基本介紹
- 書名：不確定規劃及套用
- 作者：劉寶碇，趙瑞清，王綱
- ISBN：9787302069409
- 出版社：清華大學出版社
基本內容,內容簡介,目錄,
基本內容
作 者：劉寶碇，趙瑞清，王綱著
叢 書 名：不確定理論與最佳化叢書
出 版 社：清華大學出版社ISBN：9787302069409
出版時間：2003-08-01
版 次：1
頁 數：301
裝 幀：平裝
開 本：32開
所屬分類：圖書 > 科學與自然 > 數學
內容簡介
在管理科學、運籌學、信息科學、系統科學、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。在不確定環境下如何建立最佳化模型？如何求解這些模型？不確定規劃恰恰回答了這兩個問題。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。
目錄
序言
第1章數學規劃簡介
1.1線性規劃
1.2非線性規劃
1.3多目標規劃
1.4目標規劃
1.5動態規劃
1.6多層規劃
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評價函式
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數值例子
第3章神經元網路
3.1人工神經元
3.2多層前向神經元網路
3.3函式逼近
3.4網路結構的確定
3.5反向傳播算法
3.6用遺傳算法訓練神經元網路
3.7數值例子
第4章隨機變數
4.1機率的公理化定義
4.2隨機變數
4.3機率分布函式及機率密度函式
4.4獨立與同分布
4.5期望值算寧
4.6方差與協方差
4.7樂觀值和悲觀值
4.8隨機變數的比較
4.9大數定律
4.10隨機數的產生
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混合智慧型算法
5.4冗餘最佳化
5.5設備選址問題
5.6並行機排序問題
5.7期望值模型總是有效嗎?
第6章隨機機會約束規劃
6.1機會約束
6.2Maximax機會約束規劃
6.3Minimax機會約束規劃
6.4確定性等價形式
6.5等價定理
6.6混合智慧型算法
6.7網路結構最佳化
6.8車輛調度問題
6.9冗餘最佳化
6.10設備選址問題
6.11關鍵路問題
6.12並行機排序問題
第7章隨機相關機會規劃
7.1不確定環境.事件和機會函式
7.2不確定原理
7.3相關機會規劃
7.4相關機會多目標規劃
7.5相關機會目標規劃
7.6混合智慧型算法
7.7網路結構最佳化問題
7.8車輛調度問題
7.9冗餘最佳化
7.10關鍵路問題
7.11並行機排序問題
7.12設備選址問題
7.13六合彩問題
第8章模糊變數
8.1可能性的公理化定義
8.2模糊變數
8.3可信性分布和密度函式
8.4模糊變數的獨立性
8.5樂觀值與悲觀值
8.6期望值
8.7模糊變數的比較
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混合智慧型算法
9.3冗餘最佳化
9.4並行機排序問題
9.5設備選址問題
第10章模糊機會約束規劃
10.1機會約束
10.2Maximax機會約束規劃
10.3Minimax機會約束規劃
10.4機會約束規劃的變種
10.5清晰等價形式
10.6混合智慧型算法
10.7冗餘最佳化
10.8車輛調度問題
10.9關鍵路問題
10.10並行機排序問題
10.11設備選址問題
第11章模糊相關機會規劃
11.1不確定原理
11.2相關機會規劃
11.3相關機會規劃的變種
11.4混合智慧型算法
11.5冗餘最佳化
11.6並行機排序問題
11.7設備選址問題
11.8車輛調度問題
11.9關鍵路問題
第12章模糊隨機變數
12.1模糊隨機變數
12.2期望值運算元
12.3機會測度
12.4樂觀值與悲觀值
12.5模糊隨機變數的比較
12.6模糊隨機模擬
第13章模糊隨機規劃
13.1模糊隨機期望值模型
13.2模糊隨機機會約束規劃
13.3模糊隨機相關機會規劃
13.4混合智慧型算法
第14章隨機模糊變數
14.1隨機模糊變數
14.2期望值運算元
14.3機會測度
14.4樂觀值與悲觀值
14.5隨機模糊變數的比較
14.6隨機模糊模擬
第15章隨機模糊規劃
15.1隨機模糊期望值模型
15.2隨機模糊機會約束規劃
15.3隨機模糊相關機會規劃
15.4混合智慧型算法
第16章不確定規劃
16.1粗糙變數
16.2隨機粗糙變數
16.3粗糙隨機變數
16.4模糊粗糙變數
16.5粗糙模糊變數
16.6雙重隨機變數
16.7雙重模糊變數
16.8雙重粗糙變數
16.9不確定動態規劃
16.10不確定多層規劃
16.11不確定規劃分類
參考文獻
一些常用的符號
索引
第1章數學規劃簡介
1.1線性規劃
1.2非線性規劃
1.3多目標規劃
1.4目標規劃
1.5動態規劃
1.6多層規劃
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評價函式
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數值例子
第3章神經元網路
3.1人工神經元
3.2多層前向神經元網路
3.3函式逼近
3.4網路結構的確定
3.5反向傳播算法
3.6用遺傳算法訓練神經元網路
3.7數值例子
第4章隨機變數
4.1機率的公理化定義
4.2隨機變數
4.3機率分布函式及機率密度函式
4.4獨立與同分布
4.5期望值算寧
4.6方差與協方差
4.7樂觀值和悲觀值
4.8隨機變數的比較
4.9大數定律
4.10隨機數的產生
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混合智慧型算法
5.4冗餘最佳化
5.5設備選址問題
5.6並行機排序問題
5.7期望值模型總是有效嗎?
