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面向模糊和多跟随者情境的多层决策理论与算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第15-31页
    1.1 研究背景与意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-27页
        1.2.1 两层决策理论与算法研究现状第17-22页
        1.2.2 三层决策理论与算法研究现状第22-24页
        1.2.3 模糊多层决策理论与算法研究现状第24-25页
        1.2.4 多层决策理论与算法应用研究现状第25-27页
    1.3 存在的问题第27-28页
    1.4 论文内容与组织结构第28-31页
第二章 基于粒子群优化的非线性和大型多层决策算法研究第31-65页
    2.1 引言第31页
    2.2 基于粒子群优化求解两层决策问题第31-36页
        2.2.1 两层决策问题及其解定义第31-32页
        2.2.2 粒子群优化算法第32-36页
    2.3 拓展应用粒子群优化算法求解三层决策问题第36-42页
        2.3.1 三层决策问题及其理论性质第37-39页
        2.3.2 拓展的粒子群优化算法第39-42页
    2.4 计算研究第42-63页
        2.4.1 求解小型基准问题第42-49页
        2.4.2 求解大型基准问题第49-53页
        2.4.3 评价粒子群优化算法的计算效率性能第53-63页
    2.5 本章小结第63-65页
第三章 基于交互式折中规则的模糊非线性两层决策算法研究第65-79页
    3.1 引言第65页
    3.2 模糊集理论相关准备知识第65-66页
    3.3 模糊两层决策问题及其理论性质第66-69页
        3.3.1 模糊两层决策问题第66-68页
        3.3.2 相关理论性质第68-69页
    3.4 基于交互式折中规则的粒子群优化算法第69-72页
    3.5 算例验证第72-77页
        3.5.1 说明性算例及分析第73-76页
        3.5.2 基准算例及分析第76-77页
    3.6 本章小结第77-79页
第四章 面向多跟随者的三层决策模型与算法研究第79-117页
    4.1 引言第79页
    4.2 三层多跟随者决策模型及相关理论性质第79-93页
        4.2.1 三层多跟随者决策模型及其解定义第79-88页
        4.2.2 相关理论性质第88-93页
    4.3 TLMF Kth-Best算法和算例验证第93-100页
        4.3.1 算法原理及计算步骤第93-97页
        4.3.2 算例验证第97-100页
    4.4 基于模糊规划的解评价方法第100-104页
    4.5 案例研究第104-115页
        4.5.1 案例描述第104-106页
        4.5.2 决策模型建立第106-108页
        4.5.3 数值实验第108-113页
        4.5.4 结果讨论第113-115页
    4.6 本章小结第115-117页
第五章 三级供应链分散式供应商管理库存决策研究第117-137页
    5.1 引言第117-118页
    5.2 问题描述与分析第118-120页
    5.3 决策模型建立第120-122页
    5.4 计算研究第122-134页
        5.4.1 说明性案例第122-125页
        5.4.2 灵敏性分析第125-130页
        5.4.3 评价TLMF Kth-Best算法的计算效率性能第130-134页
    5.5 本章小结第134-137页
第六章 多层决策算法工具设计与实现第137-147页
    6.1 引言第137页
    6.2 算法工具概述第137-140页
        6.2.1 算法工具总体架构第137-138页
        6.2.2 算法工具功能模块第138-139页
        6.2.3 算法工具开发与运行环境第139-140页
    6.3 算法工具应用第140-146页
    6.4 本章小结第146-147页
第七章 结论与展望第147-151页
    7.1 全文总结第147-148页
    7.2 论文主要创新点第148-149页
    7.3 未来研究展望第149-151页
参考文献第151-163页
攻读博士学位期间发表或投稿的论文第163-165页
攻读博士期间参与的科研项目第165页
申请的专利和软件著作权第165-167页
致谢第167-168页

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