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内容简介

本书主要内容是应用MATLAB和Excel实现生产运作中的定量预测与决策方法的建模和模拟求解，共四篇，第一篇为软件应用基础篇，介绍MATLAB和Excel的基本用法；第二篇为经典预测方法篇，包括时间序列、线性回归、曲线回归、利用图表及马尔可夫方法；第三篇为最优规划决策篇，包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划和网络及运输规划；第四篇为经典决策方法篇，包括确定型、非确定型、风险型、多目标及智能启发优化。全书所有案例的MATLAB程序和Excel模型随光盘赠送。提供电子课件。

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ISBN：9787121177507

开本：16开

页数：508

字数：900

本书目录

目　　录
第一篇摇软件应用基础篇
案例概览
第1 章摇MATLAB 应用基础……………… (2)
摇1郾1摇MATLAB 概述……………………… (2)
摇摇1郾1郾1摇MATLAB 桌面操作环境………… (2)
摇摇1郾1郾2摇MATLAB 的模块工具箱………… (8)
摇摇1郾1郾3摇MATLAB 的帮助系统…………… (8)
摇1郾2摇MATLAB 计算基础………………… (9)
摇摇1郾2郾1摇数值类型及显示格式…………… (9)
摇摇1郾2郾2摇内置数学函数………………… (10)
摇摇1郾2郾3摇关系运算与逻辑运算………… (10)
摇摇1郾2郾4摇向量和矩阵及其运算………… (11)
摇1郾3摇MATLAB 绘图基础……………… (14)
摇摇1郾3郾1摇绘图的基本流程……………… (14)
摇摇1郾3郾2摇绘图的基本方法……………… (14)
摇摇1郾3郾3摇图形的修饰…………………… (16)
摇1郾4摇MATLAB 程序设计基础………… (17)
摇摇1郾4郾1摇程序设计概述………………… (17)
摇摇1郾4郾2摇程序设计的原则……………… (18)
摇摇1郾4郾3摇M 文件………………………… (19)
摇摇1郾4郾4摇函数及调用…………………… (24)
摇摇1郾4郾5摇程序的调试与优化…………… (26)
摇摇1郾4郾6摇程序设计的技巧……………… (28)
摇本章小结………………………………… (28)
摇关于系统学习MATLAB 的参考书籍… (28)
第2 章摇Excel 应用基础………………… (30)
摇2郾1摇函数公式基础…………………… (30)
摇摇2郾1郾1摇函数公式的结构……………… (30)
摇摇2郾1郾2摇理解函数公式中的数据………… (31)
摇摇2郾1郾3摇函数的分类与加载…………… (31)
摇摇2郾1郾4摇快速复制函数公式的方法……… (32)
摇2郾2摇方案及方案管理器……………… (33)
摇摇2郾2郾1摇方案的应用…………………… (33)
摇摇2郾2郾2摇方案的复制与删除…………… (35)
摇摇2郾2郾3摇方案报告的生成……………… (36)
摇2郾3摇规划求解………………………… (37)
摇摇2郾3郾1摇认识规划求解………………… (37)
摇摇2郾3郾2摇实践应用举例………………… (41)
摇2郾4摇数据分析………………………… (42)
摇摇2郾4郾1摇安装分析工具库……………… (42)
摇摇2郾4郾2摇回归分析……………………… (43)
摇摇2郾4郾3摇相关系数……………………… (45)
摇2郾5摇图表可视化……………………… (47)
摇本章小结………………………………… (50)
摇关于系统学习Excel 的参考书籍……… (51)
本篇参考文献……………………………… (52)
第二篇摇经典预测方法篇
案例概览
第3 章摇时间序列预测…………………… (54)
摇3郾1摇时间序列的特征及识别………… (54)
摇摇3郾1郾1摇时间序列的特征……………… (54)
摇摇3郾1郾2摇时间序列特征的识别………… (55)
摇3郾2摇一次移动平均模型……………… (56)
摇摇3郾2郾1摇简单移动平均模型…………… (57)
摇摇3郾2郾2摇加权移动平均模型…………… (57)
— 11 —
摇摇3郾2郾3摇平滑效果的均方差(MSE) 检验
(57)
……
…………………………………………
摇3郾3摇一次指数平滑模型……………… (58)
摇摇3郾3郾1摇一次指数平滑的计算公式及平滑系数琢
的讨论………………………… (58)
摇摇3郾3郾2摇平滑系数的选择及预测有效性的
检验…………………………… (59)
摇3郾4摇线性二次移动平均模型………… (59)
摇摇3郾4郾1摇二次移动平均的计算公式……… (59)
摇摇3郾4郾2摇平滑效果的均方差检验………… (60)
摇3郾5摇线性二次指数平滑模型………… (60)
摇摇3郾5郾1摇二次指数平滑的计算公式……… (60)
摇摇3郾5郾2摇平滑系数的选择及预测有效性的
检验…………………………… (61)
摇3郾6摇非线性三次指数平滑模型……… (61)
摇摇3郾6郾1摇非线性三次指数平滑的计算
公式…………………………… (61)
摇摇3郾6郾2摇平滑系数的选择及预测有效性的
检验…………………………… (62)
摇3郾7摇具有季节性特点的时间序列的
预测……………………………… (62)
摇3郾8摇应用MATLAB 和Excel 进行时间序列
分析……………………………… (63)
摇摇3郾8郾1摇一次移动平均………………… (63)
摇摇3郾8郾2摇一次指数平滑………………… (67)
摇摇3郾8郾3摇线性二次移动平均…………… (68)
