本文介绍一种新的混合离散变量优化方法及通用程序。该程序适合于求解含有整型、离散型和连续型变量的最优化问题,能给出符合工程要求的规格化最优解。本程序经用30个工程设计和数学问题的考核与评定,证明这种具有多功能的组合型算法和程序,其解题的可靠性,若按最优解的目标函数值的精度在10-2以下统计,达到100%。文中还简介了本程序在两个工程设计问题中的应用

1. 概述 2. 定义结构体类型变量的方法 3. 结构体变量的引用 4. 结构体变量的引用和初始化 5. 结构体数组 6. 指向结构体类型数据的指针 7. 用指针处理链表 8. 共用体 9. 枚举类型 10.用typedef定义类型

一.符号对象的创建(Creating symbolic object) 1.创建符号变量和表达式(Creating symbolic variable and expression)创建符号变量和表达式的两个基本函数:sym,symsx=sym(x)创建一个符号变量x,可以是字符、字符串、表达式或字符表达式

⚫ 概述 ⚫ 定义结构体类型变量的方法 ⚫ 结构体变量的引用 ⚫ 结构体变量的初始化 ⚫ 结构体数组 ⚫ 指向结构体类型数据的指针 ⚫ 共用体 ⚫ 用typedef定义类型

9.1 地址和指针的概念 9.2 变量的指针和指向变量的指针变量 9.3 数组与指针 9.4 字符串与指针 9.5 指向函数的指针 9.6 返回指针值的函数 9.7 指针数组和指向指针的指针

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

C语言是通过函数来实现模块化程序设计的。所以较大的C语言应用程序,往往是由多个函数组成的,每个函数分别对应各自的功能模块。 7.1函数的定义与调用 7.2函数的嵌套调用与递归调用 7.3数组作为函数参数 7.4内部变量与外部变量 7.5内部函数与外部函数 7.6变量的动态存储与静态存储

协方差分析是把方差分析与回归分析结合起来的一种统计分析方法。它用于比较一个 变量Y在一个或几个因素不同水平上的差异,但Y在受这些因素影响的同时,还受到另 个变量X的影响,而且X变量的取值难以人为控制,不能作为方差分析中的一个因素处 理。此时如果X与Y之间可以建立回归关系,则可用协方差分析的方法排除X对Y的影 响,然后用方差分析的方法对各因素水平的影响作出统计推断

2-1 编程（文件名为 S2-1.C）。定义 3 个 int 变量 x,y,z 和一个实型变量 average， 计算并输出 3 个整数的平均值 average，即 average=(x+y+z)/3，其中 x,y,z 的值可以通过变量的初始化赋值 x=1,y=1,z=0，也可以通过赋值语句赋值