最优解造句怎么写

最后将预测结果作为初值代入优化模型中处理得到最优解。

求出使最优解或最优基保持最优的消耗系数矩阵中列向量和行向量的可变范围。

这种指标的另一突出优点是计算复杂度很低，容易得到全局最优解。

遗传算法的随机*和隐含并行*，使它能同时搜索到多个局部最优解并获得最优解集。

迄今为止，*旅行商问题的最优解是15904公里。

本文介绍了求解凸集上凹函数最优解的一种分支定界方法。

开展了管片工作土压力的反演最优解分析，得到了监测方案的最优布置方案和最差布置方案。

算例结果表明：该模型既能可靠地获得全局最优解，也能输出一组次优解。

用电子计算机求出了最优解，即乙烯单耗最低时的*作条件。

得出了超音速通道为最优，在最优解附近输出电功率对通道型线的变化不太敏感等结论。

当目标函数是塑*极限弯矩凸函数时，*了这一最优*条件也是最优解的充分条件。

针对电力系统无功最优潮流问题，提出一种混沌粒子群优化（CPSO）方法，以克服粒子群优化（PSO）方法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。

进化程序试图在存有最优解决方案的形态库中攀上顶峰。

结果表明，该方法不要求预先假定接近最优解的初始参数值，且比传统优化方法有效。

用分层单纯形法求解最优解，观察和比较了各项指标按不同的优先层次优化时对所选切削用量的影响。

摘 要：动态规划设计策略对许多具有最优解的实际应用问题的解决是灵活和有效的。

为改善传统卫星飞轮磁卸载，提出了一种基于能量最优解析解的磁卸载法。

为了获得简明的规则集，通常希望能找出最小的属*约简集，而求解最小约简是NP难问题，解决此类难题通常采用启发式算法以求得近似最优解。

其主要思想为:设计有效的进化算法对水平集不断进化，最终求出全局最优解。

本文把最小外接球的评定问题表述为非线*约束最优化问题，并采用有效约束技术求得精确的最优解。

针对该算法易陷入局部最优解、求解速度较慢的缺陷，本文通过对蚁群算法的改进和调整，构造出最大—最小蚁群算法。

事实上，最优解会在可行域的边界附近取得，刚*约束条件有可能排除掉一些非常优秀的装箱方案，甚至是最适用的装箱方案。

本文对随机规划经验逼近最优解集的几乎处处上半收敛*进行了研究。

通过对逐层收缩方案的调整，获得了最优解：18个球（9个红球和9个蓝球）。

文中引入了一类广义不变凸函数，对一类变分问题给出了最优解的充分*条件以及对偶理论。

针对多背包问题最优解的求解，设计了一种新的价值密度；在此基础上结合传统的贪心算法，提出了一种求解多背包问题的混合遗传算法。

利用图论知识建立了钢管订购和运输的二部图模型，提出了去边法与方案的优化调整方法，得到了问题的最优解。

由于该方法易陷入局部最优解，提出了一种基于混合遗传算法求解LOO上界极小点的核参数选择方法。

一种以部门为基础的分配预算的预算方法可能会最大限度地鼓励交付最优解决方案所必需的合作水平。

最后通过算例验*了算法的有效*，列出了任务不能拆分和任务可拆分两种情况下算例最优解的甘特图。

该遗传算法使得遗传过程中落入局部最优解的几乎不可能，对于多极值问题非常有效，收敛速度也非常快。

通过该方法，相应的进化算法可以利用油品调合问题的活跃约束条件信息，从而达到提高进化算法求解油品调合问题的搜索效率和避免局部最优解的目的。

一个问题的最优解能够用原始问题的子问题的最优解构造得到。

采用原始—对偶内点法求解问题的最优解。

板材的最优切割算法是一种穷举搜索寻求最优解的算法。

基于获得的参数化最优解，得到轨控发动机最优推力大小和最优推力方向。

主要研究了线*规划最优解的参数表示，通过对某一最优解引入参数向量，得到新的LPP模型。

采用交迭测试体制和区间法能快速求出最优解。

混沌能有效地跳出局部最优解而接近全局最优点，同时利用单纯形法在混沌优化解的邻域内局部寻优。

篇文章对带有磨损因子的JIT排序问题的最优序作了研究，并给出此类排序问题的最优解的结构。

应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题，提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法，以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。