摇摇3郾8郾4摇线性二次指数平滑…………… (69)
摇摇3郾8郾5摇非线性三次指数平滑………… (71)
摇3郾9摇应用MATLAB 和Excel 进行具有季节特
点的时间序列的预测…………… (72)
摇本章小结………………………………… (73)
第4 章摇线性回归预测…………………… (74)
摇4郾1摇理论基础………………………… (74)
摇摇4郾1郾1摇一元线性回归模型…………… (74)
摇摇4郾1郾2摇多元线性回归模型…………… (78)
摇摇4郾1郾3摇关于线性回归分析的总结……… (81)
摇4郾2摇应用MATLAB 和Excel 进行回归
分析……………………………… (81)
摇摇4郾2郾1摇应用MATLAB 进行回归分析的
方法…………………………… (81)
摇摇4郾2郾2摇应用Excel 进行回归分析的
方法…………………………… (82)
摇4郾3摇线性回归在生产运作中的应用… (83)
摇本章小结………………………………… (85)
第5 章摇曲线回归预测…………………… (86)
摇5郾1摇理论基础………………………… (86)
摇摇5郾1郾1摇可线性化的曲线回归………… (86)
摇摇5郾1郾2摇多项式回归…………………… (88)
摇摇5郾1郾3摇关于曲线拟合的总结………… (92)
摇5郾2摇可线性化曲线回归的软件实现
方法……………………………… (93)
摇摇5郾2郾1摇应用MATLAB 内置函数完成可线性化曲
线的回归……………………… (93)
摇摇5郾2郾2摇应用Excel 进行可线性化曲线的回归拟
合……………………………… (95)
摇5郾3摇可线性化曲线回归的应用举例及其软件
实现……………………………… (95)
摇摇5郾3郾1摇幂函数曲线…………………… (95)
摇摇5郾3郾2摇指数函数曲线………………… (98)
摇摇5郾3郾3摇幂指函数曲线………………… (101)
摇摇5郾3郾4摇对数函数曲线………………… (103)
摇摇5郾3郾5摇倒数函数曲线………………… (105)
摇摇5郾3郾6摇S 型函数曲线………………… (107)
摇摇5郾3郾7摇抛物线函数曲线……………… (110)
摇摇5郾3郾8摇小结………………………… (112)
摇5郾4摇多项式回归的软件实现………… (113)
摇5郾5摇一般曲线回归的MATLAB
实现……………………………… (115)
摇摇5郾5郾1摇MATLAB 函数使用说明……… (115)
摇摇5郾5郾2摇一般曲线回归软件实现的应用
举例………………………… (116)
摇本章小结……………………………… (117)
第6 章摇利用图表预测………………… (118)
摇6郾1摇应用Excel 使用公式进行线性
预测……………………………… (118)
摇摇6郾1郾1摇利用Excel 图表进行线性预测的操作
步骤………………………… (118)
摇摇6郾1郾2摇利用Excel 图表进行线性预测的
举例………………………… (119)
摇6郾2摇应用Excel 使用趋势线进行
预测……………………………… (120)
— 12 —
摇摇6郾2郾1摇使用趋势线进行预测………… (120)
摇摇6郾2郾2摇获取趋势线的取值及预测
精度………………………… (122)
摇摇6郾2郾3摇选择适当的趋势线类型……… (122)
摇6郾3摇应用Excel 使用多项式趋势线进行
预测……………………………… (123)
摇6郾4摇应用MATLAB 曲线拟合图形界面完成
预测……………………………… (124)
摇6郾5摇应用MATLAB 内置函数获取预测结果及
置信区间………………………… (126)
摇摇6郾5郾1摇使用“polytool冶函数命令…… (126)
摇摇6郾5郾2摇使用“rstool冶函数命令……… (128)
摇摇6郾5郾3摇使用“nlintool冶函数命令…… (129)
摇本章小结……………………………… (129)
第7 章摇马尔可夫预测………………… (130)
摇7郾1摇理论基础………………………… (130)
摇摇7郾1郾1摇基本概念…………………… (130)
摇摇7郾1郾2摇模型与求解方法……………… (131)
摇7郾2摇应用MATLAB 和Excel 求解马尔科夫
问题……………………………… (132)
摇摇7郾2郾1摇产品市场占有率预测问题…… (132)
摇摇7郾2郾2摇商品销售期望利润预测问题… (136)
摇摇7郾2郾3摇设备维修策略问题…………… (138)
摇摇7郾2郾4摇项目选址问题………………… (140)
摇本章小结……………………………… (142)
摇关于系统学习马尔可夫算法的参考
摇摇摇书籍……………………………… (142)
本篇参考文献…………………………… (143)
第三篇摇最优规划决策篇
案例概览
第8 章摇线性规划决策………………… (147)
摇8郾1摇理论基础………………………… (147)
摇摇8郾1郾1摇线性规划(单目标) ………… (147)
摇摇8郾1郾2摇多目标线性规划……………… (149)
摇摇8郾1郾3摇线性二次规划………………… (151)
摇8郾2摇应用软件求解线性规划………… (151)
摇8郾3摇应用举例………………………… (153)
摇摇8郾3郾1摇线性规划问题………………… (153)
摇摇8郾3郾2摇多目标线性规划问题………… (159)
摇摇8郾3郾3摇线性二次规划问题…………… (161)
摇本章小结……………………………… (169)
第9 章摇非线性规划决策……………… (170)
摇9郾1摇理论基础………………………… (170)
摇9郾2摇应用软件求解非线性规划的
方法……………………………… (171)
摇摇9郾2郾1摇MATLAB 求解非线性规划的
