最优化方法论文
最优化理论论文
列车运行调整的优化问题最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。
本文主要论述最优化理论在列车运行调整中的应用。
1、列车运行调整的概述列车自动调整的主要任务是当列车运行受到干扰时通过适当地调整列车的运行计划，使列车群的运行尽快恢复到计划运行图上。
因而列车自动调整过程是一个不断对列车运行图进行局部调整以消除干扰的优化过程，列车运行图既是列车自动调整的依据，同时也是列车自动调整的目标。
列车运行调整即是当列车运行实际状态偏离预定值，造成列车运行紊乱时，通过重新规划列车运行时刻表，尽可能恢复列车有秩序运行状态的过程。
列车的运行过程可以分解为车站作业(发车、到达、通过)和区间运行。
通常列车群在区间的运行用区间运行时分描述即可，在区间对列车进行调整的常用手段就是压缩区间运行时分，而区间运行时分这一信息只影响列车在下一站的到达时分，可归结到车站去处理。
因此列车自动调整的重点是控制列车在车站的作业情况，即在城市交通列车群的相对确定的次序条件下，在多个约束条件下如何合理确定列车在各站的到点、发点。
1.1 列车运行调整本身具有的特点：●约束条件众多。
它要满足列车与列车，列车与车站，计划列车时刻表等来自多方面的约束，这其中包括了最小停站时间，最短追踪间隔，最短运行时间等等；●优化指标众多。
在传统的运行调整问题的研究中常用到的优化指标有总到达时间晚点最小，总晚点列车数目最少等；●动态性、实时性，复杂性。
浙江大学 数学专业毕业设计论文
建立函数文件 FUN44.M function [f,g]=fun44(x) f=-(sqrt(x(1))+sqrt(x(2))+sqrt(x(3))+sqrt(x(4))); g(1)=x(1)-400; g(2)=1.1*x(1)+x(2)-440; g(3)=1.21*x(1)+1.1*x(2)+x(3)-484; g(4)=1.331*x(1)+1.21*x(2)+1.1*x(3)+x(4)-532.4; 键入命令 x0=[1;1;1;1];vlb=[0;0;0;0];vub=[];options=[]; x=constr('fun44',x0,options,vlb,vub) fun44(x)
优化方法与程序设计研究
一．最优化理论与方法综述
优化理论是以数量分析为基础，以寻找具有确定的资源、技术约束的系统最 大限度地满足特定活动目标要求的方案为目的， 帮助决策者或决策计算机构对其 所控制的活动进行实现优化决策的应用性理论。
浙江大学数学与应用数学 毕业设计
优化理论又称为数学规划， 依据优化理论对具体活动进行数学规划的方法成 为优化方法。在中国，优化理论通常被划为运筹学的范畴，所以在有些书籍中， 线性规划理论被称为运筹学的一个分支。 优化理论的主要分支结构为： 线性规划 整数规划 优化理论 目标规划 非线性规划 动态规划 随机规划 最优化理论与算法是一个重要的数学分支， 它所研究的问题是讨论在众多的 方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。这类问题普遍存在。例如，工 程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案满足设计要求，又能降低成本；资源 分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获 得好的经济效益；生产评价安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润； 原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，降低成本；城建规 划中，怎样安排工厂、机关、学校、商店、医院、住户和其他单位的合理布局， 才能方便群众，有利于城市各行各业的发展；农田规划中，怎样安排各种农作物 的合理布局，才能保持高产稳产，发挥地区优势；军事指挥中，怎样确定最佳作 战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，有利于战争的全局；在人类活动的各 个领域中， 诸如此类， 不胜枚举。 最优化这一数学分支， 正是为这些问题的解决， 提供理论基础和求解方法，它是一门应用广泛、实用性强的学科。 z f x , opt ci x 0, i 1,2, , m, s.t. ci x 0, i m 1, m 2, , p, 最优化问题数学模型的一般形式为： 无约束优化问题的解法 解析解法 数值解法：最速下降法；Newton 法；共轭梯度法；拟 Newton 法；信赖域法 约束优化问题的解法 解析方法：Lagrange 法 数值解法： 外罚函数法 内障碍罚函数方法 广义 Lagrange 乘子法 序列二次规划方法 线性规划的解法： 单纯形法：小型 对偶单纯形法 内点算法：大型 整数规划的解法： 分支定界法
