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最优化算法、理论和应用——基于工程和管理中的案例
  • 书号：9787030770028
    作者：万中
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：613
    字数：772000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥238.00元
    售价： ￥188.02元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书第一部分介绍了前沿最优化算法与理论,其中包括自适应Barzilai-Borwein步长、新型非单调线搜索技术、非负矩阵分解优化模型和算法、大规模非光滑方程组求解算法、非线性互补问题和互补约束优化问题求解算法,以及群智能全局优化算法.我们不仅叙述了开发这些算法的思想,还从理论上分析了算法的性质,论证了算法的收敛性,或测试算法所具备的优越数值性能.本书第二部分介绍了最优化算法及理论在工程和管理科学领域中的应用.这些问题涉及复杂环境下废旧产品回收管理问题、各类供应链管理优化问题、不确定环境下机场的士司机决策优化问题、报童问题,以及复杂运行环境下V带设计优化问题.我们不仅详尽论述了基于最优化方法解决这些实际问题的意义,充分体现优化模型构建和开发模型求解算法的全过程,还采用数值仿真方式论证了所构建模型的合理性和优越性,以及由模型和算法揭示的能用于指导管理和工程实践的结论.
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    前言
    第一部分 前沿最优化算法与理论
    第1章 自适应 Barzilai-Borwein 步长 3
    1.1 引言 3
    1.2 新型自适应 BB 步长和算法 5
    1.3 收敛性分析 8
    1.4 数值性能测试 15
    1.4.1 病态二次问题 16
    1.4.2 一般的非线性问题 20
    总结 20
    第2章 新型非单调线搜索 22
    2.1 引言 22
    2.2 新型非单调线搜索规则 24
    2.3 算法及其全局收敛性 27
    2.4 R-线性收敛 31
    2.5 数值性能测试 33
    总结 39
    第3章 广义非单调线搜索技术 40
    3.1 引言 40
    3.2 广义非单调线搜索 42
    3.3 算法及其收敛性分析 47
    3.4 数值性能测试 53
    3.4.1 不同算法之间的比较 55
    3.4.2 新型非单调线搜索的特点 59
    3.4.3 可调参数的影响 60
    总结 63
    第4章 大规模非负矩阵分解的交替非单调投影 BB 算法 64
    4.1 引言 64
    4.2 新型交替非单调投影 BB 算法 67
    4.2.1 谱梯度投影策略 68
    4.2.2 自适应 BB 谱步长 69
    4.2.3 改进的非单调线搜索 70
    4.2.4 新型高效算法 72
    4.3 收敛性分析 75
    4.4 数值性能测试 80
    4.4.1 合成数据 80
    4.4.2 在图像重构中的应用 85
    4.4.3 在杂交鱼类谱系亚基因组转录组文本挖掘中的应用 92
    4.4.4 噪声鲁棒性讨论 95
    总结 96
    第5章 正交对偶图正则化非负矩阵分解及协同聚类 97
    5.1 引言 97
    5.2 相关工作 99
    5.3 新型正交对偶图正则化非负矩阵分解模型及算法 104
    5.3.1 ODGNMF的约束优化模型 104
    5.3.2 ODGNMF的乘法更新策略 105
    5.4 正交对偶图正则化非负矩阵三因子分解模型及算法 108
    5.4.1 ODGNMTF的约束优化模型 108
    5.4.2 ODGNMTF的乘法更新策略 108
    5.5 收敛性分析 112
    5.5.1 算法 5.1的收敛性分析 113
    5.5.2 算法 5.2的收敛性分析 116
    5.5.3 算法的复杂度分析 119
    5.6 数值性能测试 120
    5.6.1 随机生成人工数据集上的表现 120
    5.6.2 公共数据集上的表现 123
    5.6.3 噪声鲁棒性讨论 127
    5.6.4 参数的灵敏度分析 129
    5.6.5 稀疏性分析 132
    总结 141
    第6章 求解矩阵空间上界约束优化问题的新算法及应用 143
    6.1 引言 143
    6.2 矩阵空间中相关的非单调线搜索规则 145
    6.3 新型非单调线搜索技术 148
    6.4 收敛性分析 152
    6.5 基准优化问题测试 158
    6.5.1 测试问题 159
    6.5.2 不同线搜索之间的对比 162
    6.5.3 非单调参数的影响 169
    6.6 图像聚类模型和算法 172
    6.7 聚类性能测试 176
    6.7.1 聚类结果分析 178
    6.7.2 算法噪声鲁棒性分析 180
    6.7.3 算法的数值性能分析 182
    总结 184
    第7章 求解非光滑方程组新型非单调谱残量方法 185
    7.1 引言 185
    7.2 新的谱步长及其在二次极小化中的应用 186