方法………………………… (171)
摇摇9郾2郾2摇应用Excel 求解非线性
规划………………………… (173)
摇9郾3摇应用举例………………………… (173)
摇本章小结……………………………… (179)
第10 章摇整数线性规划决策…………… (180)
摇10郾1摇理论基础……………………… (180)
摇摇10郾1郾1摇整数线性规划的概念……… (180)
摇摇10郾1郾2摇整数线性规划的模型……… (180)
摇10郾2摇应用MATLAB 求解整数线性规划
问题…………………………… (181)
摇摇10郾2郾1摇割平面法…………………… (181)
摇摇10郾2郾2摇分支定界法………………… (182)
摇摇10郾2郾3摇0鄄1 规划法…………………… (184)
摇10郾3摇应用Excel 求解整数线性规划
问题…………………………… (186)
摇摇10郾3郾1摇Excel 求解整数线性规划问题的
方法………………………… (186)
摇摇10郾3郾2摇Excel 与MATLAB 求解整数线性规划的
比较………………………… (186)
摇10郾4摇MATLAB 和Excel 求解整数线性规划的
应用举例……………………… (186)
摇摇10郾4郾1摇纯整数线性规划问题……… (186)
摇摇10郾4郾2摇混合整数线性规划问题……… (191)
摇摇10郾4郾3摇0鄄1 线性规划问题…………… (194)
摇本章小结……………………………… (197)
第11 章摇动态规划决策………………… (198)
摇11郾1摇理论基础……………………… (198)
— 13 —
摇摇11郾1郾1摇动态规划的基本概念……… (198)
摇摇11郾1郾2摇动态规划术语及其数学描述…… (199)
摇摇11郾1郾3摇动态规划的基本思想及逆序解法的基
本方程……………………… (201)
摇摇11郾1郾4摇动态规划的建模步骤……… (203)
摇11郾2摇应用MATLAB 求解动态规划
问题…………………………… (204)
摇11郾3摇应用Excel 求解动态规划
问题…………………………… (204)
摇11郾4摇应用举例……………………… (204)
摇摇11郾4郾1摇背包问题———最优装载问题…… (204)
摇摇11郾4郾2摇生产经营问题……………… (207)
摇摇11郾4郾3摇资金管理问题……………… (212)
摇摇11郾4郾4摇资源(设备) 分配问题…… (217)
摇摇11郾4郾5摇最短路径问题……………… (222)
摇摇11郾4郾6摇复杂系统可靠性问题……… (224)
摇本章小结……………………………… (230)
第12 章摇网络及路径规划决策………… (232)
摇12郾1摇理论基础……………………… (232)
摇摇12郾1郾1摇图论的源起………………… (232)
摇摇12郾1郾2摇图的基本概念……………… (233)
摇摇12郾1郾3摇图的类型…………………… (235)
摇摇12郾1郾4摇图的矩阵表示……………… (235)
摇摇12郾1郾5摇图的权值矩阵……………… (241)
摇摇12郾1郾6摇图论的基本性质和定理……… (242)
摇摇12郾1郾7摇一种特殊的图———树……… (242)
摇摇12郾1郾8摇利用应用软件求解网络及运输规划
问题………………………… (243)
摇12郾2摇最小费用流问题……………… (244)
摇摇12郾2郾1摇最小费用流问题的基本概念…… (244)
摇摇12郾2郾2摇最小费用流问题的数学模型…… (244)
摇摇12郾2郾3摇最小费用流问题的基本类型…… (245)
摇摇12郾2郾4摇案例及其MATLAB 和Excel
求解………………………… (245)
摇12郾3摇最大流量问题………………… (248)
摇摇12郾3郾1摇最大流问题的基本概念……… (248)
摇摇12郾3郾2摇最大流问题的数学模型……… (249)
摇摇12郾3郾3摇最大流问题的变形………… (249)
摇摇12郾3郾4摇案例及其MATLAB 和Excel
求解………………………… (249)
摇12郾4摇最小费用最大流问题………… (253)
摇摇12郾4郾1摇最小费用最大流问题的模型…… (253)
摇摇12郾4郾2摇案例及其MATLAB 和Excel
求解………………………… (254)
摇12郾5摇最短路问题…………………… (257)
摇摇12郾5郾1摇最短路问题的基本概念……… (257)
摇摇12郾5郾2摇最短路问题的数学模型……… (257)
摇摇12郾5郾3摇案例及其MATLAB 和Excel
求解………………………… (258)
摇摇12郾5郾4摇最短路问题的应用………… (271)
摇12郾6摇最小(大) 支撑树问题……… (283)
摇摇12郾6郾1摇最小支撑树问题基于的假设和生产运
作实践……………………… (283)
摇摇12郾6郾2摇贪婪算法步骤……………… (283)
摇摇12郾6郾3摇MATLAB 实现……………… (284)
摇摇12郾6郾4摇最大支撑树问题及其算法的MATLAB
实现………………………… (284)
摇摇12郾6郾5摇应用案例…………………… (284)
摇12郾7摇最优环游问题………………… (288)
摇摇12郾7郾1摇旅行售货员问题…………… (288)
摇摇12郾7郾2摇中国邮递员问题…………… (292)
摇12郾8摇匹配(指派) 问题…………… (295)
摇摇12郾8郾1摇匹配问题的概念…………… (295)
摇摇12郾8郾2摇匹配问题的数学模型……… (296)
摇摇12郾8郾3摇应用举例…………………… (296)
摇摇12郾8郾4摇匹配问题的变形…………… (298)
摇本章小结……………………………… (307)