（运筹学与控制论专业优秀论文）一类最优化问题的算法设计
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本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容 外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本 论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明 确方式标明。
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1.3 本文的主要内容
本文主要研究一类具有特殊形式的最优化问题，求解这一类最优化问题的全 局最优解，并应用到求解互补问题上。虽然目前已经有很多算法，但是我们考虑 到本最优化问题的约束条件是特殊的，因此可以利用约束条件的特殊性构造更为 简单有效的算法。
本文提出了一类新的函数，将它定义为半正定函数。利用这类函数将原问题； 分别转化为无约束最优化和含等式约束的最优化问，并分别设计了算法，进行了 数值实验，验证了算法的有效性。为了给出问题的全局最优解，我们又研究了算 法子问题的全局最优化算法，利用填充函数法来求解子问题。这样就保证了前面 设计的算法可以求得问题的全局最优解。最后，针对约束最优化问题（P），提出 了拟填充函数的概念，构造了一类拟填充函数并设计了算法。具体内容如下：
In this article we propose a new type of function, which is called a semi-positive function. We use this function to make another function, then we can turn the original problem into another one. We give algorithms and numerical results. Then we investigate the sub-problem. Also we propose the definition of quasi-filled function. We propose a quasi-filled function and design algorithm. It mainly contains the following six chapters:
最优化方法及应用【范本模板】
研究生课程(论文类）试卷2 0 1 4 /2 0 1 5 学年第一学期课程名称:课程代码：论文题目:学生姓名:专业﹑学号：学院：课程（论文）成绩:课程（论文）评分依据（必填）:任课教师签字：日期：年月日经过若干次迭代搜索到最优点。
这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。
对于一维搜索（单变量极值问题)，主要用消去法或多项式插值法；对于多维搜索问题（多变量极值问题）主要应用爬山法。
③数值计算法：这种方法也是一种直接法。
它以梯度法为基础，所以是一种解析与数值计算相结合的方法。
④其他方法：如网络最优化方法等。
一、最优化方法的发展简史公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现了长方形长与宽的最佳比例为1.618，称为黄金分割比。
其倒数至今在优选法中仍得到广泛应用。
在微积分出现以前，已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题。
例如阿基米德证明:给定周长，圆所包围的面积为最大。
这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。
但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后。
17世纪,I.牛顿和G.W。
莱布尼茨在他们所创建的微积分中,提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法.以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值，从而形成变分法。
