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第一节 特尔菲(Delphi)法 第二节 层次分析法(AHP) (Analytics Hierarchy Process) 第三节 数据包络分析法(DEA) 第四节 多准则评估的区间评估方法 (Interval Analysis)
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2.1 多目标规划的数学模型 2.2 多目标规划问题的解 2.3 多目标规划问题的解法
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7.1 基本概念 7.2 矩阵对策的纯策略 7.3 矩阵对策的混合策略与混合扩充
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4.1 基本概念 4.2 风险型决策
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2.1 动态规划的基本概念与方法 2.2 动态规划应用举例
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中每行、每列都至少有一个0。显然如能找到运输问题的一个可行解X,具下述性质: 所有X>0的地方,运费C=0,则这个可行解一定是最优解。 那么如何找具有上述性质的可行解呢?设想在C1=0的地方A与B有一条边相连,对有边相 连的二点实行足量分配,可得一方案
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生产实际中遇到的线性规划问题常常是规模很大的,如果约束条件多到超过计算机容量 的程度,就会给求解造成困难。为了克服这一困难,对于大型问题,针对其具体结构,往往 可把它分解成几个较小问题来处理,这类方法称为分解算法
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线性规划中所使用的数据,大多是些估计值,有的不够准确,这就需要研究当对某些数据作稍许改变 时,最优解是否变化?如何变化?更何况实际情况还常有变动,特别经济问题是如此,象产品价格的变动,资 源限制数的增减,约束条件的增减,变量的增减等等。这势必影响最优解和最优值。可见充分利用原最优 表,分析最优解对某些数据变化的反应程度即灵敏度是十分必要的,同时也避免了因条件的些许改变而去 从头求解,故灵敏度的分析亦称最优化后分析
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由上一章定理 5,线性规划问题的最优解可以只限于在基可行解中去挑选。由于基可行 解有限,故原则上可采用枚举法。但从算法的角度看,这显然不是简便有效的。当 m、n 较大 时,根本行不通。事实上 m、n 在 100 左右的线性规划问题属于小型的
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若非线性规划的目标函数为自变量 n x R  的二次函数,约束条件又是线性的,就称这 种规划为二次规划。二次规划是非线性规划中比较简单的一类,它较容易求解,由于许多方 面的问题都可以抽象成二次规划的模型,下面的分析表明它和线性规划又有直接联系,因此 受到较为广泛的关注
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