《主从递阶决策论 Stackelberg问题》求取 ⇩

第一章 单层多目标决策问题1

§1．1 事先宣布偏好信息的问题2

§1．2 事后宣布偏好信息的问题28

§1．3 逐步宣布偏好信息的问题30

第二章 主从递阶决策问题概述62

§2．1 问题的实际背景62

§2．2 主从递阶决策问题算法研究综述64

§2．3 主从递阶决策问题的一阶必要条件70

第三章 线性主从递阶单目标决策问题76

§3．1 线性主从递阶决策问题概述76

§3．2 两层线性主从决策问题的Kth-BEST与PCP算法79

§3．3 基于K-T条件的多层线性决策问题的算法91

§3．4 两层线性规划的格搜索算法99

§3．5 基于两准则规划的两层线性规划算法104

§3．6 三层线性规划问题的一种综合算法110

第四章 第一类非线性主从递阶单目标决策问题119

§4．1 基于罚函数的两层优化算法119

§4．2 基于稳定性概念的两层优化问题算法130

§4．3 凸两层优化问题的广义分枝定界算法138

§4．4 两层二次规划的K-T条件算法147

§4．5 基于人工神经网络的算法150

§4．6 波尔兹曼机算法164

§4．7 多下级无关联问题的随机全局优化算法170

第五章 第二类主从递阶单目标决策问题181

§5．1 模型解的性质分析182

§5．2 基于Frank-Wolfe和神经网络相结合的算法192

第六章 第一类主从递阶多目标决策问题199

§6．1 模型与定义200

§6．2 基于灵敏度分析的交互式算法201

§6．3 基于包络面的交互式算法218

§6．4 基于满意度概念的交互式算法231

§6．5 基于切比雪夫范数的交互式算法238

§6．6 人工神经网络算法246

§6．7 下层多人无关联问题的直接搜索法257

§6．8 基于等价的一般多目标问题的交互式优化算法264

§6．9 多下级无关联问题的包络面算法270

§6．10 下层多人无关联问题的神经网络算法271

§6．11 推广-诱导型两层多目标问题273

第七章 第二类主从递阶多目标决策问题279

§7．1 基于满意度的交互式约束变尺度算法279

§7．2 基于满意度的交互式方向搜索法289

§7．3 基于置换率的交互式外部逼近算法293

§7．4 基于满意度的交互式外部逼近算法301

§7．5 下层关联的多目标决策的包络面算法305

§7．6 应用：具有合作关系的多人递阶资源分配问题311

§8．1 基于对偶理论的混合整数两层线性规划问题的算法320

第八章 含整数变量主从递阶决策问题320

§8．2 含0—1变量两层问题的直接式分枝定界算法329

§8．3 混合整数两层线性规划问题的隐枚举法337

§8．4 含整变量两层决策问题的模拟退火算法346

§8．5 含整数变量两层决策问题的波尔兹曼机方法353

§8．6 基于Tchebycheff范数的两层多目标决策方法359

第九章 主从递阶非光滑多目标决策问题370

§9．1 第一类主从递阶非光滑多目标决策问题370

§9．2 第二类主从递阶非光滑多目标决策问题383

第十章 主从递阶决策问题的基本理论分析394

§10．1 Stackelberg问题最优性的必要条件394

§10．2 一类Stackelberg问题的数值解405

§10．3 Stackelberg问题的渐近近似序列417

§10．4 Stackelberg问题的逼近及其在控制理论中的应用428

参考文献435