不确定决策模型的智能求解算法及其应用电子书籍txtpdf网盘下载网站

内容概要

　　在管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学以及工程等领域都存在着大量的不确定性，如随机性、模糊性、模糊随机性等。这些领域中的很多决策需要在这些不确定环境下作出。不确定规划是解决这些决策问题的有力工具。《不确定决策模型的智能求解算法及其应用》提出了多种基于模拟的智能算法求解不确定规划模型，并研究了模糊随机环境下多产品集约生产计划（APP）问题。具体研究内容如下：提出了基于模拟（模糊模拟、模糊随机模拟和随机模糊模拟）的同步扰动随机逼近算法求解模糊规划模型、模糊随机规划模型和随机模糊规划模型。设计了集成模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法。对于需要得到全局最优解的优化问题，设计了基于模拟的混合优化算法进行求解。在应用方面，对模糊随机环境下多产品APP问题建立了模糊随机APP模型。提出了具有模糊收益率的贷款组合的在险价值的定义。探讨了具有有限容量的随机模糊排队系统，其中到达时间和服务时间均刻画为随机模糊变量。提出了基于模糊模拟的层次分析法（FSAHP）。基于随机模糊事件平均机会理论，提出了混合故障树的构造及分析方法。

书籍目录

序言 第1章绪论 1*1研究背景和意义 1*2国内外研究现状 第2章基础知识 2*1不确定理论 2*2不确定规划 2*3模拟技术 2*4遗传算法 2*5神经网络 2*6同步扰动随机逼近算法 第3章基于模拟的同步扰动随机逼近算法 3*1基于模糊模拟的同步扰动随机逼近算法 3*2基于模糊随机模拟的同步扰动随机逼近算法 3*3基于随机模糊模拟的同步扰动随机逼近算法 3*4数值例子 第4章 集成模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 4*1集成模糊模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 4*2集成模糊随机模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 4*3集成随机模糊模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法 4*4数值例子 第5章基于模拟的混合优化算法 5*1混合遗传一同步扰动随机逼近算法 5*2算法测试与比较 5*3基于模糊模拟的混合优化算法 5*4基于模糊随机模拟的混合优化算法 5*5基于随机模糊模拟的混合优化算法 5*6数值例子 第6章模糊环境下的贷款组合优化决策 6*1具有模糊收益率的贷款组合在险价值 6*2机会准则模型 6*3机会约束下贷款组合方差最小化模型 第7章模糊随机集约生产计划 7*1记号 7*2模糊随机集约生产计划模型的构建 7*3数值例子 第8章不确定集约生产计划 8*1应用不确定变量的理由 8*2有关不确定变量的基本概念 8*3不确定集约生产计划模型的构建 8*4求解方法 8*5数值例子 参考文献 致谢

章节摘录

版权页： 插图： 然后利用这些数据训练神经网络（3个输入神经元，5个隐层神经元，1个输出神经元），初始化决策变量，x1=0，x2=0，x3=0，选择参数，a=0*16，A=100，c=0*2，a=0*602，r=0*101，然后开始SPSA的迭代过程，在迭代过程中，E[f（x）]的值通过神经网络来得到。在模糊随机模拟技术中，随机模拟中有6000次循环，模糊模拟中有6000次循环。 目标值随迭代次数的变化见图4—8，其中直线表示目标函数真实的最优值，曲线表示在不同的迭代次数时最优目标函数值的变化，在不同的迭代次数后决策变量的变化见图4—9、4—10和4—11，其中直线表示真实的最优解，曲线表示在不同的迭代次数时决策变量值的变化。

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《不确定决策模型的智能求解算法及其应用》可作为管理科学、计算机科学、运筹学、系统科学、信息科学等专业的高年级本科生、研究生、教师以及从事商业银行贷款、企业生产计划制定等管理工作人员的研究参考。

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