前言 运筹学(即最优化理论,或管理科学),是近几十年发展和形成的 门新兴的应用性学科。 主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管 理等最优化问题。 主要研究方法是定量化、系统化和模型化方法,特别是运用各种数 学模型和技术来解决问题

一个复杂系统往往要受诸多因素的影响,而这 些因素又要受到一定的限制。最优化就是在一定约 束下,如何选取这些因素的值,使某项(或某些) 指标达到最优的一门学科。它包括数学规划、决策 分析、最优控制等等。 最优化方法在经济、军事、科技等领域内都有 广泛的应用

第一章 线性规划与单纯形法 第三章 运输问题 第四章 目标规划 第五章 整数规划 第八章 动态规划的基本方法 第十章 图与网络优化 第十一章 网络计划 第十五章 决策分析

• MRS原理 • MRS方法综述 • MRS临床应用综述 • MRS的局限性和陷阱 • MRS优化 • 质量保证、质量控制和标准化 • MRS量化及理解 • 高场磁共振证实 • 分类器和决策辅助系统（DSS） • 未来的发展

制造系统工程（Manufacturing Systems Engineering，简称MSE）是国际上近年来新兴的一门综合性交叉学科，是一门将系统工程的理论和方法与现代制造技术有机结合的工程技术学科。 MSE的学科思想强调的是系统观点、学科综合、技术集成和整体优化，其主要内容是关于制造系统的分析、建模、决策、规划、设计、运行和管理的系统理论和技术。 1 制造系统的运行与管理概述 2 制造系统的运行与管理模式 3 制造系统计划与控制模型 4 战略层计划 5 战术层计划 6 运行层的生产计划调度与控制

Φ的确定 基本思路:Φ的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程,它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数,按照最速下降法逼近 (调整)

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

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断