无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性

组合优化问题在实践中有着广泛的应用,同时也是计算机科学中的重要研究课题。本 章对于八皇后问题、SAT问题、装箱问题、背包问题及TSP问题等五个经典的组合优化问 题,给出其定义、串行算法描述、并行算法描述以及并行算法的MPI源程序

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

1.①试证明:当n≥p时,算法6.1的时间复杂度为logn p ②令表示P中第j段中的元素数,试证明算法61在执行过程中,处理器中所积累 的元素数目不会超过2n/p,即∑<

应用模拟退火算法和有限差分法,建立起适用于武钢2800 mm四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型.此模型是一个半经验的工程运用公式,其参数的估计采用传统的优化方法难以解决,而用模拟退火算法却能得到有效地解决.应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值,其精度较高.生产使用后表明,此模型具有较高的工程实用性,可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测

蚂蚁系统（基本蚁群算法) 精华蚂蚁系统 基于排列的蚂蚁系统 最大最小蚂蚁系统 蚁群系统

提出了采用欧拉坐标和拉格朗日坐标相结合研究稠密气固两相反应流的方法,建立了稠密两相反应流中两相运动、传热、化学反应的模型与算法,采用该模型与算法研究了循环流化床排烟脱硫装置内的两相反应过程,得到了详细合理的计算结果。结果表明,采用此模型和算法模拟工程意义上的稠密气固两相反应流是可行的