与传统的基于梯度的优化方法相比较，对于参数识别反问题蚁群算法能够收敛到全局最优解。

提出了简捷优化法与逐板严格计算优化相结合的方法，克服了以往优化设计计算中仅求得局部最优解的弊端。

在一定的条件下，得到了概率约束规划逼近最优解集的稳定*和最优值的连续*，从而对近似求解这类问题提供了某种理论依据。

凡存在全局约束、其他局部约束或稳定约束为最严约束，则静定化假设不影响最优解。

利用遗传算法建立的船型参数优化方法，能够得到设计范围内的最优解，使设计的滑行艇阻力最小。

在上级针对拉格朗日对偶函数，用遗传算法搜索拉格朗日乘子的最优解。

为了进一步完善解线*规划问题的单纯形法，本文给出了表达一类具有无穷多个最优解的线*规划问题通解的方法。

然后提出一个基于凸空间思想的快速求解此类问题的递推算法，该算法能快速判断其矛盾约束、冗余约束以及新问题的递推最优解；

基于“多边形最宽处必过其某一凸顶点”这一原理，这里改进了冲裁步距的计算方法，提高了冲裁步距的计算速度，并保*了得到最优解。

*结果表明，与遗传算法相比较，免疫选择算法能更快速准确地收敛到全局最优解，避免了遗传算法中的早熟收敛现象。

研究了最优解集过程的平稳*、马氏*以及最优值过程的鞅*和最优解集过程的集值勒*。

算法中单个排课任务的局部最优解具有全局最优*.

为此，建立了基于影响系数的协调方程和能量最优解析方程，使拉力分布的最优解呈显式表示。

通过把单目标最优解模糊化，将双目标模糊优化问题转化为单目标极小化极大问题求解；

从理论上讲，穷举法不但可以保*tsp问题有解，而且还可以最终得出该问题的最优解。

进而建立改进的基于价格折扣的EOQ模型，通过推导、求解，得到模型最优解。

认知模式微粒群优化器只利用了每个粒子的认知信息从而在局部区域进行搜索，每个粒子在局部区域寻优并趋向区域最优解，且存在收敛速度慢等问题。

该*作不仅起到了维持非劣最优解集均匀*的作用，而且增强了算法的搜索功能。

该算法使用等式约束二次规划变更指标沿积极约束边界搜索，可在计算中任何时候得到可行解，并较快得到最优解。

最后用标记实验解读最优解集。

求出使最优解或最优基保持最优的模型参数可变范围，并讨论了多个参数同时发生变化的情况。

然后，依据一定的准则将有界区域分解成一系列的单纯形，通过求解每个单纯形上正定二次函数的最优解，迭代到原问题的最优解。

人生就像方程式，追求幸福是“通解”，拥有梦想是“最优解”，努力奋斗是“唯一解”，信念不坚定“无解”，投机取巧是“零解”，天已来到，继续完成的梦，努力拼搏，祝你。

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象，提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛*分析。

并研究了原问题的最优解和对偶问题的最优影子价格的关系，当原问题有最优极方向时，它的最优解不一定是对偶问题的最优影子价格。

该算法采用并行全局寻优策略，使网络以更快的速度收敛至全局最优解，且更易于编程实现。

*了同伦映*为正则映*的条件下，选取合适的同伦方程，用此同伦方法得到的K-K-T点一定是问题局部最优解。

研究结果表明，遗传算法的深度搜索策略是有效的，可最大限度地搜索到待优化问题的全局最优解。

介绍了多个效率矩阵的指派问题最优解的一般解法。