    7.3 新型非单调谱残量算法及其收敛性 195
    7.4 数值性能测试 204
    总结 212
    第8章 求解非线性互补问题的部分光滑化雅可比方法 213
    8.1 引言 213
    8.2 一种新的光滑逼近函数 214
    8.3 新的雅可比光滑化牛顿算法 219
    8.4 收敛性分析 222
    8.5 数值性能测试 226
    总结 231
    第9章 求解互补约束优化问题的强收敛光滑正则化方法 232
    9.1 引言 232
    9.2 预备知识 233
    9.3 光滑正则化方法 235
    9.4 收敛性分析 243
    9.5 数值性能测试 250
    总结 254
    第10章 互补约束优化问题的部分光滑化方法 (I) 255
    10.1 引言 255
    10.2 预备知识 256
    10.3 新的部分光滑化方法和算法 258
    10.4 收敛性分析 261
    10.5 数值性能测试 268
    总结 269
    第11章 互补约束优化问题的部分光滑化方法 (II) 270
    11.1 引言 270
    11.2 预备知识和新的光滑化方法 271
    11.3 收敛性分析和算法设计 277
    11.4 数值性能测试 284
    总结 286
    第12章 基于人类社会学习智慧的自适应群智能优化算法 287
    12.1 引言 287
    12.2 相关工作 289
    12.2.1 自适应更新策略 289
    12.2.2 更新学习机制 290
    12.2.3 多子群技术 291
    12.3 模拟人类社会学习智慧的新型自适应多子群群智能算法 291
    12.3.1 更新子群大小和群的划分 291
    12.3.2 自适应惯性权重算子 292
    12.3.3 不同角色个体的学习策略 293
    12.3.4 算法的整体框架 295
    12.4 数值性能测试 296
    12.4.1 实验一: 验证所提出的学习策略的优势 297
    12.4.2 实验二: 与其他先进的粒子群算法变体比较 298
    12.4.3 实验三: 与其他最先进的进化算法的比较 305
    总结 308
    第二部分 工程与管理应用
    第13章 基于现有销售网络再利用构建废旧手机回收优化模型与算法 313
    13.1 引言 313
    13.1.1 研究背景 313
    13.1.2 相关工作及不足 314
    13.2 新的回收 UMP 优化模型 317
    13.2.1 问题描述和基本假设 317
    13.2.2 符号说明 318
    13.2.3 新模型的建立 319
    13.3 模型性质分析与算法开发 323
    13.4 案例研究 327
    13.5 灵敏度分析 330
    13.5.1 废旧手机实际价值的影响 330
    13.5.2 回收意愿系数的影响 332
    13.5.3 合作成本参数的影响 334
    总结 335
    第14章 异质药品可持续回收网络设计的双层规划方法 338
    14.1 引言 338
    14.1.1 背景 338
    14.1.2 药品逆向物流研究综述 339
    14.1.3 可持续的 PSC 或 PRSC 网络研究综述 340
    14.1.4 研究目标 341
    14.2 药品回收的新 NBLP 模型 341
    14.2.1 药物回收问题描述 342
    14.2.2 假设和符号说明 343
    14.2.3 制药商优化模型 345
    14.2.4 3PL 公司的优化模型 347
    14.2.5 关于药品回收的新 NBLP 模型 348
    14.3 NBLP 模型的性质分析 349
    14.4 求解 NBLP 模型的算法 353
    14.4.1 NBLP 模型的重构 353
    14.4.2 光滑化方法和求解算法 355
    14.5 案例研究 356
    14.6 模型参数灵敏度分析 359
    14.6.1 销售价格灵敏度分析 359
    14.6.2 3PL 容量能力灵敏度分析 360
    14.6.3 税收减免灵敏度分析 362
    总结 363
    第15章 多方协同可持续废旧药物回收系统优化模型与算法 365
    15.1 引言 365
    15.1.1 背景 365
    15.1.2 相关文献和讨论 367
    15.1.3 研究目标 369
    15.2 构建一个新的 UMs 回收模型 370
    15.2.1 问题描述 370
    15.2.2 符号说明 371
    15.2.3 一种新的回收 UMs的双层规划模型 373
    15.3 模型性质和求解算法 377
    15.3.1 模型性质分析 377
    15.3.2 模型重构和算法设计 381
    15.4 案例研究 382
    15.5 灵敏度分析 388
    15.5.1 药物销售价的影响 389
    15.5.2 UMs 转售价的影响 390
    15.5.3 政府税收减免政策的影响 391
    15.5.4 主要的管理启示和政策建议 392
    总结 393
    第16章 区块链赋能冷冻食品供应链优化模型与算法 395
    16.1 引言 395
    16.2 国内外研究现状及不足 396
    16.2.1 冷链管理问题的模型和算法 396
