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裝備保障智能優(yōu)化決策方法與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787118100686
- 條形碼：9787118100686 ; 978-7-118-10068-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
裝備保障智能優(yōu)化決策方法與應(yīng)用 本書特色
凌海風(fēng)、鄭宇軍、蕭毅鴻所著的《裝備保障智能優(yōu)化決策方法與應(yīng)用》以解決裝備保障決策中的復(fù)雜決策問題為牽引，以現(xiàn)代決策理論為基礎(chǔ)，以運籌學(xué)、*優(yōu)化理論、智能進(jìn)化算法和多屬性決策方法為工具，系統(tǒng)介紹裝備保障智能優(yōu)化決策相關(guān)的理論、方法及其在各類裝備保障決策問題中的實際應(yīng)用。
裝備保障智能優(yōu)化決策方法與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書以解決裝備保障決策中的復(fù)雜決策問題為牽引，以現(xiàn)代決策理論為基礎(chǔ)，以運籌學(xué)、*優(yōu)化理論、智能進(jìn)化算法為工具，分兩篇九章系統(tǒng)地介紹裝備保障智能優(yōu)化決策相關(guān)的理論、方法及其應(yīng)用。具體內(nèi)容如下：**篇為方法篇，共四章。包括緒論、 傳統(tǒng)優(yōu)化方法、基于Vague集的多屬性決策方法。 第二篇為應(yīng)用篇，共五章。分別介紹了智能優(yōu)化方法應(yīng)用于裝備管理、維修保障、應(yīng)急裝備保障和器材保障等領(lǐng)域的典型優(yōu)化決策問題的求解，反映了作者近年來利用各種優(yōu)化方法求解裝備保障決策問題的研究探索工作和成果。裝備保障優(yōu)化決策系統(tǒng)，介紹了基于C#和matlab7.8設(shè)計的一個裝備保障優(yōu)化決策系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)可對單目標(biāo)/多目標(biāo)、約束/非約束、連續(xù)或離散的裝備保障優(yōu)化問題進(jìn)行輔助求解，對多目標(biāo)問題還可通過用戶偏好來自動生成用戶滿意解，該系統(tǒng)是筆者綜合運用各種優(yōu)化決策方法和計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)裝備保障決策智能化和自動化的一種探索。
裝備保障智能優(yōu)化決策方法與應(yīng)用 目錄
第1章 緒論
1.1 決策與決策方法
1.1.1 決策的基本要素
1.1.2 決策分類
1.1.3 決策步驟
1.2 *優(yōu)化問題與*優(yōu)化方法
1.2.1 *優(yōu)化問題
1.2.2 *優(yōu)化方法
1.3 多準(zhǔn)則決策
1.3.1 基本概念
1.3.2 多目標(biāo)決策和多目標(biāo)優(yōu)化
1.4 裝備保障優(yōu)化決策
1.4.1 裝備保障決策中存在問題分析
l.4.2 裝備保障優(yōu)化決策概念
1.4.3 裝備保障優(yōu)化決策過程
1.4.4 裝備保障優(yōu)化決策典型應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章 智能優(yōu)化算法
2.1 禁忌搜索
2.1.1 禁忌搜索的基本思想
2.1.2 禁忌搜索算法框架與應(yīng)用
2.2 模擬退火
2.2.1 模擬退火算法的基本思想
2.2.2 模擬退火算法框架與應(yīng)用
2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法的基本思想
2.3.2 遺傳算法框架與應(yīng)用
2.3.3 遺傳算法的其他變種
2.4 蟻群算法
2.4.1 蟻群算法的基本思想
2.4.2 蟻群算法應(yīng)用
2.5 粒子群算法
2.5.1 粒子群算法的基本思想
2.5.2 粒子群算法框架與應(yīng)用
2.5.3 粒子群算法的其他變種
2.6 差分進(jìn)化算法
2.6.1 差分進(jìn)化算法的基本思想
