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雙層規劃的智能優化演算法及其應用

  • 作者：李宏|責編:張瑞慶//常建麗
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302710356
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：297
人民幣：RMB 99.8 元      售價：元
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內容大鋼
    雙層規劃是一種重要的數學規劃，其應用領域廣泛。本書系統介紹各種類型的雙層規劃的啟髮式求解演算法和典型的應用場景。
    本書內容分為兩部分：第一部分是雙層規劃，包括線性、二次、非線性、離散、多目標雙層規劃的啟髮式優化演算法研究；第二部分是雙層規劃的一些最新應用，包括混合整數規劃的雙層規劃求解模型與演算法，面向客戶需求的生產分配計劃問題的雙層模型與演算法，前饋神經網路的雙層學習模型與演算法，多層感知器神經網路的多目標雙層學習模型與演算法，深度卷積神經網路的多目標雙層學習模型與演算法。
    本書可作為高等學校數學與應用數學、信息與計算科學、運籌學與控制論、大數據與人工智慧等專業的高年級本科生畢業設計或研究生學術研究的教材或參考書，也可作為相關工程技術人員的參考用書。
作者介紹
李宏|責編:張瑞慶//常建麗
目錄
  第1章  緒論
    1.1  雙層規劃問題及其應用
      1.1.1  雙層規劃的研究背景及其意義
      1.1.2  雙層規劃的數學形式和基本概念
      1.1.3  雙層規劃的轉化模型
      1.1.4  雙層規劃求解方法
      1.1.5  相關理論成果
    1.2  代表性智能優化演算法
      1.2.1  遺傳演算法
      1.2.2  差分進化演算法
      1.2.3  粒子群優化演算法
    1.3  內容安排
第一部分
  第2章  線性雙層規劃及其基於KKT條件的單層轉化模型與正交遺傳演算法設計
    2.1  引言
    2.2  線性雙層規劃問題的模型、概念及相關性質
      2.2.1  模型及其概念
      2.2.2  相關性質
      2.2.3  上層約束的下置對線性雙層規劃的影響
    2.3  下層有多個平行子問題的線性雙層規劃的模型與概念
    2.4  基於KKT最優性條件的線性雙層規劃問題的演算法設計
      2.4.1  編碼策略
      2.4.2  適應度值
      2.4.3  初始種群
      2.4.4  雜交運算元
      2.4.5  變異運算元
      2.4.6  選擇運算元
      2.4.7  停止準則
      2.4.8  演算法及收斂性分析
    2.5  實驗研究
      2.5.1  測試函數
      2.5.2  實驗參數設置
      2.5.3  實驗結果和比較
    2.6  本章小結
  第3章  線性雙層規劃及其基於原始?對偶原理的單層轉化模型與兩種啟髮式演算法設計
    3.1  基於原始?對偶原理的線性雙層規劃的單層轉化模型
    3.2  二進位差分進化演算法求解單層轉化問題
      3.2.1  編碼策略
      3.2.2  適應度函數
      3.2.3  變異運算元
      3.2.4  雜交運算元
      3.2.5  選擇運算元
    3.3  二進位粒子群優化演算法求解單層轉化問題
    3.4  實驗研究
      3.4.1  測試問題
      3.4.2  實驗參數設置
      3.4.3  實驗結果和比較
    3.5  本章小結
  第4章  二次雙層規劃問題及其單層轉化模型與正交遺傳演算法設計
    4.1  引言

    4.2  二次雙層規劃問題的模型、概念和性質
      4.2.1  二次雙層規劃問題的模型、概念
      4.2.2  性質
    4.3  二次雙層規劃問題的基於KKT條件的啟髮式演算法設計
      4.3.1  編碼策略
      4.3.2  適應度值
      4.3.3  初始種群
      4.3.4  雜交運算元
      4.3.5  變異運算元
      4.3.6  選擇運算元
      4.3.7  停止準則
      4.3.8  演算法及收斂性分析
    4.4  實驗研究
      4.4.1  測試問題
      4.4.2  實驗參數設置
      4.4.3  實驗結果與比較
    4.5  本章小結
……
第二部分
參考文獻

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