根据热轧工艺特点将板坯热轧批量计划编制问题归结为不确定旅行商数的多旅行商问题,建立了以生产成本最小化和产品质量最优化为主次目标且考虑加热区段能耗的生产调度数学模型,并采用遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法进行求解.基于实际生产数据的计算结果表明:该模型充分满足了现场热轧批量计划编制的需求,在轧制单元数最优的基础上,缩短了传搁时间,提高了热送热装率,优化了产品质量.与人机结合方式相比,本文模型的计算结果体现了更好的高产和节能效果

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．

行动有先后顺序,不同的参与人在不同时点行 动,先行动者的选择影响后行动者的选择空间 ,后行动者可以观察到先行动者做了什么选择 ,因此,为了做出最优的行动选择,每个参与 人都必须这样思考问题:如果我如此选择,对 方将如何应对?如果我是他,我将会如何行动 ?给定他的应对,什么是我的最优选择?

研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器，并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要，首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统，并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时，通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器，而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性

对给定机架、直线点位置及方向的机构综合条件,提出了一种铰链四杆直线机构的综合方法,所得到的直线在给定点为四个无限接近点的近似直线.传统的机构综合方法无法得到给定条件的全部解,因此很难得到性能最优的机构.首先确定机构解域,将满足要求的无穷多机构解直观地表示在有限坐标平面内,设计者可以直观准确地得到平面内机构的各种属性,因此能在全部机构中选到最优的机构,解决了选取机构的盲目性问题,从而大大缩短了设计周期

为了提高分段冷却在板形控制中的作用,对1400F铝带箔轧机工作辊与冷却液之间对流换热特性进行了模拟研究,采用正交实验方法获得了一组最优的冷却参数,并进行了模拟验证.结果表明,影响冷却效率重要性的因素依次是冷却液粘度、喷射速度、冷却液温度和喷射角度

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

一、市场失灵的原因 完全的市场机制能使市场达到的均衡,称为 帕雷托最优。但要达到帕雷托最优,要有一系 列的假设前提条件,这些条件可以归结成三条: 假如有足够的市场 假如所有的消费者和生产者都按竞争 的规则办事 假如存在均衡的状态 而当实际情况不符合这三条假设条件时,市场 在资源配置方面效率就降低,出现市场失灵

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用