2.6.2 差分進(jìn)化算法框架與應(yīng)用
2.6.3 差分進(jìn)化算法的其他變種
2.7 生物地理學(xué)優(yōu)化算法
2.7.1 生物地理學(xué)優(yōu)化算法的基本思想
2.7.2 生物地理學(xué)優(yōu)化算法框架與應(yīng)用
2.7.3 生物地理學(xué)優(yōu)化算法的其他變種
2.8 混合智能優(yōu)化算法
2.8.1 遺傳／禁忌混合優(yōu)化算法
2.8.2 生物地理學(xué)優(yōu)化／差分進(jìn)化算法
參考文獻(xiàn)
第3章 多屬性決策
3.1 多屬性決策概述
3.2 經(jīng)典多屬性決策方法
3.3 基于vague集的模糊多屬性決策
3.3.1 vague集基本概念
3.3.2 vague集(值)之間的距離度量
3.3.3 vague集(值)之間的相似度量
3.3.4 vague值的排序方法
3.3.5 基于vague集的多階段模糊多屬性決策方法
參考文獻(xiàn)
第4章 裝備管理優(yōu)化決策
4.1 裝備運用優(yōu)化決策
4.1.1 裝備動用時間優(yōu)化分配
4.1.2 裝備動用優(yōu)化遺傳算法
4.1.3 算法實驗與評價
4.2 裝備補(bǔ)充優(yōu)化決策
4.2.1 裝備補(bǔ)充優(yōu)化問題
4.2.2 多目標(biāo)遺傳算法
4.2.3 多目標(biāo)粒子群算法
4.2.4 算法實驗與評價
4.3 裝備更新優(yōu)化決策
4.3.1 裝備更新優(yōu)化決策問題
4.3.2 裝備更新多階段決策模型
4.3.3 算法實驗與評價
4.4 裝備調(diào)運優(yōu)化決策
4.4.1 裝備調(diào)運優(yōu)化問題
4.4.2 生態(tài)地理學(xué)優(yōu)化算法
4.4.3 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第5章 維修保障優(yōu)化決策
5.1 戰(zhàn)略維修規(guī)劃
5.1.1 問題簡介
5.1.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.1.3 兩階段禁忌搜索算法
5.1.4 自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法
5.1.5 算法實驗與評價
5.2 裝備維修任務(wù)分配優(yōu)化決策
5.2.1 問題簡介
5.2.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.2.3 約束多目標(biāo)粒子群算法
5.2.4 算法實驗與評價
5.2.5 基于vague的多屬性決策
5.3 維修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化
5.3.1 問題簡介
5.3.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.3.3 粒子群優(yōu)化算法
5.3.4 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第6章 器材保障優(yōu)化決策
6.1 器材籌措規(guī)劃
6.1.1 多品種器材籌措問題
6.1.2 分階段粒子群優(yōu)化算法
6.1.3 分階段差分進(jìn)化算法
6.1.4 算法實驗與評價
6.2 器材存儲分配優(yōu)化
6.2.1 器材存儲分配優(yōu)化問題
6.2.2 多目標(biāo)遺傳算法
6.2.3 多目標(biāo)二元差分進(jìn)化算法
6.2.4 算法實驗與評價
6.3 器材分倉優(yōu)化
6.3.1 器材分倉優(yōu)化問題
6.3.2 禁忌搜索算法
6.3.3 算法實驗與評價
6.4 器材供應(yīng)優(yōu)化
6.4.1 器材供應(yīng)優(yōu)化問題
6.4.2 粒子群優(yōu)化算法
6.4.3 差分進(jìn)化算法
6.4.4 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第7章 裝備戰(zhàn)時保障優(yōu)化決策
7.1 戰(zhàn)場搶修任務(wù)指派優(yōu)化
7.1.1 問題分析
7.1.2 數(shù)學(xué)建模
