多目標(biāo)決策方法

內(nèi)容概要

多目標(biāo)決策一般包括多目標(biāo)決策和多屬性決策，是一門應(yīng)用非常廣泛的學(xué)科。目前，無論在理論上、方法上和應(yīng)用方面都取得了迅速的發(fā)展。書中以方法和實例相結(jié)合，既介紹目前常用的多目標(biāo)決策方法，又包含模糊多目標(biāo)優(yōu)化、多屬性群體決策求解方法?！　”緯偨Y(jié)了編者多年來教學(xué)與科學(xué)的成果，既可作為高等學(xué)校有關(guān)專業(yè)高年級學(xué)生和研究生教材，也可為運籌學(xué)、管理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、信息科學(xué)與工程等各行各業(yè)，進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營、生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)作業(yè)管理的高級管理人員和系統(tǒng)分析人員，應(yīng)用計算機(jī)輔助決策提供參考。

書籍目錄

前言第1章　線性規(guī)劃　1.1　基本概念　　　1.1.1　線性規(guī)劃問題舉題　　1.1.2　二維線性規(guī)劃的幾何圖解　　1.1.3　線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式　1.2　單純形法求解　1.3　單純形表　1.4　人工變量與兩階段法第2章　非線性規(guī)劃　2.1　非線性規(guī)劃問題舉例　2.2　基礎(chǔ)知識　　2.2.1　梯度　　　2.2.2　凸集　　2.2.3　凸函數(shù)　2.3　無約束問題的最優(yōu)解　2.4　有等式約束問題的最優(yōu)解　2.5　有不等式約束問題的最優(yōu)解　2.6　無約束問題的近似解法　　2.6.1　梯度法　　2.6.2　牛頓法　2.7　有約束問題的近似解法　　2.7.1　罰函數(shù)法（外點法）　　2.7.2　障礙函數(shù)法（內(nèi)點法）第3章　整數(shù)規(guī)劃　3.1　整數(shù)規(guī)劃問題舉例　3.2　分支定界方法　3.3　分支定界法求解步驟第4章　決策的基本理論　4.1　決策分析基礎(chǔ)　　4.1.1　隨機(jī)情況下決策問題的基本特點　　4.1.2　不確定情況的決策規(guī)劃　　4.1.3　風(fēng)險決策的決策——期望貨幣價值規(guī)則（EMV）　4.2　主觀概率　　4.2.1　主觀概率的基本概念　　4.2.2　主觀設(shè)定先驗分布的方法　　4.2.3　利用過去數(shù)據(jù)設(shè)定先驗分布　4.3　價值和價值函數(shù)　　4.3.1　結(jié)局集上的選好結(jié)構(gòu)　　4.3.2　確定型問題的價值函數(shù)　4.4　效用函數(shù)　　4.4.1　貨幣結(jié)局的效用　　4.4.2　價值和效用函數(shù)的估值　　4.4.3　效用函數(shù)的型式　　4.4.4　多屬性價值函數(shù)　　4.4.5　多屬性效用函數(shù)第5章　多目標(biāo)最優(yōu)化基本概念　5.1　多目標(biāo)最優(yōu)化問題舉例　5.2　多目標(biāo)優(yōu)化問題的非劣解　　5.2.1　劣解與非劣解　　5.2.2　在決策空間的非劣解　5.3　錐的概念　5.4　非劣解的幾何意義　5.5　弱非劣解的幾何意義　5.6　多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解方法第6章　求解非劣的方法　6.1　用加權(quán)法求非劣解集　　6.1.1　P（ω）問題的數(shù)值解法　　6.1.2　非劣解集估計法（NISE法）　6.2　用Ρ（ε）約束法求非劣解集　　6.2.1　Ρ（ε）問題的數(shù)值解法　　6.2.2　Ρ（ε）問題的分析法求解第7章　有總體選好信息的求解方法　7.1　選好函數(shù)與選好最優(yōu)解　7.2　字典序法　7.3　理想點法　7.4　目的規(guī)劃法　……第8章　基于局部選好信息的交互式方法第9章　多屬性問題求解方法第10章　模糊多目標(biāo)化問題第11章　多屬性群體決策方法參考文獻(xiàn)

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