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【群智能算法及其应用的图书目录】 前言 1.1 引言1.2 蚁群算法的基本原理1.3 粒子群优化算法基本原理1.4 蚁群算法理论研究现状1.5 蚁群算法应用研究现状1.6 粒子群优化算法研究现状1.7 粒子群算法应用研究现状 2.1 求解一般非线性整数规划的蚁群算法2.1.1 引言2.1.2 求解非线性...【保险营销管理理论与实务图书目录】 本文内容涉及保险营销管理理论与实务的相关知识,分为多个章节详细阐述了保险营销的各个层面,以提供系统全面的指导。以下是章节概览:第一章 保险营销概述:本章从保险营销的基本知识出发,深入探讨了保险营销理念,以及保险营销的主体、客体与对象,为后续章节奠定了基础。第二章 保险营...

群智能算法及其应用的图书目录

前言 1.1 引言
1.2 蚁群算法的基本原理
1.3 粒子群优化算法基本原理
1.4 蚁群算法理论研究现状
1.5 蚁群算法应用研究现状
1.6 粒子群优化算法研究现状
1.7 粒子群算法应用研究现状 2.1 求解一般非线性整数规划的蚁群算法
2.1.1 引言
2.1.2 求解非线性整数规划的蚁群算法
2.1.3 算例分析
2.2 武器—目标分配问题的蚁群算法
2.2.1 引言
2.2.2 WTA问题
2.2.3 武器—目标分配问题的蚁群算法
2.2.4 仿真结果j
2.3 多处理机调度问题的蚁群算法
2.3.1 引言
2.3.2 多处理机调度问题数学模型
2.3.3 解多处理机调度问题模拟退火算法
2.3.4 解多处理机调度问题蚁群算法
2.3.5 算法比较
2.4 可靠性优化的蚁群算法
2.4.1 引言
2.4.2 最优冗余优化模型及解法
2.4.3 可靠性优化的模拟退火算法
2.4.4 可靠性优化的遗传算法
2.4.5 可靠性优化的蚁群算法
2.4.6 算例分析
2.5 求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法
2.5.1 信息素更新的3个模型
2.5.2 多样信息素更新规则
2.5.3 算法测试
2.6 本章小结 3.1 无约束非线性最优化问题
3.2 连续优化问题的信息量分布函数方法
3.3 一种简单的连续优化问题的蚁群算法
3.4 数值分析
3.5 本章小结 4.1 引言
4.2 聚类问题的数学模型
4.3 K均值算法
4.4 解聚类问题的模拟退火算法
4.5 基于巡食思想的蚁群聚类算法
4.6 解聚类问题的新的蚁群算法及数值分析
4.6.1 解聚类问题的蚁群算法
4.6.2 数值分析
4.7 解聚类问题的与K-均值算法混合的蚁群算法及数值分析
4.7.1 解聚类问题的K-均值算法混合的蚁群算法
4.7.2 数值分析
4.8 本章小结 5.1 引言
5.2 解圆排列问题的蚁群模拟退火算法
5.2.1 圆排列问题及与旅行商问题等价
5.2.2 解旅行商问题的模拟退火算法
5.2.3 几种算法的比较
5.2.4 算例分析
5.3 解旅行商问题的模拟退火蚁群算法
5.3.1 混合的基本思想
5.3.2 找邻域解策略
5.3.3 模拟退火蚁群算法
5.3.4 算法测试
5.4 本章小结 6.1 引言
6.2 基本遗传算法
6.3 蚁群算法与遗传算法的混合
6.3.1 混合的基本思想
6.3.2 变异操作
6.3.3 交叉操作
6.3.4 遗传蚁群算法
6.4 算法测试
6.5本章小结 7.1 引言
7.2 混沌及运动特性
7.3 基本蚁群算法改进
7.3.1 混沌初始化
7.3.2 选择较优解
7.3.3 混沌扰动
7.4 混沌蚁群算法
7.5 算法测试
7.6 本章小结 8.1 引言
8.2 最短路的蚁群算法收敛性分析
8.3 仿真算例
8.4 本章小结 9.1 模拟退火思想的粒子群算法
9.1.1 几种模拟退火思想的粒子群算法
9.1.2 算法测试
9.2 混沌粒子群优化算法研究
9.2.1 基本粒子群算法不足
9.2.2 混沌粒子群优化算法
9.2.3 算法测试
9.3 其他改进的粒子群优化算法
9.3.1 杂交PSO算法
9.3.2 协同PSO算法
9.3.3 离散PSO算法
9.4.本章小结 10.1 背包问题的混合粒子群优化算法
10.1.1 背包问题数学模型
10.1.2 解0-1背包问题的混合粒子群算法
10.1.3 数值仿真与分析
10.2 指派问题的交叉粒子群优化算法
10.2.1 求解指派问题的交叉粒子群优化算法
10.2.2 算法测试
10.3 武器—目标分配问题的粒子群优化算法
10.3.1 解武器—目标分配问题的粒子群优化算法
10.3.2 算例分析
10.4 流水作业调度问题的粒子群算法
10.4.1 流水作业调度问题
10.4.2 求解流水作业调度问题混合粒子群算法
10.4.3 算法测试
10.5 非线性整数规划的粒子群优化算法
10.5.1 引言
10.5.2 求解非线性整数规划的粒子群优化算法
10.5.3 算例分析
10.6 本章小结 l1.1 引言
11.2 整数规划形式
1l.3 连续性优化形式
11.4 本章小结 12.1 引言
12.2 求解旅行商问题的混合粒子群优化算法
12.2.1 混合粒子群算法思路
12.2.2 变异操作和交叉操作
12.2.3 混合粒子群算法步骤
12.2.4 算法测试
12.3 求解旅行商问题的粒子群—蚁群算法
12.3.1 粒子群—蚁群算法思想
12.3.2 粒子群—蚁群算法步骤
12.3.3 算法测试
12.4 本章小结 13.1 引言
13.2 PSO算法收敛性分析
13.3 数值仿真
13.4 参数选取
13.5 本章小结 14.1 引言
14.2 鱼群算法基本原理
14.3 人工鱼的行为描述
14.4 鱼群算法的应用
14.5 本章小结 附录A 求解旅行商问题的蚁群基本算法源程序
附录B 计算连续性函数的优化的粒子群程序
附录C 求解旅行商问题的粒子群—蚁群算法的源程序
参考文献
……

