L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效 即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

GSM系统用户的三参数组是什么? IMSI和相应的Ki在用户SIM卡和鉴权中心(AUC)中 都会分别存储,而且它们还分别存储着鉴权算法 (A3)和加密算法(A5和A8)AUC中还有一个伪随 机码发生器,用于产生一个不可预测的伪随机数 (RAND)RAND和Ki经AUC中的A8算法产生一个 密钥(Kc),经A3算法产生一个响应数(SRES)。密 钥(Kc)、响应数(SRES)和相应的伪随机数(RAND) 一起构成了用户的一个三参数组

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

分式规划在管理模型中时常遇到,而且在一般情况下变量个数很多。Gilmore和Gomory提出一种算法[1],将分式规划用变形的单纯形法来求解。本文论述了Gilmore—Gomory算法在迭代过程中有可能产生死循环,从而造成计算失败。为克服这个缺陷,本文给出了一种避免死循环的迭代规则,使该算法臻于完善

给出了有理系数整数线性规划的新的改进算法,称为模式化算法。其特点是:首先将此类规划变换(模式化)为一种特殊类型,然后利用其特殊结构建立改进算法。其综合了分枝定界法与割平面法,减少了分枝次数,简化了割平面的技巧

本文提出了寻4求整体最优解的一种新算法。这个算法对一类范围甚广的工程优化问题(维数 ≤ 5~6)较为有效。文中给出了算法及收敛性、最优性条件、计算实施的若干建议,以及计算实例

基于Kane动力学方程,导出了负载与操作机分开,并具有封闭形式的机器人动力学通用算法。该法适用于开、闭链机构的机器人动力学研究;便于用计算机推导机器人操作机的动力学数一符方程。给出了该算法及其证明,并讨论了该算法的性质及特点

⚫ 10.1 基本概念 ⚫ 10.2 最短路问题 （一）Bellman最优化原理 （二）Dijustra算法（双括号法） （三）通信线路布施问题 （四）设备更新问题 ⚫ 10.3 最小生成树 （一）基本概念与理论 （二）Kruskal算法（加边法、破圈法） （三）丢边法（破圈法） ⚫ 10.4 最大流问题 （一）基本概念 （二）双标号算法 ⚫ 10.5 最小费用最大流 （一）基本概念 （二）求解算法

13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法

3.1 引言 3.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 3.3 按时间抽取（DIT）的基2-FFT算法 3.4 按频率抽取（DIF）的基2-FFT算法 3.5 N为复合数的FFT算法 3.6 线性调频Z变换（Chirp-Z变换）算法 3.7 利用FFT分析时域连续信号频谱 3.8 FFT的其他应用