作为6XXX铝合金热处理工艺的一部分，固溶处理与时效处理对6016铝合金的力学性能有显著影响.本文把固溶温度、时间和时效温度、时间作为设计变量，应用中心组合实验设计法设计固溶-时效实验方案，在室温下分别测出试样的屈服强度、伸长率和维氏硬度.第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）解决了第一代算法参数选取难、运行效率低等缺点.本文用第二代非支配排序遗传算法把得到的响应面方程作为目标函数进行多目标优化，经过计算后获得非劣解，从中可筛选出使目标函数较好的解与相对的固溶-时效工艺参数

8.1 计算模型 8.1.1 随机存取机RAM 8.1.2 随机存取存储程序机RASP 8.1.3 RAM模型的变形与简化 8.1.4 图灵机 8.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约

基于经济模型研究网格服务质量(QoS)控制的资源分配问题,给出了多QoS属性多任务的资源分配优化的效用模型.该效用模型描述了网格任务的动态需求和偏好,以效用最大化为目标计算了需要提供QoS的资源分配.设计了时间和预算限制条件下基于多QoS属性的联合效用函数调度算法,并与其他经济的和非经济的算法进行比较,验证了该算法的有效性

炼钢-连铸区段的生产调度包括炉次计划、浇次计划的生成和时间、设备的分配,以及针对各种扰动的动态调整.根据钢种和规格的限制,提出了最优炉次计划模型,并采用禁忌搜索算法进行求解;根据炉次计划和连铸机连浇限制,生成浇次计划;根据炉机匹配和等待时间最小原则,生成静态调度甘特图,并对仿真过程中出现的出钢延迟提出了动态调度的策略和算法.仿真结果表明,基于模型的动态调度策略能够有效地解决出钢延迟问题

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

7.1 PCAM设计方法学 7.2 划分 7.3 通讯 7.4 组合 7.5 映射 7.6 小结

本章主要介绍下列内容(教材第二章) 1.回溯法 2.动态规划法 3.贪婪法 4.分而治之法 5.分支界限法 6.局部搜索法

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

本章首先介绍程序运行时动态内存分配(dynamic memory allocation)的概念与方法。到目前为止,本教材介绍的程序 设计中,变量和对象在内存中的分配都是编译器在编译程序时 安排好了的,这带来了极大的不便,如数组必须大开小用,指 针必须指向一个已经存在的变量或对象。动态内存分配解决了 这个问题。本章将进一步讨论拷贝构造函数;还要学习有关数 据结构的链表和栈的基本知识、算法和应用