| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 设备选址的意义 | 第9页 |
| 1.2 设备选址问题的发展 | 第9页 |
| 1.3 粒子群算法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 可信性理论 | 第12-18页 |
| 2.1 可信性空间 | 第12页 |
| 2.2 模糊变量 | 第12-14页 |
| 2.3 模糊变量的独立性 | 第14-15页 |
| 2.4 模糊变量的其他定义 | 第15-17页 |
| 2.5 可信性规划 | 第17-18页 |
| 第三章 设备选址问题 | 第18-26页 |
| 3.1 模型的建立 | 第18-22页 |
| 3.1.1 模型的假设 | 第18页 |
| 3.1.2 数学模型 | 第18-22页 |
| 3.2 模糊设备选址模型 | 第22-26页 |
| 3.2.1 模糊期望极小化模型 | 第22-23页 |
| 3.2.2 模糊α费用极小化模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 可信性极大化模型 | 第24-26页 |
| 第四章 算法实现 | 第26-37页 |
| 4.1 模糊模拟 | 第26-29页 |
| 4.1.1 模糊事件的可信性 | 第26页 |
| 4.1.2 模糊模拟乐观值估计 | 第26-27页 |
| 4.1.3 模糊模拟期望值 | 第27-29页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第29-37页 |
| 4.2.1 基本粒子群算法 | 第29-31页 |
| 4.2.2 粒子群算法分析 | 第31-32页 |
| 4.2.3 实例仿真 | 第32-35页 |
| 4.2.4 与遗传算法(GA)的比较 | 第35-37页 |
| 第五章 求解设备选址模型 | 第37-43页 |
| 5.1 求解模糊期望运输费用的极小化模型 | 第37-39页 |
| 5.2 求解模糊α费用极小化模型 | 第39-40页 |
| 5.3 求解可信性极大化模型 | 第40页 |
| 5.4 数值实例 | 第40-43页 |
| 第六章 模糊机会约束模型的改进 | 第43-47页 |
| 6.1 Hurwicz 准则下的模糊α费用极小化模型 | 第43-44页 |
| 6.2 估计不确定函数 | 第44页 |
| 6.3 混合智能算法 | 第44-45页 |
| 6.4 实例仿真 | 第45-47页 |
| 结语 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-57页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |