優(yōu)化與控制方法及其應(yīng)用

目錄
前言
第1部分 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法
1 露天礦生產(chǎn)車輛安排的目標(biāo)規(guī)劃模型和評價 3
1.1 引言 3
1.2 數(shù)據(jù)來源與問題假設(shè) 3
1.3 問題的分析 4
1.4 模型的建立與求解 4
1.4.1 **階段：計算最佳物流 4
1.4.2 第二階段：優(yōu)化最優(yōu)車輛安排 7
1.4.3 最終結(jié)果 10
1.5 總結(jié) 11
2 基于逐步遍歷算法的0-1規(guī)劃問題 12
2.1 引言 12
2.2 問題重述 12
2.3 模型的建立與求解 13
2.3.1 問題的假設(shè) 13
2.3.2 問題的分析 13
2.3.3 優(yōu)化模型的建立 13
2.3.4 算法 14
2.3.5 問題的結(jié)果 16
2.4 總結(jié) 16
3 基于0-1規(guī)劃的無人機協(xié)同偵察任務(wù)研究 17
3.1 引言 17
3.2 問題研究的背景 17
3.3 數(shù)據(jù)的獲取與假設(shè) 18
3.4 無人機最優(yōu)調(diào)度方案分析 18
3.4.1 研究思路 18
3.4.2 數(shù)據(jù)的處理 18
3.4.3 無人機偵察目標(biāo)的順序模型 18
3.4.4 無人機偵察目標(biāo)群的模型 21
3.4.5 求解算法 22
3.5 總結(jié) 26
4 出版社不同發(fā)展方向的資源配置 27
4.1 引言 27
4.2 數(shù)據(jù)的獲取與模型的假設(shè) 27
4.3 單位書號銷售量的預(yù)測 27
4.3.1 研究思路 27
4.3.2 研究方法 28
4.4 嚴(yán)格人力資源整數(shù)規(guī)劃 29
4.4.1 研究思路 29
4.4.2 研究方法 29
4.4.3 嚴(yán)格人力資源整數(shù)規(guī)劃求解方案 31
4.4.4 結(jié)果分析 31
4.5 非嚴(yán)格整數(shù)規(guī)劃 32
4.5.1 研究思路 32
4.5.2 研究方法 32
4.5.3 非嚴(yán)格整數(shù)規(guī)劃模型 35
4.5.4 結(jié)果分析 35
4.6 總結(jié) 36
5 非線性規(guī)劃的智能RGV動態(tài)調(diào)度模型 37
5.1 引言 37
5.2 問題描述 37
5.3 數(shù)學(xué)模型 38
5.3.1 目標(biāo)函數(shù) 38
5.3.2 約束條件 38
5.3.3 總模型 40
5.4 算法設(shè)計 40
5.5 求解結(jié)果 41
5.6 總結(jié) 42
6 一種基于線性規(guī)劃的人員分配優(yōu)化問題的求解 43
6.1 引言 43
6.2 數(shù)據(jù)的獲取及問題的假設(shè) 43
6.3 銷售員分配問題的設(shè)計 43
6.3.1 研究思路 43
6.3.2 研究方法 43
6.3.3 結(jié)果分析 46
6.4 兩人合作情況下分配問題的研究 47
6.4.1 研究思路 47
6.4.2 研究方法 47
6.4.3 結(jié)果分析 48
6.5 加快銷售進度合理性的分析 49
6.5.1 研究思路 49
6.5.2 研究方法 49
6.5.3 結(jié)果分析 50
6.6 評價與推廣 51
6.7 總結(jié) 51
7 GPS警車巡邏方案規(guī)劃 52
7.1 引言 52
7.2 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè) 52
7.3 覆蓋模型的確定和建立 52
7.3.1 研究思路 52
7.3.2 研究方法 53
7.3.3 覆蓋模型的確立 54
7.3.4 巡邏效果分析 57
7.4 總結(jié) 62
第2部分 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
8 乘公交，看奧運 65
8.1 引言 65
8.2 問題分析 65
8.3 模型的建立 65
8.3.1 圖的構(gòu)建 65
8.3.2 優(yōu)化目標(biāo) 66
8.3.3 約束條件 68
8.4 模型的求解 69
8.5 總結(jié)和展望 70
9 基于強化學(xué)習(xí)的路徑搜索模型 71
9.1 引言 71
9.2 問題分析 71
9.3 模型的建立與求解 74
9.3.1 馬爾可夫決策過程 74
9.3.2 目標(biāo)函數(shù) 74
9.3.3 值函數(shù) 74
9.3.4 基于值函數(shù)的求解方法 75
9.3.5 模型輸出 79
9.4 總結(jié) 82
10 基于圖論的交巡警服務(wù)平臺設(shè)置與調(diào)度 84
10.1 引言 84
10.2 問題分析 84
10.2.1 案例背景 84
10.2.2 模型假設(shè) 85
10.3 方法的理論闡述 85
10.3.1 無向圖 85
10.3.2 割點 85
10.3.3 連通 85
10.4 模型的建立與求解 85
10.4.1 交巡警服務(wù)平臺管轄范圍分配 85
10.4.2 交巡警服務(wù)平臺的增加 88
10.4.3 最佳圍堵方案 89
10.5 總結(jié) 92
11 基于災(zāi)情巡視路線問題的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的應(yīng)用 93
11.1 方法使用背景 93
11.2 圖的基本要素介紹 93
11.3 圖的表示 95
11.3.1 鄰接矩陣 95
11.3.2 關(guān)聯(lián)矩陣 96
11.4 算法介紹 96
11.4.1 最短路問題 96
11.4.2 最小生成樹 97
11.5 案例介紹 98
11.5.1 問題一求解 98
11.5.2 問題二求解 99
第3部分 計算機仿真方法
12 計算機仿真方法在智能優(yōu)化問題中的應(yīng)用 103
12.1 引言 103
12.2 文獻綜述 103
