參數可信性優化方法/運籌與管理科學叢書28 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉彥奎，白雪潔，楊凱 著

圖書標籤:

• 參數估計
• 不確定性優化
• 魯棒優化
• 可信性優化
• 運籌學
• 管理科學
• 優化算法
• 數學規劃
• 決策分析
• 風險管理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030549594

版次：1

商品編碼：12286604

包裝：平裝

叢書名： 運籌與管理科學叢書28

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：226

字數：286000

正文語種：中文

內容簡介

　　在采用優化方法解決實際工程與管理問題時，由於實際問題本身的復雜性，模型中不確定參數的精確可能性分布通常無法獲得。《參數可信性優化方法/運籌與管理科學叢書28》基於2型模糊理論這一公理化體係，提齣瞭當精確可能性分布無法獲得時，如何從可變參數可能性分布這一新視角對實際決策問題進行建模，彌補瞭文獻中基於名義可能性分布優化方法的不足。《參數可信性優化方法/運籌與管理科學叢書28》共分6章介紹參數可信性優化方法的新研究進展，包括理論基礎、模型的建立與分析以及參數優化方法的應用等。

內頁插圖

目錄

《運籌與管理科學叢書》序
前言
第1章 預備知識
1．1 基本概念
1．1．1 模糊可能性空間
1．2 2 型模糊變量及分布
1．1．3 邊緣分布及獨立性
1．2 2 型模糊變量的保型運算
1．3 基本可信性優化模型
1．3．1 期望值模型
1．3．2 最小風險模型
1．3．3 風險值模型
1．4 兩類優化模型的聯係
1．4．1 最優值之間的聯係
1．4．2 最優解之間的聯係
1．5 本章小結

第2章 簡約模糊變量的參數分布
2．1 可能性風險值簡約方法
2．1．1 可能性風險值
2．1．2 可能性簡約變量的分布
2．1．3 簡約模糊變量的半偏差
2．2 可信性風險值簡約方法
2．2．1 可信性風險值
2．2．2 可信性簡約變量的分布
2．2．3 簡約模糊變量的二階矩
2．3 本章小結

第3章 投資組閤問題：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 常見模糊變量的矩及其凸性
3．1．2 均值-矩模型．3．1．3等價參數規劃模型
3．1．4 模型求解
3．1．5 數值實驗
3．2 參數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 等價確定規劃模型
3．2．3 數值實驗
3．3 本章小結

第4章 可信性p樞紐中心問題
4．1 固定可能性分布下p樞紐中心問題
4．1．1 模型的建立
4．1．2 模糊運輸時間的逼近方法
4．1．3 可信性約束的確定等價形式
4．1．4 改進混閤粒子群算法
4．1．5 數值算例
4．2 可變可能性分布下p樞紐中心問題
4．2．1 簡約模糊變量的參數分布
4．2．2 模型的建立與分析
4．2．3 模型的求解方法
4．2．4 數值算例與計算結果
4．3 本章小結

第5章 供應鏈網絡設計問題
5．1 兩階段供應鏈網絡設計問題
5．1．1 兩階段多目標供應鏈網絡設計模型
5．1．2 兩階段MO-SCND模型的模糊解價值
5．1．3 兩階段MO-SCDN模型的逼近方法
5．1．4 逼近的混閤整數規劃模型
5．1．5 多目標生物地理進化算法
5．1．6 數值實驗
5．2 參數可能性分布下的供應鏈網絡設計問題
5．2．1 供應鏈網絡設計問題的風險值模型
5．2．2 模型分析
5．2．3 模型求解
5．2．4 應用實例與比較研究
5．3 本章小結

第6章 應急物資預置問題
6．1 基於風險值準則的應急物資預置模型
6．1．1 模型假設和符號
6．1．2 預置過程的總費用
6．1．3 服務質量約束和弧容量約束
6．1．4 基於風險值的預置模型
6．2 模型分析
6．2．1 目標函數的等價形式
6．2．2 服務質量約束的等價形式
6．2．3 弧容量約束的等價形式
6．3 基於參數的域分解算法
6．3．1 預置問題的等價參數模型
6．3．2 域分解算法
6．4 應用實例與比較研究
6．4．1 問題描述
6．4．2 確定性輸入數據
6．4．3 固定可能性分布
6．4．4 可變可能性分布
6．4．5 管理啓示
6．5 本章小結

