参数可信性优化方法/运筹与管理科学丛书28 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘彦奎，白雪洁，杨凯 著

图书标签:

• 参数估计
• 不确定性优化
• 鲁棒优化
• 可信性优化
• 运筹学
• 管理科学
• 优化算法
• 数学规划
• 决策分析
• 风险管理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030549594

版次：1

商品编码：12286604

包装：平装

丛书名： 运筹与管理科学丛书28

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：226

字数：286000

正文语种：中文

内容简介

　　在采用优化方法解决实际工程与管理问题时，由于实际问题本身的复杂性，模型中不确定参数的精确可能性分布通常无法获得。《参数可信性优化方法/运筹与管理科学丛书28》基于2型模糊理论这一公理化体系，提出了当精确可能性分布无法获得时，如何从可变参数可能性分布这一新视角对实际决策问题进行建模，弥补了文献中基于名义可能性分布优化方法的不足。《参数可信性优化方法/运筹与管理科学丛书28》共分6章介绍参数可信性优化方法的新研究进展，包括理论基础、模型的建立与分析以及参数优化方法的应用等。

内页插图

目录

《运筹与管理科学丛书》序
前言
第1章 预备知识
1．1 基本概念
1．1．1 模糊可能性空间
1．2 2 型模糊变量及分布
1．1．3 边缘分布及独立性
1．2 2 型模糊变量的保型运算
1．3 基本可信性优化模型
1．3．1 期望值模型
1．3．2 最小风险模型
1．3．3 风险值模型
1．4 两类优化模型的联系
1．4．1 最优值之间的联系
1．4．2 最优解之间的联系
1．5 本章小结

第2章 简约模糊变量的参数分布
2．1 可能性风险值简约方法
2．1．1 可能性风险值
2．1．2 可能性简约变量的分布
2．1．3 简约模糊变量的半偏差
2．2 可信性风险值简约方法
2．2．1 可信性风险值
2．2．2 可信性简约变量的分布
2．2．3 简约模糊变量的二阶矩
2．3 本章小结

第3章 投资组合问题：均值一矩方法
3．1 固定可能性分布下的均值一矩模型
3．1．1 常见模糊变量的矩及其凸性
3．1．2 均值-矩模型．3．1．3等价参数规划模型
3．1．4 模型求解
3．1．5 数值实验
3．2 参数可能性分布下的均值矩模型
3．2．1 均值-矩模型的建立
3．2．2 等价确定规划模型
3．2．3 数值实验
3．3 本章小结

第4章 可信性p枢纽中心问题
4．1 固定可能性分布下p枢纽中心问题
4．1．1 模型的建立
4．1．2 模糊运输时间的逼近方法
4．1．3 可信性约束的确定等价形式
4．1．4 改进混合粒子群算法
4．1．5 数值算例
4．2 可变可能性分布下p枢纽中心问题
4．2．1 简约模糊变量的参数分布
4．2．2 模型的建立与分析
4．2．3 模型的求解方法
4．2．4 数值算例与计算结果
4．3 本章小结

第5章 供应链网络设计问题
5．1 两阶段供应链网络设计问题
5．1．1 两阶段多目标供应链网络设计模型
5．1．2 两阶段MO-SCND模型的模糊解价值
5．1．3 两阶段MO-SCDN模型的逼近方法
5．1．4 逼近的混合整数规划模型
5．1．5 多目标生物地理进化算法
5．1．6 数值实验
5．2 参数可能性分布下的供应链网络设计问题
5．2．1 供应链网络设计问题的风险值模型
5．2．2 模型分析
5．2．3 模型求解
5．2．4 应用实例与比较研究
5．3 本章小结

第6章 应急物资预置问题
6．1 基于风险值准则的应急物资预置模型
6．1．1 模型假设和符号
6．1．2 预置过程的总费用
6．1．3 服务质量约束和弧容量约束
6．1．4 基于风险值的预置模型
6．2 模型分析
6．2．1 目标函数的等价形式
6．2．2 服务质量约束的等价形式
6．2．3 弧容量约束的等价形式
6．3 基于参数的域分解算法
6．3．1 预置问题的等价参数模型
6．3．2 域分解算法
6．4 应用实例与比较研究
6．4．1 问题描述
6．4．2 确定性输入数据
6．4．3 固定可能性分布
6．4．4 可变可能性分布
6．4．5 管理启示
6．5 本章小结

