运筹学( Operational Research)直译为“运作研究 运筹学是运用科学的方法(如分析、试验、 量化等)来决定如何最佳地运营和设计各种系 统的一门学科。运筹学对经济管理系统中的人 力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策 者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管 理。 ·运筹学有广泛应用(可以自己找一些参考书看) ·运筹学的产生和发展(可以自己找一些参考书看)

用正交设计方法,对TZG80-120F自同步振动给料机的生产率进行了实测研究,得到了给料机的激振力、倾角、振动方向角和入料口厚度与生产率及电参数的关系.并找到了各参数之间的最优组合

4.1 活动安排问题 4.2 贪心算法的基本要素 4.3 最优装载 4.4 哈夫曼编码 4.5 单源最短路径 4.6 最小生成树 4.7 多机调度问题 4.8 贪心算法的理论基础

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

回溯法有“通用的解题法”之称。应用回溯法解问题时，首先应 该明确问题的解空间。一个复杂问题的解决往往由多部分构成，即， 一个大的解决方案可以看作是由若干个小的决策组成。很多时候它们 构成一个决策序列。解决一个问题的所有可能的决策序列构成该问题 的解空间。解空间中满足约束条件的决策序列称为可行解。一般说来， 解任何问题都有一个目标，在约束条件下使目标达优的可行解称为该 问题的最优解

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

对于给定的刚体四位置,在布尔梅斯特曲线上任取两组位置点可得到无穷多个机构解,要求设计者快速准确地从中选取位置点综合出满足各项设计要求的最优机构是比较困难的.本文提出将无穷多机构解用有限机构解域来表示,通过机构解域初步分析绘出机构属性图,据此设计者可了解每个机构的类型、最小传动角、杆长比以及有无缺陷等信息.其次施加约束条件构成可行机构解域,这样可避免位置点选取的盲目性.最后基于可行机构解域或感兴趣的区域绘制机构性能分析图确定机构最优解

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

以数字化柔性挤压成形砂块为研究对象，通过设计单因素试验进行了砂型种类、粘结剂质量分数及挤压压力对型腔表面质量影响规律的研究，进而得出高精度树脂砂型挤压成形的最优参数组合。结果显示：无模砂型外部与砂型内部的表面性能存在差异。不同砂型种类的砂型型腔表面性能不同，沙粒的角形系数对砂型型腔表面性能有较大影响。随着砂型挤压力的提高，砂粒之间的距离减小，砂粒并联接触方式增多，砂型在经过切削时，砂型表面产生裂纹的数量及延伸深度大幅减小，砂型型腔表面性能不断提高。随着树脂质量分数的增大，砂粒的包覆厚度增大，从而砂粒的粘结桥增多，砂型强度增加，砂型切削时产生的裂纹数量减小，砂型型腔表面性能不断提高。本文为真实获得砂型表面质量提供了方法，有助于无模铸造精密成形技术的推广

设计了一种0.7C的低合金超细贝氏体钢，并通过膨胀仪、二体磨损实验、光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射、激光扫描共聚焦显微镜及能谱仪，研究了不同等温淬火温度对超细贝氏体钢的贝氏体相变动力学、微观组织以及干滑动摩擦耐磨性的影响，揭示超细贝氏体钢在二体磨损条件下的耐磨性能和磨损机理.研究结果表明，不同等温温度下的超细贝氏体钢都由片层状贝氏体铁素体和薄膜状以及块状的残留奥氏体组成；随着等温温度的升高，超细贝氏体的相变速率提高，相变孕育期及相变完成时间缩短，但贝氏体铁素体板条厚度增加，残留奥氏体含量增加，硬度值有所降低；超细贝氏体钢磨损面形貌以平直的犁沟为主，主要的磨损机理为显微切削；不同等温温度下所获得的超细贝氏体的耐磨性能都优于回火马氏体，且随着等温温度的降低，耐磨性能提高.其中在250℃等温所获得的超细贝氏体钢具有最优的耐磨性能，其相对耐磨性为回火马氏体的1.28倍.这主要与超细贝氏体钢中贝氏体铁素体板条的细化及磨损过程中残留奥氏体的形变诱导马氏体相变（TRIP）效应有关