这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法.第二次世界大战前后，由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展,许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决，这就促进了近代最优化方法的产生.近代最优化方法的形成和发展过程中最重要的事件有: 以苏联Л。
В。
康托罗维奇和美国G.B。
丹齐克为代表的线性规划;以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划；以美国R。
贝尔曼为代表的动态规划；以苏联Л.С。
庞特里亚金为代表的极大值原理等。
这些方法后来都形成体系，成为近代很活跃的学科，对促进运筹学、管理科学、控制论和系统工程等学科的发展起了重要作用。
物理课堂教学最优化论文
试论物理课堂教学的最优化摘要：物理课堂教学的最优化是每住物理教师所希望和探求的。
本文对影响物理课堂教学最优化的若干因素进行了深入浅出的分析，通过实例阐述了如何做到物理课堂教学的最优化。
关键词：物理课堂；教学；最优化；影响因素中图分类号：g633.7 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)5-057-001在物理课堂教学中尽量突出“教师主导、学生主体”的双边作用，以达到更好的教学效果。
我国有句成语叫事半功倍，意思是使用较小的力气而收到较大的成效。
在教学中能否也可以做到这一点，即花较小的教学力气，收到较大的教学效果呢?这正是每位教师所希望和探求的，这就是属于教学最优化问题。
在此我就“影响物理课堂教学最优化的若干因素”谈几点粗浅看法。
一、什么是物理课堂教学的最优化在物理课堂教学中，对于同一施教对象，采取相同教材，使用同样先进的教学设备，当不同的人去讲授时，由于对教材的处理不同，采用方法不一样，讲授的语言技巧和艺术有区别，花费的时间和所花费力气就会不同，所获得的教学效果也就不一样。
其中运用最佳手段达到最佳教学效果的，就是达到了物理课堂教学的最优化。
在这个统一体中教师是主要方面，起主导作用，学生是主体在教师的启发引导下主动接受知识，而教师的主导作用又是通过学生积极主动参与、表现才能发挥出来的，以期达到物理课堂教学的最优化。
二、影响物理课堂教学最优化的若干因素实现物理课堂的最优化，是每位物理教师的心愿，也是教学改革的重要课题之一。
那么究竟影响物理课堂教学最优化的因素有哪些呢?我经过多年来物理教学实践的探索，认为主要有以下几种因素。
1.教材内容的处理和顺序安排众所周知，开展教学活动不可能照本宣科，必须对所讲教材内容进行处理，依据学生的实际情况(如接受能力、基础状况等)和知识的内在联系，对所教内容进行剪裁提炼，找出知识点，从而确定讲授方法和顺序。
例如：对于密度的教学，关于密度概念的引入就可以有几种：(1)直接给出密度的概念。
初中物理课堂教学最优化论文
谈谈初中物理课堂教学的最优化如何在有限的时间里全面完成物理教学任务，发展学生的智力，培养学生的能力，取得最佳的教学效果。
这是每个教师都在积极思考的，本人结合学习和探索，谈点个人看法，请教行家里手。
一、以饱满的激情导入新课导入新课是课堂教学的有机组成部分，其重要意义不可忽视。
某著名特级教师说：“在课堂教学中要培养激发学生的兴趣，首先应抓住导入新课的环节，一开始就把学生牢牢地吸引住。
”教师精心设计导入新课的环节，可以起到先声夺人的效果，为取得最佳的教学效果奠定基础。
导入新课应针对教学内容实际，与教学内容建立有机联系，否则将成为课堂教学的赘疣。
根据初中生年龄阶段的特征、知识的储备和物理教学的特点，可以通过联想、类化、设疑、实验、演练、物理学史等方法导入新课。
导入新课要精心设计，力求用最少的话，最短的时间，既新颖有趣，又迅速巧妙地将学生的注意力集中到课堂上来，激发学生的思维，引发学生对新知识、新内容的积极探求。
二、灵活地选用教法教学方法是指教师为完成教学任务所采用的工作方法和学生在教师指导下学生的学习方法，根据教学目的、教学内容、学生年龄特征和初中物理课的特点，将各种教学方法结合起来，灵活运用，启发学生积极思维，从而达到最佳的教学效果。
例如，在直流电动机的教学中就要将演示、讲解、对比、练习等方法配合起来进行使用。