    16.2.2 区块链赋能的供应链模型和算法 397
    16.2.3 本章的研究意图 398
    16.3 问题描述和建立 399
    16.3.1 问题描述 399
    16.3.2 符号说明 400
    16.3.3 需求函数 401
    16.3.4 模型的目标函数 402
    16.3.5 模型的约束条件 405
    16.4 一类交替更新算法 406
    16.5 案例研究 413
    16.6 算法的优点 418
    16.7 是否使用区块链的场景对比 419
    16.8 灵敏度分析 426
    16.8.1 区块链使用成本系数的影响 426
    16.8.2 区块链敏感性因子的影响 427
    16.8.3 价格敏感性因子的影响 429
    总结 430
    第17章 不确定环境下全球供应链管理优化模型与算法 432
    17.1 引言 433
    17.2 全球供应链管理优化的随机非线性模型 435
    17.2.1 符号说明 435
    17.2.2 模型构建 436
    17.3 加性随机需求下全球供应链管理优化模型及数值仿真 441
    17.3.1 加性随机需求函数 442
    17.3.2 模型构建 442
    17.3.3 模型性质和算法开发 443
    17.3.4 求解模型的 Topkis-Veinott 算法 445
    17.3.5 模型的数值仿真 446
    17.4 乘性随机需求下全球供应链管理优化模型及数值仿真 454
    17.4.1 需求函数 454
    17.4.2 模型构建 455
    17.4.3 模型性质和算法开发 456
    17.4.4 基于梯度信息求解乘性需求下 GSCM 模型的算法 457
    17.4.5 模型的数值仿真 458
    总结 470
    第18章 基于随机优化模型的中国机场出租车司机决策研究 472
    18.1 引言 472
    18.1.1 研究背景 472
    18.1.2 文献综述 473
    18.1.3 研究目的 475
    18.2 确定性优化模型 475
    18.2.1 问题描述 475
    18.2.2 符号说明 476
    18.2.3 0-1 整数规划模型 477
    18.3 具有最小风险的改进随机优化模型 481
    18.3.1 随机模型的性质 481
    18.3.2 随机环境下的最优策略 484
    18.4 基于黄花国际机场的案例分析 492
    18.4.1 参数的设定和最优策略算法 492
    18.4.2 不同时间段的决策阈值和最优策略 494
    18.4.3 时间段和不确定性对机场司机最大利润的影响 496
    18.5 灵敏度分析 497
    18.5.1 城区单位时间净收益的影响 497
    18.5.2 乘客平均登车时间的影响 499
    总结 500
    第19章 V 带承载能力多态不确定规划方法 503
    19.1 引言 503
    19.2 多态不确定性的概念与多态不确定性优化一般模型 505
    19.2.1 基本概念 505
    19.2.2 多态不确定性优化问题的一般模型 506
    19.3 V 带承载能力优化的 PUNP 模型 507
    19.3.1 基本优化模型 507
    19.3.2 多态不确定性优化模型 509
    19.4 PUNP的等价区间非线性规划模型 512
    19.5 基于抽样的交互算法 519
    19.6 案例研究 525
    总结 526
    第20章 V 带疲劳寿命最大化不确定规划模型及算法 527
    20.1 引言 527
    20.2 V 带疲劳寿命最大化的确定性模型 528
    20.3 V 带疲劳寿命最大化的 PUNP 模型 531
    20.4 等效区间规划模型 533
    20.5 基于抽样的算法 535
    20.6 案例研究 539
    总结 540
    第21章 V 带疲劳寿命优化多态不确定模型及其区间解 541
    21.1 引言 541
    21.2 V 带疲劳寿命最大化的 PUNP 模型 542
    21.3 PUNP 模型的等效模型 544
    21.4 基于两步的抽样算法 548
    21.5 案例研究 551
    总结 551
    第22章 多产品报童问题的数据驱动鲁棒优化方法 552
    22.1 引言 552
    22.2 问题描述和模型构建 553
    22.2.1 问题描述 553
    22.2.2 数据驱动鲁棒优化模型 554
    22.2.3 数据驱动鲁棒优化模型的性质 556
    22.3 单产品情况下的封闭解 557
    22.4 多产品情况的模型重构及算法构建 562
    22.4.1 模型重构 562
    22.4.2 求解算法 566
    22.5 数值模拟 568
    22.5.1 参照方法 569
    22.5.2 数值模拟及模型比较 570
    22.6 灵敏度分析 572
    22.6.1 一致逼近水平的影响 572
    22.6.2 置信水平的影响 573
    22.6.3 单位进价的影响 575
    总结 575
    参考文献 577
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