陳建勇*的《單向*優(yōu)搜索理論》將*優(yōu)搜索理論中的單向搜索問題按照靜止目標、運動目標,離散時間和空間、連續(xù)時間和空間,搜索力分配、搜索路徑等方面進行了基本分類,系統(tǒng)地論述了相關問題的
*優(yōu)模型、數學性質及*優(yōu)算法。
全書共分9章,第l章緒論;第2章介紹了*優(yōu)搜索的基本概念和基本問題;第3章至第6章,討論了靜止目標的搜索力分配和搜索路徑問題;第7章討論了離散空間運動目標的搜索路徑問題;第8章討論了運動目標的搜索力分配問題;第9章在介紹了*優(yōu)控制理論的基本概念的基礎上,討論了能夠涵蓋靜止和運動目標,離散和連續(xù)時間與空間,搜索力分配和搜索路徑各類問題的*優(yōu)搜索的*優(yōu)控制模型及算法。
本書可供從事運籌學理論和實踐的技術人員學習和參考,也可以作為相關專業(yè)研究生教材和參考書。
第1章 緒論
1.1 搜索問題與最優(yōu)搜索理論
1.2 最優(yōu)搜索問題的構成要素
1.2.1 一個小題目
1.2.2 最優(yōu)搜索問題的構成要素
1.3 最優(yōu)搜索問題的分類
1.4 本書的內容安排
參考文獻
第2章 搜索理論的基本概念
2.1 目標信息
2.1.1 目標位置的概率分布
2.1.2 確定性運動目標
2.1.3 隨機運動目標的確定性函數描述
2.1.4 運動目標的隨機過程描述
2.1.5 離散馬爾可夫過程
2.1.6 運動目標轉換密度函數
2.1.7 隨機運動目標的微分方程描述
2.2 探測與探測函數
2.2.1 概率型探測函數
2.2.2 探測率函數
2.2.3 應用探測率函數的一個小例子
2.3 搜索變量
2.3.1 搜索力分配函數
2.3.2 搜索力分配函數與探測函數
2.3.3 搜索路徑
2.4 搜索資源
2.5 最優(yōu)搜索的基本問題
2.5.1 最優(yōu)搜索力分配問題的數學描述
2.5.2 最優(yōu)搜索路徑問題的數學描述
參考文獻
第3章 靜止目標搜索力分配
3.1 最優(yōu)性條件
3.1.1 拉格朗日乘子法
3.1.2 最優(yōu)搜索計劃的充分條件
3.1.3 最優(yōu)搜索計劃的充分必要條件
3.1.4 正則探測函數
3.1.5 發(fā)現概率收益率函數
3.2 最優(yōu)搜索計劃
3.2.1 一個典型算例
3.2.2 正則函數最優(yōu)搜索計劃的定理
3.3 一致最優(yōu)搜索計劃
3.3.1 算例
3.3.2 一致最優(yōu)搜索計劃的定義
3.3.3 一致最優(yōu)搜索計劃的定理
3.3.4 一致最優(yōu)搜索計劃發(fā)現目標平均時間
3.3.5 搜索計劃的后驗概率分布
3.4 最大概率搜索計劃
3.4.1 有關的定義和定理
3.4.2 最大概率搜索計劃
3.5 最優(yōu)增量搜索計劃
3.6 離散搜索力最優(yōu)搜索計劃
3.6.1 離散搜索力模型
3.6.2 最優(yōu)性條件
3.6.3 序列搜索計劃
參考文獻
第4章 離散空間靜止目標搜索路徑
4.1 離散空間最優(yōu)搜索路徑的基本問題
4.1.1 基本問題的最優(yōu)性
4.1.2 最終周期性序列
4.2 最優(yōu)搜索路徑的一般性問題
4.2.1 問題描述
4.2.2 可行序列的存在性
4.2.3 最優(yōu)序列的性質
4.2.4 合并搜索問題
4.2.5 最優(yōu)序列的存在性及構建
4.2.6 e-最優(yōu)序列
4.3 具有轉換成本的最優(yōu)搜索路徑
4.3.1 問題的描述
4.3.2 序列狀態(tài)與最優(yōu)序列的動態(tài)規(guī)劃解
4.3.3 最終周期性序列
4.3.4 最小期望費用上界及非最優(yōu)序列
4.3.5 最優(yōu)序列性質
參考文獻
第5章 離散空間靜止目標搜索路徑上的搜索力
5.1 二單元問題的最優(yōu)路徑和費用
5.1.1 基本問題
5.1.2 最優(yōu)性及算法
5.1.3 簡短討論
5.2 N單元問題的最優(yōu)路徑和費用
5.2.1 基本問題
5.2.2 最優(yōu)性條件
