运用运筹学的理论和方法，建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想，提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法，在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解，实现了双权重网络图最短路的求解，是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质，给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计，分析了该算法收敛速度的影响因素，并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法，证实其模拟结果与理论分析结论相吻合

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．

一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法

贪心算法的特点 贪心算法总是作出在当前来看是最好的选择 就是说,贪心算法并不从整体最优上来考虑 ,所作出的选择只是某种意义上的局部最优 选择

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

动态规划方法是处理分段过程最优化问题的一类及其有效的方法。在 实际生活中，有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任 一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，而与该阶段之前的过程如何达 到这种状态的方式无关。这类问题的解决是多阶段的决策过程。在 50 年代，贝尔曼（Richard Bellman）等人提出了解决这类问题的“最 优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态 规划

针对板坯重量被事先确定的情况,提出了客户订单重量需求规格和宽度需求规格为区间值的板坯设计问题,建立了最小化板坯数量和总盈余量的多目标板坯设计模型.基于构建的订单-板坯矩阵和板坯相容集合,提出了一种两阶段的板坯设计最优算法,算法的第一阶段实现板坯数量最小化,第二阶段实现总盈余量的最小化.针对提出的算法,给出了最优性质的理论证明以及基于实际数据的应用算例

使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价

一般地，线性搜索算法分成两个阶段： 第一阶段确定包含理想的步长因子（或问题最优解）的搜索区间； 第二阶段采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间

提出了一种基于双维度搜索的实时轨迹规划方法，用来解决自主地下铲运机转弯轨迹规划问题。该方法是一种结合采样思想和最优化算法的复合轨迹规划方法，包含三个主要步骤：基于双维度搜索策略的优化模型参数生成，基于二次规划的轨迹计算，以及基于约束检查的最优轨迹确定。该方法新颖之处在于提出的基于转弯区域行驶时间和里程的双维度搜索策略，以及基于平稳目标的轨迹最优化模型，可根据弯道区域入口速度和位置，快速生成纵横向都有最优性保证的最优轨迹。该方法结构简单、易于实施，可通过关键参数的调整满足控制器对轨迹生成速度的实时性要求。基于该轨迹规划方法的特点，使其不仅适用于实时轨迹规划，还可为未来智慧矿山的智能管控与优化调度提供底层约束。多组算例验证了该方法的有效性和优越性