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遗传算法/ genetic algorithm /genetic algorithm
运筹学方法
一类模拟达尔文生物进化论自然选择和优胜劣汰原理的智能优化算法。
禁忌搜索/ tabu search /tabu search
运筹学方法
一种基于局部搜索的启发式迭代优化方法。由美国科罗拉多大学的F.格洛弗（F.Glover）于1986年提出。
演化算法/ evolutionary algorithm /evolutionary algorithm
运筹学方法
一类基于种群的优化算法。其思想来源于自然界中生物体进化的自然选择原理和自然遗传机制。具有自组织、自适应、自学习性和并行性等特点。
模拟退火/ simulated annealing /simulated annealing
运筹学方法
由S.柯克帕特里克（S.Kirkpatrick）等人于1983年提出的一种求解大规模组合优化问题的概率算法，其主要思想来源于金属退火原理。
投入产出技术/ input-output technique /input-output technique
运筹学方法
投入产出技术中的投入是指一个系统进行一项活动的消耗，如生产过程的投入是指在进行某项生产活动时对各种原材料、电力和服务等的消耗。总投入包括中间投入与最初投入两部分。中间投入（intermediate input）是指生产过程中对系统各部门产出的消耗。最初投入（primary input）是指生产过程中对初始要素，如固定资产、劳动等的消耗。产出是指进行一项活动的结果，如生产活动的结果为本系统各部门生产的产品（物质产品和服务）。各项经济活动的投入与产出之间具有一定的数量规律性。由美国科学家W.W.里昂惕夫于1936年创立。里昂惕夫因此获得1973年诺贝尔经济科学奖。
RAS法/ RAS approach /RAS approach
运筹学方法
RAS法（Biproportional Scaling Method）根据基年的投入产出表，用目标年中间需求合计作为行向控制量，目标年中间投入合计作为列向控制量，从行和列两个角度交替地对基年中间投入结构进行修正，从而得到目标年份投入产出表中间流量矩阵或直接消耗系数矩阵的一种数学方法。又称双比例尺度法或双比例平衡法。
数据包络分析/ data envelopment analysis; DEA /data envelopment analysis; DEA
运筹学方法
以相对效率概念为基础，根据多指标投入（输入）和多指标产出（输出），对同类型的部门或单位进行相对有效性或效益评价的一种方法。于1978年被提出。英文缩写DEA。
投入占用产出技术/ input-occupancy-output technique /input-occupancy-output technique
运筹学方法
投入产出技术的一种扩展。其主要特点是不仅研究部门（商品）间产品的投入与产出之间的关系，而且研究占用与产出、占用与投入之间的数量关系。由中国学者陈锡康提出。从国民经济核算角度看，它不仅研究流量与流量之间的关系，而且研究存量与流量之间的关系。
层次分析法/ analytic hierarchy process，AHP /analytic hierarchy process，AHP
运筹学方法
一种定性和定量相结合、系统化、层次化的多准则决策方法。
UV表法/ supply and use tables /supply and use tables
运筹学方法
编制投入产出表的一种简化方法。又称供给使用表法。

遗传算法/ genetic algorithm /genetic algorithm

禁忌搜索/ tabu search /tabu search

演化算法/ evolutionary algorithm /evolutionary algorithm

模拟退火/ simulated annealing /simulated annealing

投入产出技术/ input-output technique /input-output technique

RAS法/ RAS approach /RAS approach

数据包络分析/ data envelopment analysis; DEA /data envelopment analysis; DEA

投入占用产出技术/ input-occupancy-output technique /input-occupancy-output technique

层次分析法/ analytic hierarchy process，AHP /analytic hierarchy process，AHP

UV表法/ supply and use tables /supply and use tables