Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Математические методы принятия решений

..pdf
Скачиваний:
3
Добавлен:
13.11.2023
Размер:
22.94 Mб
Скачать

Список литературы

1.Акулич И. Л. Математическое программирование в примерах и зада­ чах. — М.: Высшая школа, 1986. —317 с.

2. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. — М.: Статистика, 1 9 7 9 .-3 4 9 с.

3. Бартон Д ., Вард Г Справочник по радиолокационным измерени­

ям .— М.: Сов. радио, 1976. —392 с.

4.Беллман Р. Динамическое программирование / Пер. с англ, под ред.

Н.Н . В о р о б ьева .-М .: ИЛ, 1 9 6 0 .-4 0 0 с.

5.Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического програм­

 

мирования / Пер. с англ, под ред. А. А. Первозванского. — М.: Наука,

 

1 9 6 5 .-4 5 8 с.

6.

Бокс Дж ., Дженкинс Г Анализ временных рядов. Прогноз и управ­

 

ление / Под ред. В. Ф. Писаренко. — М.: Мир, 1974. — 406 с.

7.

Борисов А. И., Алексеев А.В. Обработка нечеткой информации в си­

 

стемах принятия решений. — М.: Радио и связь, 1989.— 124 с.

8.

Борисов А. И., Крумберг О .А., Федоров И.П. Принятие решений

 

на основе нечетких моделей. — Рига: Зинатне, 1990.— 184 с.

9.Бородюк В .И ., Вощинин А.П . Ошибки регистрации независимых переменных в задачах множественной регрессии // Заводская лабо­ р а т о р и я .- 1973.- Т . 39, № 7 .- С . 217-222.

10.Браунли К. А. Статистическая теория и методология в науке и техни­ ке / Под ред. Л. Н .Большева. — М.: Наука, 1977. —407 с.

11.Вентцель Е. С. Теория вероятностей. — Изд. 4-е. — М.: Наука, 1969. — 576 с.

12. Вентцель Е .С . Исследование операций. — М.: Сов. радио, 1972. —

552 с.

13.Вильямс H. Н. Параметрическое программирование в экономике (ме­ тоды оптимальных решений). — М.: Статистика, 1976. —96 с.

14.Вопросы статистической теории распознавания / Под ред. Б. В. Бар­ ского. — М.: Сов. радио, 1967. —400 с.

15.Гольштейн Е .Г ., Юдин Д .Б . Новые направления в линейном про­ граммировании.—М.: Сов. радио, 1966. —524 с.

16.Гончарский Л.В., Леонов А. С., Ягола А .Г Некоторое обобщение принципа невязки для случая оператора, заданного с ошибкой // Докл. АН С С С Р .- 1 9 7 2 .- Т. 203, № 6 . - С . 1238-1239.

17.Горелик А.Л ., Скрипкин В. А. Методы распознавания. —М.: Высшая школа, 1977. —222 с.

18.Горелик А.Л ., Скрипкин В. А. Методы распознавания. 2-е изд. —М.: Высшая школа, 1989. —232 с.

19.Горелик А.Л ., Барабаш Ю .Л ., Кривошеев О. В., Эпштейн С. С. Се­ лекция и распознавание на основе локационной информации / Под ред. А. Л. Горелика. — М.: Радио и связь, 1990. —240 с.

20.Грешилов А. А. Некорректные задачи цифровой обработки информа­ ции и сигналов. — М.: Радио и связь, 1984.— 161 с.

21.Грешилов А. А. Анализ и синтез стохастических систем. Параметри­ ческие модели и конфлюэнтный анализ. — М.: Радио и связь, 1990. — 320 с.

22.Грешилов А. А. Метод наименьших квадратов и элементы конфлю­ энтного анализа —М.: Изд-во МГТУ им. Н .Э. Баумана, 1990. —67 с.

23.Грешилов А. А., Стакун В. А., Стакун А. А. Математические методы построения прогнозов. —М.: Радио и связь, 1997. — 112 с.

