运筹学决策理论方法新编

第1章 人工神经网络 1.1 人工神经网络概述 1.2 前馈网络及其应用 1.3 反馈网络及其应用 1.4 竞争网络与自组织网络 1.5 模糊神经网络及其应用 本章参考文献 第2章 进化计算 2.1 引言 2.2 进化算法的统一框架 2.3 进化多目标的计算 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

第1章 人工神经网络 1.1 人工神经网络概述 1.2 前馈网络及其应用 1.3 反馈网络及其应用 1.4 竞争网络与自组织网络 1.5 模糊神经网络及其应用 本章参考文献 第2章 进化计算 2.1 引言 2.2 进化算法的统一框架 2.3 进化多目标的计算 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 3.2 序列算子与灰色序列生成 3.3 灰色关联分析 3.4 灰色聚类评估 3.5 灰色预测模型 3.6 灰色决策模型 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 4.2 模糊关系 4.3 模糊映射与模糊变换 4.4 模糊综合评价 4.5 模糊多属性决策 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 5.2 粗糙集的知识约简理论 5.3 不同粗糙集模型的知识约简算法 5.4 粗糙集理论的应用 本章参考文献 第6章 系统仿真与系统动力学 6.1 系统仿真的概念与原理 6.2 连续系统仿真与离散系统仿真 6.3 统计试验仿真方法(蒙特卡罗方法) 6.4 系统动力学 本章参考文献 第7章 系统综合理论及信息融合技术 7.1 系统综合理论 7.2 信息融合技术简介 本章参考文献 第8章 物元分析与集对分析 8.1 物元分析 8.2 集对分析与同异反运筹决策 本章参考文献 第9章 应用于运筹的软计算方法 9.1 蚁群优化算法 9.2 免疫算法 9.3 禁忌搜索算法 9.4 模拟退火算法 本章参考文献 编后记 作者简介

本书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、租糙集理论与方法、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。 本书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。