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

动态规划是解决一类多阶段决策问题的优化方法，也是考察问题的一种途 径，而不是一种算法（如 LP 单纯形法）。因此它不象 LP 那样有一个标准的数 学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。 动态规划方法是现代企业管理中的一种重要决策方法。如果一个问题可将 其过程划分为若干个相互联系的阶段问题，且它的每一阶段都需进行决策，则 这类问题均可用动态规划方法进行求解

12.1统筹图 统筹方法是利用数学方法和网络图来研究、分析工程项目的合理组织、协调管理的一种科学管 理方法 这一方法于20世纪50年代产生于美国.956年,美国杜邦公司为协调公司不同业务部门的系 统规划,利用网络方法制订了第一套网络计划,称为关键路线法(CPM, Critical Path Method).1958年,美国海军武器局在制订“北极星”导弹研制计划时,同样利用了网络方法,但 更注重于对各项任务安排的评价和审查,称为计划评审技术(pr, Program Evaluation and Review Technique)

2.1.1图的基本概念 (1) 图(graph):用(顶)点代表对象,顶点之间的边表示对象之间的关系 滨州 “图是关系的数学表达” 注:图和几何图形不同.几何图形描述物体

Characteristics of Assignment Problems: Sellmore (Section 6.6)(指派问题的特征：塞尔 默公司问题) Variants of Assignment Problems: Job Shop (Section 6.7)(指派问题的变形：娇普肖普公司 问题) Variants of Assignment Problems: Better Products (Section 6.7)(指派问题的变形：求佳 产品公司问题) Variants of Assignment Problems: Revised Middletown (Section 6.7)(指派问题的变形：米 德尔学区的新问题)

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

特殊线性规划运输问题 运输问题的一般描述模型的一般形式 引例这里有三家工厂,都将产品运往三个不同的商店(见下 图)。每个工厂以产品件数表示出每周生产能力见下表1。每家商 店平均需求量见下表2

线性规划 Linear Programming(LP 线性规划的对偶理论 对偶理论是线性规划中最重要的理论之一,是深入了解线性规划问题 结构的重要理论基础。同时,由于问题提出本身所具有的经济意义,使得 它成为对线性规划问题系统进行经济分析和敏感性分析的重要工具。那么 ,对偶问题是怎样提出的,为什么会产生这样一种问题呢?

目标规划（ Goal Programming ）方法是Charnes和Cooper 于1961年提出的，目前已成为一种简单、实用的处理多目标决策问 题的 方法，是多目标决策中应用最为广泛的一种方法

2.2.1树 1847年,克希霍夫在研究电网络方程时首次提出了树的概念 树(tree): connected(连通的) and acyclic(无圈的) graph. 平凡树(trivial tree):v=1的树,即K1(平凡图);非平凡树(nontrivial tree): otherwise. 叶(leaf):树的悬挂点(度为1的顶点);分支点(branch vertex:度≥2的顶点 非同构的树