| 词条 | 运筹决策理论方法新编 |
| 释义 | 图书信息书 名: 运筹决策理论方法新编 作 者：王可定 出版社： 清华大学出版社 出版时间： 2010年5月1日 ISBN: 9787302217176 开本： 16开 定价: 45.00元 内容简介《运筹决策理论方法新编》精练地介绍了有别于经典运筹学的多种运筹决策的理论与方法，包括：人工神经网络、进化计算、灰色系统理论、模糊决策分析、粗糙集理论与方法、系统仿真与系统动力学、系统综合理论及信息融合技术、物元分析与集对分析、应用于运筹的软计算方法（如：蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、融合算法等）。每一章或节都是一个相对独立的单元，但又具交叉互补性，可应用于决策与系统优化分析。 《运筹决策理论方法新编》适用于管理科学与工程、信息科学、数学等相关专业的高年级本科生和研究生，也可供有关学者、研究人员参考。 作者简介王可定,解放军理工大学工程兵工程学院教授，博士生导师。曾受聘担任北航北海学院经济管理学院副院长，教授。主要研究领域：军事系统工程、管理科学与工程。出版专著6部，发表论文60余篇。获省部级科技进步一、二等奖7项。获总参谋部“人梯奖”。1993年起享受国务院特殊津贴。 周献中，工学博士，南京大学控制与系统工程系教授，博士生导师。主要研究领域：网络系统的控制与优化、智能综合自动化理论与技术、智能信息处理与信息系统等。出版著作3部，发表论文120篇。获省部级科技进步一、二等奖4项。获江苏省优秀科技工作者称号，江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人。 图书目录第1章 人工神经网络 1.1 人工神经网络概述 1.1.1 人工神经网络的发展 1.1.2 人工神经网络的结构 1.1.3 人工神经网络的学习算法 1.2 前馈网络及其应用 1.2.1 感知器学习算法 1.2.2 反向传播算法及其改进算法 1.2.3 SVM模型 1.2.4 前馈网络的应用 1.3 反馈网络及其应用 1.3.1 离散Hopfield网络模型 1.3.2 连续Hopfield网络模型 1.3.3 反馈网络及其优化中的应用 1.4 竞争网络与自组织网络 1.4.1 竞争网络原理与模型 1.4.2 向量量化与广义向量量化模型 1.5 模糊神经网络及其应用 1.5.1 模糊感知器模型 1.5.2 模糊BP网络 1.5.3 模糊ART模型 1.5.4 模糊Kohonen聚类网络 1.5.5 Pi-Sigma模糊神经网络模型及其应用 1.5.6 补偿模糊神经网络模型及其应用 1.5.7 模糊CMAC神经网络模型及其应用 本章参考文献 第2章 进化计算 2.1 引言 2.1.1 难以求解的问题 2.1.2 从生物进化到进化计算 2.1.3 为什么使用进化算法 2.1.4 进化算法与相关学科的关系 2.1.5 进化计算的发展历史 2.2 进化算法的统一框架 2.2.1 表示方式 2.2.2 评估函数 2.2.3 种群 2.2.4 选择算子 2.2.5 变化算子 2.2.6 初始化和终止 2.2.7 进化算法与其他技术的混合 2.3 进化多目标的计算 2.3.1 多目标优化 2.3.2 求解多目标优化的传统数学规划方法 2.3.3 进化多目标优化 2.4 进化算法的适用范围 本章参考文献 第3章 灰色系统理论 3.1 灰色系统的概念与基本原理 3.1.1 灰色系统理论的产生 3.1.2 灰色系统的基本概念与基本原理 3.1.3 灰色系统理论的主要内容 3.2 序列算子与灰色序列生成 3.2.1 引言I 3.2.2 冲击扰动系统与序列算子 3.2.3 均值生成算子 3.2.4 准光滑序列 3.2.5 级比生成算子 3.2.6 累加生成算子与累减生成算子 3.2.7 累加生成的灰指数率 3.3 灰色关联分析 3.3.1 灰色关联因素和关联算子集 3.3.2 灰色关联公理与灰色关联度 3.3.3 广义灰色关联度 3.3.4 优势分析 3.4 灰色聚类评估 3.4.1 灰色关联聚类 3.4.2 灰色变权聚类 3.4.3 灰色定权聚类 3.4.4 基于三角白化权函数的灰色评估 3.5 灰色预测模型 3.5.1 GM(1，1)模型 3.5.2 GM(1，1)模型的适用范围 3.5.3 GM(1，N)和GM(0，N)模型 3.5.4 GM(2，1)和Verhulst模型 3.5.5 区间预测模型 3.5.6 灰色灾变预测模型 3.5.7 灰色波形预测模型 3.6 灰色决策模型 3.6.1 灰色决策基本概念 3.6.2 灰靶决策 3.6.3 单目标化局势决策 本章参考文献 第4章 模糊决策分析 4.1 模糊集的概念和运算 4.1.1 模糊集的概念 4.1.2 模糊集的运算 4.1.3 模糊集合与普通集合的相互转化 4.1.4 模糊子集的其他运算 4.2 模糊关系 4.2.1 模糊关系和模糊矩阵的运算 4.2.2 模糊关系的合成 4.2.3 倒置关系与转置关系 4.2.4 模糊关系的传递性 4.2.5 模糊等价关系与聚类图 4.2.6 模糊聚类分析 4.3 模糊映射与模糊变换 4.3.1 普通映射的扩展与模糊映射 4.3.2 模糊映射、模糊关系和模糊变换之间的关系 4.3.3 贴近度与择近原则 4.4 模糊综合评价 4.4.1 简单模糊综合评价 4.4.2 多层次模糊综合评价 4.5 模糊多属性决策 4.5.1 模糊多属性决策模型 4.5.2 属性指标值的处理方法 4.5.3 决策模型 本章参考文献 第5章 粗糙集理论与方法 5.1 粗糙集理论的基本概念 5.1.1 概述 5.1.2 信息系统 5.1.3 集合近似与粗糙集 5.1.4 粗糙集理论研究的基本问题与热门话题 5.2 粗糙集的知识约简理论 5.2.1 概述 5.2.2 知识约简的基本定义 5.2.3 知识约简的分辨矩阵法 5.2.4 知识约简的启发式算法 5.3 不同粗糙集模型的知识约简算法 5.3.1 变精度粗糙集模型的知识约简 5.3.2 不完备决策表的知识约简 5.3.3 模糊决策信息系统的知识约简 5.4 粗糙集理论的应用 …… 第6章 系统仿真与系统动力学 第7章 系统综合理论及信息融合技术 第8章 物元分析与集对分析 第9章 应用于运筹的软计算方法 编后记 作者简介 |
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