《运筹学》课程授课教案（讲稿）第21讲 网络图的调整与优化

3.1 线性规划模型 3.2 线性规划的单纯形法 3.3 线性规划的对偶 3.4 灵敏度分析

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第7章 目标规划

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第9章 层次分析 The Analytic Hierarchy Process（AHP）

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第2章 基本概念和基本理论

第1章 最优化绪论 第2章 线性规划 第3章 网络流与动态规划 第4章 无约束最优化 第5章 有约束最优化 第6章 凸优化 第7章 大数据中的优化 第8章 总结

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。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。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

§1 多阶段决策最优化问题举例 §2 基本概念、基本方程与最优化原理 §3 离散确定性动态规划求解

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

基本概念 输入过程和服务时间分布 泊松输入——指数服务排队模型 其他模型选介 排队系统的优化目标与最优化问题