24.Грешилов А. А., Стакун В. А., Стакун А. А. Статистические методы принятия решений с элементами конфлюэнтного анализа. — М.: Ра­ дио и связь, 1998.— 112 с.

25.Д е Гроот М. Оптимальные статистические решения: Пер. с англ.— М.: Мир, 1974.— 491 с.

26. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. —М.: Финансы

истатистика, 1981. —302 с.

27.Демиденко Е. 3. Оптимизация и регрессия. — М.: Наука, 1989. — 292 с.

28.Дуда Р ., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ. — М.: Мир, 1976.-511 с.

29.Дюбуа Д , Прад А. Теория возможностей. Приложения к представ­

лению знаний в информатике / Пер. с фр. В. Б. Тарасова под ред.

С. А. Орловского. —М.: Радио и связь, 1990. —286 с.

30.Жилинская Е .И ., Товмаченко Н. //., Федоров В. В. Методы регресси­ онного анализа при наличии ошибки в предикторных переменных. — М.: Изд-во АН СССР, 1 9 7 8 .-3 4 с.

31.Журавлев Ю. //., Никифоров В. В. Проблемы реализации алгоритма обобщенной невязки // Кибернетика. — 1971. —№ 3. —С. 19-21.

32.Зангвилл У. И. Нелинейное программирование / Пер. с англ, под ред. Е. Г. Гольштейна. — М : Сов. радио, 1973. —312 с.

33.Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. — М.: Статистика, 1980 .-438 с.

34.Зуховицкий С. И., Авдеева Л. И. Линейное и выпуклое программиро­ вание. — М.: Наука, 1964. —348 с.

35.Искусственный интеллект. Справочник. В 2 т. / Под ред. Д. А. Поспе­ лова. — М.: Радио и связь, 1990. —Т. 2, 248 с.

36.Исследование операций. Методологические основы и математи­

ческие методы. T. 1 / Пер. с англ, под ред. И. М. Макарова,

И. М. Бескровного. —М.: Мир, 1981. —712 с.

37.Исследование операций. Модели и применение. Т. 2 / Пер. с англ,

под ред. И. М. Макарова, И.М. Бескровного. — М.: Мир, 1981.—

677 с.

38.Калихман И .Л . Сборник задач по математическому программирова­ нию. — М.: Высшая школа, 1975. —270 с.

39.Карпелевич Ф. И ., Садовский Л. Е. Элементы линейной алгебры и ли­ нейного программирования. —М.: Наука, 1965. —275 с.

40. Кендалл М , Стьюарт А. Статистические выводы и связи / Пер.

с англ, под ред. А. Н. Колмогорова. —М.: Наука, 1973. —590 с.

41.Кильдишев Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогно­ зирование. — М.: Статистика, 1973.—103 с.

42.Корн Г ., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров: Пер. с англ. — М.: Наука, 1970. —720 с.

43.Крамер Г. Математические методы статистики / Под ред. А.Н. Кол­ могорова.—М.: Мир, 1975. —648 с.

44. Круг Г. К , Сосулин Ю .А., Фатуев В. А. Планирование эксперимен­ та в задачах идентификации и экстраполяции. — М.: Наука, 1977. —

208 с.

45.Круг Г .К , Кабанов В.А., Фомин Г.А., Фомина Г .С . Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавания образов. —М.: Наука, 1981.— 172 с.

46.Кудрявцев Л .Д . Курс математического анализа. Т. 2 / Изд. 2-е. —М.: Высшая школа, 1988. —575 с.

47.Лазарев В. Г., Лазарев Ю. В . Динамическое управление потоками ин­ формации в сетях связи. — М.: Радио и связь, 1983. —216 с.

48.Леонов А. С. Некоторые аспекты реализации регуляризующего алгоритма обобщенной невязки // Обработка и интерпретация физи­ ческих экспериментов. Вып. 4. — М.: Изд-во МГУ, 1976.— С. 69-81.