12.3 飛行管理問題 104
12.4 模型的建立與求解 104
12.4.1 所有飛機調(diào)整角度總和最小 105
12.4.2 最大調(diào)整角度最小 107
12.5 總結(jié) 109
13 基于計算機仿真的系泊系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計 110
13.1 引言 110
13.2 數(shù)據(jù)來源與問題假設(shè) 110
13.3 浮標(biāo)與系泊系統(tǒng)的姿態(tài)確定 110
13.3.1 研究思路 110
13.3.2 研究方法 111
13.3.3 結(jié)果分析 113
13.4 總結(jié) 114
14 基于元胞自動機的大型建筑人員疏散模擬研究 115
14.1 引言 115
14.2 數(shù)據(jù)處理及假設(shè) 115
14.3 人員疏散模型的建立 115
14.3.1 問題的分析 115
14.3.2 單層建筑人員疏散模型 117
14.3.3 多層建筑人員疏散模型 118
14.3.4 特殊情況下人員疏散模型 120
14.4 靈敏度分析 121
14.4.1 出口的影響 121
14.4.2 出口寬度的影響 121
14.4.3 初始人員情況的影響 121
14.5 總結(jié) 122
15 基于元胞自動機的公路交通研究 123
15.1 引言 123
15.2 方法合理性介紹 123
15.3 本文特定名詞及假設(shè) 123
15.4 公路交通模型的建立 124
15.4.1 研究思路 124
15.4.2 車輛運動原始模型的建立 124
15.4.3 兩種車輛運行規(guī)則的確立 127
15.5 公路交通性能指標(biāo)的確立 128
15.6 結(jié)果分析 129
16 基于排隊論的眼科病床分配優(yōu)化模型 131
16.1 引言 131
16.2 問題分析 131
16.2.1 案例背景 131
16.2.2 模型假設(shè)及數(shù)據(jù)初步分析 132
16.3 模型的建立與求解 133
16.3.1 評價指標(biāo)體系 133
16.3.2 病床安排模型 137
16.4 模型的求解 140
16.5 總結(jié) 141
第4部分 智能優(yōu)化算法
17 粒子群算法在非線性問題中的應(yīng)用 145
17.1 引言 145
17.2 經(jīng)典粒子群優(yōu)化算法原理 145
17.2.1 初始化粒子位置、速度 145
17.2.2 迭代更新策略選擇 146
17.2.3 更新個體、全局最優(yōu)位置 146
17.2.4 停止準(zhǔn)則設(shè)定 146
17.3 系泊系統(tǒng)最優(yōu)姿態(tài)的確定 147
17.3.1 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè) 147
17.3.2 研究思路 147
17.3.3 模型的建立 147
17.3.4 結(jié)果分析 150
17.3.5 靈敏度檢驗 152
17.4 總結(jié)與討論 152
18 模擬退火算法及其應(yīng)用 153
18.1 引言 153
18.2 問題的提出 153
18.3 設(shè)置模型 155
18.3.1 問題分析 155
18.3.2 商區(qū)布局規(guī)劃模型建立 156
18.3.3 模型求解 158
18.4 總結(jié) 159
19 粒子群算法在旅行商問題中的應(yīng)用 160
19.1 引言 160
19.2 數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè) 160
19.3 多無人機路線的確定 160
19.3.1 問題的重述 160
19.3.2 問題的分析 161
19.3.3 問題的求解 162
19.3.4 結(jié)果分析 164
19.4 總結(jié) 165
20 基于回溯法解決圓排列問題 166
20.1 引言 166
20.2 方法的理論闡述 166
20.2.1 研究思路 166
20.2.2 研究方法 166
20.3 應(yīng)用案例—圓排列問題 167
20.3.1 解決思路 167
20.3.2 難點突破 168
20.3.3 算法設(shè)計 169
20.3.4 結(jié)果展示 169
20.4 回溯法的延伸 170
20.4.1 n皇后問題 170
20.4.2 0-1背包問題 170
20.5 總結(jié) 171
第5部分 微分方程與模糊數(shù)學(xué)
21 基于微分方程的嫦娥三號著陸軌道設(shè)計與控制 175
21.1 引言 175
21.2 問題的提出、數(shù)據(jù)的獲取及假設(shè) 175
21.3 近遠日點位置及相應(yīng)速度 175
21.3.1 研究思路 175
21.3.2 坐標(biāo)系的建立與轉(zhuǎn)換 176
21.3.3 探測器運動軌跡的確定 177
21.3.4 主減速階段二維動力學(xué)微分方程模型的建立 178
21.3.5 目標(biāo)函數(shù)的確立 180
21.3.6 模型的求解 180
21.4 各階段及最優(yōu)控制策略 183
21.4.1 快速調(diào)整階段 183
21.4.2 粗避障階段 185
21.5 總結(jié) 187
22 基于有限元法低溫防護服厚度的優(yōu)化分析 188
22.1 引言 188
22.2 研究背景與假設(shè) 188
22.3 在無風(fēng)情況下實驗者的安全時間研究 189
22.3.1 研究思路 189
22.3.2 研究方法 189
22.3.3 結(jié)果分析 192
22.3.4 靈敏度檢驗 193
22.4 實驗者在有風(fēng)情況下的安全時間研究 194
22.4.1 研究思路 194
22.4.2 研究方法 194
22.4.3 結(jié)果分析 194
22.4.4 靈敏度檢驗 195
22.5 低溫防護服厚度與其實際經(jīng)濟效益的研究 195
22.5.1 研究思路 195
22.5.2 研究方法 195