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內(nèi)容簡介

　　《運籌學(xué)與最優(yōu)化方法（附VCD光盤1張）》主要包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、目標規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、層次分析法及智能優(yōu)化計算簡介等內(nèi)容。這些內(nèi)容是管理、經(jīng)濟類研究生應(yīng)具備的必要知識。作為教材，本書內(nèi)容著重闡述基本思想、理論和方法，力求做到深入淺出，通俗易懂，適于教學(xué)和自學(xué)。每一章末配置了適當(dāng)?shù)牧?xí)題，便于讀者理解、消化書中的內(nèi)容。為了便于教師的教學(xué)，僅供參考。《運籌學(xué)與最優(yōu)化方法（附VCD光盤1張）》可作為管理、經(jīng)濟類專業(yè)及大多數(shù)工科類碩士研究生的教材，也可作為應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算數(shù)學(xué)及管理科學(xué)與工程專業(yè)本科高年級學(xué)生的教材或教學(xué)參考書。對于希望了解、認識及應(yīng)用運籌學(xué)的各類人員也有一定的參考價值。

作者簡介

暫缺《運籌學(xué)與最優(yōu)化方法》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章　運籌學(xué)思想與運籌學(xué)建模
　1.1　運籌學(xué)的特點及其應(yīng)用
　1.2　運籌學(xué)建模
　1.3　基本概念和符號
第2章　基本概念和基本理論
　2.1　數(shù)學(xué)規(guī)劃模型的一般形式
　2.2　凸集、凸函數(shù)和凸規(guī)劃
　2.3　多面體、極點和極方向
第3章　線性規(guī)劃
　3.1　線性規(guī)劃模型
　3.2　線性規(guī)劃的單純形法
　3.3　線性規(guī)劃的對偶問題
　3.4　靈敏度分析
第4章　最優(yōu)化搜索算法的結(jié)構(gòu)與一維搜索
　4.1　常用的搜索算法結(jié)構(gòu)
　4.2　一維搜索
第5章　無約束最優(yōu)化方法
　5.1　最優(yōu)性條件
　5.2　最速下降法
　5.3　牛頓法及其修正
　5.4　共軛梯度法
　5.5　變尺度法
　5.6　直接搜索算法
第6章　約束最優(yōu)化方法
　6.1　Kuhn-Tucker條件
　6.2　既約梯度法及凸單純形法
　6.3　罰函數(shù)法及乘子法
第7章　目標規(guī)劃
　7.1　目標規(guī)劃模型
　7.2　目標規(guī)劃的幾何意義及圖解法
　7.3　求解目標規(guī)劃的單純形方法
第8章　整數(shù)規(guī)劃
　8.1　整數(shù)規(guī)劃問題的提出
　8.2　整數(shù)規(guī)劃解法概述
　8.3　分村定界法
　8.4　割平面法
　8.5　0-1規(guī)劃的隱枚舉法
　8.6　分派問題及解法
第9章　層次分析法
　9.1　層次分析法的基本過程
　9.2　層次分析法應(yīng)用中若干問題的處理
　9.3　應(yīng)用舉例
第10章　智能優(yōu)化計算簡介
　10.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
　10.2　遺傳算法
　10.3　模擬退火算法
　10.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的混合優(yōu)化學(xué)習(xí)策略
　10.5　應(yīng)用舉例
參考文獻