计算机编程语言和可编程计算器提供许多功能它允许你根据决策结构控制命令执行流 程。如果你以前已经使用过这些功能,对此就会很熟悉。相反,如果不熟悉控制流,本章材 料初看起来或许复杂些。如果这样,就慢慢来

一、课程特点：方法课 1、Operations research 与 Management science 决策与决策方法、管理与管理方法 2、运筹学需要的基础 3、课程处理

兄弟国际 由于兄弟国际内部对欧洲地区零配件供 应系统运作不满的呼声不断增强,马丁克罗 斯利出任了零部件经理。他到来以后发现欧 洲公司存在很多问题,他该从哪里着手他的 工作?他知道现有的收益水平不会被公司认 同,建立一个有效的物流网络系统,是一件 迫在眉睫的事,他应该怎样决策?分析完各种 条件信息后,他提出了若干个选择方案,而 且必须拿出有说服力的论据,因为这关系着 公司以后的发展

一、利润最大化规则:MR=MC 二、(p-mc)/p=1/-(勒纳指数) 三、这不是一个经营决策规则,是要求利润最大化的条件说明。 四、可以重新写成一个\平均成本加利润”公式

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

本章研究企业的资本结构和利润分配决策，即股利政策。资本结构是指企业各 种长期资金来源之间的比例关系，通常企业的长期资金来源分为权益资本和债务资 本，即企业所有者投入企业的资金和债权人投入企业的资金。因此，企业资本结构 主要是指债务资本与权益资本的关系。企业的资本结构对企业的价值、股票的价值 对重要的影响。确定企业的资本结构是企业筹资决策的重要内容之一

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

宏观经济模型在宏观总量水平上把握和反映经济运行的全面特征，研究宏观经济主要指 标间的相互依存关系，描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系。可用来进行宏观 经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本章主要讨论了宏观计量经济模型的设 定理论，并对中西方宏观计量经济模型进行了综述。 本章学习的一个重点是宏观计量经济模型的设定理论。首先是宏观经济模型的分类，可 以按建模方法分类，分为计量经济学模型、投入产出模型、优化模型、经济控制论模型、系 统动力学模型等；可以按建模目的分类，分为预测模型、决策模型、专门模型；可以建模范 围分类，分为国家模型、地区模型、国家间模型等；可以按时间长度分类，分为季度模型、 年度模型和中长期模型等

管道滑坡危险性评价是长输油气管道沿线滑坡灾害预防和治理中规划决策的重要依据.该评价组织由定量和定性两类指标构成,评价系统具有随机性和模糊性的特点.针对常用的定性和半定量评价法在处理系统的随机性和模糊性上存在顾此失彼和人为主观性强的问题,引入能同时有效反映事物随机性和模糊性的云理论,运用黄金分割率法构建5级标度的管道滑坡危险性状态标尺云和指标重要性权重云,提出定量指标的不确定性推理过程和定性指标专家群语言云转化的浮动云偏好集结算法,构建了油气管道滑坡危险性的综合评价模型并进行了工程例证分析.4处待评样本的综合评价结果与半定量法结果基本一致,并与实际相符.该模型软化了指标边界的硬划分,简化了指标数据的预处理;实现了评价的定量与定性融合和集成决策;提高了结果的精确性、合理性和可视化