“最優解”造句，怎麼用最優解造句

並研究了原問題的最優解和對偶問題的最優影子價格的關係，當原問題有最優極方向時，它的最優解不一定是對偶問題的最優影子價格。

演算法中單個排課任務的區域性最優解具有全域性最優*.

基於獲得的引數化最優解，得到軌控發動機最優推力大小和最優推力方向。

求出使最優解或最優基保持最優的模型引數可變範圍，並討論了多個引數同時發生變化的情況。

主要研究了線*規劃最優解的引數表示，通過對某一最優解引入引數向量，得到新的LPP模型。

為此，建立了基於影響係數的協調方程和能量最優解析方程，使拉力分佈的最優解呈顯式表示。

採用交迭測試體制和區間法能快速求出最優解。

介紹了多個效率矩陣的指派問題最優解的一般解法。

混沌能有效地跳出區域性最優解而接近全域性最優點，同時利用單純形法在混沌優化解的鄰域內區域性尋優。

通過把單目標最優解模糊化，將雙目標模糊優化問題轉化為單目標極小化極大問題求解；

篇文章對帶有磨損因子的JIT排序問題的最優序作了研究，並給出此類排序問題的最優解的結構。

然後，依據一定的準則將有界區域分解成一系列的單純形，通過求解每個單純形上正定二次函式的最優解，迭代到原問題的最優解。

應用粒子群優化演算法(PSO)求解電力系統無功優化問題，提出基於混沌搜尋的混合粒子群優化演算法，以克服PSO容易早熟而陷入區域性最優解的缺點。

從理論上講，窮舉法不但可以保*tsp問題有解，而且還可以最終得出該問題的最優解。

與傳統的基於梯度的優化方法相比較，對於引數識別反問題蟻群演算法能夠收斂到全域性最優解。

該演算法採用並行全域性尋優策略，使網路以更快的速度收斂至全域性最優解，且更易於程式設計實現。

提出了簡捷優化法與逐板嚴格計算優化相結合的方法，克服了以往優化設計計算中僅求得區域性最優解的弊端。

進而建立改進的基於價格折扣的EOQ模型，通過推導、求解，得到模型最優解。

在一定的條件下，得到了概率約束規劃逼近最優解集的穩定*和最優值的連續*，從而對近似求解這類問題提供了某種理論依據。

人生就像方程式，追求幸福是“通解”，擁有夢想是“最優解”，努力奮鬥是“唯一解”，信念不堅定“無解”，投機取巧是“零解”，天已來到，繼續完成的夢，努力拼搏，祝你。

凡存在全域性約束、其他區域性約束或穩定約束為最嚴約束，則靜定化假設不影響最優解。

認知模式微粒群優化器只利用了每個粒子的認知資訊從而在區域性區域進行搜尋，每個粒子在區域性區域尋優並趨向區域最優解，且存在收斂速度慢等問題。

利用遺傳演算法建立的船型引數優化方法，能夠得到設計範圍內的最優解，使設計的滑行艇阻力最小。

研究結果表明，遺傳演算法的深度搜索策略是有效的，可最大限度地搜尋到待優化問題的全域性最優解。

在上級針對拉格朗日對偶函式，用遺傳演算法搜尋拉格朗日乘子的最優解。

該*作不僅起到了維持非劣最優解集均勻*的作用，而且增強了演算法的搜尋功能。

為了進一步完善解線*規劃問題的單純形法，本文給出了表達一類具有無窮多個最優解的線*規劃問題通解的方法。

針對粒子群演算法用於高維數、多區域性極值點的複雜函式尋優時易陷入區域性最優解現象，提出一種改進的帶擾動項粒子群演算法並進行收斂*分析。

然後提出一個基於凸空間思想的快速求解此類問題的遞推演算法，該演算法能快速判斷其矛盾約束、冗餘約束以及新問題的遞推最優解；

該演算法使用等式約束二次規劃變更指標沿積極約束邊界搜尋，可在計算中任何時候得到可行解，並較快得到最優解。

基於“多邊形最寬處必過其某一凸頂點”這一原理，這裡改進了衝裁步距的計算方法，提高了衝裁步距的計算速度，並保*了得到最優解。

*了同倫映*為正則映*的條件下，選取合適的同倫方程，用此同倫方法得到的K-K-T點一定是問題區域性最優解。

