第一章电力系统的基本概念 第二章电力系统的接线方式 第三章电气设备及配电装置 第四章电力系统元件的电气参数及等值电路 第五章简单电力系统的潮流计算 第六章复杂电力系统潮流的计算机算法 第七章电力系统有功功率的最优分配与频率调整 第八章电力系统的无功功率与电压调整 第九章电力系统静态稳定 第十章电力系统暂态稳定

4.1 活动安排问题 4.2 贪心算法的基本要素 4.3 最优装载 4.4 哈夫曼编码 4.5 单源最短路径 4.6 最小生成树 4.7 多机调度问题 4.8 贪心算法的理论基础

5.2初始基本可行解 本节来介绍求(TP)的一个初始基本可行解的两种方法:西北角法和最小元素法 如§5.1所言,运输问题的求解过程并不象一般线性规划问题一样借助于单纯形表,而是借助于运输表来实现:但其算法在理论基础、基本思想、算法步骤(包括初始基本可行解的选取、最优性的验证、转轴)等各方面都和单纯形法是一致的供需平衡型运输问题的运输表:∑a=∑b

本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FCM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FCM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果

实验内容 1.图论的基本概念 2.最短路问题及其算法 3.最短路的应用 4.建模案例:最优截断切割问题 5.实验作业

一、贪心算法的基本思想 二、活动安排问题 三、最优装载 四、哈夫曼编码 五、单源最短路径 六、最小生成树 七、多机调度问题

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架