模型与算法

　　本书从系统模型构建与算法设计相结合的角度，阐述系统建模的基本原理和方法，介绍了主要的应用数学模型及其算法设计的基本方法，特别对新兴的现代启发式算法（遗传算法、神经网络算法、模拟退火算法和禁忌算法）的原理和设计进行了专门的介绍。全书共5章，包括模型理论、模型构造方法、算法分析、算法设计和启发式算法。本书可作为高校运输规划与管理或其他管理工程类专业硕士研究生的教材或教学参考书，也可供从事规划、设计、管理等工作的工程技术人员参考。

暂缺《模型与算法》作者简介

第1章模型理论
1.1关于模型
1.1.1模型的概念
1.1.2模型的本质
1.1.3模型的分类
1.2数学模型
1.2.1数学模型的特点
1.2.2数学模型的分类
1.2.3数学模型的评价和应用
1.2.4常用的单因素变量模型
1.3模型方法的基本特征
1.3.1模型方法的综合性
1.3.2模型方法的创造性
1.3.3模型方法的实践性
1.4模型在系统开发中的作用
1.4.1模型的作用
1.4.2系统工程开发中的模型应用
1.5系统模型化过程
1.5.1模型发展过程中的范畴辩证
1.5.2模型化过程的构造方法论
1.5.3系统模型的结构化方法论
1.5.4模型化过程的规范化方法论
1.5.5系统模型研究简例
1.6模型化过程的工程逻辑与工程设计
1.6.1工程逻辑
1.6.2工程分析
1.6.3案例
第2章模型的构造方法
2.1直接分析法
2.1.1线性规划模型
2.1.2目标规划模型
2.2系统动力学方法
2.2.1概述
2.2.2系统动力学模型
2.2.3案例分析
2.3概率统计分析法
2.3.1基本概念
2.3.2随机服务系统问题求解
2.3.3解题实例
2.4网络计划分析法
2.4.1网络计划分析模型的结构
2.4.2网络计划模型的优化分析
2.4.3案例
2.5状态空间分析法
2.5.1基本概念
2.5.2状态空间模型
2.5.3系统的优化控制
2.5.4自适应.自学习和自组织控制
2.6模糊评价分析法
2.6.1模糊数学概述
2.6.2模糊评价模型的建模步骤与方法
2.6.3应用案例
2.7投入产出法
2.7.1投入产出法概述
2.7.2投入产出分析表与投入产出平衡方程
2.7.3投入产出模型
2.7.4应用举例
2.8系统辨识方法
2.8.1问题的提出
2.8.2系统辨识
2.8.3辨识算法的基本原理与等价准则
2.8.4辨识的内容与步骤
第3章算法分析
3.1算法概述
3.1.1算法的基本概念
3.1.2算法设计的步骤
3.2算法的复杂性
3.2.1引论
3.2.2算法复杂性指标
3.3.3算法分析示例
3.3最佳算法
3.3.1引例
3.3.2最佳算法
3.4P类问题和NP类问题
3.4.1难解性问题
3.4.2P类问题与NP类问题
3.4.3NP完全问题
3.4.4求解NP完全问题的途径
3.4.5启发式算法
第4章算法设计的基本方法
4.1穷举法
4.2登山法
4.3分枝与限界
4.4分治法
4.5动态规划法
4.6递归方法
4.7探索法
4.8倒推法
4.9回溯法
4.10模拟法
第5章启发式算法
5.1神经网络算法
5.1.1人工神经网络简述
5.1.2BP神经网络的基本原理
5.1.3BP神经网络的算法步骤
5.1.4BP算法举例
5.2遗传算法
5.2.1遗传算法概述
5.2.2遗传算法的基本原理
5.2.3基因算法的要素
5.2.4GA的局限性
5.2.5算法举例
5.3模拟退火算法
5.3.1模拟退火简介
5.3.2模拟退火算法的基本原理
5.3.3模拟退火算法的步骤
5.3.4模拟退火算法的要素设计
5.3.5模拟退火方法存在的不足
5.3.6算法举例
5.4禁忌搜索算法
5.4.1禁忌搜索算法简介
5.4.2禁忌算法的主要步骤
5.4.3禁忌算法的要素
5.4.4禁忌算法应注意的问题
5.4.5禁忌算法的缺陷
5.4.6应用实例
参考文献