49.Линник Ю .В. Метод наименьших квадратов и основы математи­ ко-статистической теории обработки информации. —М.: Физматгиз, 1958 .-333 с.

50.Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. Т. 2 / Пер. с англ, под ред. В. С. Лапина. — М.: Мир, 1975. —431 с.

51.Митрофанов Д. Г., Ермоленко В.П . Распознавание воздушных целей за счет измерения их пространственной протяженности // Зарубеж­ ная радиоэлектроника. — 1996. —№ 1. —С. 53-56.

52.Модели. Алгоритмы. Принятие решений: Сб. статей. — М.: Наука, 1989 .-250 с.

53.Монаков В .М ., Беляева Э.С., Краснер Н .Я. Методы оптимизации: Пособие для учителя. — М.: Просвещение, 1978.— 175 с.

54.

Морозов В. А. Линейные и нелинейные некорректные задачи // Ито­

 

ги науки и техники. Математический анализ.—Л —М.: ВИНИТИ,

 

1973 .-400 с.

 

55.

Муртаф Б. Современное

линейное программирование: Теория

 

и практика / Пер. с англ,

под ред. И. А. Станевичуса. — М.: Мир,

 

1984 .-224 с.

 

56.Небабин В. Г., Сергеев В. В. Методы и техника радиолокационного распознавания. — М.: Радио и связь, 1984. — 152 с.

57.Небабин В. Г., Белоус О. И. Методы и техника противодействия ра­ диолокационному распознаванию // Зарубежная радиоэлектроника. — 1 9 8 7 .- № 2 .- С . 142-144.

58. Небабин В.Г.,

Гришин В. К.

Методы и техника радиолокацион­

ного распознавания: Современное состояние, тенденции развития,

перспективы //

Зарубежная

радиоэлектроника. — 1992. —№ 10.—

С. 46-49.

59.Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. — М.: Сов. радио, 1980. —408 с.

60.Персептрон — система распознавания образов / Под ред. А. Г.Ивахненко. — Киев: Наукова думка, 1975. —278 с.

61.Петросян Л. А., Зенкевич Н .А ., Семина Е.А. Теория игр: Учеб, посо­ бие. — М.: Высшая школа, 1998. —304 с.

62.Распознавание образов. Состояние и перспективы / Пер. с англ, под ред. И. Б. Гуревича. — М.: Радио и связь, 1985.— 103 с.

63.Репин В. Г., Тартаковский Г.П . Статистический синтез при априор­ ной неопределенности и адаптация информационных систем. — М.: Сов. радио, 1977. —432 с.

64.Рокафеллор Р. Выпуклый анализ / Пер. с англ, под ред. А. Д. Иоффе, В. М. Тихомирова. —М.: Мир, 1973. —469 с.

65.Селекция и распознавание на основе локационной информации / Под ред. А. Л. Горелика. —М.: Радио и связь, 1990. —239 с.

66. Сосулин Ю .Г., Фишман М .М . Теория последовательных решений

и ее применения. — М.: Радио и связь, 1985. —272 с.

67.Стайнберг Б.Д. Формирование радиолокационного изображения са­ молета в диапазоне СВЧ // ТИИЭР. - 1988. - Т. 76, № 12. - С. 26-46.

68.Статистические методы в экспериментальной физике / Пер. с англ, под ред. А. П. Тяпкина. — М.: Атомиздат, 1976. — 335 с.

69.Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах. — М.: Наука, 1978 .-239 с.

70.Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимиза­ ции. — М.: Физматлит, 1986. —326 с.

71. Тихонов А .Н ., Арсенин В.Я . Методы решения некорректных задач. — М.: Наука,1979 .-288 с.

72.Трубицын Е .Г ., Ермоленко В.П. Алгоритм распознавания сложных воздушных целей // Зарубежная радиоэлектроника. —1992. — № 10. — С. 82-84.