否则，缺少必要的演示，学生没有感性知识的储备，不能较好地引出什么是电动机；缺少富有启发性的讲解，学生不会用“左手定则”“平衡位置”和“换向器”；没有交流电动机、直流电动机的对比，学生所学知识是孤立的、片面的、不系统的；没有适量的练习，学生将不能全面地掌握直流电动机。
教学方法是教师的“教法”和学生的“学法”的有机统一。
授课时，不仅要使学生获得科学的知识，而且要引导学生去发表自己的观点，通过实验验证自己的假设，让学生体验成功的喜悦，吸取失败的教训，最终让学生获得学好物理的方法和探索大自然奥秘的方法。
初中物理课堂实验教学效果最优化论文
初中物理课堂实验教学效果最优化的探索摘要：作为广大莘莘学子可能会对物理实验的严谨性、趣味性充满极大的兴趣，但是却很难真正地去了解实验在平时生活中的应用，一路学来，不论是中学时代的课堂物理实验或者是在大学接受高等教育时对物理实验的自主学习与操作相信大家在实验过程中都有自己的见解。
本文将针对初中物理实验课的教学改革进行分析探讨，旨在提高初中物理实验课杨的教学效果，让学生真正能够将理论与实验结合起来。
关键词：初中物理实验课堂最优化物理实验是指在对物理理论知识的熟知下对其实际的具体操作体现。
实验的目的在于对原理的认证，同学们在实验的过程中体会到了实验的巨大魅力，通过实验对提高自己实际动手能力的一种锻炼，在此基础上跟近一步对课堂知识的巩固以便于在接受高等教育之后对实验的创新能力的储备，以及未来对祖国科学事业做出贡献。
但据相关研究表明，目前初中物理实验课堂教学效果还有待优化。
一、初中物理实验课堂的重要性随着经济的发展和市场经济在我国的进一步深化，社会对于人才的要求也越来越高了，目前社会需要的是既懂专业知识又具有实践能力的复合型人才，因此，我国的教育模式也应该相应的进行调整，一味的理论讲授已经无法满足社会对人才的需求了，因此，无论是何种阶段的教学，都要注重培养学生的动手能力。
尤其是初中阶段，这个时期是学生学习能力较强的时期，这一时期也是学生对于知识的汲取最敏感的时期，因此，优化初中物理实验课堂是非常必要的，不仅会使书本中抽象的知识具体形象化，也为学生以后的发展以及走入社会奠定了坚实的基础，是目前亟待解决的教育问题之一。
二、优化初中物理实验课堂效果的措施1.构建平等课堂，激发学生积极性。
传统初中物理实验课堂都是非常严肃的，教师自顾自的在做实验，忽视学生的接受理解情况。
平等课堂的基本原则就是要构建一个完全民主的课堂，教师与学生关系是师生关系，更是朋友关系。
因此，对于物理实验课堂的教学，教师可以先将理论知识讲授，使学生有了基本的理解，然后通过实验，和学生一起探讨，是探讨，而不是单单的讲授，要走到学生当中去，和他们坐在一起探讨问题，让学生觉得教师不再是那么陌生，不再那么”畏惧”教师。
最优化在数学建模中的应用_-毕设论文
海南大学毕业论文（设计）题目：最优化在数学建模中的应用学号：20081605B008年级：2009级学院：信息科学技术学系别：数学系专业：数学与应用数学完成日期：2013 年4 月19 日摘要最优化方法是一种崭新的技术，它在自动控制、物质运输、机械设计、采矿冶金、工程规划等科学技术领域中有广泛应用，关键词：最优化方法、线性规划，目标函数、约束条件、决策变量AbstractIn the daily life and work we often encounter a variety of data need to be processed, we usually take the mathematical modeling approach to abstraction, the actual problems by using mathematical knowledge, mathematical model is established, and then by using the method of mathematics and computer technology to solve. So the complex practical problems are simplified, so that the practical problem can be solved.The optimization method plays a more and more important role in solving practical problems, this paper through several practical to introduce how to through the establishment of mathematical model, to get the results. Through the establishment