最优化理论与方法是计算机科学与技术、人工智能及相关专业的主干课程之一。本书结合最优化理论与方法的基本原理和各种高效算法的实际应用,系统地介绍了最优化问题的数学建模方法,并融入了和最优化理论与方法课程密切相关的思政元素。全书共9章,第1章为引言,第2~9章全面系统地介绍了相关数学知识、线性规划、单纯形方法、对偶理论和灵敏
《概率基多目标优化原理及应用》以系统论的观点,从概率论的角度阐述了概率基多目标优化理论的基本原理和应用。书中首次引入一个崭新概念—青睐概率及其量化方法,并将概率基多目标优化方法与实验设计方法相结合,如响应面法、正交试验设计和均匀试验设计,建立了概率基多目标试验设计方法。书中同时给出了概率基稳健、设计、概率基多目标优化的
"组合博弈论研究的是没有隐藏信息和随机因素的双人游戏。该理论为这类游戏中的局面分配了代数值,并试图量化它们之间的代数和组合结构。三十年前,随着Berlekamp、Conway和Guy出版了经典著作WinningWaysforYourMathematicalPlays,此理论以现代形式被引入,近年来人们对它的兴趣迅速增加
本书系统介绍了非线性**化问题的经典理论和传统优化算法,如约束优化问题的**性条件、鞍点理论和对偶理论,梯度下降算法、可行方向法、罚函数方法等,同时也介绍了一些新近发展起来的优化理论与算法,如次梯度理论、共轭函数、信赖域方法、临近点方法、交替极小化方法、交替方向法等。
本书主要关注层次结构合作博弈,深入研究了该类合作博弈的Winter值,新构造了其均分值、均分剩余值、多步Shapley值、集体值和t值。另外,本书还关注了两类特殊的层次结构合作博弈,即(常规)合作博弈和联盟结构合作博弈,详细梳理了这两类合作博弈单值解的研究成果。
本书通过一系列引人入胜的故事,细致地阐释了与我们每个人密切相关的博弈问题,使读者迅速掌握生活中无时不在的博弈技巧。学博弈论不是为了学习它的解法,而是为了学习它处理事情的巧妙策略
本书是在天津市精品课“系统工程与运筹学”(2007年)配套教材的基础上,重新编写的一本教材,是天津市一流课程“系统工程与运筹学”(2020年)的完善版课程内容。本书内容包括:系统与系统科学方法论、系统工程与系统工程方法论、系统工程的主要方法、静态线性系统最优化模型及求解方法、静态非线性系统最优化模型及求解方法、图与网络
本书共6章,绪论介绍了多目标优化问题的概念,并梳理了各种智能优化算法的基本思想和原理;第2章介绍了多目标进化算法的研究现状、算法原理、算法一般框架及算法性能评价指标;第3章介绍了目前提出的几种经典多目标进化算法的基本原理和流程;第4章针对智能仓储系统中的任务分配问题,提出了一种利用非支配排序和maximin适应度函数的
本书讨论了单机排序问题、分批排序问题、成组加工排序问题、可控排序问题、可拒绝排序问题、若干供应链排序问题以及双代理排序问题的动态规划解法,并介绍了利用动态规划算法设计完全多项式时间近似方案(FPTAS)的应用成果。
随着计算机软件的发展,许多复杂的计算可以由计算机完成。本书讲述了运筹学的基础知识和相关算法,主要介绍了与运筹学问题求解密切相关的LINDO、Lingo、WinQSB、MATLAB软件的使用方法。其主要内容包括运筹学实验软件简介及操作、线性规划实验、对偶理论与灵敏度分析实验、整数规划实验、运输问题与指派问题实验、目标规划