本篇参考文献…………………………… (310)
第四篇摇经典决策方法篇
案例概览
第13 章摇确定型决策……………………… (313)
摇13郾1摇盈亏平衡决策模型…………… (313)
摇摇13郾1郾1摇盈亏平衡分析的经济函数…… (313)
摇摇13郾1郾2摇线性盈亏平衡决策模型……… (314)
摇摇13郾1郾3摇非线性盈亏平衡决策模型…… (317)
摇13郾2摇备货型企业年度生产计划的制定
— 14 —
决策…………………………… (320)
摇摇13郾2郾1摇品种的确定………………… (320)
摇摇13郾2郾2摇产量的确定………………… (322)
摇13郾3摇订货型企业年度生产计划的制定
决策…………………………… (324)
摇摇13郾3郾1摇接受订货决策……………… (324)
摇摇13郾3郾2摇品种的确定………………… (325)
摇摇13郾3郾3摇价格的确定………………… (326)
摇摇13郾3郾4摇交货期的确定……………… (326)
摇13郾4摇库存优化决策模型…………… (327)
摇摇13郾4郾1摇经济订货批量模型………… (327)
摇摇13郾4郾2摇经济生产批量模型………… (330)
摇摇13郾4郾3摇价格折扣模型……………… (332)
摇摇13郾4郾4摇物料需求计划中订货批量的决策———
MPG 方法…………………… (333)
摇13郾5摇作业排序决策模型…………… (335)
摇摇13郾5郾1摇流水作业排列排序模型……… (335)
摇摇13郾5郾2摇单件作业任务分配模型……… (343)
摇摇13郾5郾3摇单件作业能动计划模型……… (344)
摇摇13郾5郾4摇单件作业无延迟计划模型…… (348)
摇摇13郾5郾5摇安排人员的服务作业计划…… (348)
摇摇13郾5郾6摇安排需求的服务作业计划…… (352)
摇13郾6摇网络计划用于项目管理决策
模型…………………………… (353)
摇摇13郾6郾1摇事件时间参数计算模型……… (353)
摇摇13郾6郾2摇活动时间参数计算模型……… (354)
摇摇13郾6郾3摇网络时间参数计算模型的计算机
实现………………………… (358)
摇本章小结……………………………… (361)
第14 章摇非确定型决策………………… (362)
摇14郾1摇冒险法: “好中求好冶模型…… (362)
摇14郾2摇保守法: “坏中求好冶模型…… (363)
摇14郾3摇折中法: 琢系数折中决策模型… (364)
摇14郾4摇憾悔法: “最小的最大憾悔值冶
模型…………………………… (366)
摇14郾5摇上述四种模型的比较………… (367)
摇本章小结……………………………… (368)
第15 章摇风险型决策…………………… (369)
摇15郾1摇决策表………………………… (369)
摇摇15郾1郾1摇期望收益最大……………… (370)
摇摇15郾1郾2摇等概率决策模型…………… (370)
摇15郾2摇单周期库存模型……………… (371)
摇摇15郾2郾1摇期望收益最大模型………… (372)
摇摇15郾2郾2摇期望损失最小模型………… (372)
摇摇15郾2郾3摇边际分析模型……………… (374)
摇15郾3摇随机离散需求模型…………… (374)
摇摇15郾3郾1摇从损失期望最小的角度求解…… (375)
摇摇15郾3郾2摇从赢利期望最大的角度求解…… (376)
摇15郾4摇随机连续需求模型…………… (379)
摇摇15郾4郾1摇问题提出…………………… (379)
摇摇15郾4郾2摇建立模型…………………… (379)
摇摇15郾4郾3摇模型求解…………………… (380)
摇摇15郾4郾4摇补充讨论…………………… (380)
摇15郾5摇决策树………………………… (381)
摇摇15郾5郾1摇基本概念…………………… (381)
摇摇15郾5郾2摇应用步骤…………………… (381)
摇摇15郾5郾3摇应用案例…………………… (382)
摇15郾6摇贝叶斯决策…………………… (383)
摇摇15郾6郾1摇贝叶斯决策概述…………… (383)
摇摇15郾6郾2摇贝叶斯模型简介…………… (383)
摇摇15郾6郾3摇应用案例…………………… (385)
摇15郾7摇灵敏度分析…………………… (388)
摇摇15郾7郾1摇进行灵敏度分析的意义……… (388)
摇摇15郾7郾2摇转折概率的确定…………… (388)
摇本章小结……………………………… (390)
第16 章摇多目标决策…………………… (391)
摇16郾1摇多目标决策概述……………… (391)
摇摇16郾1郾1摇多目标决策的概念………… (391)
摇摇16郾1郾2摇多目标决策的体系………… (392)
摇16郾2摇目标化多为少的方法………… (393)
摇摇16郾2郾1摇主要目标法………………… (393)
摇摇16郾2郾2摇线性加权和法……………… (393)
摇摇16郾2郾3摇平方和加权法……………… (395)
摇摇16郾2郾4摇理想点法…………………… (395)
摇摇16郾2郾5摇乘除法……………………… (396)
摇16郾3摇线性目标规划………………… (396)
摇摇16郾3郾1摇相关概念与数学模型………… (396)
摇摇16郾3郾2摇优先目标规划……………… (398)
摇摇16郾3郾3摇加权目标规划……………… (403)
摇摇16郾3郾4摇优先-加权组合目标规划…… (405)
摇16郾4摇层次分析法…………………… (407)
— 15 —
摇摇16郾4郾1摇层次分析法的原理………… (407)
摇摇16郾4郾2摇层次分析法的应用………… (410)
摇摇16郾4郾3摇层次分析法的总结………… (412)
摇摇16郾4郾4摇层次分析法的MATLAB实现… (413)
