双层规划的智能优化算法及其应用

双层规划是一种重要的数学规划，其应用领域广泛。本书系统介绍各种类型的双层规划的启发式求解算法和典型的应用场景。

本书内容分为两部分：第一部分是双层规划，包括线性、二次、非线性、离散、多目标双层规划的启发式优化算法研究；第二部分是双层规划的一些最新应用，包括混合整数规划的双层规划求解模型与算法，面向客户需求的生产分配计划问题的双层模型与算法，前馈神经网络的双层学习模型与算法，多层感知器神经网络的多目标双层学习模型与算法，深度卷积神经网络的多目标双层学习模型与算法。

本书可作为高等学校数学与应用数学、信息与计算科学、运筹学与控制论、大数据与人工智能等专业的高年级本科生毕业设计或研究生学术研究的教材或参考书，也可作为相关工程技术人员的参考用书。

第1章 绪论

1.1 双层规划问题及其应用

1.1.1 双层规划的研究背景及其意义

1.1.2 双层规划的数学形式和基本概念

1.1.3 双层规划的转化模型

1.1.4 双层规划求解方法

1.1.5 相关理论成果

1.2 代表性智能优化算法

1.2.1 遗传算法

1.2.2 差分进化算法

1.2.3 粒子群优化算法

1.3 内容安排

第一部分

第2章 线性双层规划及其基于KKT条件的单层转化模型与正交遗传算法设计

2.1 引言

2.2 线性双层规划问题的模型、概念及相关性质

2.2.1 模型及其概念

2.2.2 相关性质

2.2.3 上层约束的下置对线性双层规划的影响

2.3 下层有多个平行子问题的线性双层规划的模型与概念

2.4 基于KKT最优性条件的线性双层规划问题的算法设计

2.4.1 编码策略

2.4.2 适应度值

2.4.3 初始种群

2.4.4 杂交算子

2.4.5 变异算子

2.4.6 选择算子

2.4.7 停止准则

2.4.8 算法及收敛性分析

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