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搜索资源列表

  1. 网络流：理论、算法与应用 Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications

  2. 　　本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。 　　 本书特点： 　　 深入介绍功能强大的算法策略和分析工具，如数据缩放和势函数变量。 　　 讨论有关网络优化的重要主题及实际解决方案，如拉格朗日松弛法。 　　 包括广泛的文献注解，提供宝贵的历史背景和指导。 　　 包含800多道难度不一的练习题。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-09
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：yxsysu

  1. matlab拉格朗日差值函数

  2. 利用拉格朗日，调用分段线性差值函数，三次样条差值函数使用Matlab作图程序，使用超松弛迭代法解矩阵方程，定积分的计算，复合辛普森公式，复合梯形公式，求解常微分方程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-08
    • 文件大小：174kb
    • 提供者：jacharyin

  1. 现代智能优化算法

  2. 现代只能优化算法用来解决组合优化问题，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、拉格朗日松弛算法等的介绍和应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-02-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bj_dream301

  1. 现代优化计算方法

  2. 本书系统介绍了禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，人工神经网络和拉格朗日松弛等现代优化计算方法的模型与理论，应用技术和应用案例。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-07-03
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：binphenge

  1. LTP算法设计

  2. 关于LIP算法的研究。 算法基本思路是第一步用解析方法降低模型求解难度，即先用求导方法求出订货量 ，原问题模型就可以转化为无 的模型，再用拉格朗日松弛技术将带约束是规划模型转化为无约束的规划模型，得出问题解的下界，使问题的求解难度大大降低。第二步用模拟蚁群聚类过程将配送中心选址看成聚类问题,将多个候选配送中心当成聚类中心,各个客户区看作待分类量,目标就是利用多只蚂蚁以配送中心选址模型的系统成本最低为依据将各个客户区分配到配送中心,形成多个关系区,若以配送中心为聚类中心的关系区中不为空(即关系区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-22
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：jiangjunlandage

  1. Nonlinear programming

  2. 本书涵盖了非线性规划的主要内容，包括无约束优化、凸优化、拉格朗日乘子理论和算法、对偶理论和方法等，并包含了大量的实际应用案例 .本书从无约束优化问题入手，通过直观分析和严谨证明给出了无约束优化问题的最优性条件，并讨论了梯度法、牛顿法、共轭方向法等实用算法 .进而本书将无约束优化问题的最优性条件和算法推广到具有凸集约束的优化问题中，进一步讨论了处理约束问题的可行方向法、条件梯度法、梯度投影法、双矩阵投影法、坐标块下降法等算法 .拉格朗日乘子理论和算法是非线性规划的核心内容之一，也是本书的重点 .

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-19
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：time_runner

  1. 现代优化计算方法

  2. 本书系统介绍了禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，人工神经网络和拉格朗日松弛等现代优化计算方法的模型与理论，应用技术和应用案例。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-16
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：jiajialin_2009

  1. 现代优化计算方法

  2. 系统介绍了禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，人工神经网络和拉格朗日松弛等现代优化计算方法的模型和理论、应用技术和应用案例

  3. 所属分类：专业指导

  1. 蚁群算法讲义

  2. 对神经网络系统的组成及运用的概述，对最短最优方法的概述。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-11-18
    • 文件大小：1011kb
    • 提供者：liu2wa

  1. 现代优化算法

  2. 《现代优化计算方法》系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-08
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：weigaofei

  1. 无线多跳网络中虚拟网络映射

  2. 先运行hexagon网络初始化 再运行main_virtual求虚网请求接受率 MutiCostFlow 是最小费用流规划网络流量的 BGf 是最小费用流的算法 main_subgrad 是次梯度法规划网络流量的 sub_grad 是次梯度算法

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2018-03-22
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：yueguizhilin

  1. 拉格朗日松弛算法

  2. 实现拉格朗日松弛算法，可以较快完成算法迭代，基于Matlab软件实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_43377831