参考文献
索引
《运筹与管理科学丛书》已出版书目

前言/序言

　　通过对国内外学者在模糊优化领域研究现状的分析，我们发现目前优化模型中不确定参数的可能性分布大都要求是固定的．在求解实际决策问题时，决策者忽略可能性程度的微小波动，好像优化模型中不确定参数的可能性分布是能够精确确定的．
　　然而作者最近的研究表明，当不确定参数的可能性分布无法精确获得时，文献中基于名义可能性分布的优化方法存在一定的不足，也就是说，在名义可能性分布具有微小波动情形下，名义最优解的最优性甚至可行性通常会遭到破坏，
　　本书基于2型模糊理论这一公理化体系，提出当精确可能性分布无法获得时，如何从可变参数可能性分布这一新视角对实际决策问题进行建模．本书共分6章介绍参数可信性优化方法的最新研究进展，包括理论基础、模型的建立与分析以及参数优化方法的应用等．
　　第1章介绍2型模糊理论中的基本概念，回顾期望值、最小风险和风险值三类可信性优化模型，并给出了最小风险与风险值两类优化模型之间的联系．
　　第2章讨论简约第二可能性分布的可能性与可信性风险值方法，首先定义正规模糊变量的风险值，并将其作为第二可能性分布的代表值，提出风险值简约方法．进而本章还研究了风险值简约模糊变量的半偏差和二阶矩等数字特征，
　　第3章主要介绍投资组合问题的均值一矩方法．首先讨论了收益具有固定可能性分布情形下的均值—矩优化模型，进而研究收益服从参数可能性分布的参数可信性优化方法，
　　第4章主要介绍模糊环境下的p枢纽中心问题，首先，本章采用可信性测度理论建立固定可能性分布下的p枢纽中心问题的数学模型．其次，本章采用2型模糊理论建立可变可能性分布下的模糊p枢纽中心问题的数学模型．
　　第5章主要介绍模糊环境下供应链网络设计问题．本章通过模糊变量刻画现实供应链网络设计问题中的不确定参数，在固定可能性分布和可变参数可能性分布两种不同情形下研究供应链网络设计问题，
　　第6章主要介绍模糊环境下的应急物资预置问题，在不确定运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量服从可变参数可能性分布的情形下，讨论如何制定最优的应急物资预置计划。

