Multi-Objective Programming and Goal Programming pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Tanino, Tetsuzo/ Tanaka, Tamaki/ Inuiguchi, Masahiro

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:

价格:219

装帧:Pap

isbn号码:9783540006534

丛书系列:

图书标签:

运筹学
多目标优化
目标规划
数学规划
优化算法
决策科学
管理科学
运筹学方法
优化模型
线性规划

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具体描述

聚焦工程优化：资源分配与决策科学本书深入探讨了工程领域中资源分配、系统设计与复杂决策制定所面临的挑战。它并非聚焦于多目标规划或目标规划的特定数学框架，而是提供了一套全面的、可操作的工具集，用以理解和解决现实世界中常常涉及多重、相互冲突的约束和目标的问题。全书以工程实践为导向，力图弥合理论模型与实际应用之间的鸿沟。第一部分：决策科学与系统思维的基础本部分首先建立起理解复杂工程系统的基础框架。我们认识到，工程项目往往需要在成本、性能、可靠性、环境影响等多个维度上进行权衡。第一章：工程挑战的本质：多维度的权衡本章剖析了现代工程决策的内在复杂性。从航天器设计到供应链优化，任何关键决策都牵扯到不止一个评价标准。我们引入了“帕累托前沿”的直观概念，用以描绘在特定约束下，不可能同时改进所有目标的状态。本章通过若干经典的案例研究（如桥梁结构的最优截面设计，其中需同时考虑材料用量最小化和承载力最大化），阐明了冲突性目标在实际操作中的体现。重点讨论了如何量化和定义这些相互竞争的工程指标，例如，如何将定性的可靠性要求转化为可计算的概率指标，以及如何对生命周期成本进行准确的折现和估算。第二章：建模的艺术：从物理现实到数学抽象本章侧重于如何将复杂的物理或运营问题转化为可求解的数学模型。我们不涉及特定的求解算法，而是专注于建模过程中的关键步骤和陷阱。讨论了决策变量的选取、约束条件的严谨表述（包括等式约束和不等式约束），以及如何准确地反映物理定律或操作规程。特别地，我们探讨了“软约束”与“硬约束”的区别，以及在初期建模阶段如何通过合理的假设简化模型复杂度，同时又不失对关键物理现象的捕捉能力。本章使用电力系统规划和水资源调度作为实例，演示了如何构建一个描述动态系统的稳态或瞬态模型。第二部分：资源优化与约束满足本部分将重点放在如何管理有限的资源，并确保系统满足一系列严格的操作和安全限制。第三章：资源分配的经典范式资源是有限的，有效分配是工程成功的关键。本章深入研究了在已知资源池下，如何最大化某一特定性能指标（例如，最大化生产量、最小化物流时间）。我们将线性规划（Linear Programming, LP）作为描述资源分配问题的基本语言，详细阐述了单纯形法（Simplex Method）的逻辑流程，并分析了模型对输入参数变化的敏感性。我们着重于对模型解的经济学解释——例如，影子价格（Shadow Prices）如何揭示稀缺资源的真实价值，这对于项目经理制定资源采购或调配策略至关重要。本章的案例集中在生产调度和设施选址问题。第四章：网络流理论在工程中的应用许多工程系统本质上是网络化的，例如交通网络、通信系统、管道输送。本章系统地介绍了网络流模型的核心概念，包括最大流-最小割定理。我们探讨了如何利用最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）来优化网络中的信息或物质传输。重点案例包括应急响应路线规划和数据包路由优化，展示了网络模型如何有效地管理瓶颈和提高吞吐量。第五章：鲁棒性与不确定性下的决策现实世界的工程数据充满了不确定性。本章超越了确定性优化，引入了处理随机性和模型误差的方法。我们探讨了“机会约束”（Chance Constraints）的概念，即目标不是绝对满足约束，而是在给定的概率水平上满足。本章介绍了基本的随机规划框架，侧重于如何通过建立两阶段模型来应对未来决策的不确定性，例如，在初始设计阶段做出决策，然后在不确定性消除后执行第二阶段的调整操作。这对于基础设施的长期维护计划和风险评估至关重要。第三部分：系统性能评估与反馈机制本部分关注于如何评估已实施的解决方案的性能，并建立反馈机制以驱动持续改进。第六章：灵敏度分析与模型验证一个好的工程模型必须是可验证和可解释的。本章强调了灵敏度分析（Sensitivity Analysis）的重要性，即系统地考察模型输出如何随输入参数的变化而变化。我们讲解了如何利用模型解的边际变化率来识别模型中的薄弱环节。此外，本章还讨论了模型验证的实践方法，包括历史数据拟合、专家小组审查以及在模拟环境中进行压力测试，确保模型结果能够可靠地反映真实系统的行为。第七章：启发式方法与元启发式算法对于高度非线性的或大规模的离散优化问题，精确求解可能耗时过久。本章介绍了工程实践中广泛使用的启发式和元启发式搜索方法。重点介绍遗传算法（Genetic Algorithms）和模拟退火（Simulated Annealing）的内在逻辑和工程应用。我们分析了这些方法的优势——它们能快速找到高质量的近似解，同时指出了它们的局限性，即无法保证找到全局最优解。案例包括复杂装配序列规划和大规模集成电路的布局设计。第八章：动态规划与序列决策许多工程过程是分阶段进行的，当前的决策会影响未来的状态和可选项。本章详细阐述了动态规划（Dynamic Programming）的思想，特别是贝尔曼方程（Bellman Equation）的应用。我们通过库存管理和分阶段项目投资决策的例子，展示了如何通过分解问题和存储子问题的最优解来避免重复计算，从而有效地解决涉及时间序列的优化问题。全书的最终目标是培养读者将复杂的工程问题系统地转化为可分析、可求解的决策模型的能力，强调在资源、时间和性能的多重限制下做出最佳工程选择的科学性。