本書主要是針對管理類的研究生編寫，全書共3篇11章全書每章都配備一定數量的習題，有的章節還附有相應的計算程式。
基本介紹
- 書名：管理運籌學及智慧型方法
- 作者：諸克軍、王廣民、郭海湘
- ISBN：9787302321088
- 出版時間：2013.06.01
出版信息,內容簡介,圖書目錄,
出版信息
管理運籌學及智慧型方法
作者：諸克軍、王廣民、郭海湘
定價：38元
印次：1-1
ISBN：9787302321088
出版日期：2013.06.01
印刷日期：2013.05.16
定價：38元
印次：1-1
ISBN：9787302321088
出版日期：2013.06.01
印刷日期：2013.05.16
內容簡介
本書主要是針對管理類的研究生編寫，全書共3篇11章。第1篇包括運籌學傳統內容共6章，其中第1章線性規劃、第3章動態規劃和第4章多目標規劃主要是對本科階段運籌學的複習與回顧，而第2章非線性規劃和第5章排隊論一般在本科階段都沒有系統學習，作為研究生無疑應該認真學好這兩章；第2篇共3章，每一章都介紹一種典型的搜尋算法，隨著計算機技術的發展，非導數最佳化算法逐步成熟和完善，這些算法對於開展科學研究是不可多得的工具；第3篇共2章，主要介紹神經網路和模糊系統的基本概念，面對日益複雜的社會經濟系統，兩種智慧型方法所具有的魯棒性和容錯性用於複雜系統仿真具有特殊的意義。全書每章都配備一定數量的習題，有的章節還附有相應的計算程式。
圖書目錄
第1章線性規劃 1
1.1線性規劃問題 1
1.1.1幾個線性規劃問題 1
1.1.2線性規劃的形式 7
1.1.3線性規劃問題的解 8
1.2線性規劃的基本理論 10
1.2.1凸集與凸組合 11
1.2.2解的幾何意義 14
1.2.3線性規劃的對偶理論 16
1.3線性規劃的求解 22
1.3.1單純形法 22
1.3.2基於MATLAB的線性規劃
求解 29
1.3.3矩陣對策的線性規劃求解 44
1.3.4數據包絡分析中線性規劃
方法 46
1.4習題 50
第2章非線性規劃 53
2.1非線性規劃的基本概念 53
2.1.1非線性規劃的實例 53
2.1.2非線性規劃問題的數學模型 56
2.2極值問題 58
2.2.1 局部極值和全局極值 58
2.2.2 極值點存在的條件 58
2.3凸函式和凸規劃 60
2.3.1凸函式 60
2.3.2凸規劃 63
2.4下降疊代算法與一維搜尋 64
2.4.1 下降疊代算法 64
2.4.2一維搜尋 67
2.5無約束極值問題的解法 71
2.6約束極值問題 88
2.6.1最優性條件 89
2.6.2可行方向法 93
2.6.3制約函式法 96
2.7習題 101
第3章動態規劃 105
3.1動態規劃基本概念與原理 105
3.1.1基本概念 105
3.1.2基本方程 110
3.1.3基本思想 113
3.1.4Bellman最最佳化原理與動態
規劃 114
3.1.5馬爾可夫性與動態規劃 117
3.2確定性動態規劃 119
3.2.1一維動態規劃 119
3.2.2多維動態規劃 130
3.3隨機規劃與隨機動態規劃 144
3.3.1隨機規劃 144
3.3.2隨機動態規劃 146
3.4動態規劃套用案例 157
3.4.1動態規劃資源分配套用案例 157
3.4.2動態規劃貨物配裝套用案例 160
3.4.3動態規劃產品分批套用案例 162
第4章多目標規劃 165
4.1多目標規劃基本概念與原理 165
4.1.1非劣解概念 165
4.1.2求解非劣解的常用標量化
方法 170
4.1.3線性向量最佳化問題的非劣解 172
4.1.4本徵非劣解 173
4.1.5非劣性的Kuhn-Tucker充要
條件 174
4.2非劣解生成技術 176
4.2.1權重法 177
4.2.2約束法 182
4.2.3多目標線性規劃的單純
形法 186
4.2.4多目標動態規劃 194
4.3習題 202
第5章排隊論 207
5.1排隊服務系統的基本概念 207
5.2輸入與服務時間的分布 211
5.2.1最簡單流的定義 211
5.2.2最簡單流的一些性質 212
5.2.3負指數分布的服務時間 212
5.2.4k階的Erlang分布 214
5.2.5關於機率分布的檢驗 215
5.3生滅過程 216
5.4最簡單的排隊系統的模型 219
5.4.1顧客源無限、隊長不受限制的
排隊模型 219
5.4.2顧客源無限、隊長受限制的
排隊模型 223
5.4.3顧客源有限的排隊模型 227
5.5M/G/1的排隊系統 232
