第1节 线性规划问题及其数学模型 1.1 问题的提出 1.2 图解法 1.3 线性规划问题的标准形式 1.4 线性规划问题的解的概念 第2节 线性规划问题的几何意义 2.1 基本概念 2.2 几个定理 第3节 单纯形法 3.1 举例 3.2 初始基可行解的确定 3.3 最优性检验与解的判断 3.4 基变换 3.5 迭代（旋转运算） 第4节 单纯型法的计算步骤 4.1 单纯型表 4.2 计算步骤 第5节 利用MATLAB求解线性规划问题 5.1 优化工具箱(optim)简介 5.2 标准形式 5.3 linprog函数 5.4 应用举例

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

• 8.1 Hadoop的优化与发展 • 8.2 HDFS2.0的新特性 • 8.3 新一代资源管理调度框架YARN • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

◼ 掌握在WBS字典的基础上，列出活动关 系顺序表。 ◼ 熟练掌握绘制单代号或者双代号图方法， 利用穷举法或计算法找出关键路。 ◼ 熟练掌握将网络图转换成甘特图。 ◼ 初步掌握时间资源优化思路与标准

一、课程度的性质： 试验设计方法是一项通用技术，是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。 二、课程的任务： 让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的几种优化试验设计方法的基本原理及其应用

第一节 谷氨酰胺转胺酶发酵概述 第二节 谷氨酰胺转胺酶的摇瓶发酵条件研究 第三节 谷氨酰胺转胺酶分批发酵的 pH 值及温度控制策略 第四节 搅拌及溶氧浓度对谷氨酰胺转胺酶发酵过程的影响 第五节 茂原链轮丝菌的菌丝球形态与产酶之间的关系 第六节 谷氨酰胺转胺酶分批发酵过程中氨基酸代谢流分析

第一节概述 第二节双代号网络图 第三节网络时间参数与关键路线 第四节非确定型网络的完工期评价和预测 第五节网络优化技术

如何制定一个合理的进度计划? 一、掌握在WBS字典的基础上,列出活动关 系顺序表。 二、熟练掌握绘制单代号或者双代号图方法, 利用穷举法或计算法找出关键路。 三、熟练掌握将网络图转换成甘特图。 四、初步掌握时间资源优化思路与标准

1. 发酵过程的优化控制技术 2.生化过程的模型化 3.高密度培养技术 4.代谢工程和代谢网络控制 5.新型生化反应器的研究和开发 6.新型发酵和产品分离技术