通过对旋转杆机构的分析,提出了油缸活塞杆最大受力的表达式,提出了旋转油缸行程和转臂转角的关系式,为设计计算和优化杆机构参数提供了依据

背景知识 最优化问题举例 优化问题的数学模型及其分类 最优解与极值点 范数及其相关不等式 多元函数中值公式及其极值 二次函数

3.1存贮模型 3.2生猪的出售时机 3.3森林救火 3.4最优价格 3.5血管分支 3.6消费者均衡 3.7冰山运输

1 存贮模型 2 生猪的出售时机 3 森林救火 4 最优价格 5 血管分支 6 消费者均衡 7 冰山运输

1、存贮模型 2、森林救火 3、最优价格 4、消费者均衡 5、冰山运输

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法——带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度

为确保提高连铸板坯铸坯内部质量,开发了一套完整的轻压下模型,包括凝固传热、二冷水动态控制和辊缝控制模型,并对动态轻压下技术的关键参数进行了优化.通过射钉实验和铸坯表面温度测量,对该模型进行了校核.实验结果与模型计算结果较为一致;当拉速变化时,铸坯表面温度可以保证在较小的范围内波动.采用不同的轻压下参数进行生产试验,并通过铸坯低倍检验和中心偏析分析,对压下量和压下位置进行了优化,得出固相率(fs)0.2~0.5、单位压下量1.2mm·m-1为本铸机最佳的轻压下参数

为能彻底解决群体智能算法早熟问题的同时保持原算法主体不变且可与现有优化理论协同优化，在前期仿真实验和理论证明的基础上，提出了一种逐层演化的改进策略.利用在原算法中构建基于搜索空间压缩理论的自适应系统，通过逐层的压缩、选择、再初始化的操作，以包括压缩后搜索空间在内的社会信息作为遗传知识，指导寻优过程，从而实现最终解精度的提升、避免早熟问题的出现.对基准函数进行仿真实验可以看出该策略在提升算法精度，增强后期个体活性方面具有良好的表现

3.1 存贮模型 3.2 生猪的出售时机 3.3 森林救火 3.4 最优价格 3.5 血管分支 3.6 消费者均衡 3.7 冰山运输

为解决在网格环境下满足用户作业对完成时间需求的服务资源调度问题,建立了包括独立匹配器在内的服务网格三元模型,给出了该模型基于图论的形式化描述,证明了用户作业和服务资源之间完备匹配的充分必要条件.同时构造了基于传感器反馈的网格服务匹配系统,给出了基于运行时间权矩阵的优化问题描述,并给出了基于离散事件动态系统理论的最优化解算法.仿真研究表明,该算法比其他算法更能改善网格服务匹配系统的性能指标,在满足服务资源负载均衡的同时提供了用户作业完成时间的服务质量保证