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毕业设计基本粒子群优化算法研究(0) 毕业设计基本粒子群优化算法研究(0)

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《毕业设计基本粒子群优化算法研究(0)》修改意见稿

1、“.....先介绍些概念在时间的生产速率在时间的需求率在时间的库存水平生产速率为时间单位生产费用生产速率改变的单位时间费用库存水平为时间单位库存费用。如果,是存储量为时的单位时间的存储费用。时间的生产总量为时间的总需求为则有连续时间生产计划是最小化问题苏州大学本科生毕业设计论文即制定生产计划时间的函数,使得为最小。在这个模型中,我们假设生产速率在任何连续区间上可以是不同的。在解释费用函数的积分时......”

2、“.....如果在些点上是不连续的,则不能定义,且差分将被看作是那点的积分的基值。因此,该积分是连续的的积分与不连续点的积分基值的和。如果每次改变生产速率时需要个正的装设费用,则优化生产速率必须是个阶梯函数,即生产速率在有限时间内改变,且在每个时间区间内是常数。实例我们考虑下述例子需求率是......”

3、“.....问题解决之前,苏州大学本科生毕业设计论文总改变次数我们定义为已知的,由于具有这种情况,个定长串作为表达问题解的个粒子,其中偶数下标元素代表生产速率,奇数下标元素代表时段延续时间与计划展望期的比率。从粒子得到的解如下,从式中可以看出粒子可以产生可行解。参数设置为初始化库存水平为,。粒子在,上初始化。图生产需求累计图图总费用优化图苏州大学本科生毕业设计论文运行结果图表明在次迭代中费用收敛情况,其中对于生产计划在,上,生产速率为......”

4、“.....上,生产速率为,生产计划在,上时,生产速率为,生产计划在,上时,生产速率为,生产计划在上时,生产速率为。生产计划在,上时,生产速率为。生产计划在,上时,生产速率为。生产计划在,上时,生产速率为。生产计划在,上时,生产速率为与原图像,未找到引用源。的均方差最小原则来实现滤波。其中,未找到引用源。,为数学期望算子。,物理意义明确的滤波方法,被广泛应用到工业领域,不过由于算法自身的原因,存在着许多局限性,使得它的使用受到定的限制......”

5、“.....它用于图像复原的基本思想是假设信号是平,途径有两种是,使,具有低通滤波的性质。二是,在,及其附近,人为地仔细设置,的值,使不会对复原产生太大的影响。逆滤波方法是种简单实用意味着,将变成无穷大或非常大的数。而噪声的干扰就会被放得很大,有可能使恢复的图像和,相差很大,甚至面目全非。解决该病态问题的唯方法就是避开,的零点即小数值的对,进行傅氏反变换即可得到复原图像,......”

6、“.....也就是说当有噪声存在且,等于零或者非常小的数值点上时,噪声就会被放大。这就噪声的影响时,退化模式苏州大学本科生毕业设计论文变换为,由上式可得复原图像的谱,,其中,称为逆滤波器与相对运动参数相关的个常量即图像模糊点扩散函数。运动模糊图像复原算法逆滤波法逆滤波法是经典的图像复原算法,它是用退化图像的傅立叶变换来计算原始图像的傅立叶变换的估计,对于复原模型来说当忽略可用卷积形式表示,未找到引用源。其中......”

7、“.....是原图像,,是混叠在信号中的加性噪声项,,是复在天文军事道路交通医学图像工业控制及侦破领域里都具有非常重要前言优化是个古老的问题,其研究的问题是在众多方案中寻找最优方案。长期以来,优化问题直受到广泛关注,是研究的热点问题。早在世纪,英国和德国发明的微积分就蕴涵了优化的内容。而法国数学家则首次采用最速梯度下降法解决了无约束优化问题。后来针对约束优化问题又提出了乘数法。人们关于优化问题的研究工作,随着历史的发展不断深入。但是......”

8、“.....直到二十世纪四十年代,由于科学技术突飞猛进的发展,尤其是高速数字计算机日益广泛应用,使得优化问题的研究不仅成为种迫切需要,而且有了求解的有力工具。因此,优化理论和算法迅速发展起来,成为门新的学科。至今已出现线性规划整数规划非线性规划几何规划动态规划随机规划等许多分支。这些优化技术在实际应用中正发挥越来越大的作用。随着人们生存空间的扩大,这些常规的优化方法已经无法处理人们所面对的复杂问题。因此,高效的优化算法成为科学工作者的研究目标之......”

9、“.....它与遗传算法同属群体优化技术,但比更简单操作更方便。因此,算法从诞生起,就引起了国内外学者的广泛关注,并掀起了该方法的研究热潮,且在诸多领域得到了成功应用。但是,的发展历史尚短,在理论基础与应用推广上都还存在些问题,如早熟,种群单化等,有待于解决。针对上述的问题,本文通过对算法原理进行分析,在深入理解几种改进算法的基础上,对存在的问题提出了新的改进方法,并将改进的算法应用于实际优化问题中......”

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