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不確定規(guī)劃及應用

定　價：￥28.00

作　者：	劉寶碇，趙瑞清，王綱著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	不確定理論與優(yōu)化叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302069409	出版時間：	2003-08-01	包裝：	平裝
開本：	23cm	頁數(shù)：	632	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　在管理科學、運籌學、信息科學、系統(tǒng)科學、計算機科學以及工程等很多領域都存在人為的或客觀的不確定性，如隨機性、模糊性、粗糙性、隨機模糊性。在不確定環(huán)境下如何建立優(yōu)化模型？如何求解這些模型？不確定規(guī)劃恰恰回答了這兩個問題。本書將介紹不確定規(guī)劃的理論、算法以及在可靠性優(yōu)化、設備選取址、機器排序、車輛調(diào)度、關鍵路問題等方面的應用。并力圖反映不確定規(guī)劃的最新研究成果。本書可作為高年級大學生和研究生教材，也可作為教師和技術人員的參考書。

作者簡介

暫缺《不確定規(guī)劃及應用》作者簡介

圖書目錄

序言
第1章  數(shù)學規(guī)劃簡介
1. 1  線性規(guī)劃
1. 2  非線性規(guī)劃
1. 3  多目標規(guī)劃
1. 4  目標規(guī)劃
1. 5  動態(tài)規(guī)劃
1. 6  多層規(guī)劃
第2章  遺傳算法
2. 1  表示結構
2. 2  處理約束條件
2. 3  初始化過程
2. 4  評價函數(shù)
2. 5  選擇過程
2. 6  交叉操作
2. 7  變異操作
2. 8  遺傳算法過程
2. 9  數(shù)值例子
第3章  神經(jīng)元網(wǎng)絡
3. 1  人工神經(jīng)元
3. 2  多層前向神經(jīng)元網(wǎng)絡
3. 3  函數(shù)逼近
3. 4  網(wǎng)絡結構的確定
3. 5  反向傳播算法
3. 6  用遺傳算法訓練神經(jīng)元網(wǎng)絡
3. 7  數(shù)值例子
第4章隨機變量
4. 1  概率的公理化定義
4. 2  隨機變量
4. 3  概率分布函數(shù)及概率密度函數(shù)
4. 4  獨立與同分布
4. 5  期望值算寧
4. 6  方差與協(xié)方差
4. 7  樂觀值和悲觀值
4. 8  隨機變量的比較
4. 9  大數(shù)定律
4. 10  隨機數(shù)的產(chǎn)生
4. 11  隨機模擬
第5章  隨機期望值模型
5. 1  期望值模型
5. 2  凸性
5. 3  混合智能算法
5. 4  冗余優(yōu)化
5. 5  設備選址問題
5. 6  并行機排序問題
5. 7  期望值模型總是有效嗎?
第6章  隨機機會約束規(guī)劃
6. 1  機會約束
6. 2  Maximax機會約束規(guī)劃
6. 3  Minimax機會約束規(guī)劃
6. 4  確定性等價形式
6. 5  等價定理
6. 6  混合智能算法
6. 7  網(wǎng)絡結構優(yōu)化
6. 8  車輛調(diào)度問題
6. 9  冗余優(yōu)化
6. 10  設備選址問題
6. 11  關鍵路問題
6. 12  并行機排序問題
第7章  隨機相關機會規(guī)劃
7. 1  不確定環(huán)境. 事件和機會函數(shù)
7. 2  不確定原理
7. 3  相關機會規(guī)劃
7. 4  相關機會多目標規(guī)劃
7. 5  相關機會目標規(guī)劃
7. 6  混合智能算法
7. 7  網(wǎng)絡結構優(yōu)化問題
7. 8  車輛調(diào)度問題
7. 9  冗余優(yōu)化
7. 10  關鍵路問題
7. 11  并行機排序問題
7. 12  設備選址問題
7. 13  六合彩問題
第8章  模糊變量
8. 1  可能性的公理化定義
8. 2  模糊變量
8. 3  可信性分布和密度函數(shù)
8. 4  模糊變量的獨立性
8. 5  樂觀值與悲觀值
8. 6  期望值
8. 7  模糊變量的比較
8. 8  模糊模擬
第9章  模糊期望值模型
9. 1  模型的一般形式
9. 2  混合智能算法
9. 3  冗余優(yōu)化
9. 4  并行機排序問題
9. 5  設備選址問題
第10章  模糊機會約束規(guī)劃
10. 1  機會約束
10. 2  Maximax機會約束規(guī)劃
10. 3  Minimax機會約束規(guī)劃
10. 4  機會約束規(guī)劃的變種
10. 5  清晰等價形式
10. 6  混合智能算法
10. 7  冗余優(yōu)化
10. 8  車輛調(diào)度問題
10. 9  關鍵路問題
10. 10  并行機排序問題
10. 11  設備選址問題
第11章  模糊相關機會規(guī)劃
11. 1  不確定原理
11. 2  相關機會規(guī)劃
11. 3  相關機會規(guī)劃的變種
11. 4  混合智能算法
11. 5  冗余優(yōu)化
11. 6  并行機排序問題
11. 7  設備選址問題
11. 8  車輛調(diào)度問題
11. 9  關鍵路問題
第12章  模糊隨機變量
12. 1  模糊隨機變量
12. 2  期望值算子
12. 3  機會測度
12. 4  樂觀值與悲觀值
12. 5  模糊隨機變量的比較
12. 6  模糊隨機模擬
第13章  模糊隨機規(guī)劃
13. 1  模糊隨機期望值模型
13. 2  模糊隨機機會約束規(guī)劃
13. 3  模糊隨機相關機會規(guī)劃
13. 4  混合智能算法
第14章  隨機模糊變量
14. 1  隨機模糊變量
14. 2  期望值算子
14. 3  機會測度
14. 4  樂觀值與悲觀值
14. 5  隨機模糊變量的比較
14. 6  隨機模糊模擬
第15章  隨機模糊規(guī)劃
15. 1  隨機模糊期望值模型
15. 2  隨機模糊機會約束規(guī)劃
15. 3  隨機模糊相關機會規(guī)劃
15. 4  混合智能算法
第16章  不確定規(guī)劃
16. 1  粗糙變量
16. 2  隨機粗糙變量
16. 3  粗糙隨機變量
16. 4  模糊粗糙變量
16. 5  粗糙模糊變量
16. 6  雙重隨機變量
16. 7  雙重模糊變量
16. 8  雙重粗糙變量
16. 9  不確定動態(tài)規(guī)劃
16. 10  不確定多層規(guī)劃
16. 11不確定規(guī)劃分類
參考文獻
一些常用的符號
索引