解法等：第一章线性规划第二章对偶第三章整数规划第四章运输问题第五章网络优化第六章动态规划第七章排队论

2DP基本概念与最优化原理4-3DP应用（建模）4-4DP应用（求解）5-1网络分析5-2最短路问

f分析Chap6运输问题和指派问题Chap7网络最优化问题Chap8用PERT&CPM进行项目管理

《智能优化计算》ppt课件，内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。

物流信息技术及信息系统第十章物流中心网络概述第十一章物流运输站(场)规划第十二章货物运输的优化求解

• 网络优化是运筹学中的一个重要分支，所研究的问题涉及经济管理、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。在现实生活中，诸如最短路问题、运输问题、指派问题、中国邮递员问题、旅行商问题等都是网络优化的问题。 • 由于多数网络优化问题是以网络上的流为研究对象，因此，在图论中一般只涉及网络流问题。 • 4.1 网络流与截集 • 4.2 最大流问题及其解法 • 4.3 最小费用流算法 • 4.4 Petri网

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路.实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

6.1 图的基本概念 6.2 最小支撑树 6.3 最短路问题 6.4 网络最大流问题

第一章 线性规划 第二章 对偶 第三章 整数规划 第四章 运输问题 第五章 网络优化 第六章 动态规划 第七章 排队论