第6章隨機機會約束規劃
6.1機會約束
6.2Maximax機會約束規劃
6.3Minimax機會約束規劃
6.4確定性等價形式
6.5等價定理
6.6混合智慧型算法
6.7網路結構最佳化
6.8車輛調度問題
6.9冗餘最佳化
6.10設備選址問題
6.11關鍵路問題
6.12並行機排序問題
第7章隨機相關機會規劃
7.1不確定環境.事件和機會函式
7.2不確定原理
7.3相關機會規劃
7.4相關機會多目標規劃
7.5相關機會目標規劃
7.6混合智慧型算法
7.7網路結構最佳化問題
7.8車輛調度問題
7.9冗餘最佳化
7.10關鍵路問題
7.11並行機排序問題
7.12設備選址問題
7.13六合彩問題
第8章模糊變數
8.1可能性的公理化定義
8.2模糊變數
8.3可信性分布和密度函式
8.4模糊變數的獨立性
8.5樂觀值與悲觀值
8.6期望值
8.7模糊變數的比較
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混合智慧型算法
9.3冗餘最佳化
9.4並行機排序問題
9.5設備選址問題
第10章模糊機會約束規劃
10.1機會約束
10.2Maximax機會約束規劃
10.3Minimax機會約束規劃
10.4機會約束規劃的變種
10.5清晰等價形式
10.6混合智慧型算法
10.7冗餘最佳化
10.8車輛調度問題
10.9關鍵路問題
10.10並行機排序問題
10.11設備選址問題
第11章模糊相關機會規劃
11.1不確定原理
11.2相關機會規劃
11.3相關機會規劃的變種
11.4混合智慧型算法
11.5冗餘最佳化
11.6並行機排序問題
11.7設備選址問題
11.8車輛調度問題
11.9關鍵路問題
第12章模糊隨機變數
12.1模糊隨機變數
12.2期望值運算元
12.3機會測度
12.4樂觀值與悲觀值
12.5模糊隨機變數的比較
12.6模糊隨機模擬
第13章模糊隨機規劃
13.1模糊隨機期望值模型
13.2模糊隨機機會約束規劃
13.3模糊隨機相關機會規劃
13.4混合智慧型算法
第14章隨機模糊變數
14.1隨機模糊變數
14.2期望值運算元
14.3機會測度
14.4樂觀值與悲觀值
14.5隨機模糊變數的比較
14.6隨機模糊模擬
第15章隨機模糊規劃
15.1隨機模糊期望值模型
15.2隨機模糊機會約束規劃
15.3隨機模糊相關機會規劃
15.4混合智慧型算法
第16章不確定規劃
16.1粗糙變數
16.2隨機粗糙變數
16.3粗糙隨機變數
16.4模糊粗糙變數
16.5粗糙模糊變數
16.6雙重隨機變數
16.7雙重模糊變數
16.8雙重粗糙變數
16.9不確定動態規劃
16.10不確定多層規劃
16.11不確定規劃分類
參考文獻
一些常用的符號
索引
