7.1 运输模型 7.2 运输问题的计算机求解 7.3 运输问题的应用 一、产销不平衡的运输问题 二、生产与储存问题 三、转运问题 7.4 运输问题的表上作业法 一、确定初始基本可行解 二、最优解的判别 三、改进运输方案的办法——闭回路调整法 四、如何找多个最优方案

6.1 分支限界法的基本概念 6.2 0-1背包问题 6.3 单源路径问题 6.4 装载问题 6.5 布线问题 6.6 最大团问题 6.7 旅行售货员问题 6.9 电路板排列问题

5.1 回溯法算法框架 （ Backtracking Algorithm Paradigm ） 5.2 NP完全性问题简介 （ Introduction to NP-Complete） 5.3 旅行商问题 （ Travelling Salesman Problem） 5.4 0/1背包问题 （ 0/1 Backpack Problem） 5.5 装载问题 （ The Container Loading Problem） 5.6 n-皇后问题 （ The n-queens puzzle） 5.7 最大团问题 （ Maximum Clique Problem） 5.8 批处理作业调度问题 （ Batch Job Scheduling Problem） 5.9 图的m着色问题 （ The M-Coloring Problem） 5.10 回溯法的效率分析

 理解动态规划算法的概念  掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质  掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质，并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解  通过应用范例学习动态规划算法设计策略  矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication)  最长公共子序列问题  最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum  凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon  图像压缩问题  0-1背包问题（0/1 Knapsack Problem） 最优二叉查找树 （Optimal Binary Search Tree）

• 平面应力问题 • 平面应变问题 • 空间问题 • 轴对称问题 • 杆件问题 • 薄板/薄壳弯曲问题

银行法部分 一、存单纠纷案件 案例 1：如何确定银行应否承担民事责任 案例 2：以存单为表现形式的借贷纠纷 案例 3：存单纠纷案件中银行的举证责任 案例 4：借新还旧法律效力问题 案例 5：冒用他人银行卡行为的定罪分析 案例 6：信用卡恶意透支行为的法律界定 案例 7：信用卡挂失后的风险责任承担 二、贷款担保纠纷案件 案例 1：保证合同的成立与生效 案例 2：保证人的资格和条件 案例 3：保证期间及其效力 案例 4：保证人的先诉抗辩权 案例 5：保证人抗辩权的行使 案例 6：物保与人保并存时保证人的法律责任 案例 7：抵押权的物上代位性 案例 8：不动产抵押登记的效力 案例 9：动产抵押法律问题 案例 10：最高额抵押的法律问题 案例 11：股票质押贷款的法律问题 案例 12：有限责任公司股份质押的法律问题 票据法部分 案例 1：票据权利的善意取得 案例 2：票据交付的法律意义 案例 3：伪造票据的责任承担问题 案例 4：票据变造中当事人的权利与责任 案例 5：票据法上代理制度的适用 案例 6：我国票据法对票据关系中“对价”的特殊规定 案例 7：支票付款中付款银行的法律责任 案例 8：票据被拒绝承兑或拒绝付款后持票人的权利 案例 9：票据责任与民事责任的区分 证券法部分 案例 1：证券发行中虚假信息披露的责任承担 案例 2：内幕交易行为的认定及责任承担 案例 3：证券市场操纵行为的认定及责任承担 案例 4：证券商欺诈客户的行为及其责任承担 案例 5：利用计算机信息系统操纵证券交易价格行为的性质界定 保险法部分 案例 1：保险合同中的最大诚信原则 案例 2：保险合同的订立 案例 3：保险合同解释原则的理解与适用 案例 4：保险合同的无效 案例 5：财产保险中的保险利益确认 案例 6：财产保险中保险人的代位求偿权 案例 7：财产保险中的保险赔偿 案例 8：人身保险中保险利益的确认 案例 9：人身保险中的如实告知义务 案例 10：被保险人自杀时保险金的给付问题 案例 11：受益人与被保险人同时死亡时保险金的给付 案例 12：保险近因原则在寿险理赔中的运用

最大值、最小值问题 在生产实践中,为了提高经济效益,必须要 考虑在一定的条件下,怎样才能是2用料最省, 费用最低,效率最高,收益最大等问题。这类问 题在数学上统统归结为求函数的最大值或最小值 问题。最值问题主要讨论问题的两个方面:最值 的存在性;最值的求法

4.1问题与算法的复杂性 4.1.1问题与语言 一例4.1.整数的因子分解问题。 一例4.2.背包问题。 实际应用中的绝大多数问题都可直接或间接地转化为判定问题

行波法一般用来求解无界区域上的定解问题(如初值问题),对 于有限区域上的定解问题一混合问题或边值问题,本章介绍另一种求 解方法一分离变量法.它的基本思想是将偏微分方程的问题转化为常 微分方程的问题,先从中求出一些满足边界条件的特解,然后利用叠 加原理,作出这些解的线性组合,令其满足余下的定解条件,从而得 到定解问题的解

第1节 线性规划问题及其数学模型 1.1 问题的提出 1.2 图解法 1.3 线性规划问题的标准形式 1.4 线性规划问题的解的概念 第2节 线性规划问题的几何意义 2.1 基本概念 2.2 几个定理 第3节 单纯形法 3.1 举例 3.2 初始基可行解的确定 3.3 最优性检验与解的判断 3.4 基变换 3.5 迭代（旋转运算） 第4节 单纯型法的计算步骤 4.1 单纯型表 4.2 计算步骤 第5节 利用MATLAB求解线性规划问题 5.1 优化工具箱(optim)简介 5.2 标准形式 5.3 linprog函数 5.4 应用举例