行动有先后顺序,不同的参与人在不同时点行 动,先行动者的选择影响后行动者的选择空间 ,后行动者可以观察到先行动者做了什么选择 ,因此,为了做出最优的行动选择,每个参与 人都必须这样思考问题:如果我如此选择,对 方将如何应对?如果我是他,我将会如何行动 ?给定他的应对,什么是我的最优选择?

一、市场失灵的原因 完全的市场机制能使市场达到的均衡,称为 帕雷托最优。但要达到帕雷托最优,要有一系 列的假设前提条件,这些条件可以归结成三条: 假如有足够的市场 假如所有的消费者和生产者都按竞争 的规则办事 假如存在均衡的状态 而当实际情况不符合这三条假设条件时,市场 在资源配置方面效率就降低,出现市场失灵

2.4线性规划的灵敏度分析 一、线性规划是静态模型 二、参数发生变化,原问题的最优解还是不是最优 三、哪些参数容易发生变化 2.5 参数线性规划

系统最优化分配按照 Wardrop第二法则,即使得路 网中总行驶时间最小进行交通量分配。 该方法适用于最大限度地使用现有道路系统的场 合。从径路选择角度,该分配方法与用户均衡分配法 中用户一直选择时间上的最短径路不同,它有必要让 用户选择最短径路以外的径路。从此种意义上说,是 道路规划者或道路管理者所希望的分配原则,尤其在 智能交通系统获得广泛应用之后

第一章状态方程 第二章转移矩阵 箄三章能控性与能观测性 筧四章变分法与最优控制 第五章最大值原理 第六章动态规划 第七章线性最优控制系统 第八章基本估计理论 第九章卡尔曼滤波

一、物流中心规模规划 为了体现物流中心规划对道路车流量的影响， 选用泊车位数量来表示其规模的大小。求解 最佳泊车位数，与求码头最优泊位数问题类 似，可以将码头最优泊位问题的求解方法作 为解决物流中心车位问题的参考

1.什麽是图解法? 线性规划的图解法就是用几何作图的 方法分析并求出其最优解的过程。 求解的思路是:先将约束条件加以图 解,求得满足约束条件的解的集合(即可 行域),然后结合目标函数的要求从可行 域中找出最优解

动态规划方法是处理分段过程最优化问题的一类及其有效的方法。在 实际生活中，有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任 一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，而与该阶段之前的过程如何达 到这种状态的方式无关。这类问题的解决是多阶段的决策过程。在 50 年代，贝尔曼（Richard Bellman）等人提出了解决这类问题的“最 优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态 规划

一、依据现在和过去的信息对未来提出预测，自然希望预测是最优预测。 二、最优的准则是什么？ 三、一个好的预测是预测的误差越小越好

前面关于消费者和生产者行为的讨论，把价格当作所考虑的经济体的外生变量，消费者 和生产者都是既定价格体系的接受者。那么，这个既定的价格体系又是如何决定的呢？本章来 研究这个问题，价格将被当作经济系统的内生变量看待，由经济系统本身所决定。消费者与生 产者、需求与供给的共同作用，既决定了市场价格体系，又决定了各种商品的交易量，而且实 现了资源的最优配置，使社会福利达到帕累托最优。这就是本章将要得出的主要结论