參考文獻
索引
《運籌與管理科學叢書》已齣版書目

前言/序言

　　通過對國內外學者在模糊優化領域研究現狀的分析，我們發現目前優化模型中不確定參數的可能性分布大都要求是固定的．在求解實際決策問題時，決策者忽略可能性程度的微小波動，好像優化模型中不確定參數的可能性分布是能夠精確確定的．
　　然而作者最近的研究錶明，當不確定參數的可能性分布無法精確獲得時，文獻中基於名義可能性分布的優化方法存在一定的不足，也就是說，在名義可能性分布具有微小波動情形下，名義最優解的最優性甚至可行性通常會遭到破壞，
　　本書基於2型模糊理論這一公理化體係，提齣當精確可能性分布無法獲得時，如何從可變參數可能性分布這一新視角對實際決策問題進行建模．本書共分6章介紹參數可信性優化方法的最新研究進展，包括理論基礎、模型的建立與分析以及參數優化方法的應用等．
　　第1章介紹2型模糊理論中的基本概念，迴顧期望值、最小風險和風險值三類可信性優化模型，並給齣瞭最小風險與風險值兩類優化模型之間的聯係．
　　第2章討論簡約第二可能性分布的可能性與可信性風險值方法，首先定義正規模糊變量的風險值，並將其作為第二可能性分布的代錶值，提齣風險值簡約方法．進而本章還研究瞭風險值簡約模糊變量的半偏差和二階矩等數字特徵，
　　第3章主要介紹投資組閤問題的均值一矩方法．首先討論瞭收益具有固定可能性分布情形下的均值—矩優化模型，進而研究收益服從參數可能性分布的參數可信性優化方法，
　　第4章主要介紹模糊環境下的p樞紐中心問題，首先，本章采用可信性測度理論建立固定可能性分布下的p樞紐中心問題的數學模型．其次，本章采用2型模糊理論建立可變可能性分布下的模糊p樞紐中心問題的數學模型．
　　第5章主要介紹模糊環境下供應鏈網絡設計問題．本章通過模糊變量刻畫現實供應鏈網絡設計問題中的不確定參數，在固定可能性分布和可變參數可能性分布兩種不同情形下研究供應鏈網絡設計問題，
　　第6章主要介紹模糊環境下的應急物資預置問題，在不確定運輸費用、齣救點的供應量、受災點的需求量和道路容量服從可變參數可能性分布的情形下，討論如何製定最優的應急物資預置計劃。

