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第一篇 软件应用基础篇1

案例概览1

第1章 MATLAB应用基础2

1.1 MATLAB概述2

1.1.1 MATLAB桌面操作环境2

1.1.2 MATLAB的模块工具箱8

1.1.3 MATLAB的帮助系统8

1.2 MATLAB计算基础9

1.2.1 数值类型及显示格式9

1.2.2 内置数学函数10

1.2.3 关系运算与逻辑运算10

1.2.4 向量和矩阵及其运算11

1.3 MATLAB绘图基础14

1.3.1 绘图的基本流程14

1.3.2 绘图的基本方法14

1.3.3 图形的修饰16

1.4 MATLAB程序设计基础17

1.4.1 程序设计概述17

1.4.2 程序设计的原则18

1.4.3 M文件19

1.4.4 函数及调用24

1.4.5 程序的调试与优化26

1.4.6 程序设计的技巧28

本章小结28

关于系统学习MATLAB的参考书籍28

第2章 Excel应用基础30

2.1 函数公式基础30

2.1.1 函数公式的结构30

2.1.2 理解函数公式中的数据31

2.1.3 函数的分类与加载31

2.1.4 快速复制函数公式的方法32

2.2 方案及方案管理器33

2.2.1 方案的应用33

2.2.2 方案的复制与删除35

2.2.3 方案报告的生成36

2.3 规划求解37

2.3.1 认识规划求解37

2.3.2 实践应用举例41

2.4 数据分析42

2.4.1 安装分析工具库42

2.4.2 回归分析43

2.4.3 相关系数45

2.5 图表可视化47

本章小结50

关于系统学习Excel的参考书籍51

本篇参考文献51

第二篇 经典预测方法篇53

案例概览53

第3章 时间序列预测54

3.1 时间序列的特征及识别54

3.1.1 时间序列的特征54

3.1.2 时间序列特征的识别55

3.2 一次移动平均模型56

3.2.1 简单移动平均模型57

3.2.2 加权移动平均模型57

3.2.3 平滑效果的均方差（MSE）检验57

3.3 一次指数平滑模型58

3.3.1 一次指数平滑的计算公式及平滑系数α的讨论58

3.3.2 平滑系数的选择及预测有效性的检验59

3.4 线性二次移动平均模型59

3.4.1 二次移动平均的计算公式59

3.4.2 平滑效果的均方差检验60

3.5 线性二次指数平滑模型60

3.5.1 二次指数平滑的计算公式60

3.5.2 平滑系数的选择及预测有效性的检验61

3.6 非线性三次指数平滑模型61

3.6.1 非线性三次指数平滑的计算公式61

3.6.2 平滑系数的选择及预测有效性的检验62

3.7 具有季节性特点的时间序列的预测62

3.8 应用MATLAB和Excel进行时间序列分析63

3.8.1 一次移动平均63

3.8.2 一次指数平滑67

3.8.3 线性二次移动平均68

3.8.4 线性二次指数平滑69

3.8.5 非线性三次指数平滑71

3.9 应用MATLAB和Excel进行具有季节特点的时间序列的预测72

本章小结73

第4章 线性回归预测74

4.1 理论基础74

4.1.1 一元线性回归模型74

4.1.2 多元线性回归模型78

4.1.3 关于线性回归分析的总结81

4.2 应用MATLAB和Excel进行回归分析81

4.2.1 应用MATLAB进行回归分析的方法81

4.2.2 应用Excel进行回归分析的方法82

4.3 线性回归在生产运作中的应用83

本章小结85

第5章 曲线回归预测86

5.1 理论基础86

5.1.1 可线性化的曲线回归86

5.1.2 多项式回归88

5.1.3 关于曲线拟合的总结92

5.2 可线性化曲线回归的软件实现方法93

5.2.1 应用MATLAB内置函数完成可线性化曲线的回归93

5.2.2 应用Excel进行可线性化曲线的回归拟合95

5.3 可线性化曲线回归的应用举例及其软件实现95

5.3.1 幂函数曲线95

5.3.2 指数函数曲线98

5.3.3 幂指函数曲线101

5.3.4 对数函数曲线103

5.3.5 倒数函数曲线105

5.3.6 S形函数曲线107

5.3.7 抛物线函数曲线110

5.3.8 小结112

5.4 多项式回归的软件实现113

5.5 一般曲线回归的MATLAB实现115

5.5.1 MATLAB函数使用说明115

5.5.2 一般曲线回归软件实现的应用举例116

本章小结117

第6章 利用图表预测118

6.1 应用Excel使用公式进行线性预测118

6.1.1 利用Excel图表进行线性预测的操作步骤118

6.1.2 利用Excel图表进行线性预测的举例119

6.2 应用Excel使用趋势线进行预测120

6.2.1 使用趋势线进行预测120

6.2.2 获取趋势线的取值及预测精度122

6.2.3 选择适当的趋势线类型122

6.3 应用Excel使用多项式趋势线进行预测123

6.4 应用MATLAB曲线拟合图形界面完成预测124

6.5 应用MATLAB内置函数获取预测结果及置信区间126

6.5.1 使用polytool函数命令126

6.5.2 使用rstool函数命令128

6.5.3 使用nlintool函数命令129

本章小结129

第7章 马尔可夫预测130

