问题求解

objective function

目标函数

在利用GA求解最佳化问题前,需先决定目标函数(objective function)、设计变数(Design variables)和搜寻空间. 接著将设计变数编码成类似生物染色体的字串,字串中的各个位元相当於基因(Gene),

gradient method

梯度法

求解无约束最优化问题的方法主要有两类:直接搜索法(Search method)和梯度法(Gradient method).

grounding

基础

上述工作为RGPS元模型框架的服务组合和形式化验证提出了问题描述和求解的具体方法. 该模型的验证有效地克服了需求验证过程的复杂性和手工操作,有效地降低项目需求风险. 6.4.4 服务概况(Profile)和基础(grounding)98

Mixed integer programming

混合整数规划

该模式为一混合整数规划(mixed integer programming)问题,但在松放货柜变数之整数性后,整数变数之数目大幅减少,本研究以现有软体直接求解之演算绩效尚称良好.

moment

力矩

正确理解力偶(couple)的概念,比较力与力偶,力矩(moment)与力偶矩的异同,学习正确列写平衡方程. 本章为静力学重点内容. 重点讲述求解平衡问题的方法步骤. 详细叙述力系简化(reduction)理论,主矢(principal vector)与主矩(principal modem)概念,

monte carlo method

蒙特卡洛法

也都是他在战后的几年内首创的,它们在工业部门和政府计划工作中有着广泛的应用.电子计算机诞生后,冯.诺伊曼和S.乌拉姆(Ulam)倡导了一种新型计算方法--蒙特卡洛法(Monte Carlo method),它将所要求解的数学问题化为概率模型,

Numerical Analysis

数值分析

数值分析(Numerical Analysis)是一种求解各种问题数学模式近似解的应用数学. 虽然有些数学模式可有解析解,但仍有绝大部分的数学模式无法获得解析解答,而需借助於数值分析法以逐步渐趋地推求近似解. 基於此需求,数值分析逐成为理工社会科系必修课程之一.

Pareto efficiency

柏拉圖效率

本研究之预算分配优选模式乃采用动态规划法(Dynamic Programming)将问题分阶段性求解优化之运算原则,并纳入柏拉图效率(Pareto Efficiency)找寻柏拉图解(Pareto solution)之概念作为动态规划阶段优化中之决策机制,以此作为阶段优化之评估基准,

profiling

设置文件

SMIL 2.1 模块化促进设置文件 (Profiling)、重覆采用 (Reuse) 和实现 (Implementation)蚂蚁群最佳化演算法为一多代理人(multi-agent)系统. 欲应用蚂蚁群最佳化演算法於不同问题的求解,主要须定义或修改下列数点要项:在蚂蚁群最佳化演算法中,

singular solution

奇异解

在数学上,我们称之为奇异解(singular solution). 在数学上,在求解反问题的时候为了避免选择到奇异解,经常采用的技术手段就是类似于级列理论的所谓镇定方法. 即我们提出一系列的模 型,对它们进行一维参数化. 当参数较大时相当于对原有模型的一种近似,

Hydraulic sizer：水力筛分机

hydraulic setting refractory 水凝[性]耐火物 | Hydraulic sizer 水力筛分机 | hydraulicking 水掘法

roadside trees：街头树路树

rna splicing rna 剪接 | roadside trees 街头树路树 | roaring 咆哮