  1. 四区域分散式优化调度c++代码.zip

  2. 基于拉格朗日松弛的分布式优化调度方法，该项目的输入参数与集中式调度的输入参数相同，结果具有可比性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_41984842

  1. 求解二次分配问题的拉格朗日松弛新方法

  2. 求解二次分配问题的拉格朗日松弛新方法，张惠珍，魏欣，以改进的拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation，LR)方法和二次分配问题(quadratic assignment problem，QAP)的线性化模型为基础，本文给出了求解QAP的�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：563kb
    • 提供者：weixin_38562130

  1. 最优潮流在电力市场环境下的最新发展

  2. 众所周知9电力系统中的许多研究课题都涉及到优化算法9如传统的电力系统规划\ 经济调度\ 检验计划 和控制器的设计G 近年来9世界范围内的电力工业改革9建立了各种形式的电力市场9其核心目的是 引入竞 争9提高效率9降低电价9改善服务9持续发展G 电力市场的各参与者以获得最大利润为直接目的9而降低电 价\ 改善服务又将使全社会受益G 这种新的形势下形成了一系列经济性和技术性相互制约的优化问题G 其主 要特征表现在多目标\ 多约束和随机因素增加G 为此9众多研究者应用了一系列优化算法来解决电力市场下

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-07
    • 文件大小：426kb
    • 提供者：iambabybaby

  1. 凹优化问题的算法方法

  2. 在本文中，我们为LMRP重新构造了原始的非线性模型。 首先，我们引入了一组参数来表示为分配了潜在额外成本的设施空间增加成本的非线性部分，以及一组新的决策变量，这些参数指示每种设备分配多少客户。 对具有5到500个潜在设施和随机生成位置的问题测试了算法。 然后使用实际数据验证此新方法更好。 最大预期覆盖位置问题（MEXCLP）中使用的建模方法激励了我们的工作。 我们比较了新方法和拉格朗日松弛法，以恒定的客户需求率和相等的日需求标准偏差来求解LMRP。

  3. 所属分类：其它

  1. 使用拉格朗日松弛来调度具有可变处理时间的现实世界混合流水车间

  2. 使用拉格朗日松弛来调度具有可变处理时间的现实世界混合流水车间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：544kb
    • 提供者：weixin_38534683

  1. 利用模糊次梯度算法求解拉格朗日松弛对偶问题

  2. 针对利用次梯度算法处理拉格朗日松弛对偶问题时, 计算过程容易出现振荡, 求解效率较低的问题, 首先提 出了一种基于模糊理论的次梯度算法, 利用隶属度函数给出迭代过程中所有次梯度的合适权重, 并将它们线性加权 得到新的迭代方向; 其次证明了算法的收敛性; 最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：360kb
    • 提供者：weixin_38591291

  1. 奖励收集斯坦利最小树的混合拉格朗日与分散搜索算法

  2. 针对PCSTP 问题,提出了HLGSS混合算法.通过拉格朗日松弛策略,将PCSTP问题转化为简单的BEC6问题;然后由Volume算法求解PCSTP 的拉格朗日对偶问题并获得其下界.用SS 算法优化原问题的可行解,利用求解拉格朗日对偶问题过程中获得的原始.对偶信息来指导SS 算法的搜索.仿真结果表明,HLGSS比SS 降低了算法的搜索空间,加速了算法的收敛性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：630kb
    • 提供者：weixin_38641150

  1. 求解多维背包问题的蚁群-拉格朗日松弛混合优化算法

  2. 针对多维背包问题(MKP) NP-hard、约束强的特点, 提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR) 混合优化算法. 该算法以蚁群优化(ACO) 为基本框架, 并基于LR 对偶信息定义了一种MKP效用指标. ACO使得整体算法具有全局搜索能力, 所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起. 该指标一方面可以用来定 义MKP核问题, 降低问题规模; 另一方面, 可以用作ACO的启发因子, 引导算法在有希望的解区域中强化搜索. 在大量标准算例上的测试结果表明, 所提出算法的鲁棒性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_38690522
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