不确定条件下若干网络优化问题的模型与算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-27页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·组合优化问题与NP难问题 | 第11-14页 |
| ·国内外网络优化问题研究概况 | 第14-25页 |
| ·主要研究内容 | 第25-27页 |
| 2 随机条件下的最短路问题 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·随机理论的有关知识 | 第28-29页 |
| ·含有随机变量的约束最短路问题模型 | 第29-33页 |
| ·计算不确定函数的随机模拟方法 | 第33-37页 |
| ·含有随机变量的约束最短路问题的算法设计 | 第37-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 3 模糊度约束生成树问题及算法 | 第48-70页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·模糊理论的有关知识 | 第49-52页 |
| ·有模糊变量的度约束生成树问题的模型 | 第52-58页 |
| ·不确定函数的模糊模拟法 | 第58-61页 |
| ·有模糊变量的度约束生成树问题的算法 | 第61-67页 |
| ·数值算例 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 4 固定费用的随机运输问题及算法 | 第70-87页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·固定费用运输问题的描述与模型 | 第71-75页 |
| ·含随机变量的固定费用运输问题的模型 | 第75-79页 |
| ·固定费用运输问题的遗传算法 | 第79-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 5 网络可靠性优化设计问题及粒子群算法 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·问题的描述 | 第88-90页 |
| ·利用神经网络估计网络的可靠性 | 第90-96页 |
| ·基于粒子群算法的网络可靠性优化设计 | 第96-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 随机条件下网络上的选址问题及算法 | 第103-116页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·问题的描述与数学模型 | 第104-106页 |
| ·不确定性模型的转化 | 第106-109页 |
| ·利用拉格朗日松弛法求解 | 第109-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 7 总结与展望 | 第116-119页 |
| ·全文总结 | 第116-118页 |
| ·研究展望 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第130页 |