摇16郾5摇模糊综合评价决策法………… (415)
摇摇16郾5郾1摇基本原理…………………… (415)
摇摇16郾5郾2摇应用举例…………………… (416)
摇摇16郾5郾3摇补充说明…………………… (420)
摇本章小结……………………………… (422)
第17 章摇智能启发优化决策…………… (423)
摇17郾1摇引言…………………………… (423)
摇17郾2摇软件工具及准备……………… (423)
摇摇17郾2郾1摇简介………………………… (423)
摇摇17郾2郾2摇工具箱加载………………… (424)
摇摇17郾2郾3摇工具箱的调用……………… (425)
摇17郾3摇粒子群优化算法……………… (426)
摇摇17郾3郾1摇PSOA 算法概述……………… (426)
摇摇17郾3郾2摇PSOA 算法原理与步骤……… (426)
摇摇17郾3郾3摇PSOA 算法的MATLAB 实现及应用
举例………………………… (427)
摇17郾4摇遗传优化算法………………… (430)
摇摇17郾4郾1摇GA 算法概述………………… (430)
摇摇17郾4郾2摇GA 算法原理、步骤与特点… (431)
摇摇17郾4郾3摇GA 算法的MATLAB 实现及应用
举例………………………… (434)
摇摇17郾4郾4摇GA 算法求解作业车间调度的MATLAB
实现………………………… (440)
摇17郾5摇人工神经网络优化算法……… (445)
摇摇17郾5郾1摇生物神经元与神经网络……… (445)
摇摇17郾5郾2摇人工神经元与ANNs 算法
概述………………………… (446)
摇摇17郾5郾3摇ANNs 算法模型与建模步骤… (449)
摇摇17郾5郾4摇ANNs 算法的MATLAB 实现及应用
举例………………………… (453)
摇摇17郾5郾5摇ANNs 算法GUI 的实现……… (458)
摇17郾6摇模拟退火优化算法…………… (467)
摇摇17郾6郾1摇算法概述…………………… (467)
摇摇17郾6郾2摇算法的原理与步骤………… (468)
摇摇17郾6郾3摇算法应用举例及MATLAB
实现………………………… (471)
摇摇17郾6郾4摇SAA 的MATLAB 求解函数… (471)
摇17郾7摇蚁群优化算法………………… (472)
摇摇17郾7郾1摇算法概述…………………… (472)
摇摇17郾7郾2摇基本ACOA 的原理与操作
步骤………………………… (473)
摇摇17郾7郾3摇基本ACOA 的数学模型……… (474)
摇摇17郾7郾4摇基本ACOA的程序结构流程… (476)
摇摇17郾7郾5摇算法应用举例及MATLAB
实现………………………… (477)
摇17郾8摇禁忌搜索优化算法…………… (478)
摇摇17郾8郾1摇算法概述…………………… (478)
摇摇17郾8郾2摇算法的基本原理…………… (479)
摇摇17郾8郾3摇算法的要素………………… (480)
摇摇17郾8郾4摇算法应用举例及MATLAB
实现………………………… (481)
摇17郾9摇混合启发优化算法…………… (482)
摇摇17郾9郾1摇基于遗传算法的粒子群混合
算法………………………… (483)
摇摇17郾9郾2摇基于模拟退火的粒子群混合
算法………………………… (485)
摇摇17郾9郾3摇基于遗传算法的BP 神经网络混合
算法………………………… (486)
摇摇17郾9郾4摇基于遗传算法的模拟退火混合
算法………………………… (488)
摇摇17郾9郾5摇基于遗传算法的蚁群混合
算法………………………… (491)
摇本章小结……………………………… (493)
摇可供进一步深入研究的参考文献…… (494)
本篇参考文献…………………………… (496)

展开

前言

前　　言
本书背景生产运作管理(运作管理) 的主要内容之一就是进行预测和决策, 预测是为了决策, 要想做出正确的高质量的决策则必须基于科学的有效的预测。生产运作的成效主要取决于所有预测与决策的质量。那么, 如何考虑生产运作中预测与决策的方式呢? 对于一些简单的生产运作实践问题而言, 预测可以轻松地得以进行并能“想当然冶地很快做出决策, 可是生产运作实践中更多的问题相对复杂, 仅仅靠经验或人工进行预测与决策则显得无能为力, 为此有必要借助模拟实验。
预测与决策的本质, 说到底就是分别为择优提供依据和做出择优这一行动, 反映在数学上就是最优化计算的问题。对于最优化计算, MATLAB 和Excel 有着各自独特的优势。本书以易于学习和广泛应用的工程计算应用软件MATLAB 和常规办公室软件Excel 为基础, 对生产运作实践中的经典预测与决策方法进行模拟实验, 以便于应用实践。虽然仅仅用MATLAB 软件足以解决本书中的所有问题, 再引入Excel 似乎显得有些“画蛇添足冶, 但是Excel 所拥有的数据分析、单变量求解、规划求解工具也足以解决一些简单的、较为常见的预测、规划分析与优化问题, 而且后者相对前者是随手可得、处处可见的办公室应用软件, 两种软件各有所长, 可方便读者根据喜好选用。同时, 对于同一个问题分别使用这两种软件进行求解, 可以起到相互补充和对比验证之作用。由此而言, 这是一本“二合一冶的定量预测与决策模拟实验的参考手册。
模拟实验固然高效, 但它是以数学模型为基础的。模拟实验的重点不是数学公式的推导与计算, 而是注重如何对问题进行描述与建模, 并运用计算机应用软件求解, 使得生产运作预测与决策的理论方法简明直观、容易理解与应用。因此, 首先将生产运作实践中的问题通过科学方法抽象为数学模型显得尤为重要和关键, 然后根据所建立的数学模型选择相应的模拟方法就是顺理成章的事情了。由于本书是以模拟实验为重心, 为此, 每部分内容都将力争在简洁明了地阐述相关理论基础及建模的思想和方法的基础之上给出清楚的模拟实验过程。