7.1 理论基础130

7.1.1 基本概念130

7.1.2 模型与求解方法131

7.2 应用MATLAB和Excel求解马尔可夫问题132

7.2.1 产品市场占有率预测问题132

7.2.2 商品销售期望利润预测问题136

7.2.3 设备维修策略问题138

7.2.4 项目选址问题140

本章小结142

关于系统学习马尔可夫算法的参考书籍142

本篇参考文献142

第三篇 最优规划决策篇143

案例概览143

第8章 线性规划决策145

8.1 理论基础145

8.1.1 单目标线性规划145

8.1.2 多目标线性规划147

8.1.3 线性二次规划149

8.2 应用软件求解线性规划149

8.3 应用举例151

8.3.1 线性规划问题151

8.3.2 多目标线性规划问题157

8.3.3 线性二次规划问题159

本章小结167

第9章 非线性规划决策168

9.1 理论基础168

9.2 应用软件求解非线性规划的方法169

9.2.1 MATLAB求解非线性规划的方法169

9.2.2 应用Excel求解非线性规划问题171

9.3 应用举例171

本章小结177

第10章 整数线性规划决策178

10.1 理论基础178

10.1.1 整数线性规划的概念178

10.1.2 整数线性规划的模型178

10.2 应用MATLAB求解整数线性规划问题179

10.2.1 割平面法179

10.2.2 分支定界法180

10.2.3 0-1规划法183

10.3 应用Excel求解整数线性规划问题184

10.3.1 Excel求解整数线性规划问题的方法184

10.3.2 Excel与MATLAB求解整数线性规划的比较184

10.4 MATLAB和Excel求解整数线性规划的应用举例184

10.4.1 纯整数线性规划问题185

10.4.2 混合整数线性规划问题189

10.4.3 0-1线性规划问题192

本章小结195

第11章 动态规划决策196

11.1 理论基础196

11.1.1 动态规划的基本概念196

11.1.2 动态规划术语及其数学描述197

11.1.3 动态规划的基本思想及逆序解法的基本方程199

11.1.4 动态规划的建模步骤201

11.2 应用MATLAB求解动态规划问题202

11.3 应用Excel求解动态规划问题202

11.4 应用举例202

11.4.1 背包问题——最优装载问题202

11.4.2 生产经营问题205

11.4.3 资金管理问题210

11.4.4 资源（设备）分配问题215

11.4.5 最短路径问题220

11.4.6 复杂系统可靠性问题223

本章小结228

第12章 网络及路径规划决策230

12.1 理论基础230

12.1.1 图论的源起230

12.1.2 图的基本概念231

12.1.3 图的类型233

12.1.4 图的矩阵表示233

12.1.5 图的权值矩阵239

12.1.6 图论的基本性质和定理240

12.1.7 一种特殊的图——树240

12.1.8 利用应用软件求解网络及路径规划问题241

12.2 最小费用流问题242

12.2.1 最小费用流问题的基本概念242

12.2.2 最小费用流问题的数学模型242

12.2.3 最小费用流问题的基本类型243

12.2.4 案例及其MATLAB和Excel求解243

12.3 最大流量问题246

12.3.1 最大流问题的基本概念246

12.3.2 最大流问题的数学模型247

12.3.3 最大流问题的变形247

12.3.4 案例及其MATLAB和Excel求解247

12.4 最小费用最大流问题251

12.4.1 最小费用最大流问题的模型251

12.4.2 案例及其MATLAB和Excel求解252

12.5 最短路问题255

12.5.1 最短路问题的基本概念255

12.5.2 最短路问题的数学模型255

12.5.3 案例及其MATLAB和Excel求解256

12.5.4 最短路问题的应用269

12.6 最小（大）支撑树问题281

12.6.1 最小支撑树问题基于的假设和生产运作实践281

12.6.2 贪婪算法步骤281

12.6.3 MATLAB实现282

12.6.4 最大支撑树问题及其算法的MATLAB实现282

12.6.5 应用案例282

12.7 最优环游问题286

12.7.1 旅行售货员问题286

12.7.2 中国邮递员问题290

12.8 匹配（指派）问题293

12.8.1 匹配问题的概念293

12.8.2 匹配问题的数学模型294

12.8.3 应用举例294

12.8.4 匹配问题的变形296

本章小结305

本篇参考文献307

第四篇 经典决策方法篇309

案例概览309

第13章 确定型决策311

13.1 盈亏平衡决策模型311

13.1.1 盈亏平衡分析的经济函数311

13.1.2 线性盈亏平衡决策模型312

13.1.3 非线性盈亏平衡决策模型315

13.2 备货型企业年度生产计划的制订决策318

13.2.1 品种的确定318

13.2.2 产量的确定320

13.3 订货型企业年度生产计划的制订决策322

13.3.1 接受订货决策322

13.3.2 品种的确定323

13.3.3 价格的确定324

13.3.4 交货期的确定324

13.4 库存优化决策模型325

