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第1章 模型理论1

1.1 关于模型1

1.1.1 模型的概念1

1.1.2 模型的本质2

1.1.3 模型的分类3

1.2 数学模型6

1.2.1 数学模型的特点6

1.2.2 数学模型的分类7

1.2.3 数学模型的评价和应用12

1.2.4 常用的单因素变量模型14

1.3 模型方法和基本特征15

1.3.1 模型方法的综合性16

1.3.2 模型方法的创造性17

1.3.3 模型方法的实践性21

1.4 模型在系统开发中的作用22

1.4.1 模型的作用23

1.4.2 系统工程开发中的模型应用26

1.5 系统模型化过程26

1.5.1 模型发展过程中的范畴辩证27

1.5.2 模型化过程的构造方法论28

1.5.3 系统模型的结构化方法论29

1.5.4 模型化过程的规范化方法论30

1.5.5 系统模型研究简例32

1.6 模型化过程的工作逻辑与工程设计36

1.6.1 工程逻辑36

1.6.2 工程分析41

1.6.3 案例46

2.1.1 线性规划模型49

2.1 直接分析法49

第2章 模型的构造方法49

2.1.2 目标规划模型53

2.2 系统动力学方法55

2.2.1 概述55

2.2.2 系统动力模型57

2.2.3 案例分析61

2.3 概率统计分析法66

2.3.1 基本概念66

2.3.2 随机服务系统问题求解69

2.3.3 解题实例71

2.4 网络计划分析法72

2.4.1 网络计划分析模型的结构72

2.4.2 网络计划模型的优化分析80

2.4.3 案例84

2.5 状态空间分析法91

2.5.1 基本概念92

2.5.2 状态空间模型93

2.5.3 系统的优化控制95

2.5.4 自适应、自学习和自组织控制97

2.6 模糊评价分析法98

2.6.1 模糊数学概述99

2.6.2 模糊评价模型的建模步骤与方法99

2.6.3 应用案例103

2.7 投入产出法104

2.7.1 投入产出法概述104

2.7.2 投入产出分析表与投入产出平衡方程105

2.7.3 投入产出模型107

2.7.4 应用举例109

2.8.1 问题的提出112

2.8 系统辨识方法112

2.8.2 系统辨识113

2.8.3 辨识算法的基本原理与等价准则116

2.8.4 辨识的内容与步骤117

第3章 算法分析124

3.1 算法概述124

3.1.1 算法的基本概念124

3.1.2 算法设计的步骤127

3.2 算法的复杂性131

3.2.1 引论131

3.2.2 算法复杂性指标131

3.2.3 算法分析示例138

3.3 最佳算法141

3.3.1 引例141

3.4.1 难解性问题144

3.3.2 最佳算法144

3.4 P类问题和NP类问题144

3.4.2 P类问题与NP类问题146

3.4.3 NP完全问题149

3.4.4 求解NP完全问题的途径150

3.4.5 启发式算法151

第4章 算法设计的基本方法154

4.1 穷举法154

4.2 登山法156

4.3 分枝与限界159

4.4 分治法162

4.5 动态规划法164

4.6 递归方法167

4.7 探索法169

4.8 倒推法170

4.9 回溯法172

4.10 模拟法176

第5章 启发式算法182

5.1 神经网络算法182

5.1.1 人工神经网络简述182

5.1.2 BP神经网络的基本原理184

5.1.3 BP神经网络的算法步骤185

5.1.4 BP算法举例186

5.2 遗传算法195

5.2.1 遗传算法概述195

5.2.2 遗传算法的基本原理196

5.2.3 基因算法的要素198

5.2.4 GA的局限性202

5.2.5 算法举例203

5.3.1 模拟退火简介208

5.3 模拟退火算法208

5.3.2 模拟退火算法的基本原理209

5.3.3 模拟退火算法的步骤210

5.3.4 模拟退火算法的要素设计212

5.3.5 模拟退火方法存在的不足215

5.3.6 算法举例215

5.4 禁忌探索算法217

5.4.1 禁忌搜索算法简介217

5.4.2 禁忌算法的主要步骤217

5.4.3 禁忌算法的要素218

5.4.4 禁忌算法应注意的问题220

5.4.5 禁忌算法的缺陷222

5.4.6 应用实例222

参考文献225