一、层次分析法(AHP)简介 层次分析法(AHP)的由来 美国运筹学家A.l. Saaty于本世纪70年代提出的层次分析法 (Analytical Hierar-chy- Process,简称AHP方法,是一种定性 与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策 思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法,决策者通过将复杂 问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计 算,就可以得出不同方案的权重,为最佳方案的选择提供依据

本章讨论劳动供给量问题，一个经济中劳动供给量取决于劳动力（劳动人口）数量与劳动时间两个因素。本章根据这两个因素建立有关劳动供给的基本模型。通过本章的学习，你可以了解： 劳动力范畴分类； 劳动参与率、就业率、失业率与自然失业率； 影响劳动供给的因素; 工作时间决策理论：收入与休闲的替代; 家庭生产与生命周期理论

为了解决飞机移动生产线中多并行作业物料的供给问题，构建了飞机移动生产线物料配送与线边存储集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上，引入了物料在线边空间的存储决策，建立了以小车出行趟数最小化为目标的数学模型并设计了一种以免疫算法为框架的启发式算法.在免疫算法较优的全局搜索能力下，综合考虑小车的配送能力与线边空间的重复使用、共享等因素，使用反向动态小车调度算法和物料存储前瞻算法对物料的组批方式、配送时刻和在线边的存放位置三类变量联合进行决策.对提出的算法进行了数值实验，实验结果证明了模型与算法的有效性

多阶段的决策问题 最优化原理与动态规划的数学模型 离散确定性动态规划模型的求解 离散随机性动态规划模型的求解 一般数学规划模型的动态规划解法

8.1 多阶段决策问题 8.2 最优化原理与动态规划的数学模型 8.3 离散确定性动态规划模型的求解 8.4 离散随机性动态规划模型的求解 8.5 一般数学规划模型的动态规划解法

8.1 多阶段决策问题 8.2 最优化原理与动态规划的数学模型 8.3 离散确定性动态规划模型的求解 8.4 离散随机性动态规划模型的求解 8.5 一般数学规划模型的动态规划解法

针对钢管入库优化决策问题，建立了问题的约束满足优化模型，并通过对垛高和钢管堆放规则的分析，提出了基于聚类和约束满足技术的两阶段求解算法.算法在第一阶段采用聚类的方式对待入库的钢管按照多重属性进行分组；在第二阶段利用约束满足技术对于每组钢管分别指派垛位及其在垛位上的具体位置，并通过约束传播动态缩减问题的搜索空间.最后将算法与经典的BFD （best fit deceasing）算法进行实验结果对比.实验结果表明，算法能够在保证倒垛次数最小的前提下，有效减少垛位数并具有良好的垛位利用率，模型及算法可行、有效

木文以中国宏观经济为背景,简述了计量经济学方法数学模型的建立、开发和应用的过程,对经济模型的数学描述。结构分解与分析以及政策仿真方法做了有益的探讨,并建立了国家货币必要量预测和供应量控制数学模型。本文的成果包括一个完整的货币模型,关于结构分解和政策仿真算法以及相应的计算机软件。为实现宏观经济决策科学化提供了一种有力的辅助工具

建立了生态产业共生网络均衡模型的标号系统,该生态产业系统可有效地减少原材料使用量并降低污染物排放.针对生态产业共生网络多产品(主副产品和废弃物)和多层次(生产者企业、消费者企业、分解者企业和需求市场)的复杂网络结构,基于标号系统描述了生态产业共生网络各层决策成员的利润优化行为以得到均衡条件,利用变分不等式构建生态产业共生网络均衡模型.在一定假设条件下,探讨变分不等式问题解的性质并构造数值算例以验证模型的正确性与合理性

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