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1980年 | 1篇 |
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981.
基于遗传算法的自动组卷策略采用分段实数编码,具有自适应型的交叉和变异遗传算子,基于知识点约束的分题型的组卷算法思想,为自动组卷算法的进一步发展提供了研究方向. 相似文献
982.
为求解大规模结点度约束最小生成树问题,提出一种带有嫁接和剪接算子操作的优化算法.通过借鉴花草果树种植技术,建立一种以基本遗传算子为基础、带有加速和调节算子作为激励的进化计算体系;嫁接以一种贪婪的思想加速搜索,按收益最大化原则进行剪接.对可能陷入局部极值引起冲突的现象及冲突检测的方法进行分析,并提出了冲突的若干解决方法.针对DCMST问题求解中的复杂性,提出了几种有效的嫁接和剪接的策略,并对算法的收敛性和计算复杂度进行了分析.通过该算法对结点数为50~500之间的Euclidean问题和按均匀随机方式产生的non-Euclidean度约束最小生成树问题进行求解.与现有文献的实验结果对比表明,该方法在求解最好解的精度和收敛速度上均有一定的优势. 相似文献
983.
984.
介绍了托盘共用系统的研究现状,并在现有托盘共用系统的基础上,提出一个改进的托盘共用系统.基于改进的托盘共用系统,建立了托盘共用系统托盘回收随机规划模型,模型中考虑了需求和运输能力不确定等因素,采用机会约束规划方法对模型进行了确定性等价转换.通过算例进行了数值求解和数值分析,验证了模型的有效性,得出了一些有意义的结论. 相似文献
985.
986.
针对Single-Sequence的集成电路布图,在SS编解码应用对芯片中各单元的摆放进行优化,从而达到芯片面积利用率最大化.重点介绍了利用SS序列解决不规则模块摆放问题,使得SS布图功能更灵活多变. 相似文献
987.
精馏过程优化存在许多不确定变量,其对优化结果的影响是不可忽略的,所以需要找到真实反映不确定变最的数学模型,找到最优的求解方法得到精确解,进而得到最优的优化结果.本研究通过分析随机规划策略和不确定因素的特性及其对精馏优化过程的影响,对不确定因素进行分类,应用带补偿的随机规划和机会约束规划实现不确定因素对优化目标和约束的影响.对于模型中的机会约束,由于不确定输入变量和不确定输出变量间存在单调关系,所以可以通过对不确定输入变量的多重积分将机会约束转化为等价地确定性非线性约束,此时模型转化为含有非线性约束的带补偿的随机规划模型,此模型通过改进的蒙特卡罗(Monte Carlo)积分和含有序列2次规划(SQP)的Benders分解相结合的混合算法有效的求解.所提出的求解方法借助于Matlab软件能够得到比较精确的结果.采用本文所提出的模型及求解方法对精馏塔操作的模拟实验过程进行优化研究,可以看出带补偿的机会约束规划模型能够很好地反映不确定变量对优化过程的影响.所以本文提出的模型和求解方法是有效可行的,且对于以后的不确定优化研究具有很好的指导意义. 相似文献
988.
随着可用的基因组水平代谢网络越来越多,计算方法在这些网络的分析中越来越重要.约束建模法只需少量参数即可建立模型,备受代谢网络分析的重视.本文借助COBRA工具箱,采用约束建模法对1个含137个基因,72个代谢物和95个代谢反应的大肠杆菌代谢网络核心模型进行分析,主要包括:计算其最优生长率,模拟动态生长情况,并做鲁棒性、基因删除、通量可变性以及统一随机取样等有关约束的分析.本研究提供了对大肠杆菌代谢网络核心模型进行约束建模分析的1个框架. 相似文献
989.
990.