诚然, 预测与决策没有简单而统一的公式或规则可循, 但是在进行预测与决策的时候, 我们完全可以借助科学方法让自己发挥得更加出色。不可否认, 任何预测与决策都不可能是完美的,但什么也不做却注定更糟。本书无法阻止我们做出不明智甚至愚蠢的预测与决策, 但可以让我们认真地思考应该如何去预测与做出决策, 旨在帮助读者掌握应用现代计算机模拟技术、解决生产运作中各种预测与决策问题的定量方法。在内容的安排上, 基于生产运作管理人员需要具备的计算机知识与技能这一出发点, 将计算机模拟技术、定量预测与决策方法的基本原理紧密结合起来。
本书中这些经典的预测与决策方法及其模拟实验操作实现可以引导你用科学的方法去思考。方法毕竟代替不了你做出预测与决策, 你须深入探究, 用科学武装头脑, 然后付诸行动。但愿书中的这些科学方法能够在你遇到难以明辨与取舍状况的时候有所帮助和启益。
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本书构架
使用指南
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为便于读者学习, 更好地从书中查阅相应内容, 特地编写了本书的使用指南。该指南以“明确应用领域寅选择相应方法寅解决实际问题冶为组织逻辑, 将书中所涉及的方法进行归结。本书打破了程序紧跟随案例的惯常做法, 而是将MATLAB 自编程序单独成篇刻录于CD 光盘之中, 更有利于读者查阅和集中学习。从该指南中, 可以清楚地看出本书的知识体系。
同时, 为便于读者“顺藤摸瓜冶———根据实际问题选择相应方法, 特将书中的问题进行归类并将与其对应的案例所在章节、案例代号及名称编排成问题索引。
问题索引
预测问题
(1) 时间序列问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾方案及方案管理器应用2郾2郾1 2鄄1—多变量模拟运算的应用
b郾一次移动平均问题3郾8郾1 3鄄1—简单移动平均销售预测, 3鄄2—加权移动平均销售预测
c郾一次指数平滑问题3郾8郾2 3鄄3—一次指数平滑销售预测
d郾线性二次移动平均问题3郾8郾3 3鄄4—线性二次平均销售额预测
e郾线性二次指数平滑问题3郾8郾4 3鄄5—二次指数平滑销售额预测
f郾非线性三次指数平滑问题3郾8郾5 3鄄6—三次指数平滑利润预测
g郾具有季节特点的问题3郾9 3鄄7—季节系数法销售利润预测
h郾趋势问题6郾1, 6郾2, 6郾3 6鄄1—销售量及相应赢利的预测
(2) 线性回归问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾一元回归问题2郾4郾2 2鄄3—行驶距离与工作时间的因果关系回归
4郾3 4鄄1—家庭收入与消费的线性回归
6郾4 6鄄2—曲线拟合图形界面完成拟合
b郾多元回归问题2郾4郾2 2鄄4—某地区GDP 值与人均煤产量、粮食产量和棉花产量的回归
4郾3 4鄄2—运输产业值与其他因素之间的回归
6郾5郾2 6鄄4—某商品的需求量与消费者的平均收入、商品价格的回归
(3) 曲线回归问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾可线性化曲线回归5郾3郾1 5鄄2—幂函数曲线
5郾3郾2 5鄄3—指数函数曲线
5郾3郾3 5鄄4—幂指函数曲线
5郾3郾4 5鄄5—对数函数曲线
5郾3郾5 5鄄6—倒数函数曲线
5郾3郾6 5鄄7—S 型函数曲线
5郾3郾7 5鄄8—抛物线函数曲线
b郾多项式回归5郾4 5鄄9—亚硫酸氢钠浓度与水稻剑叶的光合强度的回归
6郾5郾1 6鄄3—某地方税务局总税收的多项式拟合
c郾一般曲线回归5郾5郾2 5鄄10—旧轿车平均价格与使用年限的回归
(4) 马尔可夫问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾市场占有率问题7郾2郾1 7鄄1—牛奶市场占有率预测
b郾期望利润问题7郾2郾2 7鄄2—某销售市场期望利润预测
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问题名称案例所在章节案例代号及名称
c郾维修策略问题7郾2郾3 7鄄3—设备维修策略问题
d郾项目选址问题7郾2郾4 7鄄4—维修部选址问题, 7鄄5—维修保养站选址问题
域郾决策问题
(1) 资源配置问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾资源利用问题8郾1郾1 8鄄2—配料问题
8郾3郾1 8鄄4—资源分配问题
9郾3 9鄄6—生产安排问题
11郾4郾4 11鄄7—设备多元分配, 11鄄8—设备多段分配
b郾运输管理问题8郾3郾1 8鄄6—供需问题
16郾3郾2 16鄄1—物资调运
c郾最优装载问题10郾4郾2 10鄄5—混合转载问题
11郾4郾1 11鄄1—一维背包问题, 11鄄2—多维背包问题
17郾4郾3 17鄄5—0鄄1 背包问
d郾任务匹配问题12郾8郾3 12鄄20—工作分配
12郾8郾4 12鄄21—匹配问题的各种变形
13郾5郾2 13鄄13—任务分配
e郾生产计划问题10郾4郾1 10鄄3—生产安排问题
10郾4郾2 10鄄4—新产品选择问题
11郾4郾2 11鄄3—生产计划制定
13郾1郾2 13鄄1—生产规模的最优决策, 13鄄2—生产规模的最优决策及预测
13郾3郾2 13鄄4—生产安排决策
16郾3郾3 16鄄2—产品生产计划的确定
