9.3 模拟退火算法参数设计及其操作

9.3.1 状态产生函数和状态接受函数

9.3.2 初始温度的选取

9.3.3 温度更新函数的确定（即温度下降方法）

9.3.4 内循环终止准则

9.3.5 算法的终止准则（外循环终止准则）

9.4 基于模拟退火的粒子群算法（SA-PSO）

9.5 基于SA-PSO求解车辆路径问题

9.5.1 车辆路径问题的案例背景

9.5.2 算法求解过程

9.5.3 优化结果分析

9.6 习 题

第10章 人工神经网络

10.1 BP神经网络

10.1.1 BP神经网络概述

10.1.2 BP神经网络算法

10.1.3 BP神经网络的一些理论问题

10.1.4 对BP神经网络模型的改进

10.2 径向基网络

10.2.1 径向基概述

10.2.2 RBF网络非线性特征

10.2.3 基函数的确定

10.2.4 RBF网络的学习算法

10.2.5 RBF网络研究的新发展

10.3 自组织特征映射网络

10.3.1 自组织特征映射网络概述

10.3.2 两种联想学习规则

10.3.3 SOM网络结构与特征

10.3.4 SOM网络计算

10.4 习 题

第11章 模糊系统

11.1 模糊性与模糊集合的定义

11.1.1 模糊性

11.1.2 普通集合及其运算

11.1.3 模糊集的定义及其表示法

11.1.4 模糊集合的运算

11.2 λ截集与分解定理

11.2.1 λ截集

11.2.2 分解定理

11.3 隶属函数的确定

11.3.1 模糊统计

11.3.2 实数域R上的常用分布

11.4 模糊关系

11.4.1 关系

11.4.2 模糊集合的投影与柱状扩展

11.5 模糊关系的合成与扩展原理

11.5.1 模糊关系合成

11.5.2 扩展原理

11.5.3 模糊等价关系

11.6 模糊语言变量与模糊规则

11.6.1 语言变量

11.6.2 模糊IF-THEN规则

11.6.3 模糊IF-THEN规则的运算

11.6.4 规则集合的数学性质

11.7 习 题

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