模型與算法

第1章模型理論
1.1關(guān)于模型
1.1.1模型的概念
1.1.2模型的本質(zhì)
1.1.3模型的分類
1.2數(shù)學(xué)模型
1.2.1數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)
1.2.2數(shù)學(xué)模型的分類
1.2.3數(shù)學(xué)模型的評價和應(yīng)用
1.2.4常用的單因素變量模型
1.3模型方法的基本特征
1.3.1模型方法的綜合性
1.3.2模型方法的創(chuàng)造性
1.3.3模型方法的實(shí)踐性
1.4模型在系統(tǒng)開發(fā)中的作用
1.4.1模型的作用
1.4.2系統(tǒng)工程開發(fā)中的模型應(yīng)用
1.5系統(tǒng)模型化過程
1.5.1模型發(fā)展過程中的范疇辯證
1.5.2模型化過程的構(gòu)造方法論
1.5.3系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)化方法論
1.5.4模型化過程的規(guī)范化方法論
1.5.5系統(tǒng)模型研究簡例
1.6模型化過程的工程邏輯與工程設(shè)計(jì)
1.6.1工程邏輯
1.6.2工程分析
1.6.3案例
第2章模型的構(gòu)造方法
2.1直接分析法
2.1.1線性規(guī)劃模型
2.1.2目標(biāo)規(guī)劃模型
2.2系統(tǒng)動力學(xué)方法
2.2.1概述
2.2.2系統(tǒng)動力學(xué)模型
2.2.3案例分析
2.3概率統(tǒng)計(jì)分析法
2.3.1基本概念
2.3.2隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)問題求解
2.3.3解題實(shí)例
2.4網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃分析法
2.4.1網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃分析模型的結(jié)構(gòu)
2.4.2網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃模型的優(yōu)化分析
2.4.3案例
2.5狀態(tài)空間分析法
2.5.1基本概念
2.5.2狀態(tài)空間模型
2.5.3系統(tǒng)的優(yōu)化控制
2.5.4自適應(yīng).自學(xué)習(xí)和自組織控制
2.6模糊評價分析法
2.6.1模糊數(shù)學(xué)概述
2.6.2模糊評價模型的建模步驟與方法
2.6.3應(yīng)用案例
2.7投入產(chǎn)出法
2.7.1投入產(chǎn)出法概述
2.7.2投入產(chǎn)出分析表與投入產(chǎn)出平衡方程
2.7.3投入產(chǎn)出模型
2.7.4應(yīng)用舉例
2.8系統(tǒng)辨識方法
2.8.1問題的提出
2.8.2系統(tǒng)辨識
2.8.3辨識算法的基本原理與等價準(zhǔn)則
2.8.4辨識的內(nèi)容與步驟
第3章算法分析
3.1算法概述
3.1.1算法的基本概念
3.1.2算法設(shè)計(jì)的步驟
3.2算法的復(fù)雜性
3.2.1引論
3.2.2算法復(fù)雜性指標(biāo)
3.3.3算法分析示例
3.3最佳算法
3.3.1引例
3.3.2最佳算法
3.4P類問題和NP類問題
3.4.1難解性問題
3.4.2P類問題與NP類問題
3.4.3NP完全問題
3.4.4求解NP完全問題的途徑
3.4.5啟發(fā)式算法
第4章算法設(shè)計(jì)的基本方法
4.1窮舉法
4.2登山法
4.3分枝與限界
4.4分治法
4.5動態(tài)規(guī)劃法
4.6遞歸方法
4.7探索法
4.8倒推法
4.9回溯法
4.10模擬法
第5章啟發(fā)式算法
5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
5.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡述
5.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
5.1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法步驟
5.1.4BP算法舉例
5.2遺傳算法
5.2.1遺傳算法概述
5.2.2遺傳算法的基本原理
5.2.3基因算法的要素
5.2.4GA的局限性
5.2.5算法舉例
5.3模擬退火算法
5.3.1模擬退火簡介
5.3.2模擬退火算法的基本原理
5.3.3模擬退火算法的步驟
5.3.4模擬退火算法的要素設(shè)計(jì)
5.3.5模擬退火方法存在的不足
5.3.6算法舉例
5.4禁忌搜索算法
5.4.1禁忌搜索算法簡介
5.4.2禁忌算法的主要步驟
5.4.3禁忌算法的要素
5.4.4禁忌算法應(yīng)注意的問題
5.4.5禁忌算法的缺陷
5.4.6應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)