1907年由俄罗斯数学家马尔可夫（A.Markov）提出， 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势，即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向，以预测未来某特定时期可能发生的变化，以便 采取相应的对策

一、双矩阵对策及其特性 设二人有限非零和对策问题的局中人为I和∏,策略 集分别为S1={a1a2…,am},S2={B2…,Bn A=amxn和B[b1mn分别为I和∏的支付矩阵,其中 an,b分别为I和∏相应于a,和B的赢得。双矩阵对策 记为G=(S1,S2,(A,B))

第1章 绪论 第2章 线性规划 第3章 非线性规划 第4章 多目标规划 第5章 图与网络分析 第6章 网络计划 第7章 风险型决策 第8章 库存决策 第9章 动态规划 第10章 多目标决策 第11章 二人有限零和对策 第12章 二人有限非零和对策 第13章 排队系统分析 第14章 马尔可夫分析 第15章 随机模拟技术

本书大部分章节讨论的基本上都是单目标优化问题， 实际上，许多实际问题的优化牵涉的目标往往不止一个，如 设计一个工厂的施工方案，就要考虑工期、成本、质量、污 染等目标,再如找工作,购买家用电器,追求的目标往往都不止 一个。由于这类问题需同时考虑多个目标，而有些目标之间 又相互矛盾，从而使决策问题变得复杂, 这类决策问题称为 多目标决策问题

生产和消费是关系国计民生的两件大事，存贮是其间 的一个重要环节。即生产→存贮→消费 存贮是解决供求间不协调的矛盾的一种手段，其必要 性是显然的。 “存贮得越多越好”的思想，不是绝对的。存贮过程 中要有一定的损失和消耗，经济上要付出代价。存贮 论就是要研究如何合理的进行库存，以使总的费用最 小

以上讨论了M/M/1和M/M/C系统，其 前提均为泊松输入和负指数服务处理，这 类系统的工具是生灭工程状态转移图。在 实际中，有时到达仍为泊松过程，但服务 时间并不服从负指数分布，即M/G/1系统 这时不能用生灭过程处理，而主要依据布 拉切克-钦辛公式(P-K公式)

一.到达的规律 现实中有许多服务系统，其顾客的到达具有下述特征： （1）无后效性：任一时段的到达数不受前一时段的影响； （2）平稳性：顾客到达是均匀的； （3）稀有性：瞬时内

一.标准的M/M/1系统的最优服务率μ 设:C为对每个顾客的单位时间服务费,C为每个顾客在 系统停留单位时间的损失费,z为总费用

一、标准的M/M/1模型(M/M/1/∞/∞ 1问题的一般提法 设:泊松输入/负指服务/单服务台/系统无限制/顾客源无限制 求:(1)系统状态概率Pn (2)系统运行指标L3,Lq,W3,Wq

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)