网络——赋权图，记D=（V，E，C），其中C={c1，…，cn}， ci为边ei上的权（设ci ）。 网络分析主要内容——最小部分树、最短路、最大流

1.图与子图 图G=(V,E),其中V=…为顶点集, E={een}为边集

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

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))

整数规划——变量只能取整数的规划问题。 当变量只能取0或1两个值， 称0-1规划。 整数规划分类： 纯整数规划——全部变量为整数。 混合整数规划——部分变量为整数。 本节主要介绍0-1规划的模型建立

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)

§10.1小波变换的背景 §10.2窗口 Fourier变换简介 §10.3连续小波变换 §10.4二进小波变换和离散小波变换 §10.5多分辨分析 §10.6 Mallat分解与重构算法

教学目的 本节利用§2.2 中一般测度的构造方法, 构造一个重要的测度, 即欧氏空间 n R 上的 Lebesgue 测度. Lebesgue 测度的建立, 为定义 Lebesgue 积 分打下基础. 本节要点 利用§2.2 一般测度的构造方法,可以较快的构造出 Lebesgue 测 度. Lebesgue 测度不仅具有抽象测度具有的基本性质, 而且还具有一些特有的 性质,如利用开集或闭集的逼近性质等. Lebesgue 可测集包含了常见的一些集

1. 理解齐次线性方程组有非零解的充要条件及非齐次线性方程组有解的充要条件; 2. 理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念; 3. 理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念

5.2初始基本可行解 本节来介绍求(TP)的一个初始基本可行解的两种方法:西北角法和最小元素法 如§5.1所言,运输问题的求解过程并不象一般线性规划问题一样借助于单纯形表,而是借助于运输表来实现:但其算法在理论基础、基本思想、算法步骤(包括初始基本可行解的选取、最优性的验证、转轴)等各方面都和单纯形法是一致的供需平衡型运输问题的运输表:∑a=∑b