73. Уилкс С. Математическая статистика: Пер. с англ. — М.: Наука, 1 9 67 .-632 с.

74.Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. — М.: Мир, 1989 .-388 с.

75.Успенский А .Б., Федоров В.В. Вычислительные аспекты МНК при анализе и планировании регрессионных экспериментов. — М.: Изд-во Моек, ун-та, 1975.— 168 с.

76. Федоров В, В. Теория оптимального эксперимента. — М.: Наука, 1 971 .-312 с.

77.Фиакко А ., Мак-Кормик Г Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации / Пер. с англ, под ред. Е. Г. Гольштейна. — М.: Мир, 1972. — 240 с.

78.Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей / Пер. с англ, под ред. Б. Г. Сушкова. — М.: Мир, 1984. — 496 с.

79.Финкельштейн М .И ., Мендельсон В.А., Кутев В.Л. Радиолокация слоистых земных покровов. — М.: Сов. радио, 1977.— 174 с.

80.Фомин Я.А>, Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. —М.: Радио и связь, 1986. —263 с.

81.Фор А. Восприятие и распознавание образов: Пер. с фр. — М.: Ма­ шиностроение, 1989. —271 с.

82.Франклин Д , Кармоди У. Проблемы обработки нечеткой информа­ ции // ТИИЭР. - 1988. - Т. 78, № 10. - С. 32-36.

83.

Фу К . П о сл е д о в а тел ь н ы е м ето д ы в р ас п о зн а в а н и и о б р а зо в и

о б у ч е ­

 

н и и м аш и н : П ер . с англ . — М .: Н ау к а, 1971. — 2 5 5 с.

 

84.

Фу К . С т р у к т у р н ы е м ето д ы в р а с п о зн а в а н и и о б р а зо в : П ер . с

англ . —

 

М .: М и р , 1 9 7 7 . - 3 1 9 с.

 

85.

Фукунага К. В в ед ен и е в ст а ти с ти ч е с к у ю т е о р и ю р асп о зн ав ан и я : П ер .

 

с англ. — М .: Н ау ка, 1979. — 3 6 7 с.

 

86. Хармут X. Ф. Н ес и н у с о и д а л ь н ы е в о л н ы в р ад и о л о к а ц и и и р а д и о с в я ­

зи . — М .: Р ад и о и св язь,

1985. — 3 7 6

с.

87. Химмелъблау Д. А н ал и з

п р о ц е с с о в

ст а т и с т и ч е с к и м и м ето д ам и : П ер .

с англ. — М .: М и р , 1973. — 9 5 7 с.

 

88. Ху Т. Ц е л о ч и сл ен н о е п р о гр а м м и р о в а н и е и п о то к и в с е т я х / П ер .

 

с англ, п од ред . А . А . Ф р и д м ан а . — М .: М и р ,

1974. — 4 1 9

с.

 

 

 

 

89.

Худсон Д. С тати сти к а д л я ф и зи к о в

/ П ер . с

англ, п о д

р ед . Е . М . Л е й ­

 

кина. — М .: М и р , 1 9 7 0 .— 2 9 6 с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90.

Шиьиов С. А. К л асси ф и к ато р ы

н а о с н о в е

н ей р о н н ы х

с т р у к т у р

//

З а ­

 

р у б еж н ая р ад и о эл ек тр о н и к а . — 1 9 9 2 .— № 8, — С . 7 8 -8 3 .

 

 

 

 

 

91.

Штойер Р. М н о го к р и т ер и а л ь н ая

о п ти м и зац и я .

Т ео р и я ,

в ы ч и с л е ­

 

ния и

п р и л о ж ен и я

/ П ер . с

англ, п о д

р ед . А . В . Л о то ва . — М .: Р ад и о

 

и св язь,

1992. — 5 0 4

с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

92.

Юдин Д. Б., Гольштейн Е .Г

Л и н е й н о е п р о гр а м м и р о в а н и е . Т ео р и я

 

и к о н еч н ы е м ето д ы , — М .: Ф и зм атги з,

1963. — 7 75 с.

