基于资金时间价值的投标决策过程的资源优化
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的目的与意义 | 第10-12页 |
| ·研究的目的 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状及本文的技术路线 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究的技术路线 | 第15页 |
| ·论文研究的主要内容和方法 | 第15-18页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·论文研究的方法 | 第16-18页 |
| 第2章 投标决策过程的资源优化 | 第18-32页 |
| ·相关概念的介绍 | 第18-21页 |
| ·投标决策 | 第18-19页 |
| ·资金时间价值 | 第19-20页 |
| ·资源优化 | 第20-21页 |
| ·传统的资源优化方法 | 第21-24页 |
| ·资源优化的两种情况 | 第21-22页 |
| ·资源优化的传统方法 | 第22-24页 |
| ·基于资金时间价值的资源优化 | 第24-25页 |
| ·投标决策过程与施工过程的资源优化的比较 | 第25-32页 |
| ·编制的主要依据比较 | 第26-27页 |
| ·主要目的的比较 | 第27-29页 |
| ·采用方法的比较 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 动态优化的遗传算法 | 第32-41页 |
| ·“动态”的区别 | 第32-34页 |
| ·遗传算法的概述 | 第34-37页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第35页 |
| ·遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第36-37页 |
| ·遗传算法与其他优化算法的比较 | 第37-40页 |
| ·模拟退火算法 | 第37-38页 |
| ·蚁群算法 | 第38-39页 |
| ·粒子群算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于遗传算法的动态优化报价 | 第41-50页 |
| ·静态投标报价 | 第41页 |
| ·动态优化报价 | 第41-49页 |
| ·基于遗传算法资源均衡优化的数学模型 | 第42-43页 |
| ·遗传算法设计 | 第43-45页 |
| ·适应度函数 | 第45-46页 |
| ·选择 | 第46-47页 |
| ·遗传算子 | 第47-48页 |
| ·终止条件 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 案例分析 | 第50-60页 |
| ·工程概况 | 第50页 |
| ·有关进度计划的基本数据 | 第50-54页 |
| ·相关操作 | 第54-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录1 | 第65-77页 |
