第一章 单层多目标决策问题 1
§1．1 事先宣布偏好信息的问题 2
§1．2 事后宣布偏好信息的问题 28
§1．3 逐步宣布偏好信息的问题 30
第二章 主从递阶决策问题概述 62
§2．1 问题的实际背景 62
§2．2 主从递阶决策问题算法研究综述 64
§2．3 主从递阶决策问题的一阶必要条件 70
第三章 线性主从递阶单目标决策问题 76
§3．1 线性主从递阶决策问题概述 76
§3．2 两层线性主从决策问题的Kth-BEST与PCP算法 79
§3．3 基于K-T条件的多层线性决策问题的算法 91
§3．4 两层线性规划的格搜索算法 99
§3．5 基于两准则规划的两层线性规划算法 104
§3．6 三层线性规划问题的一种综合算法 110
第四章 第一类非线性主从递阶单目标决策问题 119
§4．1 基于罚函数的两层优化算法 119
§4．2 基于稳定性概念的两层优化问题算法 130
§4．3 凸两层优化问题的广义分枝定界算法 138
§4．4 两层二次规划的K-T条件算法 147
§4．5 基于人工神经网络的算法 150
§4．6 波尔兹曼机算法 164
§4．7 多下级无关联问题的随机全局优化算法 170
第五章 第二类主从递阶单目标决策问题 181
§5．1 模型解的性质分析 182
§5．2 基于Frank-Wolfe和神经网络相结合的算法 192
第六章 第一类主从递阶多目标决策问题 199
§6．1 模型与定义 200
§6．2 基于灵敏度分析的交互式算法 201
§6．3 基于包络面的交互式算法 218
§6．4 基于满意度概念的交互式算法 231
§6．5 基于切比雪夫范数的交互式算法 238
§6．6 人工神经网络算法 246
§6．7 下层多人无关联问题的直接搜索法 257
§6．8 基于等价的一般多目标问题的交互式优化算法 264
§6．9 多下级无关联问题的包络面算法 270
§6．10 下层多人无关联问题的神经网络算法 271
§6．11 推广-诱导型两层多目标问题 273
第七章 第二类主从递阶多目标决策问题 279
§7．1 基于满意度的交互式约束变尺度算法 279
§7．2 基于满意度的交互式方向搜索法 289
§7．3 基于置换率的交互式外部逼近算法 293
§7．4 基于满意度的交互式外部逼近算法 301
§7．5 下层关联的多目标决策的包络面算法 305
§7．6 应用：具有合作关系的多人递阶资源分配问题 311
§8．1 基于对偶理论的混合整数两层线性规划问题的算法 320
第八章 含整数变量主从递阶决策问题 320
§8．2 含0—1变量两层问题的直接式分枝定界算法 329
§8．3 混合整数两层线性规划问题的隐枚举法 337
§8．4 含整变量两层决策问题的模拟退火算法 346
§8．5 含整数变量两层决策问题的波尔兹曼机方法 353
§8．6 基于Tchebycheff范数的两层多目标决策方法 359
第九章 主从递阶非光滑多目标决策问题 370
§9．1 第一类主从递阶非光滑多目标决策问题 370
§9．2 第二类主从递阶非光滑多目标决策问题 383
第十章 主从递阶决策问题的基本理论分析 394
§10．1 Stackelberg问题最优性的必要条件 394
§10．2 一类Stackelberg问题的数值解 405
§10．3 Stackelberg问题的渐近近似序列 417
§10．4 Stackelberg问题的逼近及其在控制理论中的应用 428
参考文献 435