of mathematical model of the actual problem, and the optimal treatment method to explain and elaborate practical life, great to do with optimization method. Keywords:optimization, linear programming, objective function, constraint condition, the decision variables目录一、引言 (5)1.1 选题背景及意义 (5)1.2 国内外研究进展 (5)1.3 本文探讨的内容 (5)二、理论知识 (6)2.1 线性规划模型 (6)2.2 线性规划的几种解法 (6)2.2.1图解法 (6)2.2.2单纯形法 (7)2.3 灵敏度分析 (8)2.4 非线性规划模型 (8)2.5 一维搜索法 (8)2.6无约束最优化模型 (9)2.7约束最优化模型 (9)三、应用实例 (10)3.1 工程施工的土方运输问题 (10)3.11 模型的建立 (11)3.1.2数据的处理 (12)3.1.3运用Excel求解的具体操作步骤 (13)31.4模型的求解 (14)3.2 公交车调度问题 (17)3.2.1模型的建立 (18)3.2.2模型的求解 (19)3.2.3小结 (22)3.3 资金最优使用方案 (22)3.3.1 模型的建立 (22)3.3.2 模型的求解 (23)四、总结 (24)附录1 (27)附录2 (28)一、引言1.1 选题背景及意义从理论上讲，通过学习最优化方法，不仅使我们处理实际问题更加方便快捷，而且可以训练我们的逻辑思维方式，体会最优化方法在数学建模中的巨大的实际意义，了解通过建模来解决实际问题的全过程，更可以使我们对最优化方法以及对Matlab软件的使用予以熟悉和巩固。
采购管理策略最优化分析论文
采购管理策略的最优化分析摘要：本研究运用项目管理知识体系（the project management body of knowledge, pmbok）手法，将典型案例在采购方面的问题进行分析，探索出案例公司最佳化采购策略，以联合、统购、批购、预购和间接的采购策略，在使用求解最佳化问题的软件lingo验证后，发现以项目控制的采购次数与模式结果相近，证明在项目管理之下，可达到采购所产生的最适总成本及减少采购次数的多方策略。
关键词：采购管理；策略；最优化中图分类号：f253.2 文献标识码：a 文章编号：一、研究概述（一）研究背景企业常会因为减少采购而使得需求增加，增加采购反而需求却趋于减少，造成存货周转率变低，对企业而言则是无形的耗置成本的增加。
每家企业的背景不一，作业流程也不尽相同，能达到的成效也有限。
此时，可通过项目管理来予以修正，在项目之下，成员可利用脑力激荡法，让整个项目变得更有趣，提出不同构思来改善工作。
为了有效率地掌握人员在采购作业的执行，确保当在专业的采购经验、传承时能更兼顾工作的流畅感，以及应对未来环境的变化，确实需要有效地改进采购策略，以提升管理作业层次。
（二）研究最佳化演算lingo是用来求解最佳化问题的软件，功能强、计算执行速度很快、易学，使用起来非常简便，所以本研究将收集整理来的数据，以lingo软件来执行验证采购策略是否为最佳策略，得出最佳解，并评估是否可实际套用于案例公司中。
求解eoq、采购次数及最小成本等计算，再以有限制条件的eoq来分析各变量的变动及对成本的影响。
借助eoq公式计算最佳采购数量及采购次数，在排除缺货的限制下，决定期间采购的存货总成本，这共包含采购成本、持有成本、商品成本三类，其公式如下：存货总成本（tc）＝总采购成本（tco）+ 总持有成本（tch）+ 总商品成本（tcc）。
二、案例研究案例公司划分出来的区域公司（即本研究案例公司）以销售产品为主，故属于销售服务业。
小学英语课堂教学最优化论文
浅谈小学英语课堂教学最优化摘要：恰当利用现代信息技术已经成为小学英语教师进行改革教学方法，改进教学手段，优化教学过程，提高教学质量的有效途径。
关键词：信息技术；课堂教学；问题；最优化中图分类号：g623．31 文献标识码：a 文章编号：1006-3315（2011）8-082-001小学生的生理和心理特点要求小学英语教学的形式要生动、活泼、直观形象。
现代信息技术以文字、符号、图形、图像和声音等多种媒体信息，使课堂教学氛围温馨和谐，使学生在轻松中学习英语，强化学习英语的兴趣。
一、有效地利用现代信息技术的作用1．提供逼真的交际情境和语言环境逼真的交际情境、语言环境使小学生感到置身于真实的语言运用活动之中，而不是处在人为的学习环境中。