5.5.1嵌入馬爾可夫鏈及基本公式
的推導 232
5.5.2泊松輸入和定長服務時間的
排隊系統 234
5.5.3輸入為泊松分布服務時間為
愛爾朗分布的排隊系統 234
5.6服務機構串聯的排隊系統 236
5.7具有優先服務權的排隊模型 238
5.8排隊決策模型 241
5.8.1費用模型 241
5.8.2意向水平的模型 242
5.9排隊系統的模擬 243
5.10習題 247
第6章博弈論 249
6.1什麼是博弈論 249
6.1.1博弈論的研究對象 249
6.1.2博弈論的發展歷程 250
6.1.3博弈論的理論體系 251
6.2完全信息靜態博弈 252
6.2.1策略型博弈 252
6.2.2囚徒困境 254
6.2.3優超 255
6.2.4囚徒困境的解及其意義 255
6.2.5納什均衡 256
6.3不完全信息靜態博弈 260
6.3.1不完全信息 260
6.3.2豪爾紹尼轉換 261
6.4博弈論在經濟管理中的套用 264
6.4.1價格戰博弈 264
6.4.2污染博弈 265
6.4.3貿易自由與壁壘 265
6.4.4拍賣博弈 265
6.4.5應急管理中的博弈 265
6.4.6人力資源的博弈 266
6.4.7供應鏈中的博弈 266
6.5習題 267
第7章禁忌搜尋算法 269
7.1鄰域搜尋算法思想 269
7.2禁忌搜尋算法基本思想 270
7.3禁忌搜尋算法基本要素 271
7.4禁忌搜尋算法流程 276
7.5算法套用1：背包問題 278
7.6算法套用2：樞紐站中位
問題 279
7.7習題 284
第8章遺傳算法 285
8.1遺傳算法基本思想及其特點 285
8.2遺傳算法基本要素 287
8.3遺傳算法流程 292
8.4算法套用：樞紐站最大覆蓋
問題 293
8.5習題 297
第9章模擬退火算法 299
9.1模擬退火算法的基本原理 299
9.1.1物理退火過程 299
9.1.2模擬退火原理 299
9.2模擬退火算法的描述 300
9.2.1基本的模擬退火算法步驟 300
9.2.2模擬退火算法流程圖 301
9.2.3Metropolis準則 301
9.3模擬退火算法參數設計及其
操作 302
9.3.1狀態產生函式和狀態接受
函式 302
9.3.2初始溫度的選取 302
9.3.3溫度更新函式的確定(即溫度
下降方法) 303
9.3.4內循環終止準則 303
9.3.5算法的終止準則(外循環終止
準則) 304
9.4基於模擬退火的粒子群算法
(SA-PSO) 305
9.5基於SA-PSO求解車輛路徑
問題 307
9.5.1車輛路徑問題的案例背景 308
9.5.2算法求解過程 309
9.5.3最佳化結果分析 313
9.6習題 314
第10章人工神經網路 315
10.1BP神經網路 315
10.1.1BP神經網路概述 315
10.1.2BP神經網路算法 316
10.1.3BP神經網路的一些理論
問題 317
10.1.4對BP神經網路模型的
改進 318
10.2徑向基網路 320
10.2.1徑向基概述 320
10.2.2RBF網路非線性特徵 321
10.2.3基函式的確定 322
10.2.4RBF網路的學習算法 324
10.2.5RBF網路研究的新發展 325
10.3自組織特徵映射網路 325
10.3.1自組織特徵映射網路
概述 325
10.3.2兩種聯想學習規則 326
10.3.3SOM網路結構與特徵 328
10.3.4SOM網路計算 330
10.4習題 330
第11章模糊系統 331
11.1模糊性與模糊集合的定義 331
11.1.1模糊性 331
11.1.2普通集合及其運算 332
11.1.3模糊集的定義及其
表示法 335
11.1.4模糊集合的運算 337
11.2截集與分解定理 341
11.2.1截集 342
11.2.2分解定理 345
11.3隸屬函式的確定 347
11.3.1模糊統計 347
11.3.2實數域R上的常用分布 349
11.4模糊關係 352
11.4.1關係 352
11.4.2模糊集合的投影與柱狀
擴展 354
11.5模糊關係的合成與擴展
原理 356
11.5.1模糊關係合成 356
11.5.2擴展原理 357
11.5.3模糊等價關係 358
11.6模糊語言變數與模糊規則 363
11.6.1語言變數 363
11.6.2模糊IF-THEN規則 365
11.6.3模糊IF-THEN規則的
運算 367
11.6.4規則集合的數學性質 371
11.7習題 372