*結果表明，與遺傳演算法相比較，免疫選擇演算法能更快速準確地收斂到全域性最優解，避免了遺傳演算法中的早熟收斂現象。

最後用標記實驗解讀最優解集。

研究了最優解集過程的平穩*、馬氏*以及最優值過程的鞅*和最優解集過程的集值勒*。

板材的最優切割演算法是一種窮舉搜尋尋求最優解的演算法。

求出使最優解或最優基保持最優的消耗係數矩陣中列向量和行向量的可變範圍。

遺傳演算法的隨機*和隱含並行*，使它能同時搜尋到多個區域性最優解並獲得最優解集。

本文介紹了求解凸集上凹函式最優解的一種分支定界方法。

算例結果表明：該模型既能可靠地獲得全域性最優解，也能輸出一組次優解。

得出了超音速通道為最優，在最優解附近輸出電功率對通道型線的變化不太敏感等結論。

針對電力系統無功最優潮流問題，提出一種混沌粒子群優化（CPSO）方法，以克服粒子群優化（PSO）方法容易早熟而陷入區域性最優解的缺點。

結果表明，該方法不要求預先假定接近最優解的初始引數值，且比傳統優化方法有效。

摘 要：動態規劃設計策略對許多具有最優解的實際應用問題的解決是靈活和有效的。

為了獲得簡明的規則集，通常希望能找出最小的屬*約簡集，而求解最小約簡是NP難問題，解決此類難題通常採用啟發式演算法以求得近似最優解。

本文把最小外接球的評定問題表述為非線*約束最優化問題，並採用有效約束技術求得精確的最優解。

事實上，最優解會在可行域的邊界附近取得，剛*約束條件有可能排除掉一些非常優秀的裝箱方案，甚至是最適用的裝箱方案。

通過對逐層收縮方案的調整，獲得了最優解：18個球（9個紅球和9個藍球）。

針對多揹包問題最優解的求解，設計了一種新的價值密度；在此基礎上結合傳統的貪心演算法，提出了一種求解多揹包問題的混合遺傳演算法。

由於該方法易陷入區域性最優解，提出了一種基於混合遺傳演算法求解LOO上界極小點的核引數選擇方法。

最後通過算例驗*了演算法的有效*，列出了任務不能拆分和任務可拆分兩種情況下算例最優解的甘特圖。

通過該方法，相應的進化演算法可以利用油品調合問題的活躍約束條件資訊，從而達到提高進化演算法求解油品調合問題的搜尋效率和避免區域性最優解的目的。

採用原始—對偶內點法求解問題的最優解。

這種指標的另一突出優點是計算複雜度很低，容易得到全域性最優解。

開展了管片工作土壓力的反演最優解分析，得到了監測方案的最優佈置方案和最差佈置方案。

當目標函式是塑*極限彎矩凸函式時，*了這一最優*條件也是最優解的充分條件。

用分層單純形法求解最優解，觀察和比較了各項指標按不同的優先層次優化時對所選切削用量的影響。

其主要思想為:設計有效的進化演算法對水平集不斷進化，最終求出全域性最優解。

本文對隨機規劃經驗逼近最優解集的幾乎處處上半收斂*進行了研究。

利用圖論知識建立了鋼管訂購和運輸的二部圖模型，提出了去邊法與方案的優化調整方法，得到了問題的最優解。

該遺傳演算法使得遺傳過程中落入區域性最優解的幾乎不可能，對於多極值問題非常有效，收斂速度也非常快。

最後將預測結果作為初值代入優化模型中處理得到最優解。

用電子計算機求出了最優解，即乙烯單耗最低時的*作條件。

為改善傳統衛星飛輪磁解除安裝，提出了一種基於能量最優解析解的磁解除安裝法。

文中引入了一類廣義不變凸函式，對一類變分問題給出了最優解的充分*條件以及對偶理論。

一個問題的最優解能夠用原始問題的子問題的最優解構造得到。

進化程式試圖在存有最優解決方案的形態庫中攀上頂峰。

一種以部門為基礎的分配預算的預算方法可能會最大限度地鼓勵交付最優解決方案所必需的合作水平。

針對該演算法易陷入區域性最優解、求解速度較慢的缺陷，本文通過對蟻群演算法的改進和調整，構造出最大—最小蟻群演算法。

迄今為止，*旅行商問題的最優解是15904公里。