一．模型误差的客观存在性 希望建立的模型尽善尽美： 能“逼真”地模拟现实系统； 能“精确”地预测系统的未来情况； 能“准确”地控制系统； 得到问题的“最优”解；… 逼真、精确、准确、最优、…

研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器，并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要，首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统，并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时，通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器，而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性

针对现实生活中存在的库存刺激需求的现象,建立了生产库存系统的最优控制模型.模型中生产率和价格为控制变量,库存为状态变量,并且生产率是有界的,需求率同时依赖于库存和价格.运用最大值原理对模型进行求解,根据模型参数的不同取值,获得了三种可能的解,并对其进行了详细分析.最后将模型应用于具体算例,得到了系统状态的具体变化过程,通过与需求不依赖于库存的情形相比较,得到了需求依赖于库存所产生的影响

第五节如何才能是最优的 一、元可导函数的单调性 二、一元可导函数的极值与最值 三、一元可导函数的凹凸性 四、多元函数的极值 五、小结 六、练习

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

一、什么是数据库设计 数据库设计是指对于一个给定的应用环境, 构造最优的数据库模式,建立数据库及其应 用系统,使之能够有效地存储数据,满足各 种用户的应用需求(信息要求和处理要求) 在数据库领域内,常常把使用数据库的各类 系统统称为数据库应用系统

建立了RH碳氧反应模型,计算值和实际测量值吻合较好,可以模拟实际RH精炼过程中的碳氧反应.在一定的初始碳含量范围内,初始碳含量对RH脱碳结束的碳含量基本没有影响,同时,RH脱碳反应达到14min后其脱碳速度小于1.5×10-6min-1,脱碳反应接近平衡.随着钢包渣TFe含量的增高,RH脱碳反应降低的氧含量和碳含量的比值在降低.当钢包渣TFe含量为8%时,实际计算的碳氧线和理论的碳氧线接近

优化设计是60年代初发展起来的一门新学科,它是将最优化原理和计算技术应用于设 计领,为工程设计提供一种重要的科学设计方法。利用这种新的设计方法,人们就可以从 众多的设计方案中寻找出最佳设计方案,从而大大提高设计效率和质量。因此优化设计是现 代设计理论和方法的一个重要领,它已广泛应用于各个工业部门。在论中仅对机械优 设计的特点、发展概况、本门课程的主要内容作一简要介绍

6.1 树的定义和基本术语 6.2 二叉树 6.2.1 二叉树的定义 6.2.2 二叉树的性质 6.2.3 二叉树的存储结构 6.3 遍历二叉树与线索二叉树 6.3.1 遍历二叉树 6.3.2 线索二叉树 6.4 树和森林 6.4.1 树的存储结构 6.4.2 森林与二叉树的转换 6.4.3 树和森林的遍历 6.6 赫夫曼树及其应用 6.6.1 最优二叉树（赫夫曼树） 6.6.2 赫夫曼编码

6.1 树的定义和基本术语 6.2 二叉树 6.2.1 二叉树的定义 6.2.2 二叉树的性质 6.2.3 二叉树的存储结构 6.3 遍历二叉树与线索二叉树 6.3.1 遍历二叉树 6.3.2 线索二叉树 6.4 树和森林 6.4.1 树的存储结构 6.4.2 森林与二叉树的转换 6.4.3 树和森林的遍历 6.6 赫夫曼树及其应用 6.6.1 最优二叉树（赫夫曼树） 6.6.2 赫夫曼编码