通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

7.1 网络层概述 7.2 路由算法 7.2.1 最优化原则 7.2.2 最短路径路由算法 7.2.3 洪泛算法 7.2.4 基于流量的路由算法 7.2.5 距离向量路由算法 7.2.6 链路状态路由算法 7.2.7 分层路由 7.2.8 移动主机的路由 7.3 拥塞控制算法 7.3.1 拥塞控制的基本原理 7.3.2 拥塞控制算法

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

⚫ 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

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优，从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点，本文结合人工免疫算法，提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先，该算法改善了浓度机制；然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源；最后对劣质子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，不仅避免了种群退化现象，而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性

炼钢-连铸区段的生产调度包括炉次计划、浇次计划的生成和时间、设备的分配,以及针对各种扰动的动态调整.根据钢种和规格的限制,提出了最优炉次计划模型,并采用禁忌搜索算法进行求解;根据炉次计划和连铸机连浇限制,生成浇次计划;根据炉机匹配和等待时间最小原则,生成静态调度甘特图,并对仿真过程中出现的出钢延迟提出了动态调度的策略和算法.仿真结果表明,基于模型的动态调度策略能够有效地解决出钢延迟问题

第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果

树是一类结构较为简单的图，是用途极 为广泛的离散数学模型，特别是二叉树， 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图，能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图