7.1.3 基于模糊學(xué)習(xí)子群的多目標(biāo)粒子群算法
7.1.4 算法實驗
7.2 基地級維修作業(yè)分工優(yōu)化
7.2.1 問題分析
7.2.2 數(shù)學(xué)建模
7.2.3 遺傳算法
7.2.4 算法實例
7.2.5 拓展研究
7.3 維修器材配送優(yōu)化
7.3.1 問題分析
7.3.2 數(shù)學(xué)建模
7.3.3 基于模擬退火的混合粒子群算法
7.3.4 算法實驗
7.3.5 拓展研究
參考文獻(xiàn)
第8章 裝備保障優(yōu)化決策支持系統(tǒng)
8.1 決策支持系統(tǒng)概述
8.1.1 決策支持系統(tǒng)的基本概念
8.1.2 決策支持系統(tǒng)的研究與發(fā)展
8.2 系統(tǒng)總體設(shè)計
8.2.1 裝備保障優(yōu)化決策的基本過程
8.2.2 系統(tǒng)設(shè)計需求分析
8.2.3 系統(tǒng)總體設(shè)計思路
8.2.4 總體功能設(shè)計
8.3 系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)計
8.3.1 模型庫設(shè)計
8.3.2 系統(tǒng)接口設(shè)計
8.3.3 人.機(jī)交互設(shè)計
8.4 系統(tǒng)應(yīng)用示例
參考文獻(xiàn)
1.1 決策與決策方法
1.1.1 決策的基本要素
1.1.2 決策分類
1.1.3 決策步驟
1.2 *優(yōu)化問題與*優(yōu)化方法
1.2.1 *優(yōu)化問題
1.2.2 *優(yōu)化方法
1.3 多準(zhǔn)則決策
1.3.1 基本概念
1.3.2 多目標(biāo)決策和多目標(biāo)優(yōu)化
1.4 裝備保障優(yōu)化決策
1.4.1 裝備保障決策中存在問題分析
l.4.2 裝備保障優(yōu)化決策概念
1.4.3 裝備保障優(yōu)化決策過程
1.4.4 裝備保障優(yōu)化決策典型應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章 智能優(yōu)化算法
2.1 禁忌搜索
2.1.1 禁忌搜索的基本思想
2.1.2 禁忌搜索算法框架與應(yīng)用
2.2 模擬退火
2.2.1 模擬退火算法的基本思想
2.2.2 模擬退火算法框架與應(yīng)用
2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法的基本思想
2.3.2 遺傳算法框架與應(yīng)用
2.3.3 遺傳算法的其他變種
2.4 蟻群算法
2.4.1 蟻群算法的基本思想
2.4.2 蟻群算法應(yīng)用
2.5 粒子群算法
2.5.1 粒子群算法的基本思想
2.5.2 粒子群算法框架與應(yīng)用
2.5.3 粒子群算法的其他變種
2.6 差分進(jìn)化算法
2.6.1 差分進(jìn)化算法的基本思想
2.6.2 差分進(jìn)化算法框架與應(yīng)用
2.6.3 差分進(jìn)化算法的其他變種
2.7 生物地理學(xué)優(yōu)化算法
2.7.1 生物地理學(xué)優(yōu)化算法的基本思想
2.7.2 生物地理學(xué)優(yōu)化算法框架與應(yīng)用
2.7.3 生物地理學(xué)優(yōu)化算法的其他變種
2.8 混合智能優(yōu)化算法
2.8.1 遺傳／禁忌混合優(yōu)化算法
2.8.2 生物地理學(xué)優(yōu)化／差分進(jìn)化算法
參考文獻(xiàn)
第3章 多屬性決策
3.1 多屬性決策概述
3.2 經(jīng)典多屬性決策方法
3.3 基于vague集的模糊多屬性決策
3.3.1 vague集基本概念
3.3.2 vague集(值)之間的距離度量
3.3.3 vague集(值)之間的相似度量
3.3.4 vague值的排序方法
3.3.5 基于vague集的多階段模糊多屬性決策方法
參考文獻(xiàn)
第4章 裝備管理優(yōu)化決策
4.1 裝備運用優(yōu)化決策
4.1.1 裝備動用時間優(yōu)化分配
4.1.2 裝備動用優(yōu)化遺傳算法
4.1.3 算法實驗與評價
4.2 裝備補(bǔ)充優(yōu)化決策
4.2.1 裝備補(bǔ)充優(yōu)化問題
4.2.2 多目標(biāo)遺傳算法