13.4.1 经济订货批量模型325

13.4.2 经济生产批量模型328

13.4.3 价格折扣模型330

13.4.4 物料需求计划中订货批量的决策——MPG方法331

13.5 作业排序决策模型333

13.5.1 流水作业排列排序模型333

13.5.2 单件作业任务分配模型341

13.5.3 单件作业能动计划模型342

13.5.4 单件作业无延迟计划模型346

13.5.5 安排人员的服务作业计划346

13.5.6 安排需求的服务作业计划350

13.6 网络计划用于项目管理决策模型351

13.6.1 事件时间参数计算模型351

13.6.2 活动时间参数计算模型352

13.6.3 网络时间参数计算模型的计算机实现356

本章小结359

第14章 非确定型决策360

14.1 冒险法：“好中求好”模型360

14.2 保守法：“坏中求好”模型361

14.3 折中法：α系数折中决策模型362

14.4 憾悔法：“最小的最大憾悔值”模型364

14.5 上述四种模型的比较365

本章小结366

第15章 风险型决策367

15.1 决策表367

15.1.1 期望收益最大决策模型368

15.1.2 等概率决策模型368

15.2 单周期库存模型369

15.2.1 期望收益最大模型370

15.2.2 期望损失最小模型370

15.2.3 边际分析模型372

15.3 随机离散需求模型372

15.3.1 从损失期望最小的角度求解373

15.3.2 从赢利期望最大的角度求解374

15.4 随机连续需求模型377

15.4.1 问题提出377

15.4.2 建立模型377

15.4.3 模型求解378

15.4.4 补充讨论378

15.5 决策树379

15.5.1 基本概念379

15.5.2 应用步骤379

15.5.3 应用案例380

15.6 贝叶斯决策381

15.6.1 贝叶斯决策概述381

15.6.2 贝叶斯模型简介381

15.6.3 应用案例383

15.7 灵敏度分析386

15.7.1 进行灵敏度分析的意义386

15.7.2 转折概率的确定386

本章小结388

第16章 多目标决策389

16.1 多目标决策概述389

16.1.1 多目标决策的概念389

16.1.2 多目标决策的体系390

16.2 目标化多为少的方法391

16.2.1 主要目标法391

16.2.2 线性加权和法391

16.2.3 平方和加权法393

16.2.4 理想点法393

16.2.5 乘除法394

16.3 线性目标规划394

16.3.1 相关概念与数学模型394

16.3.2 优先目标规划396

16.3.3 加权目标规划401

16.3.4 优先-加权组合目标规划403

16.4 层次分析法405

16.4.1 层次分析法的原理405

16.4.2 层次分析法的应用408

16.4.3 层次分析法的总结410

16.4.4 层次分析法的MATLAB实现411

16.5 模糊综合评价决策法413

16.5.1 基本原理413

16.5.2 应用举例414

16.5.3 补充说明418

本章小结420

第17章 智能启发优化决策421

17.1 引言421

17.2 软件工具及准备421

17.2.1 简介421

17.2.2 工具箱加载422

17.2.3 工具箱的调用423

17.3 粒子群优化算法424

17.3.1 PSOA算法概述424

17.3.2 PSOA算法原理与步骤424

17.3.3 PSOA算法的MATLAB实现及应用举例425

17.4 遗传优化算法428

17.4.1 GA算法概述428

17.4.2 GA算法原理、步骤与特点429

17.4.3 GA算法的MATLAB实现及应用举例432

17.4.4 GA算法求解作业车间调度的MATLAB实现438

17.5 人工神经网络优化算法443

17.5.1 生物神经元与神经网络443

17.5.2 人工神经元与ANNs算法概述444

17.5.3 ANNs算法模型与建模步骤447

17.5.4 ANNs算法的MATLAB实现及应用举例451

17.5.5 ANNs算法GUI的实现456

17.6 模拟退火优化算法465

17.6.1 算法概述465

17.6.2 算法的原理与步骤466

17.6.3 算法应用举例及MATLAB实现469

17.6.4 SAA的MATLAB求解函数469

17.7 蚁群优化算法470

17.7.1 算法概述470

17.7.2 基本ACOA的原理与操作步骤471

17.7.3 基本ACOA的数学模型472

17.7.4 基本ACOA的程序结构流程474

17.7.5 算法应用举例及MATLAB实现475

17.8 禁忌搜索优化算法476

17.8.1 算法概述476

17.8.2 算法的基本原理477

17.8.3 算法的要素478

17.8.4 算法应用举例及MATLAB实现479

17.9 混合启发优化算法480

17.9.1 基于遗传算法的粒子群混合算法481

17.9.2 基于模拟退火的粒子群混合算法483

17.9.3 基于遗传算法的BP神经网络混合算法484

17.9.4 基于遗传算法的模拟退火混合算法486

17.9.5 基于遗传算法的蚁群混合算法489

本章小结491

可供进一步深入研究的参考文献492

本篇参考文献494