 

 

 

 

 

 

93.

Яноши Л. Т ео р и я и п р ак ти к а о б р а б о т к и р езу л ьтато в и зм ер е н и й / П ер .

 

с англ,

п од ред . Н . П . К л еп и ко ва . — М .: М и р ,

1968. — 4 6 2

с.

 

 

 

 

94.

Frisch R. S tatistical c o n flu e n ce an a ly sis b y m e a n s o f c o m p le te re g re ssio n

 

sy stem s. — O slo , 1 9 3 4 .— 192 p.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

95.

Fuller W.A. M e a su re m e n t e rro r m o d e ls. — N . Y .: W iley ,

1987. — 4 4 0

p.

96.

Gleser

L.J.

Im p ro v e m e n ts

o f

th e n a iv e

ap p ro a c h

to

estim a tio n

in

 

n o n lin e a r

e rro rs-in -v aria b les

re g re ssio n

m o d e ls // S tatist.

A n al.

M eas.

 

E rro r M o d e ls

an d A p p l.: P ro c . A M S -IM S -S IA M . It S u m m e r R es. C o n f.,

 

A reata,

C alif., Ju n e 1 0 -1 6 , 1989. — P ro v id e n c e , 1990. — P .

9 9 -1 1 4 .

 

 

97.

Haikin L .M ., Kushnir A.F ., Dainty A. C o m b in e d a u to m a te d a n d

o ff-lin e

 

co m p u te r

p ro c e ssin g

sy stem

fo r

se ism ic

m o n ito rin g w ith sm a ll

a p e rtu re

 

arra y s

//

S e ism o lo g ic al

R e sea rch

L e tte r s .— 1998. — V .

6 9 ,

№ .

3 . —

 

P. 2 3 5 -2 4 7 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

98 .

Haikin

L .M ., Kushnir

A .F .,

Dainty

A.,

Troitskiy

E .V .

S tatistical

 

classificatio n

ap p ro a ch to

d isc rim in a tio n

b e tw e e n w e e k

e a rth q u a k e s

an d

 

q u arry

b la sts re c o rd e d b y

Israel

S eism ic

N e tw o rk // P h y sics o f E a rth

an d

 

P lan e tary

In te rio rs .— 1999. — V .

И З . — P . 1 6 1 -1 8 2 .

 

 

 

 

 

 

 

99 .

Jefferys

W.H, R o b u st

estim atio n

w h en

m o re

th en

o n e

 

v aria b le p er

 

e q u a tio n

o f

c o n d itio n

 

h as

erro r

//

 

B io m e trik a .— 1990. — V .

7 7 .—

 

P . 5 9 7 -6 0 7 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100.

Lyons L. O n

e stim a tin g

sy stem atic erro rs

fro m rep eated

m easu rem en ts //

 

J. P h y s. A . - 1 9 9 2 . - V . 2 5 .- P . 1 9 6 7 -1 9 7 9 .

 

 

 

 

 

 

101.

P arallel

D istrib u te d

P ro cessin g .

V .

 

I

/

E ds.

D . R u m m elh art,

 

J. M e . C lellan d . — C am b rid g e: M JT

P ress,

1988.

 

 

 

 

 

 

102.

Schater D. W. M e asu rem en t

erro r

m o d el

estim atio n

u sin g

iterativ ely

 

w e ig h te d

te a st sq u ares

//

S tatist. A nal. M eas. E rro r M o d els

an d

A ppl.:

 

P ro c . A M S -IM S -S IA M .

It S u m m er

R es.

C o n f.,

A reata,

C alif., Ju n e

 

1 0 -1 6 , 1 9 8 9 .- P r o v id e n c e , 1 9 9 0 . - P . 1 2 9 -1 3 8 .

 

 

 

 

 

 

103.

Schneeweifi # . , Mittag

H-J.