运筹与管理科学丛书（第28辑）：面向复杂系统的决策优化与智能控制 丛书主编： [此处可填入知名专家姓名，例如：张维教授] 本书简介： 在当今高度互联和快速演变的复杂系统中，如何实现高效、稳健和面向目标的决策与控制，是运筹学与管理科学领域面临的核心挑战之一。随着信息技术的飞速发展和应用场景的日益复杂化，传统的优化方法在处理高维不确定性、大规模数据以及非线性动力学特性时，逐渐显露出局限性。本书《面向复杂系统的决策优化与智能控制》聚焦于这些前沿问题，旨在系统性地梳理和发展新一代的优化理论、算法及其在工程实践中的集成应用。 本书的撰写团队由来自不同研究领域的资深学者和青年才俊组成，他们基于对信息物理系统（CPS）、工业物联网（IIoT）、供应链网络、智能交通系统（ITS）以及大规模能源网络的深刻理解，构建了一套从理论基础到前沿应用的完整知识体系。全书内容紧密围绕“复杂性”、“不确定性”和“智能化”三大核心要素展开。 第一部分：复杂系统建模与不确定性下的优化理论 本部分重点构建描述和分析复杂系统的数学框架。我们首先回顾了随机过程、马尔可夫决策过程（MDPs）以及部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）在系统建模中的基础地位。然而，现实中的复杂系统往往表现出非线性和大规模的特征。因此，本书引入了多尺度分析方法，用于处理跨越不同时间或空间尺度的耦合现象。 在不确定性处理方面，本书深入探讨了鲁棒优化（Robust Optimization）与随机优化（Stochastic Optimization）的最新进展。区别于将不确定性视为简单分布的传统随机模型，我们侧重于信息不完全条件下的决策制定。具体而言，我们引入了场景生成与剪枝技术，用以有效管理高维不确定性集合的规模。此外，针对经济系统的博弈特性，书中详细阐述了基于不完全信息的纳什均衡分析，特别是如何利用动态博弈理论来指导竞争或合作系统中的长期策略选择。我们提出了一种新的基于信息结构约束的鲁棒性度量标准，该标准能够更准确地反映系统在面对未知干扰时的实际脆弱性。 第二部分：大规模优化算法与分布式求解 随着系统规模的爆炸式增长，中心化的优化求解方法在计算负荷和数据传输上日益难以承受。本部分的核心在于发展高效、可扩展的分布式优化算法。 我们详细介绍了次梯度法（Subgradient Methods）、对偶分解法（Dual Decomposition）以及ADMM（交替方向乘子法）在分布式环境下的改进与应用。本书的一个突出贡献是提出了基于信息扩散的共识优化算法（Information Diffusion Consensus Optimization），该算法通过局部信息交互实现全局最优，极大地提高了大规模优化问题的求解效率和隐私保护能力。针对非凸优化问题，我们探索了随机梯度下降的方差削减技术，并将其与元学习（Meta-Learning）相结合，以实现在不同相似问题实例之间快速收敛的学习策略。 此外，针对嵌入式和边缘计算环境的需求，我们设计了一系列低精度计算下的近似优化算法，这些算法在保证可接受的解质量的同时，显著降低了计算资源的消耗，为实时决策提供了可能性。 第三部分：智能控制与决策的融合 现代控制理论强调系统的自适应性、学习能力和自主性。本部分聚焦于如何将先进的机器学习技术融入到传统的控制框架中，实现真正的“智能控制”。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是本部分的关键主题。我们不仅回顾了经典的Q-Learning和Policy Gradients，更深入地研究了安全强化学习（Safe RL）。安全约束在实际工程中至关重要，我们提出了一种基于概率约束的奖励塑形机制，确保智能体在学习最优策略的同时，严格遵守系统运行的硬性安全指标。 在非线性控制领域，书中结合模型预测控制（MPC）的迭代优化特性，引入了神经网络模型辨识来替代精确的系统模型。这种数据驱动的MPC方法（Data-Driven MPC）在模型不确定性较大的情况下表现出优越的性能。我们还讨论了联邦学习（Federated Learning）在分布式决策控制中的应用潜力，尤其是在数据隐私需要严格保护的工业控制场景下。 第四部分：前沿应用案例分析 为验证理论和算法的有效性，本书在最后一部分提供了多个具有代表性的应用案例分析： 1. 智能电网的动态优化调度： 运用随机规划和鲁棒优化方法，应对风能、光伏等高波动性新能源的并网挑战，确保电网的频率和电压稳定。 2. 城市交通流的实时协同控制： 基于分布式强化学习，实现交叉路口信号配时的动态调整，以最小化整体拥堵指数。 3. 高精度供应链网络的风险韧性评估： 结合网络流模型与博弈论，评估突发事件（如自然灾害或地缘政治变动）对多层级供应链的冲击，并设计最优的库存冗余策略。 