§1 线性规划 §2 运输问题(产销平衡) §3 指派问题 §4 对偶理论与灵敏度分析 §5 投资的收益和风险

针对多约束的炼钢-连铸重计划问题，提出了一种按扰动时炉次的状态进行炉次分类求解的重计划方法.将重计划问题中的约束分成强制约束和柔性约束两类，针对正在作业炉次设计了基于时间顺推和遗传算法的混合算法，针对未作业炉次设计了基于时间倒推和遗传算法的混合算法，通过强制约束结合混合算法搜寻可行解，然后在可行解中利用柔性约束搜寻最优解.采用钢厂的生产实绩数据进行仿真实验验证了该方法的可行性和有效性

9.2二重积分的计算法 一、利用直角坐标计算二重积分 二、利用极坐标计算二重积分

针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和,从而对随机信号和混沌信号加以识别.对新的G-P改进算法进一步分析表明:新的G-P改进算法适用范围广泛,对于混沌信号的识别很有效

4.1 引言 4.2 基2FFT算法 4.3 进一步减少运算量的措施 4.4 分裂基FFT算法 4.5 离散哈特莱变换(DHT)

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果

提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,较好地解决了Web访问信息的异地存储、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.将给出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究.结果证明,该算法是有效的,可以用来高效、准确地在多镜像站点环境下发现Web用户群体模式

1、枚举法思想简介 2、利用枚举法解题 2.1 百钱百鸡 2.2 猴子分桃 „ 2.3 宴会彩灯 2.4 质数方阵 3、枚举 vs. 搜索

1、枚举法思想简介 2、利用枚举法解题 2.1 百钱百鸡 2.2 猴子分桃 2.3 宴会彩灯 2.4 质数方阵 3、枚举 vs. 搜索

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性