过去传统的英语教学通常在课堂中进行，教师面对全体学生，缺少互相沟通，很难激发学生的兴趣。
而以多媒体为代表的现代信息技术使图像、动画、声音、视频有机融合，创设出丰富多彩、活泼的教学情境。
学生犹如置身于自然的语言环境中，积极主动地投入到学习中去，形成乐学、会学，增强记忆能力和理解能力。
2．动员学生全部感官参加学习动员学生全部感官参加学习而不是单独使用视觉、听觉、触觉、动觉中的一种或者几种感官。
学生感知深刻，注意力才易于集中或分配，各种记忆能力都得以发挥，想象和思维等智力活动的效果才会提高。
学生的积极性、主动性也必然会得到提高，教学效果也因此可以达到事半功倍的效果。
3．增大教学容量，提高教学质量传统的英语教学方式，老师在一堂课中要在黑板上密密麻麻地书写各种单词、重点对话、句式，教学起来相当费力、耗时。
而运用多媒体等现代信息技术，教师在课前将所需要的板书、作业等制成课件，在教学过程中可以进行大量的呈现与演示。
能在相同的40分钟内呈现更多的知识，既清楚又规范，图文并茂，又扩大了课堂信息容量。
学生在轻松愉快的氛围中能进行大量的练习，从而大大提高教学效果，大面积提高教学质量。
二、多媒体英语教学存在的问题1．用于课堂教学的课件制作相对繁琐，现成的课件使用又不能得心应手，网上搜索的质量不高，数量也不多。
2024年小学英语课堂教学最优化研究论文
2024年小学英语课堂教学最优化研究论文一、小学英语课堂教学现状分析目前，小学英语课堂教学存在一些问题。
首先，部分教师仍采用传统的“填鸭式”教学方法，忽视了学生的主体地位和个体差异，导致学生的学习兴趣和积极性不高。
其次，课堂教学内容单一，缺乏趣味性和实用性，难以激发学生的学习兴趣和动力。
此外，课堂教学评价过于注重分数和成绩，忽视了对学生综合语言运用能力的评价，不利于学生的全面发展。
二、小学英语课堂教学最优化策略针对上述问题，我们可以从以下几个方面着手，实现小学英语课堂教学的最优化。
（一）注重学生的主体地位，关注个体差异在小学英语课堂教学中，教师应注重学生的主体地位，充分发挥学生的主动性和创造性。
教师应通过设计多样化的教学活动，激发学生的学习兴趣和积极性，让学生在参与中体验成功的喜悦。
同时，教师还应关注个体差异，针对不同学生的特点和需求，因材施教，使每个学生都能在原有的基础上得到提高。
（二）丰富课堂教学内容，提高教学趣味性为了提高小学英语课堂教学的趣味性，教师应积极开发丰富多样的教学资源，将课堂教学与现实生活相结合，让学生在轻松愉快的氛围中学习英语。
例如，教师可以利用多媒体技术，制作生动有趣的课件和动画，让学生在视觉和听觉上得到双重享受；教师还可以组织学生进行角色扮演、英语游戏等活动，让学生在实践中锻炼自己的语言表达和交际能力。
（三）强化教学过程，促进学生自主学习优化小学英语课堂教学还需要强化教学过程，促进学生自主学习。
教师可以通过问题导入、讨论交流等方式，引导学生积极参与课堂活动，提高学生的思维能力和创新能力。
同时，教师还可以引导学生学会使用英语学习工具和资源，如词典、网络等，培养学生的自主学习能力和终身学习的意识。
（四）完善教学评价，关注学生全面发展教学评价是小学英语课堂教学的重要组成部分。
为了实现教学最优化，教师应完善教学评价机制，注重对学生综合语言运用能力的评价。
评价应关注学生的口语表达、听力理解、阅读理解、写作能力等方面，同时注重对学生学习过程和学习态度的评价。
最优化课程论文-三点二次插值法
四川理工学院《最优化方法》课程论文******专业：统计班级：1班学号：***********完成日期：2014-6-25无约束最优化方法——三点二次插值法摘要在生产过程、科学实验以及日常生活中，人们总希望用最少的人力、物力、财力和时间去办更多的事，获得最大的效益，在管理学中被看作是生产者的利润最大化和消费者的效用最大化，如果从数学的角度来看就被看作是“最优化问题”。
最优化问题分为无约束最优化和约束最优化，本文主要拟就无约束最优化进行分析。
无约束最优化计算方法是数值计算领域中十分活跃的研究课题之一，快速的求解无约束最优化问题，除了自身的重要性以外，还体现在它也构成一些约束最优化问题的子问题。
因此，对于无约束最优化问题，如何快速有效的求解一直是优化工作者十分关心的事。
本文研究求解无约束最优化问题的精确线性搜索方法——三点二次插值法，并且讨论了这种方法的优缺点以及适用范围，同时论文中对这种方法给出了具体实例，并对例子进行了matlab软件实现。
