不确定环境下的网络优化问题
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究动向 | 第13-15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 不确定理论简介 | 第16-21页 |
| ·随机理论基本知识 | 第16页 |
| ·模糊集理论基本知识 | 第16-19页 |
| ·不确定变量的比较方法 | 第19-21页 |
| 第3章 不确定环境下的最短路问题 | 第21-44页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·问题描述 | 第21-22页 |
| ·不确定环境下单目标最短路问题 | 第22-33页 |
| ·期望最短路模型 | 第23-24页 |
| ·最大机会最短路模型 | 第24页 |
| ·α-最短路模型 | 第24-25页 |
| ·混合智能算法 | 第25-33页 |
| ·随机模拟和模糊模拟 | 第25-30页 |
| ·遗传算法 | 第30-32页 |
| ·混合智能算法 | 第32-33页 |
| ·不确定环境下的多目标最短路问题 | 第33-37页 |
| ·问题描述 | 第33页 |
| ·不确定环境下多目标最短路问题的模型 | 第33-35页 |
| ·混合智能算法 | 第35-37页 |
| ·遗传算法 | 第35-37页 |
| ·混合智能算法 | 第37页 |
| ·数值例子 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 模糊最大流问题 | 第44-56页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·α-最大流模型 | 第44-46页 |
| ·确定性等价类 | 第46-50页 |
| ·遗传算法 | 第50-53页 |
| ·数值例子 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 模糊最小费用流问题 | 第56-71页 |
| ·概述 | 第56-58页 |
| ·模糊最小费用流模型 | 第58-59页 |
| ·确定性等价类 | 第59-64页 |
| ·混合智能算法 | 第64-69页 |
| ·模糊模拟 | 第65-67页 |
| ·遗传算法 | 第67-68页 |
| ·混合智能算法 | 第68-69页 |
| ·数值例子 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 不确定环境下网络优化的应用 | 第71-81页 |
| ·概述 | 第71-72页 |
| ·不确定环境下供应链网络设计模型 | 第72-74页 |
| ·混合智能算法 | 第74-77页 |
| ·模拟技术 | 第75页 |
| ·遗传算法 | 第75-76页 |
| ·混合智能算法 | 第76-77页 |
| ·数值例子 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-81页 |
| 第7章 结论 | 第81-83页 |
| 论文的主要工作 | 第81-82页 |
| 论文的主要结论和创新点 | 第82页 |
| 未来工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第89-90页 |
