市场营销管理

序言
第一章 绪论
1·1 自然进化与遗传算法
1·2 遗传算法的描述
1·3 表示方案的实例
1·3·1 工程设计的最优化
1·3·2 人工蚁问题
1·4 遗传算法的特点
1·5 遗传算法的发展简史
1·6 遗传算法的研究内容及其前景
第二章 遗传算法的数学理论
2·1 遗传算法的基本定理
2·2 隐含并行性
2·3 基因块假设
2·4 最小欺骗问题前言
第一章 市场营销管理导论
第一节 市场与市场营销
第二节 21世纪市场及市场营销的特征
第三节 市场营销观念的形成与演变
第四节 市场营销管理概述
小结
复习思考题
案例
参考文献
第二章 市场营销战略与计划
第一节 市场营销战略及其基本类型
第二节 营销战略的制定
第三节 编制市场营销计划
第四节 市场营销工作的实施
小结
复习思考题
案例
第三章 市场分析
第一节 营销环境分析
第二节 消费者购买行为分析
第三节 生产者购买行为分析
第四节 转卖者购买行为分析
第五节 竞争者分析
小结
复习思考题
案例
第四章 目标市场选择与市场定位
第一节 市场细分
第二节 目标市场选择
第三节 市场定位
小结
复习思考题
案例
第五章 产品策略
第一节 产品的概念及其类型
第二节 产品市场生命周期原理
第三节 新产品开发策略
第四节 品牌与商标策略
第五节 包装与标识策略
第六节 产品组合策略
小结
复习思考题
案例
参考文献
第六章 营销定位策略
第一节 营销定价概述
第二节 营销定价方法
第三节 营销定价策略
第四节 价格变动与应对措施
小结
复习思考题
案例
参考文献
第七章 营销渠道策略
第一节 营销渠道的结构模式
第二节 营销中介的类型与特点
第三节 营销渠道的选择与管理
第四节 客户营销管理
第五节 商品的储运管理
小结
复习思考题
案例
参考文献
第八章 营销促进策略
第一节 营销促进及其组合
第二节 人员推销策略
第三节 营销广告及其策略
第四节 营销公关及其策略
第五节 营业推广
小结
复习思考题
案例
第九章 整合营销
第一节 整合营销的基本内容
第二节 整合营销的执行
第三节 整合营销的推进
第四节 整合营销的控制
小结
复习思考题
案例
参考文献
第十章 关系营销
第一节 关系营销的内涵和本质特征
第二节 关系营销的基本模式与价值测定
第三节 关系营销的具体实施
小结
复习思考题
案例
第十一章 绿色营销
第一节 绿色营销的感念体系
第二节 绿色产品
第三节 绿色价格
第四节 绿色促销
小结
复习思考题
案例
第十二章 网络营销
第一节 网络营销概述
第二节 网络营销的策划
第三节 网络营销的管理与决策
小结
复习思考题
案例
第十三章 服务市场营销
第一节 服务营销及其意义
第二节 服务营销策略
第三节 服务营销管理
小结
复习思考题
案例
参考文献
第十四章 市场营销的组织、执行与控制
第一节 市场营销的组织
第二节 市场营销的执行
第三节 市场营销的控制
小结
复习思考题
案例
参考文献
第十五章 国际市场营销
第一节 从国内市场营销到国际市场营销
第二节 国际市场营销环境分析
第三节 国际市场营销策略
小结
复习思考题
案例
参考文献
2·5 遗传算法欺骗问题的分析与设计
5·2·6 模式的几何表示
5·2·7 遗传算法收敛性分析
2·7·1 基本定义
2·7·2 守恒杂交算子
2·7·3 完全变异算子
2·7·4 遗传算法的马尔柯夫链分析
第三章 解连续优化问题的遗传算法
s·3·1 基本的遗传算法
3·1·1 引言
3·1·2 算法描述
3·1·3 算法性能分析
3·1·4 从目标函数到适应函数
3·1·5 基本的选择方法
3·2 遗传算法中控制参数的最优化
3·2·1 自适应系统模型
3·2·2 试验设计
3·2·3 试验结果
3·3 适应值的比例变换
3·3·1 基本的比例方法
3·3·2 用于选择比例函数的准则的性质
3·3·3 比例函数的一维族
3·3 比例函数的m维族
3·4 解函数优化的并行遗传算法
3·4·1 遗传算法与并行计算机
3·4·2 并行搜索和最优化
3·4·3 并行遗传算法的形式描述
3·4·4 性能评估
3·4·5 数值结果
3·4·6 超线性加速比
3·4·7 PGA与一般最优化方法
3·5 混合遗传算法
3·5·1 混合的原则
3·5·2 修改的遗传算子
3·6 退火演化算法
3·6·1 模拟退火算法概述
3·6·2 退火演化算法用于求解连续优化问题
3·6·3 比较结果及退火演化算法的并行策略
3·7 约束最优化问题
第四章 用遗传算法设计神经网络
4·1 神经网络概述
4·2 感知机结构的设计
4·2·1 感知机模型及其学习算法
4·2·2 神经网络设计与遗传算法
4·2·3 感知机的遗传表示
4·2·4 演化过程
4·2·5 试验设计
4·3 前馈神经网络的设计
4·3·1 反问传播法
4·3·2 混合学习系统
4·3·3 试验结果和结论
第五章 遗传算法在组合优化中的应用
5·1 基于有序的遗传算法和图着色问题
5·1·1 图着色问题
5·1·2 基于有序的表示和遗传算子
5·1·3 图着色问题的实例
5·2 解货郎担问题的遗传算法
5·2·1 货郎担问题与几个常用的遗传算子
5·2·2 算法描述
5·2·3 货郎担问题的计算结果
5·3 解映射问题的并行遗传算法
5·3·1 引言
5·3·2 遗传表示和并行策略
5·3·3 并行遗传算法的执行分析
第六章 遗传程序设计与程序设计自动化
6·1 引言
6·2 遗传程序设计的主要步骤
6·3 遗传程序设计的具体描述
6·3·1 函数集和端点集
6·3·2 初始结构
6·3·3 适应值度量
6·3·4 主要操作
6·3·5 控制参数
6·4 解人工蚁问题的遗传程序设计
第七章 遗传算法与其它自适应搜索方法的比较
7·1 引言
7·2 四种自适应搜索方法的比较
7·3 结束语
附录 Grotschel货郎担问题的顶点坐标
参考文献