隨機規劃與模糊規劃

隨機規劃和模糊規劃是處理隨機和模糊優化問題的兩大數學規劃工具。 本書提供了，稱之為不確定規劃。主要目的是為不確定環境中的優化理論奠定一個基礎。本書的重點是建模思想、進化計算及應用，而不是數學定理和證明。

不確定規劃理論由三大類組成： 期望值模型，機會約束規劃和相關機會規劃。為了求解不確定規劃模型，本書介紹了一系列基於隨機或模糊模擬的遺傳算法;為了應用於實踐，本書討論了不確定規劃的一些應用例子;為了進一步的學術研究，書中反映了不確定規劃的最新研究成果。 本書可作為高年級大學和研究生教材，也可作為運籌學，管理科學、信息科學、系統科學以及計算機科學和工程領域的學者和技術人員的參考書。 ^[1] 

序言

第1章 數學規劃簡介

1. 1 線性規劃

1. 2 非線性規劃

1. 3 多目標規劃

1. 4 目標規劃

1. 5 整數規劃

1. 6 不確定規劃

第2章 遺傳算法

2. 1 優化問題

2. 2 表示結構

2. 3 處理約束條件

2. 4 初始化過程

2. 5 評價函數

2. 6 選擇過程

2. 7 交叉操作

2. 8 變異操作

2. 9 遺傳算法程序

2. 10 遺傳算法與上升法

2. 11 數值例子

第3章 隨機模擬和模糊模擬

3. 1 隨機數的產生

3. 2 隨帆模擬

3. 3 模糊集合理論

3. 4 模糊模擬

第4章 期望值模型

4. 1 期望值算子

4. 2 期望值模型

4. 3 凸性

4. 4 補償模型

4. 5 基於隨機模擬的遺傳算法

4. 6 注

第5章 機會約束規劃

5. 1 機會約束規劃模型

5. 2 確定性等價類

5. 3 一些性質

5. 4 隨機模擬

5. 5 基於隨機模擬的遺傳算法

5. 6 注

第6章 機會約束規劃的應用

6. 1 生產過程

6. 2 飼料混合問題

6. 3 隨機資源分配

6. 4 開放存儲網絡

6. 5 資金預算

第7章 相關機會規劃

7. 1 背景：供給-分配系統

7. 2 隨機集合

7. 3 不確定環境

7. 4 事件和機會函數

7. 5 相關機會規劃

7. 6 相關機會多目標規劃

7. 7 相關機會目標規劃

7. 8 執行最優解

7. 9 機會函數的隨機模擬

7. 10 基於隨機模擬的遺傳算法

7. 11 注

第8章 隨機決策系統建模

8. 1 水資源供給-分配問題

8. 2 生產過程

8. 3 開放存儲網絡

8. 4 資金預算

第9章 模糊機會約束規劃

9. 1 機會約束規劃模型

9. 2 清晰等價類

9. 3 模糊模擬

9. 4 基於模糊模擬的遺傳算法

9. 5 資金預算

9. 6 注

第10章 模糊環境下的相關機會規劃

10. 1 相關機會規劃

10. 2 相關機會多目標規劃

10. 3 相關機會目標規劃 ^[1] 

10. 4