(2) 作业安排问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾流水作业排列排序问题13郾5郾1 13鄄9—最长流程时间的计算, 13鄄10—作业排序与最长流程时间
13鄄11—作业排序与最长流程时间, 13鄄12—作业排序与最长流程时间
b郾一般单件作业排序问题13郾5郾2 13鄄13—任务分配
13郾5郾3 13鄄14—能动作业计划
13郾5郾4 13鄄15—无延迟作业计划
17郾4郾4 17鄄7—GA 求解简单的JSP, 17鄄8—GA 求解较复杂的JSP
c郾人员排班问题13郾5郾5 13鄄16—作业计划安排
d郾项目管理问题13郾6郾3 13鄄17—网络时间参数计算, 13鄄18—网络时间参数计算
(3) 库存订货问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾单周期库存问题15郾2郾1, 15郾2郾2 15鄄2—圣诞树问题
15郾2郾3 15鄄3—边际分析模型的应用
b郾多周期库存问题13郾4郾1 13鄄5—经济订货批量模型安排订货
13郾4郾2 13鄄6—经济生产批量模型安排订货
13郾4郾3 13鄄7—价格折扣模型安排订货
c郾随机离散需求问题15郾4 15鄄4—报童问题(原理), 15鄄5—商店订货决策(应用)
d郾物料需求计划问题13郾4郾4 13鄄8—MPG 方法安排订货
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(4) 路径选择问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾最短路径问题11郾4郾5 11鄄9—最短线路
12郾5郾3 12鄄8—任意两点间的最短路
12鄄9—从一固定点到其他任意点的最短路
12鄄10—必须经过某指定的两个点的最短路
12鄄11—两顶点间的最短路与次最短路
12鄄12—最大可靠路, 12鄄13—期望最大可靠容量路
12郾5郾4 12鄄14—开车上班路线选择问题
12鄄15 及也思考与问题引申页—设备更新决策
12鄄16 及也思考与问题引申1、2、3页—新产品投放市场
b郾最小费用流问题12郾2郾4 12鄄5—产品配送问题
c郾最大流量问题12郾3郾4 12鄄6 及也思考与问题引申页—产品配送问题
d郾最小费用最大流量问题12郾4郾2 12鄄7—管道输流问题
e郾最小(大) 支撑树问题12郾6郾5 12鄄17—输电网络设计
f郾最优环游问题12郾7郾1 12鄄18—求解6 个地方的TSP
12郾7郾2 12鄄19 及也思考与问题引申页—中国邮递员问题(报刊分发)
17郾6郾3 17鄄12—SAA 求6 城市的TSP
17郾7郾5 17鄄14—ACOA 求TSP (地点可按坐标给出, 可按距离矩阵给
17郾8郾4 1出7鄄)15—TSOA 求31 城市的TSP
17郾9郾1 17鄄16—GA鄄PSOA 求TSP
(5) 经济金融问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾连续投资问题11郾4郾3 11鄄5—流动资金管理问题, 11鄄6—贷款问题
b郾投资组合问题8郾3郾3 8鄄9—标准均值—方差组合问题, 8鄄10—有上界的均值—方差组合问题
8鄄11—有交易成本的均值—方差组合问
8鄄12—自融资均值—方差组合问题
9郾1 9鄄1—项目投资决策问题(建模), 9鄄2—商品投资决策问题(建模)
9郾3 9鄄7—有交易成本的均值—方差组合问
c郾最大赢利问题8郾1郾1 8鄄1—利润最大化问题(建模)
8郾1郾2 8鄄3—生产获利问题(建模)
8郾3郾1 8鄄5—收益管理
10郾4郾1 10鄄2—产能调节问题
10郾4郾3 10鄄7—工程项目开发的评估问题
11郾4郾2 11鄄4—采购与销售问题
13郾2郾2 13鄄3—订货决策
15郾1 15鄄1—机器生产方案决策
16郾3郾4 16鄄3—选择获利最大的生产方案
d郾策略选址问题10郾4郾3 10鄄6—选定投资场所的问题
e郾多目标问题8郾3郾2 8鄄7—生产获利问题(8鄄3 的求解), 8鄄8—多目标线性规划
16郾4郾2 16鄄4 及也思考与问题引申页—AHP 选择合适的生产方案
16郾5郾2 16鄄5—市场营销效果评价, 16鄄6—科技成果鉴定(多评价对象)
16郾5郾3 16鄄7—评价值的确定
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(6) 其他综合问题
问题名称案例所在章节案例代号及名称
a郾不确定性问题14郾1 14鄄1—选择最佳生产方案(好中求好)
14郾2 14鄄2—选择最佳生产方案(坏中求好)
14郾3 14鄄3—选择最佳生产方案(折中系数)
14郾4 14鄄4—选择最佳生产方案(最小憾悔)
14郾5 14鄄5—选择最佳生产方案(综合应用)
b郾风险型问题15郾5郾3 15鄄6—单阶段决策树问题, 15鄄7—多阶段决策树问题
15郾6郾2 15鄄8—贝叶斯决策模型用于石油勘探
15郾6郾3 15鄄9—贝叶斯决策模型用于工程安排
15郾7 15鄄10—产品生产决策
c郾系统可靠性问题11郾4郾6 11鄄10—电子设备可靠性
11鄄11 及也思考与问题引申页—电子设备可靠性
d郾最优计算问题2郾3郾2 2鄄2— “鸡兔同笼冶问题
9郾3 9鄄3—飞行管理问题, 9鄄4—非线性规划, 9鄄5—非线性规划
17郾3郾3 17鄄1—PSOA 求最小值, 17鄄2—PSOA 求最大值
17郾4郾3 17鄄3—GA 求最大值, 17鄄4—GA 求非线性规
17鄄6—遍历GA 与直接遍历求最值
17郾5郾4 17鄄9—ANNs 拟合函数, 17鄄10—ANNs 拟合粮食产量
17鄄11—ANNs 进行蠓虫分类
17郾6郾3 17鄄13—SAA 求函数最小值
17郾9郾2 17鄄17—SABPSOA 求函数最小值
