随机规划和模糊规划是处理随机和模糊优化问题的两大
最优化工具。本书提供了随机规划和模糊规划的统一原理,称之为不确定规划。主要目的是为不确定环境中的优化理论奠定一个基础。本书的重点是建模思想、进化计算及应用,而不是数学
定理和证明。不确定规划理论由三大类组成:
期望值模型,机会约束规划和相关机会规划。为了求解不确定规划模型,本书介绍了一系列基于随机或模糊模拟的遗传算法;为了应用于实践,本书讨论了不确定规划的一些应用例子;为了进一步的学术研究,书中反映了不确定规划的最新研究成果。本书可作为高年级大学
1. 1 线性规划
1. 2 非线性规划
1. 3 多目标规划
1. 4 目标规划
1. 5 整数规划
1. 6 不确定规划
2. 1 优化问题
2. 2 表示结构
2. 3 处理约束条件
2. 4 初始化过程
2. 5 评价函数
2. 6 选择过程
2. 7 交叉操作
2. 8 变异操作
2. 9 遗传算法程序
2. 10 遗传算法与上升法
2. 11 数值例子
3. 1 随机数的产生
3. 2 随帆模拟
3. 3 模糊集合理论
3. 4 模糊模拟
4. 1 期望值算子
4. 2 期望值模型
4. 3 凸性
4. 4 补偿模型
4. 5 基于随机模拟的遗传算法
4. 6 注
5. 1 机会约束规划模型
5. 2 确定性等价类
5. 3 一些性质
5. 4 随机模拟
5. 5 基于随机模拟的遗传算法
5. 6 注
6. 1 生产过程
6. 2 饲料混合问题
6. 3 随机资源分配
6. 4 开放存储网络
6. 5 资金预算
7. 1 背景:供给-分配系统
7. 2 随机集合
7. 3 不确定环境
7. 4 事件和机会函数
7. 5 相关机会规划
7. 6 相关机会多目标规划
7. 7 相关机会目标规划
7. 8 执行最优解
7. 9 机会函数的随机模拟
7. 10 基于随机模拟的遗传算法
7. 11 注
8. 1 水资源供给-分配问题
8. 2 生产过程
8. 3 开放存储网络
8. 4 资金预算
9. 1 机会约束规划模型
9. 2 清晰等价类
9. 3 模糊模拟
9. 4 基于模糊模拟的遗传算法
9. 5 资金预算
9. 6 注
10. 1 相关机会规划
10. 2 相关机会多目标规划
10. 3 相关机会目标规划
10. 4