運籌與管理科學叢書（第28輯）：麵嚮復雜係統的決策優化與智能控製 叢書主編： [此處可填入知名專傢姓名，例如：張維教授] 本書簡介： 在當今高度互聯和快速演變的復雜係統中，如何實現高效、穩健和麵嚮目標的決策與控製，是運籌學與管理科學領域麵臨的核心挑戰之一。隨著信息技術的飛速發展和應用場景的日益復雜化，傳統的優化方法在處理高維不確定性、大規模數據以及非綫性動力學特性時，逐漸顯露齣局限性。本書《麵嚮復雜係統的決策優化與智能控製》聚焦於這些前沿問題，旨在係統性地梳理和發展新一代的優化理論、算法及其在工程實踐中的集成應用。 本書的撰寫團隊由來自不同研究領域的資深學者和青年纔俊組成，他們基於對信息物理係統（CPS）、工業物聯網（IIoT）、供應鏈網絡、智能交通係統（ITS）以及大規模能源網絡的深刻理解，構建瞭一套從理論基礎到前沿應用的完整知識體係。全書內容緊密圍繞“復雜性”、“不確定性”和“智能化”三大核心要素展開。 第一部分：復雜係統建模與不確定性下的優化理論 本部分重點構建描述和分析復雜係統的數學框架。我們首先迴顧瞭隨機過程、馬爾可夫決策過程（MDPs）以及部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDPs）在係統建模中的基礎地位。然而，現實中的復雜係統往往錶現齣非綫性和大規模的特徵。因此，本書引入瞭多尺度分析方法，用於處理跨越不同時間或空間尺度的耦閤現象。 在不確定性處理方麵，本書深入探討瞭魯棒優化（Robust Optimization）與隨機優化（Stochastic Optimization）的最新進展。區彆於將不確定性視為簡單分布的傳統隨機模型，我們側重於信息不完全條件下的決策製定。具體而言，我們引入瞭場景生成與剪枝技術，用以有效管理高維不確定性集閤的規模。此外，針對經濟係統的博弈特性，書中詳細闡述瞭基於不完全信息的納什均衡分析，特彆是如何利用動態博弈理論來指導競爭或閤作係統中的長期策略選擇。我們提齣瞭一種新的基於信息結構約束的魯棒性度量標準，該標準能夠更準確地反映係統在麵對未知乾擾時的實際脆弱性。 第二部分：大規模優化算法與分布式求解 隨著係統規模的爆炸式增長，中心化的優化求解方法在計算負荷和數據傳輸上日益難以承受。本部分的核心在於發展高效、可擴展的分布式優化算法。 我們詳細介紹瞭次梯度法（Subgradient Methods）、對偶分解法（Dual Decomposition）以及ADMM（交替方嚮乘子法）在分布式環境下的改進與應用。本書的一個突齣貢獻是提齣瞭基於信息擴散的共識優化算法（Information Diffusion Consensus Optimization），該算法通過局部信息交互實現全局最優，極大地提高瞭大規模優化問題的求解效率和隱私保護能力。針對非凸優化問題，我們探索瞭隨機梯度下降的方差削減技術，並將其與元學習（Meta-Learning）相結閤，以實現在不同相似問題實例之間快速收斂的學習策略。 此外，針對嵌入式和邊緣計算環境的需求，我們設計瞭一係列低精度計算下的近似優化算法，這些算法在保證可接受的解質量的同時，顯著降低瞭計算資源的消耗，為實時決策提供瞭可能性。 第三部分：智能控製與決策的融閤 現代控製理論強調係統的自適應性、學習能力和自主性。本部分聚焦於如何將先進的機器學習技術融入到傳統的控製框架中，實現真正的“智能控製”。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）是本部分的關鍵主題。我們不僅迴顧瞭經典的Q-Learning和Policy Gradients，更深入地研究瞭安全強化學習（Safe RL）。安全約束在實際工程中至關重要，我們提齣瞭一種基於概率約束的奬勵塑形機製，確保智能體在學習最優策略的同時，嚴格遵守係統運行的硬性安全指標。 在非綫性控製領域，書中結閤模型預測控製（MPC）的迭代優化特性，引入瞭神經網絡模型辨識來替代精確的係統模型。這種數據驅動的MPC方法（Data-Driven MPC）在模型不確定性較大的情況下錶現齣優越的性能。我們還討論瞭聯邦學習（Federated Learning）在分布式決策控製中的應用潛力，尤其是在數據隱私需要嚴格保護的工業控製場景下。 第四部分：前沿應用案例分析 為驗證理論和算法的有效性，本書在最後一部分提供瞭多個具有代錶性的應用案例分析： 1. 智能電網的動態優化調度： 運用隨機規劃和魯棒優化方法，應對風能、光伏等高波動性新能源的並網挑戰，確保電網的頻率和電壓穩定。 2. 城市交通流的實時協同控製： 基於分布式強化學習，實現交叉路口信號配時的動態調整，以最小化整體擁堵指數。 3. 高精度供應鏈網絡的風險韌性評估： 結閤網絡流模型與博弈論，評估突發事件（如自然災害或地緣政治變動）對多層級供應鏈的衝擊，並設計最優的庫存冗餘策略。 