炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题.提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题.改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线.经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强.通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的

1.算法思想 范围的过程 首先在整棵树中进行查找,用待查关键字 件值与根结点的关键字值相比较,若等于根结点 基的关键字值,则查找成功;若小于根结点的关 础键字值,则缩小查找范围到左子树;若大于根 结点的关键字值,则缩小查找范围到右子树; 在左、右子树中的查找与在整棵树中的查找过 程相同。持续上述查找过程,直到找到或查找 范围为空

 递归的概念和典型的递归问题  阶乘、Fibonacci数列、hanoi塔等问题  分治法的基本思想  分治法的典型例子  二分搜索、矩阵乘法、归并排序、快速排序  大整数的乘法、最接近点对问题

(1. 鞍山科技大学 理学院, 辽宁 鞍山 114044; 2. 武汉大学 数学与统计学院, 湖北 武汉 430072) 摘 要: 分子生物学中基因无方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个 N P2难问题. 目前, 较好 的算法是 Ch ristie (2001) 的 3ö22近似算法. 本文给出一种适合于计算基因无方向的反转基因组重排问题的模 拟退火算法, 定义了解的邻域结构. 数据实验的结果表明该算法性能优于 3ö22近似算法

第7章数组和向量 一、理解数组的概念 二、学习使用数组 三、熟悉排序和查找算法 四、学会如何使用多维数组 五、熟悉数字包装类和他们的子类 六、了解如何使用命令行参数 七、使用Vector类

一、排序算法 --〉比较互换 选择法 冒泡法 二、查找算法 --〉顺序查找 折半查找 三、素数的求法 --〉定义法 筛选法 四、解一元方程 --〉牛顿迭代法 二分法 五、数值积分 --〉矩形法 梯形法 辛普生法 六、数值转换 --〉BODH

一 查找和排序的基本概念（理解） 二 查找算法 1、线性表上的查找方法 顺序查找和二分查找思想及算法实现（掌握） 2、哈希查找算法思想（掌握）

本章重点: 一、处理好循环与数组下标的关系就掌握了数组的核心技术 二、数组的赋值方法. 三、一些典型算法:排序,查找,插入的过程 四、字符数组和字符串的根本区别在于程序在处理字符串时是以0 作为结束标志的 五、字符串不能用赋值语句

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题．由于调度问题中绝大多数属于NP-难类问题，不存在有效的最优求解算法．针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题，设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率．通过数值实验，嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好，说明在实际生产中，此算法具有强大的发展前途．

7.1统计与计数问题算法 7.2 累加/累乘求和与求积问题算法 7.3 解决不确定性问题的穷举算法 7.4排序问题算法 7.5数值积分算法 7.6多项式计算问题算法 7.7非线性方程求解问题算法 7.8产生随机数算法