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第1章 水资源系统分析导论1

1.1 水资源系统分析问题的提出1

1.1.1 水资源开发利用的历史1

1.1.2 整体—综合—优化思想的产生2

1.1.3 水资源可持续开发利用的理念3

1.2 系统的概念3

1.2.1 系统的定义3

1.2.2 系统的特征4

1.2.3 构成系统的要素4

1.2.4 系统的层次5

1.2.5 系统的分类6

1.2.6 系统方法6

1.3 系统分析的概念和内容7

1.3.1 系统分析的概念7

1.3.2 系统分析的内容7

1.3.3 系统分析与系统工程等学科的关系9

1.4 水资源系统分析方法10

1.4.1 水资源系统的特征10

1.4.2 水资源系统分析量化方法11

1.5 水资源系统分析问题举例14

1.5.1 水库防洪优化调度问题14

1.5.2 水库发电优化调度问题16

1.5.3 综合利用水库特征水位选择问题17

1.5.4 水资源优化配置问题18

1.5.5 流域水文模型参数优化问题19

1.5.6 区域水资源利用效率评价问题20

1.5.7 流域水文系统响应模型方法21

1.6 水资源系统分析发展阶段21

习题25

本章参考文献25

第2章 实用非线性优化方法26

2.1 非线性优化的数学模型26

2.2 最优性条件27

2.2.1 极值点的概念27

2.2.2 极值点存在的条件28

2.2.3 凸规划问题的最优解28

2.2.4 K-T条件30

2.2.5 对偶问题32

2.3 一维优化方法33

2.3.1 黄金分割法34

2.3.2 划界算法35

2.3.3 线搜索35

2.4 无约束极值问题的解析法37

2.4.1 梯度法37

2.4.2 拟牛顿法38

2.4.3 共轭梯度法39

2.5 二次规划40

2.5.1 基本性质41

2.5.2 等式约束二次规划41

2.5.3 Wolfe方法42

2.5.4 有效集法45

2.6 罚函数法48

2.6.1 外点法48

2.6.2 内点法50

2.7 直接方法51

2.7.1 交替方向法51

2.7.2 Powell法52

2.7.3 单纯形法53

2.7.4 可变容差法55

2.7.5 SCE-UA算法59

习题61

本章参考文献63

第3章 动态规划与水库优化调度65

3.1 多阶段决策问题举例65

3.2 动态规划的基本原理69

3.2.1 基本概念69

3.2.2 最优性原理70

3.2.3 水库调度动态规划求解举例70

3.3 水库发电优化调度模型73

3.4 动态规划的改进算法76

3.4.1 增量动态规划法76

3.4.2 逐步优化法（POA算法）77

3.5 水库优化调度随机动态规划模型77

3.5.1 随机动态规划问题77

3.5.2 相互独立无预报情形78

3.5.3 相关无预报情形78

3.5.4 相互独立有预报情形79

3.5.5 相关有预报情形79

习题79

本章参考文献80

第4章 群体智能优化算法82

4.1 遗传算法82

4.1.1 算法的起源82

4.1.2 基本原理与步骤84

4.1.3 编码策略85

4.1.4 适应度函数85

4.1.5 终止条件86

4.1.6 选择操作86

4.1.7 交叉操作87

4.1.8 变异操作87

4.1.9 算法的参数88

4.1.10 算法的特点88

4.2 粒子群算法88

4.2.1 算法的起源88

4.2.2 基本原理与步骤89

4.2.3 算法改进90

4.2.4 收敛性91

4.2.5 算法的特点92

4.3 蚁群算法93

4.3.1 算法的起源93

4.3.2 基本原理与步骤93

4.3.3 算法的特点95

4.4 狼群算法96

4.4.1 算法的起源96

4.4.2 基本原理与步骤96

4.4.3 算法的参数98

4.4.4 算法的改进98

4.4.5 算法的应用102

4.4.6 算法小结104

习题105

本章参考文献109

第5章 多目标规划111

5.1 多目标规划问题的提出与特点111

5.2 多目标规划的模型与基本概念112

5.2.1 多目标规划问题的解112

5.2.2 多目标问题的最优性条件114

5.2.3 置换率的概念115

5.3 多目标规划求解方法116

5.3.1 多目标规划求解方法分类116

5.3.2 理想点法116

5.3.3 主要目标法117

5.3.4 权重法118

5.4 交互式多目标决策方法118

5.4.1 概述118

5.4.2 广义多目标决策问题的转化119

5.4.3 新的交互式算法120

5.4.4 实例123

习题124

本章参考文献125

第6章 非线性动态系统预测方法126

6.1 概述126

6.1.1 系统预测的步骤与方法126

6.1.2 非线性动态系统方法概述127

6.2 时间序列分析方法127

6.3 线性动态系统模型方法129

6.4 BP人工神经网络模型130

6.4.1 引言130

6.4.2 BP神经网络模型131

6.4.3 BP的理论基础133

6.4.4 简单BP神经网络的算法134

6.4.5 三层BP神经网络算法135

6.4.6 三层BP的全局最优算法137

6.4.7 实例分析138

6.5 支持向量机方法140

6.5.1 引言140

6.5.2 线性判别函数和判别面141

6.5.3 最优分类面142

6.5.4 支持向量机线性回归144

6.5.5 ε-SVR145

6.5.6 统计学习理论146

6.5.7 γ-SVR150

6.5.8 实例分析151

6.6 集对分析方法155

6.6.1 引言155

6.6.2 秩次集对分析预报模型155

6.6.3 加权秩次集对预报模型156

6.6.4 实例分析158

习题159

本章参考文献159

第7章 系统评价方法162

7.1 概述162

7.1.1 评价的程序162

7.1.2 评价指标体系162

7.1.3 两类评价方法163

7.2 层次分析法164

7.2.1 基本原理164

7.2.2 基本步骤164

7.2.3 特征值与特征向量计算166

7.2.4 实例分析167

7.3 模糊综合评价法172

7.3.1 基本原理172

7.3.2 基本步骤173

7.3.3 实例分析175

7.4 投影寻踪评价法178

7.4.1 基本原理178

7.4.2 基本步骤178

7.4.3 实例分析181

习题184

本章参考文献185

第8章 决策分析186

8.1 决策分析的基本概念186

8.1.1 决策的基本要素186

8.1.2 决策问题的分类186

8.1.3 偏好与价值及效用187

8.2 不确定性基本原理188

8.2.1 概念的层次188

8.2.2 信息的概念188

8.2.3 随机性189

8.2.4 模糊性189

8.2.5 不确定性190

8.2.6 主观概率公理系统190

8.3 完全不确定型决策192

8.3.1 悲观准则192

8.3.2 乐观准则192

8.3.3 α-准则193

8.3.4 后悔准则193

8.3.5 决策方法选择193

8.4 风险的多维度量193

8.4.1 风险的基本概念194

8.4.2 风险的度量方法195

8.4.3 风险度量指标的计算方法197

8.5 单目标风险型决策198

8.5.1 期望值法198

8.5.2 期望效用法199

8.5.3 随机优势法199

8.5.4 均值-方差两目标法200

8.5.5 极小化风险率法200

8.5.6 极大化期望水平法200

8.5.7 极小化风险率-极大化期望水平两目标法200

8.5.8 Zeleny的三目标法200

8.5.9 PMRM法201

8.5.10 贝叶斯方法201

8.6 多目标风险型决策204

8.6.1 方法综述204

8.6.2 基于风险多维度量的方法205

8.6.3 实例分析206

习题213

本章参考文献214