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不确定系统优化理论与应用研究

第一章 绪论第1-15页
   ·本论文的动机与贡献第10-12页
   ·本论文结构与主要内容第12-15页
第二章 不确定系统优化理论与应用:简要综述第15-25页
   ·引言第15页
   ·不确定规划第15-20页
     ·什么是不确定规划第15-16页
     ·不确定规划模型第16-20页
   ·连续随机系统的最优控制第20-24页
     ·倒向随机微分方程第21-22页
     ·正倒向随机微分系统的耦合第22-23页
     ·随机动态规划、最优控制与Hamilton-Jacobi-Bellman方程第23-24页
   ·结论第24-25页
第三章 随机机会约束线性规划算法与应用第25-42页
   ·引言第25-26页
   ·随机线性规划的研究模式和算法问题第26-31页
     ·研究模式第27-28页
     ·算法问题第28-31页
   ·机会约束线性规划和基于随机模拟的单纯形算法第31-38页
     ·随机模拟第31-33页
     ·基于随机模拟的单纯形算法第33-38页
   ·应用举例第38-41页
   ·结语第41-42页
第四章 模糊机会约束线性规划算法与应用第42-60页
   ·引言第42-43页
   ·模糊线性规划的研究模式和算法问题第43-46页
     ·研究模式第44-45页
     ·算法问题第45-46页
   ·模糊机会约束线性规划和基于模糊模拟的单纯形算法第46-54页
     ·模糊模拟第47-49页
     ·基于模糊模拟的单纯形算法第49-54页
   ·应用举例第54-59页
   ·结语第59-60页
第五章 带有模糊参数的期望值规划与应用第60-71页
   ·引言第60-61页
   ·模糊机会约束的随机期望值规划模型第61-65页
     ·改进的“报童问题”第61-62页
     ·一般模型第62-65页
   ·模糊随机模拟第65-67页
     ·检验模糊随机系统的约束第65-66页
     ·计算G=Pos{E[g_i(x,,(?))]≤0,i=1,2,,m}第66页
     ·处理模糊随机目标函数第66-67页
   ·基于模糊随机模拟的遗传算法第67-69页
     ·初始化过程第67页
     ·选择过程第67-68页
     ·交叉操作第68页
     ·变异操作第68页
     ·基于模糊和随机模拟的遗传算法的程序第68-69页
   ·数值例子第69-70页
   ·结语第70-71页
第六章 模糊和随机混合机会约束规划与应用第71-82页
   ·引言第71-72页
   ·带有模糊和随机参数的机会约束的规划模型第72-74页
   ·模糊随机模拟第74-76页
     ·检验模糊随机系统的约束第74-75页
     ·计算G=Pos{F≥α_1F=Pr{g_i(x,,η)≤0,j=1,2,,m}}第75页
     ·处理模糊随机目标函数第75-76页
   ·基于模糊随机模拟的遗传算法第76-77页
     ·初始化过程第76页
     ·选择过程第76页
     ·交叉操作第76-77页
     ·变异操作第77页
     ·基于模糊和随机模拟的遗传算法的程序第77页
   ·数值模拟第77-81页
   ·结语第81-82页
第七章 连续随机系统的最优控制及应用第82-107页
   ·引言第82-84页
   ·条件与假设第84-93页
     ·耦合的正向和倒向随机动力系统第84-85页
     ·关于随机微分方程的结果第85-93页
   ·倒向随机微分方程的比较定理与半群性质第93-97页
   ·随机最优控制与推广的动态规划原理第97-102页
   ·随机最优控制与Hamilton-Jacobi-Bellman方程第102-104页
   ·应用举例第104-106页
   ·结论第106-107页
第八章 结论与进一步研究方向第107-110页
   ·结论第107-108页
   ·进一步研究问题第108-110页
参考文献第110-115页
附录A 攻读博士期间发表和完成的论文第115-116页
附录B 攻读博士期间参与的研究项目第116-117页
致谢第117页

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