4.2.3 多目標(biāo)粒子群算法
4.2.4 算法實驗與評價
4.3 裝備更新優(yōu)化決策
4.3.1 裝備更新優(yōu)化決策問題
4.3.2 裝備更新多階段決策模型
4.3.3 算法實驗與評價
4.4 裝備調(diào)運優(yōu)化決策
4.4.1 裝備調(diào)運優(yōu)化問題
4.4.2 生態(tài)地理學(xué)優(yōu)化算法
4.4.3 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第5章 維修保障優(yōu)化決策
5.1 戰(zhàn)略維修規(guī)劃
5.1.1 問題簡介
5.1.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.1.3 兩階段禁忌搜索算法
5.1.4 自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法
5.1.5 算法實驗與評價
5.2 裝備維修任務(wù)分配優(yōu)化決策
5.2.1 問題簡介
5.2.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.2.3 約束多目標(biāo)粒子群算法
5.2.4 算法實驗與評價
5.2.5 基于vague的多屬性決策
5.3 維修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化
5.3.1 問題簡介
5.3.2 數(shù)學(xué)模型描述
5.3.3 粒子群優(yōu)化算法
5.3.4 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第6章 器材保障優(yōu)化決策
6.1 器材籌措規(guī)劃
6.1.1 多品種器材籌措問題
6.1.2 分階段粒子群優(yōu)化算法
6.1.3 分階段差分進(jìn)化算法
6.1.4 算法實驗與評價
6.2 器材存儲分配優(yōu)化
6.2.1 器材存儲分配優(yōu)化問題
6.2.2 多目標(biāo)遺傳算法
6.2.3 多目標(biāo)二元差分進(jìn)化算法
6.2.4 算法實驗與評價
6.3 器材分倉優(yōu)化
6.3.1 器材分倉優(yōu)化問題
6.3.2 禁忌搜索算法
6.3.3 算法實驗與評價
6.4 器材供應(yīng)優(yōu)化
6.4.1 器材供應(yīng)優(yōu)化問題
6.4.2 粒子群優(yōu)化算法
6.4.3 差分進(jìn)化算法
6.4.4 算法實驗與評價
參考文獻(xiàn)
第7章 裝備戰(zhàn)時保障優(yōu)化決策
7.1 戰(zhàn)場搶修任務(wù)指派優(yōu)化
7.1.1 問題分析
7.1.2 數(shù)學(xué)建模
7.1.3 基于模糊學(xué)習(xí)子群的多目標(biāo)粒子群算法
7.1.4 算法實驗
7.2 基地級維修作業(yè)分工優(yōu)化
7.2.1 問題分析
7.2.2 數(shù)學(xué)建模
7.2.3 遺傳算法
7.2.4 算法實例
7.2.5 拓展研究
7.3 維修器材配送優(yōu)化
7.3.1 問題分析
7.3.2 數(shù)學(xué)建模
7.3.3 基于模擬退火的混合粒子群算法
7.3.4 算法實驗
7.3.5 拓展研究
參考文獻(xiàn)
第8章 裝備保障優(yōu)化決策支持系統(tǒng)
8.1 決策支持系統(tǒng)概述
8.1.1 決策支持系統(tǒng)的基本概念
8.1.2 決策支持系統(tǒng)的研究與發(fā)展
8.2 系統(tǒng)總體設(shè)計
8.2.1 裝備保障優(yōu)化決策的基本過程
8.2.2 系統(tǒng)設(shè)計需求分析
8.2.3 系統(tǒng)總體設(shè)計思路
8.2.4 總體功能設(shè)計
8.3 系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)計
8.3.1 模型庫設(shè)計
8.3.2 系統(tǒng)接口設(shè)計
8.3.3 人.機(jī)交互設(shè)計
8.4 系統(tǒng)應(yīng)用示例
參考文獻(xiàn)
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