本书内容前沿、体系完整、论证严谨，不仅是研究生和青年科研人员深入研究运筹与管理科学的参考教材，也是从事复杂系统优化、控制工程、人工智能决策等领域工程师和项目管理人员不可多得的理论支撑与实践指南。本书的出版，期望能进一步推动该领域理论研究的深化和工程应用水平的提升。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待更多地集中在它如何将复杂的数学模型与实际的管理决策联系起来。作为一名希望将理论应用于实践的管理专业学生，我一直在寻找能够指导我如何处理现实世界中数据的不确定性和决策风险的工具。这本书的书名“参数可信性优化方法”直击了我一直以来所面临的痛点。我常常在思考，在实际的生产计划、供应链管理或者市场营销策略制定中，我们输入的各种参数（比如需求量、成本、交货期等）往往是不准确的，充满变数。那么，如何在这些不确定的参数下，依然能够做出相对“可信”的决策，找到最优的解决方案，这就是我最想从这本书中学习到的。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些具体的案例分析，让我看到这些优化方法是如何在现实商业环境中发挥作用的，比如通过调整生产批量来规避需求波动的影响，或者通过优化库存策略来应对供应商交货期不稳定的情况。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“参数可信性优化方法”给我一种非常扎实、面向解决实际问题的感觉，这正是我在学习过程中一直追求的方向。我是一名即将毕业的博士生，在撰写论文的过程中，我越来越意识到，理论模型再精妙，如果无法处理实际数据中的噪声和不确定性，其应用价值就会大打折扣。我的研究方向涉及到一些复杂的决策支持系统，而这些系统的核心就在于如何利用不完全或不准确的数据来做出最优的决策。我迫切地希望这本书能够提供一些切实可行的方法，帮助我更好地理解和应用“参数可信性”这个概念。我尤其好奇这本书会如何阐述“可信性”的量化标准，以及它所提出的优化方法是否能够有效地应用于动态变化的复杂系统中，能否在降低决策风险的同时，最大化系统效益。这本书的出版，对我即将面临的实际应用挑战无疑是一份宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对工程优化问题深感兴趣的研究者，在接触到这本书的书名时，我immediately联想到了其在复杂系统设计和控制领域的潜在价值。在工程领域，尤其是在航空航天、土木工程、机械制造等行业，我们常常需要在设计过程中处理大量的参数，而这些参数往往受到制造精度、环境变化、材料性能波动等多种不确定因素的影响。如何保证设计方案在各种可能工况下的“可信性”，避免出现潜在的失效风险，是工程安全和性能的关键。我非常期待这本书能够提供一些前沿的优化理论和方法，例如在多目标优化、可靠性设计优化以及不确定性量化方面。我希望能够从中找到关于如何构建更具鲁棒性的设计模型，以及如何有效地评估和管理设计参数的不确定性带来的风险。这本书的出现，对于提升工程设计的智能化和安全性具有重要的理论意义和实践价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在金融领域工作的从业者，我对于“参数可信性优化”这个概念充满了好奇与期待。在金融建模中，我们经常会遇到各种各样参数的假设，而这些假设的稳健性直接关系到模型的预测精度和投资策略的有效性。本书的书名恰恰触及了金融风险管理的核心问题之一：如何处理模型参数的不确定性，并基于这种不确定性来做出更加可靠的决策。我设想这本书可能会深入探讨各种统计方法和机器学习技术在量化金融中的应用，尤其是在构建稳健的投资组合、风险定价以及预测金融市场波动等方面。我非常希望能够从中学习到如何量化模型参数的“可信性”，并进一步优化交易策略，从而在波动的市场中获得更稳定的收益。这本书的出现，或许能为我提供一套系统性的理论框架和实用的技术方法，帮助我更深入地理解并应对金融市场中的各种不确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让人感觉相当专业，我是一名刚开始接触运筹学和管理科学的学生，之前对“参数可信性优化”这个概念完全不熟悉，所以抱着学习新知识的心态买下了这本书。拿到手之后，这本书厚实的感觉就给我留下了深刻的印象，纸张的触感和印刷质量都很好，翻开第一页，就被严谨的学术排版和清晰的图表所吸引。虽然我还没来得及深入阅读，但从目录的设置来看，这本书似乎涵盖了从基础理论到实际应用的多个层面，从“参数不确定性建模”到“鲁棒优化”、“随机优化”等章节的标题，都预示着这是一本能够系统性地引导读者理解和掌握如何处理优化问题中参数不确定性的书籍。书名中的“运筹与管理科学丛书28”也表明了它在学术界地位，让我对它的内容深度和广度充满了期待。我尤其好奇的是，这本书将如何具体地讲解“可信性”这一概念，它是否会涉及到一些新的数学工具或者算法，以及这些方法在实际管理决策中能发挥多大的作用。