Operations and Production Systems with Multiple Objectives pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Malakooti, Behnam

出品人:

页数:1026

译者:

出版时间:2013-9

价格:$ 163.85

装帧:

isbn号码:9780470037324

丛书系列:

图书标签:

• Operations Management
• Production Systems
• Multiple Objectives
• Optimization
• Decision Making
• Supply Chain Management
• Engineering
• Industrial Engineering
• Quantitative Analysis
• Systems Analysis

好的，以下是一份详细的图书简介，主题为《多元目标优化与决策：理论、方法与应用》，旨在探讨在复杂的工程、运营管理和决策制定过程中，如何有效地处理和解决涉及多个相互冲突目标的优化问题。 --- 图书简介：《多元目标优化与决策：理论、方法与应用》 内容聚焦：超越单目标限制，驾驭复杂决策前沿 在当代工程、运营管理、经济学以及新兴的智能系统中，决策者们很少面临仅仅追求单一目标（如最小化成本或最大化利润）的简单情境。现实世界的设计、规划与控制往往需要在性能、可靠性、可持续性、成本效率和风险规避等多个相互竞争的目标之间进行权衡。传统上基于单一最优解的优化方法，在处理这种多维度的复杂性时显得力不从心。 《多元目标优化与决策：理论、方法与应用》是一本深入探讨如何系统性地识别、建模和求解多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）问题的专著。本书不仅梳理了多元目标优化领域的经典理论基石，更着重于介绍一系列先进的、可操作的分析工具和决策支持框架，旨在帮助读者在面临复杂权衡取舍时，做出既有效又具前瞻性的决策。 本书的结构旨在提供一个从理论基础到实际应用的完整学习路径。我们避免了对现有特定领域（如生产系统、供应链运营）的深入展开，而是将重点放在通用的优化范式、计算算法以及决策科学的交叉领域。 第一部分：多元目标优化的理论基石与数学刻画 本部分为读者构建了理解MOO问题的数学语言和概念框架。我们将深入探讨为何以及如何将单目标问题转化为多目标问题，并详细阐述帕累托最优性（Pareto Optimality）的概念。 目标空间与决策空间： 清晰界定目标函数向量的构成，以及决策变量集合的约束条件。重点解析了理想点（Ideal Point）、反理想点（Nadir Point）的计算及其在度量最优性差距中的作用。 帕累托前沿（Pareto Front/Set）： 详细阐述了帕累托非劣解集的几何意义和计算挑战。讨论了如何通过指标的偏好和敏感性分析来识别前沿上的关键拐点。 目标支配关系与排序： 介绍基于集合支配和基于向量支配的精确判断标准。探讨了在面对大量非劣解时，如何利用排序方法（如熵权重法、层次分析法基础）对候选解进行初步筛选。 目标权重与效用理论基础： 阐释了如何将决策者的主观偏好（效用函数）融入到客观优化模型中，并区分了描述性权重与规范性权重在模型构建中的不同角色。 第二部分：核心求解算法与计算策略 本部分将超越纯粹的理论探讨，聚焦于将多目标问题转化为可求解的计算框架。重点在于介绍两大主流方法论——转换法（Scalarization Techniques）与直接方法（Direct Methods）的原理与局限性。 转换方法详解： 加权和法（Weighted Sum Method）： 探讨其在处理凸问题中的有效性，并详细分析其在面对非凸问题时可能遗漏非凸帕累托解的根本原因。 ε-约束法（ε-Constraint Method）： 深入讲解该方法如何系统地遍历帕累托前沿，以及如何选择合适的ε值以确保解集的充分覆盖。 切比雪夫法（Chebyshev Approaches）： 介绍该方法如何最小化目标函数向量与理想点之间的最大偏差，特别适用于追求“最坏情况表现”的场景。 进化计算（Evolutionary Algorithms）的引入： 重点介绍无参考点（Reference-Point-Free）算法，特别是NSGA-II和MOEA/D框架。分析这些算法如何利用种群多样性和拥挤度维持机制，直接逼近复杂、非凸或不连续的目标空间。 大尺度问题的处理： 讨论在决策变量或目标函数数量极高时，如何应用分解技术（Decomposition Techniques）、代理模型（Surrogate Modeling）以及分布式优化策略来降低计算复杂性。 第三部分：决策支持与权衡分析（Decision Making Under Multiple Objectives） 理论模型求解的最终目标是支持实际决策。本部分将指导读者如何从计算出的帕累托解集中，选择出最符合当前情境的“满意解”（Satisficing Solution）。 后最优分析（Post-Optimality Analysis）： 介绍敏感性分析在多目标环境下的扩展，即分析当权重或约束条件发生微小变化时，帕累托前沿的稳定性如何变化。 交互式决策方法： 详细介绍目标空间搜索（Goal Programming Variations）和交互式引导法（Interactive Guidance Methods）。这些方法要求决策者在求解过程的不同阶段提供反馈，从而逐步缩小搜索范围。 多准则决策分析（MCDA）的融合： 探讨如何将经典的多准则决策方法（如TOPSIS, AHP）作为后处理工具，对优化算法生成的大量帕累托解进行排序和最终选择，尤其是在目标函数难以完全量化时。 不确定性下的多目标决策： 引入随机优化和鲁棒优化的概念，讨论当目标函数系数或约束条件存在不确定性时，如何构建能够抵抗变动的稳健帕累托集。 目标读者 本书适合于高级本科生、研究生、研究人员以及需要处理复杂权衡问题的行业专业人士，包括但不限于系统工程师、决策分析师、运筹学专家以及涉及跨学科资源分配的管理者。本书要求读者具备扎实的数学基础和基本的优化理论知识。通过本书的学习，读者将能够构建起一套完整的、适应性强的多目标问题求解与决策支持体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