L in eare

M o d elle

m it feh ler

b eh a ftete n

 

D aten . — H eid e lb e rg —W ien: P h y sica -V erlag ,

1986. — 5 04 p.

 

 

 

104.

Spiegelman Cl.H. P lo ttin g

tech n iq u es

fo r erro r-in -v ariab les

 

p ro b lem s //

 

S tatist. A n al. M eas.

E rro r

M o d els

an d

A ppl.: P roc. A M S -IM S -S IA M .

 

It S u m m e r

R es.

C o n f.,

A reata, C alif,

Ju n e

1 0 -1 6 , 1989. — P ro v id en ce,

 

1 9 9 0 .- P . 1 6 7 -1 6 8 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

105.

Werbos P.J. B a ck p ro p ag a tio n th ro u g h tim e: W h at it d o es an d h o w to do

 

it // P ro c . IE E E . -

1990. -

 

V . 78, № . 10.

 

P.

1 5 5 0 -1 5 6 0 .

 

 

 

 

106.

Whittemore A .S. E rro r-v a riab le s reg ressio n

p ro b lem s in

ep id em io lo g y //

 

S tatist. A n al. M eas.

E rro r

M o d els

an d

A ppl.: Proc. A M S -IM S -S IA M .

 

It S u m m e r

R es. C o n f.,

A reata, C alif.,

Ju n e

1 0 -1 6 , 1989. — P ro v id en ce,

 

1990. — P.

1 7 -3 1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

107.

Widrow

В .,

Lehr

 

M .A.

 

30

Y ears

o f

A d ap tiv e

N eu ral

N etw o rk s:

 

P e rc e p tro n ,

M a d alin e

an d

B ack p ro p ag atio n //

P roc.

IE E E .— 1 9 9 0 .—

 

V . 7 8 , № . 9. P . 1 4 1 5 -1 4 4 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

108.

Williamson J . # .

L ea st-sq u ares

fittin g o f straig h t line // C an ad . J. P hys. —

 

1968. — V . 4 6 , № .

1 6 . - P .

1845.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

109.

Yohai V.J.,

Zamar R.H. B o u n d e d

in flu ece estim atio n

in

th e erro r-in -

 

v a ria b le s

m o d el

//

S tatist.

A n al. M eas.

E rro r M o d els an d

A ppl.:

P roc.

 

A M S -IM S -S IA M .

It S u m m er

R es.

C onf.,

A reata,

C alif.,

Ju n e 1 0 -1 6 ,

 

1989. — P ro v id e n ce ,

1990. — P.

2 4 3 -2 4 8 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110.

Cetin M .,

Karl

W.C. F u tu re -e n h an c ed

sy n th etic

ap ertu re

rad a r

im ag e

 

fo rm a tio n

b a se d

o n

n o n q u ad ra tic reg u larizatio n

//

IE E E T rans.

Im ag e

P ro cessin g . — 20 0 1 . — V . 10, № . 4. — P. 6 2 3 -6 3 1 .