5.2.3 最優(yōu)搜索路徑和探測時間的逼近算法
5.2.4 特殊概率函數的最優(yōu)性
5.2.5 零轉移費用問題
參考文獻
第6章 連續(xù)空間靜止目標搜索路徑
6.1 一維空間線性搜索問題
6.1.1 基本問題及其概率模型
6.1.2 最優(yōu)序列的性質
6.1.3 最優(yōu)序列的計算
6.2 N維空間搜索路徑
6.2.1 連續(xù)搜索路徑概率模型
6.2.2 最優(yōu)路徑的必要條件
6.2.3 R強凸集上的概率搜索
6.2.4 最優(yōu)路徑的存在性定理
參考文獻
第7章 離散空間運動目標搜索路徑
7.1 離散空間馬爾可夫運動目標
7.2 最優(yōu)搜索問題及動態(tài)方程
7.2.1 序列狀態(tài)
7.2.2 最大概率搜索序列及動態(tài)規(guī)劃解
7.2.3 最小期望費用搜索序列及動態(tài)規(guī)劃解
7.3 二單元問題的動態(tài)方程及特殊解
7.3.1 二單元問題的序列狀態(tài)
7.3.2 期望探測次數方程
7.3.3 最大發(fā)現概率方程
7.3.4 完全探測的期望探測次數解
7.3.5 完全探測的最大發(fā)現概率解
7.3.6 無學習問題的最優(yōu)解
7.4 二單元最優(yōu)搜索問題的數值解
7.4.1 最小期望探測次數的逼近解
7.4.2 最小期望探測次數的概率閾值解
7.4.3 最大發(fā)現概率搜索序列的閾值概率
7.5 N單元最優(yōu)搜索問題的特殊解
7.5.1 N單元無學習問題及其解
7.5.2 N單元完全探測問題及其解
參考文獻
第8章 運動目標搜索力分配
8.1 確定性運動目標搜索力分配
8.1.1 問題的描述
8.1.2 T-最優(yōu)的等價形式
8.1.3 T-最優(yōu)的充分必要條件
8.1.4 目標運動可因式分解時的一致最優(yōu)搜索計劃
8.2 基于隨機參數的運動目標搜索力分配
8.2.1 問題的描述
8.2.2 最優(yōu)的充分必要條件
8.2.3 離散空間問題
8.3 基于隨機過程的運動目標搜索力分配
8.3.1 搜索模型
8.3.2 Gateaux微分
8.3.3 T-最優(yōu)的必要條件
8.3.4 發(fā)現概率上界和T-最優(yōu)的充分條件
8.4 離散時間最優(yōu)搜索問題
8.4.1 離散時間連續(xù)空間問題
8.4.2 離散時間離散空間問題
8.5 最優(yōu)搜索策略的計算方法
8.5.1 通用逼近算法
8.5.2 馬爾可夫目標指數型探測函數最優(yōu)算法
8.6 分配空間受限的搜索力分配問題
8.6.1 搜索力分配空間受限的搜索模型
8.6.2 連續(xù)搜索力的最優(yōu)解及其算法
8.6.3 離散搜索力的最優(yōu)解及其算法
參考文獻
第9章 搜索問題的最優(yōu)控制理論模型
9.1 最優(yōu)控制理論簡介
9.1.1 連續(xù)時間系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題
9.1.2 極小值原理
9.1.3 動態(tài)規(guī)劃原理與HJB方程
9.2 搜索狀態(tài)方程
9.2.1 聯合概率密度與生存概率
9.2.2 搜索狀態(tài)方程
9.2.3 狀態(tài)方程的邊界條件
9.2.4 靜止目標搜索狀態(tài)方程的解
9.2.5 一階搜索狀態(tài)方程的特征跡線解
9.2.6 搜索狀態(tài)方程的攝動問題及其解
9.3 最優(yōu)搜索路徑問題
9.3.1 搜索模型
9.3.2 搜索路徑約束
9.3.3 最優(yōu)搜索路徑的動態(tài)規(guī)劃原理
9.3.4 最優(yōu)搜索路徑逼近算法
9.4 不連續(xù)探測的探測點序列問題
9.4.1 問題的描述
9.4.2 最優(yōu)探測點序列的動態(tài)規(guī)劃解
9.4.3 非探測起點的最優(yōu)探測點序列
9.5 搜索力分配的最優(yōu)控制模型
9.5.1 搜索力分配模型
9.5.2 搜索力分配的最優(yōu)控制模型
參考文獻
后記