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第一节 单一可变投入要素的最优利用 第二节 多种投入要素的最优组合 第三节 规模与收益的关系 第四节 科布—道格拉斯生产函数 第五节 技术进步与生产函数
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5.3最优性的检验 预备知识:对标准形线性规划问题 max z=cx
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• 教学目的与要求:要求学生掌握运输问题 模型的建立及求解运输问题最优解的表上 作业法。 • 教学重点:表上作业法包括伏格尔法求基 可行解,位势法进行最优性检验,闭路法 进行基变换
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对偶的定义 对偶问题的性质 原始对偶关系 n目标函数值之间的关系 n最优解之间的互补松弛关系 n最优解的Kuhn-Tucker条件 对偶可行基对偶单纯形法 对偶的经济解释
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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
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3.1设计的任务和步骤 3.1.1飞机总体参数详细设计的最优化准则设计的主要任务是保证飞机总体参数的最优化
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一、水轮机的工作原理 水流在转轮中的运动(速度三角形) 基本方程式 能量损失、效率和最优工况 能量损失和效率 最优工况
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油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径
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为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的
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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
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