一 LINGO软件简介 二 线性优化问题 三 整数规划问题 四 0-1规划问题 五 非线性优化问题 六 目标规划问题

一 多目标优化 二 目标规划 三 动态优化

以均匀化方法为理论基础,对铰接式自卸车的铰接体进行多载荷工况下的拓扑优化研究.在确定各工况权重时,综合考虑权重本身的不确定性和专家可信度,利用盲数理论对专家的意见进行了不确定性的量化表示进而求出权重,并把权重值应用到多工况拓扑优化中,最后对铰接体的结构进行了可靠性分析,所得结果证明基于盲数理论取得的权重的合理性

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

一 系统最优化问题 二 线性系统优化举例 三 单纯形法 四 单纯形法的进一步讨论 五 对偶问题

建立了四段燃油式连续加热炉的炉膛化热数学模型及其金属加热数学模型,计算出了炉气温度、炉墙温度、金属温度及金属表面热流密度随炉长的分布曲线。在数数模型基础上,利用启发式优化法和准数参数优化法计算了几种最佳参数,所得结论可行、适用

采用系统工程理论和方法,建立了品位指标、储量、平均品位、贫化率、损失率、入选品位等主要技术指标与矿山效益目标之间的动态关系模型,并运用多目标决策技术对这些指标进行整体动态的优化.优化结果应用于矿山生产取得显著的经济效益.如歪头山和梅山铁矿每年各增收利税约1000万元

针对钢管入库优化决策问题，建立了问题的约束满足优化模型，并通过对垛高和钢管堆放规则的分析，提出了基于聚类和约束满足技术的两阶段求解算法.算法在第一阶段采用聚类的方式对待入库的钢管按照多重属性进行分组；在第二阶段利用约束满足技术对于每组钢管分别指派垛位及其在垛位上的具体位置，并通过约束传播动态缩减问题的搜索空间.最后将算法与经典的BFD （best fit deceasing）算法进行实验结果对比.实验结果表明，算法能够在保证倒垛次数最小的前提下，有效减少垛位数并具有良好的垛位利用率，模型及算法可行、有效

从力学性能和减振性两方面分析了用瞬间液相扩散复合法得到的蜂窝板的蜂窝结构,确定了面板厚度、芯材厚度、蜂窝格边长、蜂窝格壁厚4个结构参数作为设计变量,以剪切强度、弯曲强度、抗弯刚度、临界屈曲载荷、固有频率、质量6个性能参数为目标函数进行优化,并对优化结果进行了实验研究.结果表明,优化设计的蜂窝板的力学性能及减振性能优于对比板,实验值与计算值基本相符

为了发挥LF炉精炼优质钢及流程节奏调节能力的作用,开展了LF炉过程优化主要内容之一的钢液成分微调优化的研究.该研究有利于:实现快速准确的合金计算,缩短处理周期,提高流程节奏调节能力;实现自动称量、自动加入,减轻劳动强度;可对钢液成分实现下限控制,尤其对贵重合金,降低合金消耗;可对钢液实现窄成分控制,提高钢质量,实现一材多用,等.为建立LF炉钢液成分微调模型,给出了合金计算公式的推导过程及公式的解析,并给出LF炉钢液合金成分微调模型框图,为LF炉过程优化奠定基础