●《運籌與管理科學叢書》序
前言
常用符號
第1章 預備知識
1.1 可信性測度
1.1.1 備域
1.1.2 可信性空間
1.2 模糊變量
1.2.1 模糊變量的定義
1.2.2 模糊變量的可能性分布
1.2.3 幾種常用的連續型模糊變量
1.2.4 可信性分布函數
1.2.5 獨立模糊變量
1.2.6 模糊變量獨立的充要條件
1.2.7 T-獨立性
1.3 期望與方差
1.3.1 期望值的定義
1.3.2 常用模糊變量的期望值
1.3.3 期望值的線性
1.3.4 模糊變量的方差
1.4 2-型模糊集
1.4.1 2-型模糊集的基本概念
1.4.2 2-型模糊集的運算
第2章 模糊模擬
2.1 模糊向量的收斂模式與逼近方法
2.1.1 收斂模式
2.1.2 逼近方法
2.2 可信性模擬方法
2.3 關鍵值模擬方法
2.4 期望值模擬方法
第3章 兩階段模糊規劃
3.1 補償問題的提出
3.2 模型基本性質
3.3 三種解概念
3.3.1 等待且看到解
3.3.2 這裡且現在解
3.3.3 期望值解
3.3.4 三個解的關繫
3.4 接近信息期望值
第4章 模糊整數規劃逼近方法
4.1 補償函數逼近方法
4.1.1 參數線性規劃問題
4.1.2 問題的形成
4.1.3 補償函數的逼近方法
4.2 目標函數值收斂性
4.3 很優目標值收斂性
4.4 很優解收斂性
第5章 模糊規劃的應用
5.1 有價證券選擇
5.1.1 常用模糊變量的方差
5.1.2 方差的性質
5.1.3 第一類模糊有價證券選擇模型
5.1.4 第二類模糊有價證券選擇模型
5.1.5 第三類模糊有價證券選擇模型
5.1.6 數值例子
5.2 數據包絡分析
5.2.1 模糊DEA模型
5.2.2 模糊DEA模型的性質
5.2.3 模擬退火算法
5.2.4 數值例子和有效性分析
5.3 兩階段設備選址
5.3.1 問題描述
5.3.2 模糊FLA模型的求解
5.4 兩階段原材料獲取計劃
5.4.1 兩階段模糊MPP模型的建立
5.4.2 期望值目標函數的計算
5.4.3 近似兩階段MPP模型
5.4.4 基於AA的求解方法
5.4.5 兩階段燃料獲取計劃問題
第6章 2-型模糊理論
6.1 模糊可能性空間
6.2 2-型模糊變量
6.3 2-型邊緣可能性分布
6.4 2-型模糊變量獨立性
6.5 乘積模糊可能性測度
6.6 構造模糊可能性空間
6.7 2-型模糊變量運算
6.7.1 同一模糊可能性空間上的運算法則
6.7.2 不同模糊可能性空間上的運算法則
第7章 不確定性簡約方法
7.1 關鍵值簡約
7.1.1 正規模糊變量的關鍵值
7.1.2 2-型模糊變量關鍵值簡約方法
7.2 均值簡約
7.3 等價值簡約
7.3.1 等價值的定義及性質
7.3.2 2-型模糊變量的等價值簡約方法
第8章 參數模糊優化方法
8.1 分式參數規劃數據包絡分析可信性模型
8.1.1 廣義可信性測度及其性質
8.1.2 廣義可信性DEA模型
8.1.3 數值例子
8.2 非線性參數規劃數據包絡分析均值模型
8.2.1 廣義可信性測度及其性質
8.2.2 廣義均值DEA模型
8.2.3 DEA模型的等價參數規劃
8.2.4 數值例子
8.3 二次參數規劃有價證券選擇均值 矩模型
8.3.1 矩的定義及性質
8.3.2 基於矩的投資組合模型
8.3.3 數值例子
8.4 非線性參數規劃有價證券選擇均值方差模型
8.4.1 簡約模糊變量的方差
8.4.2 均值方差模型
8.4.3 等價的非線性參數規劃
8.4.4 數值例子
參考文獻
索引
《運籌與管理科學叢書》已出版書目
