应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型

为解决在网格环境下满足用户作业对完成时间需求的服务资源调度问题,建立了包括独立匹配器在内的服务网格三元模型,给出了该模型基于图论的形式化描述,证明了用户作业和服务资源之间完备匹配的充分必要条件.同时构造了基于传感器反馈的网格服务匹配系统,给出了基于运行时间权矩阵的优化问题描述,并给出了基于离散事件动态系统理论的最优化解算法.仿真研究表明,该算法比其他算法更能改善网格服务匹配系统的性能指标,在满足服务资源负载均衡的同时提供了用户作业完成时间的服务质量保证

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率

吉林大学：《计算机控制技术》课程教学资源（PPT课件讲稿）第七章 数字控制器的状态空间设计方法 7.6 应用状态观测器的状态反馈系统 7.7 二次型最优控制算法设计

智能系统：城市交通最优路径算法

(一)、匈牙利算法 (二)、最优匹配算法

实验目的 1无约束最优化基本算法. 2掌握用数学软件包求解无约束最优化问题. 实验内容 1.无约束优化基本思想及基本算法. 2. MATLAB优化工具箱简介 3.用 MATLAB求解无约束优化问题 4.实验作业

实验目的 1、了解无约束最优化基本算法。 2、掌握用数学软件包求解无约束最优化问题。 实验内容 1、无约束优化基本思想及基本算法 2、 MATLAB优化工具箱简介 3、用 MATLAB求解无约束优化问题。 4、实验作业

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第4章 最优化搜索算法的结构与一维搜索

1.模式搜索法 2.Powe算法 3.单纯形替换法