本書內容前沿、體係完整、論證嚴謹，不僅是研究生和青年科研人員深入研究運籌與管理科學的參考教材，也是從事復雜係統優化、控製工程、人工智能決策等領域工程師和項目管理人員不可多得的理論支撐與實踐指南。本書的齣版，期望能進一步推動該領域理論研究的深化和工程應用水平的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓人感覺相當專業，我是一名剛開始接觸運籌學和管理科學的學生，之前對“參數可信性優化”這個概念完全不熟悉，所以抱著學習新知識的心態買下瞭這本書。拿到手之後，這本書厚實的感覺就給我留下瞭深刻的印象，紙張的觸感和印刷質量都很好，翻開第一頁，就被嚴謹的學術排版和清晰的圖錶所吸引。雖然我還沒來得及深入閱讀，但從目錄的設置來看，這本書似乎涵蓋瞭從基礎理論到實際應用的多個層麵，從“參數不確定性建模”到“魯棒優化”、“隨機優化”等章節的標題，都預示著這是一本能夠係統性地引導讀者理解和掌握如何處理優化問題中參數不確定性的書籍。書名中的“運籌與管理科學叢書28”也錶明瞭它在學術界地位，讓我對它的內容深度和廣度充滿瞭期待。我尤其好奇的是，這本書將如何具體地講解“可信性”這一概念，它是否會涉及到一些新的數學工具或者算法，以及這些方法在實際管理決策中能發揮多大的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“參數可信性優化方法”給我一種非常紮實、麵嚮解決實際問題的感覺，這正是我在學習過程中一直追求的方嚮。我是一名即將畢業的博士生，在撰寫論文的過程中，我越來越意識到，理論模型再精妙，如果無法處理實際數據中的噪聲和不確定性，其應用價值就會大打摺扣。我的研究方嚮涉及到一些復雜的決策支持係統，而這些係統的核心就在於如何利用不完全或不準確的數據來做齣最優的決策。我迫切地希望這本書能夠提供一些切實可行的方法，幫助我更好地理解和應用“參數可信性”這個概念。我尤其好奇這本書會如何闡述“可信性”的量化標準，以及它所提齣的優化方法是否能夠有效地應用於動態變化的復雜係統中，能否在降低決策風險的同時，最大化係統效益。這本書的齣版，對我即將麵臨的實際應用挑戰無疑是一份寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在金融領域工作的從業者，我對於“參數可信性優化”這個概念充滿瞭好奇與期待。在金融建模中，我們經常會遇到各種各樣參數的假設，而這些假設的穩健性直接關係到模型的預測精度和投資策略的有效性。本書的書名恰恰觸及瞭金融風險管理的核心問題之一：如何處理模型參數的不確定性，並基於這種不確定性來做齣更加可靠的決策。我設想這本書可能會深入探討各種統計方法和機器學習技術在量化金融中的應用，尤其是在構建穩健的投資組閤、風險定價以及預測金融市場波動等方麵。我非常希望能夠從中學習到如何量化模型參數的“可信性”，並進一步優化交易策略，從而在波動的市場中獲得更穩定的收益。這本書的齣現，或許能為我提供一套係統性的理論框架和實用的技術方法，幫助我更深入地理解並應對金融市場中的各種不確定性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對工程優化問題深感興趣的研究者，在接觸到這本書的書名時，我immediately聯想到瞭其在復雜係統設計和控製領域的潛在價值。在工程領域，尤其是在航空航天、土木工程、機械製造等行業，我們常常需要在設計過程中處理大量的參數，而這些參數往往受到製造精度、環境變化、材料性能波動等多種不確定因素的影響。如何保證設計方案在各種可能工況下的“可信性”，避免齣現潛在的失效風險，是工程安全和性能的關鍵。我非常期待這本書能夠提供一些前沿的優化理論和方法，例如在多目標優化、可靠性設計優化以及不確定性量化方麵。我希望能夠從中找到關於如何構建更具魯棒性的設計模型，以及如何有效地評估和管理設計參數的不確定性帶來的風險。這本書的齣現，對於提升工程設計的智能化和安全性具有重要的理論意義和實踐價值。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待更多地集中在它如何將復雜的數學模型與實際的管理決策聯係起來。作為一名希望將理論應用於實踐的管理專業學生，我一直在尋找能夠指導我如何處理現實世界中數據的不確定性和決策風險的工具。這本書的書名“參數可信性優化方法”直擊瞭我一直以來所麵臨的痛點。我常常在思考，在實際的生産計劃、供應鏈管理或者市場營銷策略製定中，我們輸入的各種參數（比如需求量、成本、交貨期等）往往是不準確的，充滿變數。那麼，如何在這些不確定的參數下，依然能夠做齣相對“可信”的決策，找到最優的解決方案，這就是我最想從這本書中學習到的。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些具體的案例分析，讓我看到這些優化方法是如何在現實商業環境中發揮作用的，比如通過調整生産批量來規避需求波動的影響，或者通過優化庫存策略來應對供應商交貨期不穩定的情況。