第七章关于优化设计中的几个问题 一.数学模型的改进处理; 二.多目标问题的评价函数;

第一章最优化设计概论 一.引例 二.设计变量 三.目标函数和等值线 四.约束条件 五.最优化设计的数学模型 六.优化计算的迭代方法

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

•§1 退化的数学模型和对角化 •§2 无约束恢复 •§3 有约束恢复 •§4 几何失真校正 •§5 投影重建

(一)初等函数 (二)MM数学模型 (三)连续函数

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

§1 从现实对象到数学模型 §2 数学建模的重要意义 §3 概率统计相关模型 §4 数学建模的基本方法和步骤 §5 数学建模的特点和分类 §6 数学建模能力的培养

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

运筹学,即最优化理论,或在有的领域被称为管理科学,是近几十年发展和形成的一门新兴的应 用性学科。她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。 我们遇到的实际问题一般规模都较大,即使建立了模型,找到了解的方法,对于庞大的计算量也 是望而却步