Оптимизация и принятие решений в агроинженерных задачах

Предисловие
Список принятых обозначений
Введение
В. 1. Общие положения
8.2. Краткая историческая справка
8.3. Основная терминология в области
оптимизации
и принятия решений
8.4. Принципы выбора критериев
оптимальности
8.5. Виды оптимизационных задач
Глава 1
Безусловная и условная оптимизация в одномерном
случае
1.1. Классический аналитический метод
нахождения
экстремумов
1.2. Численные методы решения одномерных
оптимизационных задач
1.2.1. Предварительные замечания
1.2.2. Методы прямого поиска
1.2.3. Поиск экстремума при помощи
программы Mathcad
Глава 2
Безусловная и условная оптимизация
в многомерных задачах
2.1. Безусловные экстремумы многих
переменных
2.2. Исследование экстремума путем
приведения исходной модели к канонической
форме
2.3. Оптимизации при ограничениях в виде
равенств
2.4. Оптимизация при ограничениях типа
неравенств
Глава 3
Численные методы решения многомерных
оптимизационных задач
3.1. Понятие о численных методах и их
использовании
для оптимизации
3.2. Некоторые численные алгоритмы поиска
экстремума
3.3. Численные методы оптимизации,
используемые в среде Mathcad
3.4. Рекомендации по выбору численного
метода
для решения конкретной оптимизационной задачи
3.5. Решение оптимизационных задач
на основе вычислительного эксперимента
3.5.1. Этапы вычислительного эксперимента
3.5.2. Планирование вычислительного
эксперимента
3.5.3. Обработка вычислительного
эксперимента
3.5.4. Особенности проведения имитационных
вычислительных экспериментов
Глава 4
Линейное программирование
4.1. Классификация задач математического
программирования
4.2. Основные идеи линейного
программирования
4.3. Формы записи задачи линейного
программирования
4.4. Основные типы задач линейного
программирования
и методы их решения
4.5. Линейное целочисленное
программирование (ЛЦП)
4.6. Графы и линейное программирование
Глава 5
Вариационное исчисление, принцип максимума
и динамическое программирование
5.1. Понятие о вариационных принципах
5.2. Элементы классического вариационного
исчисления
5.3. Принцип максимума
5.4. Динамическое программирование
Глава 6
Многокритериальная (векторная) оптимизация
6.1. Общая характеристика
многокритериальных задач
6.2. Понятие о Парето-оптимальных решениях
6.3. Численное построение множества Парето
6.4. Методы сведения многокритериальных
задач
к однокритериальным
6.5. Методы определения коэффициентов веса
(важности) критериев оптимальности
6.6. Балльная оценка критериев
оптимальности экспертами
6.7. Решение многокритериальных задач
методом Соболя - Статникова
Глава 7
Принятие инженерных решений
в условиях неопределенности
7.1. Особенности задач с неопределенностями
7.2. Понятие об оптимизации в условиях
стохастической неопределенности
7.3. Неопределенность в задачах
классификации
7.4. Критерии принятия решений
в условиях наивысшей неопределенности
7.5. Некоторые замечания по главе
Глава 8
Принятие решений в условиях нечеткой
информации
8.1. Введение в проблему
8.2. Базовые понятия нечетких множеств
и нечеткой логики
8.3. Принятие решений в нечетких условиях
по схеме Беллмана - Заде
8.4. Контроллеры нечеткой логики
Глава 9
Компьютерная поддержка принятия решений
9.1. Назначение систем поддержки принятия
решений
9.2. Экспертные системы
9.3. Методология разработки ЭС
9.4. Примеры реализованных ЭС в технике
Глава 10
Опытная оптимизация методами
планирования эксперимента
10.1. Методология планирования натурного
эксперимента
10.2. Предпланирование эксперимента
10.2.1. Постановка цели и задач эксперимента
10.2.2. Сбор априорной информации, выбор
выходных и входных параметров объекта
10.2.3. Выбор стратегии реализации
эксперимента
10.2.4. Сужение факторного пространства
на основе теории размерности
10.2.5. Проведение отсеивающего эксперимента
10.3. Выбор плана эксперимента, его
проведение
и обработка
10.3.1. Выбор плана эксперимента
10.3.2. Методика обработки результатов
эксперимента
10.4. Обработка данных эксперимента
в программе Statistica
Заключение
Приложения
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5
Литература