一. 示例学习的优化问题 (1) 最优覆盖问题(MCV)—生成具有最少数目公式的覆盖； (2) 最简公式问题(MCOMP)—生成具有最少数目选择子及属性值的公式，或极大复合；

一．问题提出 建一个局部通信网：9 个通信站坐标(0.15),(5,20), （略写）……,(10,3)；铺设通信线缆使这 9 个点连通， 其线路按平行于坐标轴的直角折线方式行进。优化目 标：通信线缆总长最短

人工势场法是一种简单有效的移动机器人路径规划算法.针对传统人工势场法在路径规划中的一类目标点不可达问题,提出了一种在局部最小点改变斥力角度和设定虚拟最小局部区域的解决方案,同时采用遗传算法对改进算法中斥力改变角度以及虚拟最小局部区域的半径两个参数进行优化.仿真实验说明本文所提算法能在起点和终点之间规划出一条简捷、光滑和安全的路径

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

LINGO快速入门 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题 的简易工具,包含了lindo的全部功能。 LINGO内置了一种建立最优化模型的语言， 可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高 效的求解器可快速求解并分析结果

本文讨论出版社的资源优化配置问题，即出版社在总书号数一定的条件下的书号分配问题，使出版社的利润最大。根据近五年来的数据进行筛选与分析，得出以分社为单位的书号分配方案，和以课程为单位的进一步细化书号分配方案

本文在分析振动出矿动力学问题的基础上,建立了包括放矿生产能力、单位矿量能耗和物料干扰强度在内的三个振动出矿效果衡量指标。应用电子计算机对单轴和双轴惯性振动出矿机分别进行了工作参数最优化分析。室内模型试验的结果表明,本文所提出的最佳工作参数及其实用的计算公式是易行和基本可靠的

针对热连轧负荷分配的目标函数处理中采用的加权系数不好确定的问题,设计了一种多子群目标分段优化的差分进化算法.每个子群优化目标函数的一个子目标,子群之间独立进化,不但解决了加权系数问题,并且提高了算法的收敛速度和精度.最后,算法的有效性通过仿真进行了验证

针对炼钢−连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题，本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢−连铸过程生产调度模型，并采用改进的遗传算法求解该模型. 在遗传操作过程中，引入“炉−机对应”调控策略以改善初始种群质量，并根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较，来确定是否对个体进行交叉、变异操作

当地铁灾害事故发生后,灾区人员有效利用防灾标识系统进行及时疏散,则是防止和减少伤亡损失的重要措施.本文对国内外大中型地铁站标识进行了系统的调研,分析了国内地铁防灾标识系统现存的问题.通过国内外防灾标识系统的比较,提出了优化的建议.最后对地铁防灾标识系统与应急预案框架系统的关系进行了初步的探讨