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保险营销管理理论与实务图书目录

本文内容涉及保险营销管理理论与实务的相关知识,分为多个章节详细阐述了保险营销的各个层面,以提供系统全面的指导。以下是章节概览:

第一章 保险营销概述:本章从保险营销的基本知识出发,深入探讨了保险营销理念,以及保险营销的主体、客体与对象,为后续章节奠定了基础。

第二章 保险营销管理:在此章节中,作者详细介绍了保险营销管理的概述,包括营销计划的制定与执行、以及活动的组织与控制,帮助读者理解如何在实践中有效实施营销策略。

第三章 保险营销环境分析:这一部分聚焦于环境分析,包括宏观和微观环境的分析,让读者了解外部环境对保险营销的影响。

第四章 保险需求与营销机会分析:本章通过保险需求、投保行为与竞争者行为的分析,为读者揭示了发现营销机会的关键因素。

第五章 保险营销调查与需求预测:这部分涵盖了保险营销调查与需求预测的方法,帮助读者掌握市场研究与未来需求预测的技巧。

第六章 保险目标市场选择:作者解释了市场细分、目标市场选择与定位的概念,引导读者如何更精准地定位目标市场。

第七章 保险产品策略:这一章节深入探讨了保险产品的开发与策略,包括个人与团体保险、产品组合与生命周期管理,为读者提供全面的产品管理知识。

第八章 保险促销策略:通过广告、人员与公关促销策略的阐述,本章指导读者如何有效地推广保险产品,提高市场知名度和影响力。

第九章 保险服务与客户管理:这一部分强调了优质服务与客户关系管理的重要性,为提升客户满意度和忠诚度提供了策略和建议。

第十章 保险营销实务:在最后一章,作者详细介绍了从保单作业、合同选择到理赔实务的全过程,为读者提供实用的操作指南。

附录部分包含了一系列的法规和参考资料,包括各国保险公司排名、外资保险公司管理规定、发展整顿通知和营销策划指南,为读者提供实践指导和最新政策资讯。

通过本文的系统性阐述,读者能够获得保险营销管理的全面知识,掌握从理论到实践的全过程,为保险行业的职业发展提供有力支持。
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