微机辅助氧气生产的计划调度

本文介绍了一个用于氧气厂月生产计划的优化数学模型,这是一个大规模混合整数规划模型。利用拉格即日松弛法在IBM-PC/XT微型机上,可以迅速有效地求得问题的解。仿真计算表明。本模型对于氧气系统的计划调度可以给出满意的结果。     

改进的GMDH方法——原始变量保存算法

本文在GMDH算法的基础上,研究了中间变量数目的合适取值问题;提出了原始变量保 存的GMDH算法;分析了改进算法的特点.计算机仿真表明,改进的GMDH算法较原算法有 更高的可靠性和灵活性,并可减少计算量和计算机内存容量.     

禁忌搜索方法解最小化拖期任务数的并行多机调度问题

禁忌搜索方法（ＴＳ）是一种将人工智能技术引入管理中的一种高于一般启发式算法的智能化“超启发式”算法，它能有效地解决大型组合优化问题。本文用ＴＳ方法解决最小化拖期任务数的并行多机调度问题，并同目前最好的启发式作了比较，大量实验表明了ＴＳ方法的有效性。     

神经网络技术及其在钢铁工业中的应用 第7讲 人工神经网络在钢铁工业中的应用(上)

0前言人工神经网络有良好的自学习、自适应、自组织、联想等功能，近年来开始在钢铁厂得到应用，如高炉炉况的模式识别，连铸机漏钢模式的预报，带钢板形模式的识别，电弧炉的控制等。由于神经网络有很强的数据处理与分类能力和参数辨识能力，而常规的数学模型有对过程机...     

一类Boltzmann & Darwin混合寻优策略的收敛特性研究

基于文［１］提出的求解组合最优化问题的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略，本文进一步分析研究了Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略非时齐情形下的收敛特性，包括全局收敛性和收敛速度。结果表明，Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略的收敛特性优于模拟退火（ｓｉｍ－ｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ）方法的收敛特性。     

人工智能技术及其在钢铁工业中的应用第四讲知识的不精确表示和推理

人工智能技术及其在钢铁工业中的应用第四讲知识的不精确表示和推理东北大学杨自厚１概述人们在处理实际中的问题时，常常使用直党性的知识，由于直觉性的知识是以经验为基础的，使用直觉性知识推出的结论也只能有某种程度的可靠性。例如高炉内部的物理化学过程非常复杂，...