模糊随机优化理论

第1章 预备知识
1.1 概率论
1.2 线性与非线性规划
1.3 随机规划
第2章 可信性测度理论
2.1 可信性测度与模糊测度
2.2 模糊变量
2.3 可信性分布及关键值函数
2.4 模糊变量序列收敛性
2.5 模糊变量的独立性
2.6 模糊变量的数学期望
2.7 模糊变量的大数定律
2.8 乘积可能性空间
第3章 平均机会理论
3.1 模糊随机变量
3.2 可测性准则
3.3 平均机会测度
3.4 平均机会分布及关键值函数
3.5 模糊随机变量序列的收敛性
3.6 模糊随机变量的期望值
3.7 独立同分布的模糊随机变量
3.8 模糊随机变量的大数定律
第4章 模糊随机最小风险模型
4.1 模型的建立
4.2 模型的求解
4.3 数值例子
第5章 模糊随机期望值模型
5.1 期望值的计算
5.2 模型的建立及其凸性
5.3 模型的求解
5.4 数值例子
第6章 两阶段模糊随机规划
6.1 问题的提出
6.2 确定的等价规划
6.3 两阶段规划问题的逼近
6.4 收敛定理
参考文献
常用符号
索引