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一、 主要用数学的方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。 二、Operation Research ，OR 三、主要研究对象：主要为各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动

究” 运筹学是应用分析、试验、量化的方法, 对经济管理系统中的人力、物力、财力等资源 进行统筹安排,为决策者提供有依据的最优方 案,以实现最有效的管理

第八章动态规划 一、动态规划 Dynamic Programming 研究多阶段决策的最优化问题的方法。 二、多阶段决策问题含有一个描述过程时序或空间演变的阶段变量,将复杂问题划分成若干阶段,根据“最优性原理”, 逐段解决而最终实现全局最优。 三、经济、管理、工业生产、工程技术等领域,许多问题可归结为多阶段决策问题。 四、一些用线性规划、非线性规划处理有困难的问题,往往可以用动态规划方便地求解。 五、动态规划是美国运筹学家贝尔曼(R. Bellman)等人1959年提出的

Minimum-Cost Flow Problems (Section 7.1)(最小费用流问题) A Case Study: The BMZ Maximum Flow Problem (Section 7.2)(案例研究：BMZ公 司的最大流问题) Maximum Flow Problems (Section 7.3)(最大流问题) Shortest Path Problems: Littletown Fire Department (Section 7.4)(最短路问题： 里特城的消防队问题) Shortest Path Problems: General Characteristics (Section 7.4)(最短路问题： 一般特征) Shortest Path Problems: Minimizing Sarah’s Total Cost (Section 7.4)(最短路问 题：最小化莎拉的总成本问题) Shortest Path Problems: Minimizing Quick’s Total Time (Section 7.4)(最短路 问题：最小化奎克公司总时间问题) Minimum Spanning Trees: The Modern Corp. Problem (Section 7.5)(最小支撑树 问题：摩登公司问题)

14.1 INTRODUCTION 14.2 WHAT IS DATA 14.3 DESCRIBING VARIABLES 14.4 THE CONCEPT OF A STATISTICAL DISTRIBUTION 14.5 SUMMARY 14.6 THE NATURE OF A SAMPLE 14.8 DESCRIBING SAMPLE DATA 14.7 DATA ANALYSIS USING SAMPLE DATA 14.9 INVESTIGATING RELATIONSHIPS BETWEEN VARIABLES

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

在科学研究、经济建设和生产实践中，人们经常遇到一类含有多个目标的数学规划问题，我们称之为多目标规划。本章介绍一种特殊的多目标规划叫目标规划(goalprogramming)，这是美国学者Charnes等在1952年提出来的。目标规划在实践中的应用十分广泛，它的重要特点是对各个目标分级加权与逐级优化，这符合人们处理问题要分别轻重缓急保证重点的思考方式。本章分目标规划模型、目标规划的几何意义与图解法和求解目标规划的单纯形方法等三个部分进行介绍

5.1 最优性条件 5.2 最速下降法 5.3 Newton法及其修正 5.4 共轭梯度法 5.5 变尺度法 5.6 直接算法

第一节 单纯形法的矩阵描述及改进单纯形法介绍 第二节 变量有界的大规模线性规划 第三节 可分解的大规模线性规划