Предметный указатель

Агрегирование взвеш енное 246 Алгоритм венгерский 151

— Флойда 144 Анализ почти оптимальности 290

— решения содержательный 13 формальный 13

— сетевой 23

— системный 17, 19

Антиградиент 29, 52

— целевой функции 38

Вариационное исчисление 16 Вектор весовой 287, 474

доминируемый 293

Куна—Таккера 40

недоминируемый 284, 293

признаков 334

разделяющий 461

решения 461, 474 Величина потока 132

разреза 133

Верш ина 130 Вершины инцидентные 261 Вес дерева 132

— дуги 132 Вид анализа экстенсивный 327 Возврат 180

Возможность 136 Время упреждения 506

Выборка последовательная 343 Выборки линейно разделяемые 460

Выигрыш вероятностный 222 Вырождение 76, 93

Гиперповерхность 28 Градиент 29 Граница выигрыш а верхняя 221

------нижняя 220, 221

останавливаю щ ая 337

реш аю щ ая 334

стоимости марш рута нижняя 173 Граф 131 График функции 28

многих переменных 28

Д езагрегирование с фиксированными весами 246

Дерево 131

остовное связующ ее (остов) 131

разрезов 164, 168

Дискриминант Ф иш ера линейный 458 Длина дуги 132 Доминирование 284

сильное 284

Дуга 130, 172

направленная 130

обратная 158

ориентированная 130

прямая 158

Задача, принадлежащ ая значению 230

анализа сети 163

выпуклого программирования 34

динамическая 18

Задача исходная 228

квадратичного программирования 468

коммивояжера 130, 171

двойственная 84

математического программирования 322

многокритериальная 253

—-многопродуктовая о перевозках 239 сетевая 227

— нахождения кратчайших цепей между всеми парами узлов сети 143

—-нахождения максимума функции 26 минимума функции 26

некорректная 436, 437

о брахистохроне 16

о Кёнигсбергских мостах 15

о кратчайшей цепи 135

о максимальном потоке 135

о многополюсной цепи

смаксимальной пропускной способностью 181

о многополюсном максимальном потоке 163

о многопродуктовом потоке 137, 227, 238

о назначениях 109

о наикратчайш ей сети 138

о питании 14

о покрытии множества 113

о потоке в сети с несколькими источниками и стоками 136

о потоке минимальной стоимости 135

о рюкзаке 190

о сети наименьшей стоимости 138

о частичном покрытии 114

Задача оптимального синтеза структуры сети 252

— оптимального синтеза структуры сети 252

—-оптимизации безусловной 16 двойственная 40

оценки параметров общего распределения 349

параметрическая 229

поиска потока минимальной стоимости 22

принятия решения статистическая 323

прямая 42

сетевая 130

сетевая (потоковая) 21

синтеза сети 163

статическая 18

транспортная 21,91

целочисленного программирования 100

частично целочисленная 108 Зацикливание 75 Звено 130

маршрута 172

Звенья запрещенные 177 Значение критическое 231

Зона неопределенности в принятии решений 446

— нулевая 446

И гр а азартная 206

бесконечная 207

коалиционная 207

конечная 207

парная 207

------конечная с нулевой суммой 207

полностью усредненная 217

стратегическая 206

Игрок 206 Игры дифференциальные 225

— с седловой точкой 212 Исследование операций 17 Источник 132

К вадратичная форма знакоопределенная 28

------знакопеременная 28

------квазизнакоопределенная 28

------отрицательно определенная 28

------положительно определенная 28 Класс полный 316

Классификатор по минимальному расстоянию 335

Контур 131 Коэффициент покрытия И З

правдоподобия 314 Кривая регрессии 364 Критерий Байеса 318

минимаксный 319

Неймана—Пирсона 320

—-оптимальности аддитивный 186 мультиплексный 186

оптимизируемый 11

отношения вероятностей последовательный 345

--------- обобщенный 340

— последовательный отношения вероятностей Вальда 336

Л инейная зависимость 17

------векторов 30

независимость векторов 30 Линия выигрыш а 220

уровня 28

Максимизация лексикографическая 291

Максимум внутренний 27

глобальный 27

граничный 27

локальный 26

нестрогий 27

Маршрут допустимый 172

Математическое программирование 15

Матрица абсолютно унимодулярная 134

маршрутов 182

ортогональная 436

платежная 208

расш иренная 66

редуцированная 173

стоимости возврата 180

унимодулярная 241

Маш ина линейная 457

Метод е-ограничений 289

агрегирования 245

Бенсона 292

ветвей и границ 172

взвеш енных сумм 291

взвеш енных сумм с точным оцениванием весов 286

внешней точки 227

внутренней точки 227, 272

внутренней и внешней точки комбинированный 227

градиентный 52

динамического программирования 186

итераций 224

максимума правдоподобия 363, 382

минимакса Неймана 316

наименьших квадратов 363

Соседние файлы в папке книги