在管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学以及工程等领域都存在着大量的不确定性，如随机性、模糊性、模糊随机性等。这些领域中的很多决策需要在这些不确定环境下作出。不确定理论和不确定规划是解决这些决策问题的有力工具。宁玉富所著的《不确定决策模型的智能求解算法及其应用》在介绍不确定理论、不确定规划、遗传算法、神经网络的基础上提出了求解不确定决策模型的多种基于模拟的智能算法，并给出了模糊环境下贷款组合在险价值的定义，构建了机会准则模型以及机会约束下方差最小化模型。还分别针对模糊随机环境以及不确定环境下多产品集约生产计划问题建立了相应的决策模型，同时给出了求解算法。

宁玉富所著的《不确定决策模型的智能求解算法及其应用》在介绍不确定理论、不确定规划、遗传算法、神经网络的基础上提出了求解不确定决策模型的多种基于模拟的智能算法，并给出了模糊环境下贷款组合在险价值的定义，构建了机会准则模型以及机会约束下方差最小化模型。还分别针对模糊随机环境以及不确定环境下多产品集约生产计划问题建立了相应的决策模型，同时给出了求解算法。

《不确定决策模型的智能求解算法及其应用》可作为管理科学、计算机科学、运筹学、系统科学、信息科学等专业的高年级本科生、研究生、教师以及从事商业银行贷款、企业生产计划制定等管理工作人员的研究参考。

序言

第1章 绪论

 1.1 研究背景和意义

 1.2 国内外研究现状

第2章 基础知识

 2.1 不确定理论

 2.2 不确定规划

 2.3 模拟技术

 2.4 遗传算法

 2.5 神经网络

 2.6 同步扰动随机逼近算法

第3章 基于模拟的同步扰动随机逼近算法

 3.1 基于模糊模拟的同步扰动随机逼近算法

 3.2 基于模糊随机模拟的同步扰动随机逼近算法

 3.3 基于随机模糊模拟的同步扰动随机逼近算法

 3.4 数值例子

第4章 集成模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法

 4.1 集成模糊模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法

 4.2 集成模糊随机模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法

 4.3 集成随机模糊模拟和神经网络的同步扰动随机逼近算法

 4.4 数值例子

第5章 基于模拟的混合优化算法

 5.1 混合遗传—同步扰动随机逼近算法

 5.2 算法测试与比较

 5.3 基于模糊模拟的混合优化算法

 5.4 基于模糊随机模拟的混合优化算法

 5.5 基于随机模糊模拟的混合优化算法

 5.6 数值例子

第6章 模糊环境下的贷款组合优化决策

 6.1 具有模糊收益率的贷款组合在险价值

 6.2 机会准则模型

 6.3 机会约束下贷款组合方差最小化模型

第7章 模糊随机集约生产计划

 7.1 记号

 7.2 模糊随机集约生产计划模型的构建

 7.3 数值例子

第8章 不确定集约生产计划

 8.1 应用不确定变量的理由

 8.2 有关不确定变量的基本概念

 8.3 不确定集约生产计划模型的构建

 8.4 求解方法

 8.5 数值例子

参考文献

致谢