運(yùn)籌決策理論方法新編

第1章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
1.2 前饋網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
1.3 反饋網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
1.4 競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)與自組織網(wǎng)絡(luò)
1.5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
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第2章 進(jìn)化計(jì)算
2.1 引言
2.2 進(jìn)化算法的統(tǒng)一框架
2.3 進(jìn)化多目標(biāo)的計(jì)算
2.4 進(jìn)化算法的適用范圍
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第3章 灰色系統(tǒng)理論
3.1 灰色系統(tǒng)的概念與基本原理
3.2 序列算子與灰色序列生成
3.3 灰色關(guān)聯(lián)分析
3.4 灰色聚類評(píng)估
3.5 灰色預(yù)測(cè)模型
3.6 灰色決策模型
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第4章 模糊決策分析
4.1 模糊集的概念和運(yùn)算
4.2 模糊關(guān)系
4.3 模糊映射與模糊變換
4.4 模糊綜合評(píng)價(jià)
4.5 模糊多屬性決策
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第5章 粗糙集理論與方法
5.1 粗糙集理論的基本概念
5.2 粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)理論
5.3 不同粗糙集模型的知識(shí)約簡(jiǎn)算法
5.4 粗糙集理論的應(yīng)用
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第6章 系統(tǒng)仿真與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)
6.1 系統(tǒng)仿真的概念與原理
6.2 連續(xù)系統(tǒng)仿真與離散系統(tǒng)仿真
6.3 統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)仿真方法(蒙特卡羅方法)
6.4 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)
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第7章 系統(tǒng)綜合理論及信息融合技術(shù)
7.1 系統(tǒng)綜合理論
7.2 信息融合技術(shù)簡(jiǎn)介
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第8章 物元分析與集對(duì)分析
8.1 物元分析
8.2 集對(duì)分析與同異反運(yùn)籌決策
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第9章 應(yīng)用于運(yùn)籌的軟計(jì)算方法
9.1 蟻群優(yōu)化算法
9.2 免疫算法
9.3 禁忌搜索算法
9.4 模擬退火算法
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編后記
作者簡(jiǎn)介