运用运筹学的理论和方法，建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想，提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法，在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解，实现了双权重网络图最短路的求解，是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质，给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计，分析了该算法收敛速度的影响因素，并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法，证实其模拟结果与理论分析结论相吻合

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、OOA的基本过程 二、需求陈述 三、建立对象模型 四、建立动态模型 五、建立功能模型 六、定义服务

一、几个重要的消费函数模型及其参数估计 二、消费函数模型的一般形式 三、中国居民消费行为实证分析

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路

13.1 IS-LM-FE模型的一些假设 13.1.1市场的分类 (1)产品市场;(2)货币市场;(3)非货币资产市场。 13.1.2 IS-LMFE模型的构造步骤

一、信息与数据 二、数据处理技术的发展 三、数据描述与概念模型 四、数据模型 五、关系数据模型 六、数据库系统结构 七、数据库管理系统

目的 一、在界面设计的早期阶段,研究建立一种用户界面表示模型 1、利用形式化的设计语言来分析和表达用户任务以及用户和系统之间的交互情况; 2、使界面表示模型能方便地映射到实际的设计实现

子模型是得到模型部分区域中更加精确解的有限单元技术。在有限元分析 中往往出现这种情况，即对于用户关心的区域，如应力集中区域，网格太疏不能 得到满意的结果，而对于这些区域之外的部分，网格密度已经足够了。见图 5-1