序言
第1章 数学规划简介
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
第2章 遗传算法
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
第3章 随机模拟和模糊模拟
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
第4章 期望值模型
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
第5章 机会约束规划
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
第6章 机会约束规划的应用
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
第7章 相关机会规划
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
第8章 随机决策系统建模
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
第9章 模糊机会约束规划
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
第10章 模糊环境下的相关机会规划
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
· · · · · · (收起)