運籌與優化模型

第一章 運籌學思想與優化建模
第一節 運籌學基本思想
一、運籌學的名稱和定義
二、運籌學的基本思想
三、運籌學研究的基本步驟
四、運籌與優化建模的一般思路
第二節 優化建模
第三節 優化模型的改造與遷移
一、擇偶模型
二、婚後感情增長模型
三、感情可持續發展模型
四、數學模型的遷移
本章思考題

第二章 分析型優化模型
第一節 設備更新問題
一、劣化數值法
二、最小平均成本法
三、最大總收益法
四、效益分析法
五、費用方程法
六、MAPI法
七、網絡優化方法
第二節 確定性存儲問題
一、經濟訂購批量存儲模型
二、經濟生產批量存儲模型
三、允許缺貨的經濟訂購批量存儲模型
四、允許缺貨的經濟生產批量存儲模型
五、經濟訂購批量折扣模型
第三節 隨機性存儲問題
一、需求為隨機變量的單一週期的存儲模型
二、需求為隨機變量的訂購批量、再訂貨點模型
三、需求為隨機變量的定期檢查存儲量模型
第四節 分析型優化模型綜合案例
一、租賃與購買客機問題
二、廣告與利潤問題
三、生產福利問題
本章思考題

第三章 數學規劃模型
第一節 線性規劃
一、線性規劃的數學模型
二、線性規劃的圖解法
三、線性規劃的標準型和解的性質
四、單純形法
第二節 運輸問題
一、運輸問題的數學模型
二、表上作業法
三、運輸模型的應用
第三節 非線性規劃
一、非線性規劃的實例及數學模型
二、無約束非線性規劃問題
三、約束非線性規劃問題
本章思考題

第四章 遺傳與進化
第一節 基本遺傳算法
一、遺傳算法的基本原理
二、簡單遺傳算法的基本流程
第二節 基本遺傳算法的改進
一、編碼方式的改進
二、遺傳算子的改進
三、控制參數的改進
四、執行策略的改進
第三節 遺傳算法的應用
本章思考題

第五章 群集智能優化
第一節 蟻群優化算法
一、蟻群優化算法簡介
二、蟻群優化算法的基本流程
三、蟻群優化算法的改進
四、蟻群優化算法的應用
第二節 粒子群優化算法
一、粒子群優化算法簡介
二、粒子群優化算法的基本流程
三、粒子群優化算法的改進
四、粒子群優化算法的應用
本章思考題

第六章 隨機優化
第一節 模擬退火算法
一、模擬退火算法的思想
二、模擬退火算法的基本流程
三、模擬退火算法的應用
第二節 禁忌搜索算法
一、禁忌搜索算法的思想
二、禁忌搜索算法的基本流程
三、禁忌搜索算法的應用
第三節 免疫算法
一、免疫算法簡介
二、免疫算法的基本流程
三、常用的免疫算法
四、免疫算法的應用
本章思考題
參考文獻