17郾9郾3 17鄄18—GABP 拟合非线性函数
e郾模糊聚类问题17郾9郾4 17鄄19—模糊聚类分析(模糊C鄄均值聚类法, GASAA 算法)
建议读者
对于基础相对薄弱的大众读者, 可按本书章节排序“按部就班冶地系统学习。对于第一篇的内容, 读者可根据自己的实际情况予以跳过。第二篇到第四篇的理论基础部分, 可先进行初步了解, 尤其对于较为吃力的内容可在学习了相关实例之后再回过头来对其进行理解并转化成自己的心得和体会。第五篇是全书所有自编MATLAB 函数程序的集结, 与第二篇到第四篇的相应章节对应, 可结合相应例题进行理解。
对于基础较好的专业性强的读者, 也可以根据“使用指南冶和“问题索引冶直接选取自己最需要或最感兴趣的内容进行“有的放矢冶式阅读。
尽管书中较为详尽地列举了经典而常见的预测与决策方法, 但是生产运作实践中的问题委实不胜枚举, 而且还不断有新问题的出现, 不可能也没有必要列举出所有的问题来, 本书旨在“授人以渔冶, 予以方法的引导和思维的启发, 更多的需要读者加以融会贯通和思考引申, 从而达到触类旁通, 举一反三冶之目的。MATLAB 和Excel 各自都有着强大的模拟运算功能, 要达到应用自如的地步, 是非花费一定的时间和精力不可的。本书给出的MATLAB 自编函数程序和Excel 电子表格模型仅供参考, 读者可根据实际问题的需要调用相应的MATLAB 函数程序和Excel 电子表格模型, 不过更希望读者对其进行完善或完全自行编写, 以提升自己的思维和编程实践能力。相信, 各位读者会在学习和研究的过程中享受到利用计算机应用软件进行模拟实验的无穷乐趣。
案例分布
为便于读者对全书案例一目了然, 特将案例分布情况列入下表。
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问题大类归类
求解方法
方法名称所在章
案例概要
案例
总数
经典预测问题
1郾时间序列第3 章共计7 个案例, 详见本篇案例概览
2郾线性回归第4 章共计2 个案例, 详见本篇案例概览
3郾曲线拟合第5 章共计10 个案例, 详见本篇案例概览
4郾利用图表第6 章共计4 个案例, 详见本篇案例概览
5郾马尔科夫第7 章共计5 个案例, 详见本篇案例概览
28
决策问题
最优规划决策问题
经典决策问题
1郾线性规划第8 章共计13 个案例, 详见本篇案例概览
2郾非线性规划第9 章共计7 个案例, 详见本篇案例概览
3郾整数规划第10 章共计7 个案例, 详见本篇案例概览
4郾动态规划第11 章共计11 个案例与2 个也思考与引申页, 详见本篇案例概览
5郾网络规划第12 章共计21 个案例与6 个也思考与引申页, 详见本篇案例概览
6郾确定型第13 章共计18 个案例, 详见本篇案例概览
7郾非确定型第14 章共计5 个案例, 详见本篇案例概览
8郾风险型第15 章共计10 个案例, 详见本篇案例概览
9郾多目标规划第16 章共计7 个案例, 详见本篇案例概览
10郾智能启发第17 章共计19 个案例, 详见本篇案例概览
67
59
主要特色
本书主要的特点是: “掌握概念、介绍原理、注重方法、淡化理论、突出实用冶。即各章都扼要讲解基本概念和数学模型, 简单介绍一般原理和算法, 重点讲授应用方法, 淡化理论推导和计算, 借助于功能强大的工程计算应用软件MATLAB 和办公应用软件Excel 来求解模型, 特别突出解决实际问题的“实用性冶和“指导性冶, 内容安排富有“层次性冶、“系统性冶, 语言简洁精炼
极富“可读性冶, 具体体现在以下几个方面:
1郾内容丰富、结构系统, 层次性强
全书共计五篇, 从软件应用基础篇入手, 然后通过经典预测方法篇、最优规划决策篇、经典决策方法篇, 系统地讲述了定量预测与决策方法的模拟实验, 最后将所有MATLAB 实现的自编函数程序集结起来收尾。全书内容丰富、系统, 结构简洁明了, 便于读者有选择性的学习和查阅。
2郾案例经典、源于实践, 实用性强
全书所精选的案例均源于生产运作实践, 并详细讲述了建模和模拟求解的全过程, 读者可通过对案例的学习和研究直接将其或对其进行稍加修改即可应用于解决实际碰到的新问题。
3郾软件并用、对比模拟, 指导性强
同时利用计算机应用软件MATLAB 和Excel 对案例进行模拟求解, 并提供了全部MATLAB 自
编函数程序的源代码及翔实的注释和Excel 电子表格模型, 非常便于学习和参考。除此, 对于部分案例还进行了多种方法的模拟求解。两种软件并用, 可以起到对比验证和相互补充的作用, 可谓相得益彰。
4郾图文并茂、深入浅出, 可读性强
全书根据应用领域将定量预测和决策方法进行归类分述, 各种算法力求直观、简洁, 并配有大量的图表, 其中很多都是作者自己的学习心得和体会, 可以说完全是站在一个读者和学习者的角度用尽可能通俗的语言编撰而成的。
作者致谢
本书在编撰过程中参阅了大量的中外文参考书籍和文献资料及网络资料, 主要参考资料已列于每篇结尾处。在此对国内外有关作者表示衷心的感谢。
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本书从选题到立项, 深得电子工业出版社编辑的大力支持、宝贵意见和建议, 使得本书的内容臻于完善, 再到付梓的整个过程中她都付出了辛勤的劳动, 在此表示深深的谢意。
感谢同学何国正博士、师兄潘会平博士在本书撰写过程中所提的宝贵意见和建议!
囿于作者水平和经验, 书中难免有疏漏之处, 编著者诚挚地希望各位读者提出宝贵的意见和建议, 以匡其不逮。我的邮箱是: research2007610@126郾com。
编著者
2011 年12 月12 日于复旦

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