一、动态规划算法的基本思想 二、矩阵连乘问题 三、最长公共子序列 四、最大子段和 五、0-1背包问题 六、最优二叉搜索树

经典变分法的局限性 连续系统的极小值原理 最短时间控制问题 最少燃料控制问题 离散系统的极小值原理

第1节 线性规划问题及其数学模型 1.1 问题的提出 1.2 图解法 1.3 线性规划问题的标准形式 1.4 线性规划问题的解的概念 第2节 线性规划问题的几何意义 2.1 基本概念 2.2 几个定理 第3节 单纯形法 3.1 举例 3.2 初始基可行解的确定 3.3 最优性检验与解的判断 3.4 基变换 3.5 迭代（旋转运算） 第4节 单纯型法的计算步骤 4.1 单纯型表 4.2 计算步骤 第5节 利用MATLAB求解线性规划问题 5.1 优化工具箱(optim)简介 5.2 标准形式 5.3 linprog函数 5.4 应用举例

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

讨论1种对无约束目标函数采用变量矩阵算法求解最优值的方法,变量矩阵算法的特点是利用矩阵迭代计算,收敛速度快,过程较稳定.对于一类可逼近模拟曲线的最佳拟合,可以迭代出符合要求的参数值.作为较典型的应用实例。设计1种幅度均衡器.通过迭代搜索找出满足衰耗误差的元件值,说明曲线拟合达到了预期的效果

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

地球是人类唯一最理想、最优越的生存发展基地,这里有肥沃的土地、充足的水源、适 宜的气候、温暖的阳光、茂密的森林、美丽 的草原、辽阔的海洋、秀丽的风景、丰富的能源和无数地下宝藏。总之,在地球之上有人类赖以生存发展所必需的一切优良条件和理想的自然环境。人类自从诞生以来,是靠 地球“母亲”“乳汁”的养育,才得以繁衍 到今天

建模案例:最优截断切割问题 一、问题 从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r倍且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少 二、假设 1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1; 2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e; 3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;

针对具有提前/拖期特点的多节点多加工路线订单接受问题,提出采用改进NEH启发式算法、局部搜索和智能调谐和声搜索算法的混合智能调谐和声搜索算法(HITHS)来求解问题.该算法首先在初始解空间中采用改进NEH启发式算法产生部分初始解,然后利用智能调谐和声搜索算法更新初始解,在更新过程中再利用局部搜索的互换、交换和逆序操作使其避免陷入局部最优解,从而形成问题的近似最优解.最后采用所提出的混合算法对该问题进行算例分析,并和基本和声搜索算法进行比较,表明了混合算法的有效性和可行性

研究了输入多采样率型离散时间控制系统的预见控制器设计问题.首先利用提升技术从形式上消除多采样率特点和状态时滞,把问题转化为一个普通的单采样率无时滞系统的控制器设计问题.由于状态时滞的存在,提升过程中会引入输入量的历史值.把这些历史值和状态时滞项一起放入扩大系统的状态向量中,因此提升过程不会引入误差.针对提升后的系统,利用最优预见控制的标准处理方法,通过构造扩大误差系统,把问题转化为调节问题,最后给出带有预见补偿的最优控制器.再经过变换,得到原系统的预见控制器.同时对预见控制器的存在条件进行了讨论.数值仿真表明,本文所设计的预见控制器是有效的