关键词：三点二次插值法、插值多项式、目标函数目录一、问题的提出 (3)二、设计思路和步骤 (3)3.1设计思路 (3)3.2 设计步骤 (3)三、程序设计 (5)3.1问题分析 (5)3.2 算法设计 (5)3.3 算法框图 (5)3.4 程序编制 (7)四、结果分析 (8)四、结果分析3.1理论结果 .......................................................... 8 3.2 编程结果 .......................................................... 9 五、收获提高 (11)5.1设计的优缺点 ..................................................... 11 5.2收获与启发 ....................................................... 11 参考文献 . (11)一、问题的提出用精确线性搜索方法求()23min 30+-=≥αααϕα的近似最优解（精确极小点为*α=1）。
生物教学最优化论文
浅谈生物教学的最优化生物教学是教师传授学生学习生物学科知识的过程，它既具有科学的一面──实事求是、把握规律，严格按教学规律办事，又具有其艺术性的一面──即在具体教学过程中讲究讲与学的和谐统一，讲究整个过程的完美体现，讲究师生心灵的共鸣，它要求教师求异创新，发展个性。
任何教学过程要达到科学性、艺术性的完美结合，实际也就是要取得省时高效的最优化的效果。
教师要按照教学规律和原则的要求，制定或选择出“最好”的教学方案，并且机动灵活的执行其方案，用不超过规定限度的时间、精力，使学生获得最合理的教育和发展。
以下谈谈我们对生物教学最优化的几点看法。
一、最优化的前提要师生心灵的共鸣生物教学的艺术性，同其他学科一样，首先注重师生心灵的共鸣，形成最大最佳的合力，以和谐共融来提高课堂效率，以有机互动来达到教学目标。
学生是学习活动的主体，教师无论在备课还是在教学过程中应始终把学生放在第一位，始终要把激发学生学习兴趣、启发学生的思维、指导学生的学习方法、培养学生的学习习惯作为教学工作的重点来落实。
这就要求教师要爱自己的学生，心中要有学生。
学生当前的生物学知识，通过哪些途径获得生物知识，以及学生这一年龄段的认识水平，情感水平及意志水平，作为教师应该有所了解。
他们需要学些什么，在哪些方面有问题需解答，某些特殊的行为意味着什么……这些都需要教师不断进行了解，观察并进行分析、归纳、积累，这样教师才能在教学过程中有的放矢，即针对性的引导学生进行认知活动。
教师不失时机的传授有关生物学课外知识，虽然占用了一定的教学时间，然而满足学生的求知需要，才是爱的得法，爱的受学生欢迎。
教学是个互动的过程，这又要求教师要充分调动学生的学习积极性。
一节课四十五分钟要让学生完全集中注意力被动的听讲是不可能的，心理学测试结果，认为一个大学生有意注意的时间最多三十五分钟左右。
因此作为教师要充分利用这四十五分钟的时间采用各种适宜的教学手段、方法，调动起学生主动学习的积极性，教学过程应有张有驰，要有高潮迭起，要有笑声、掌声，让学生在快乐的情境中愉快的学习，才能达到最佳教学效果，课内的师生情感交流与课外师生间的情感交流密切相关，从某种程度上讲，学生中也有为“知已者”而学的成分在内，教师要充分利用这一点成为学生的良师、益友。
如何有效最优化物理学科教学论文
如何有效最优化物理学科教学物理学科教学的最优化，是指运用系统的基本观点研究和处理物理学科教学过程的结构，促使教学整体最优化的一系列方法。
根据物理学科特征，综合探讨物理优化的思路和具体策略。
本文重点探讨物理学科教学优化的理论涵义、实施策略等问题。
一、物理学科教学最优化的含义巴班斯基指出：“教学过程最优化是在全面考虑教学规律。
教学原则、现代教学形式和方法、教学系统的特征以及内部条件的基础上，为了使过程从既定标准看来发挥最有效（即最优的）作用而组织的控制。
”这一阐述实质上抓住了教学论的关键问题：怎样通过合理地组织教学过程，既保证教学的最大可能效果，又不致于造成师生负担过重。
最优化并不意味着对课堂教学作局部的改进和完善，而是有科学根据地、自觉地挑选和实施一整套措施体系。
首先，我们系统考察物理学科教学具有的一些共性，如目的性、有序性、矛盾性、多样性等。
（1）物理学科教学大纲以文字形式描述了教学目标，并以此规划了若干项基本要求，包括知识、技能掌握的程度，学生能力、兴趣、态度、方法等培养的内容，形成了物理学的逻辑联系，逐级“解体”系统目标，直指具体的每一堂课，进而构成学期目标、单元目标、课堂教学目标“三位一体”的系统网络，以此评价教学效果。
（2）为保证对上述具体目标的达成度进行有效的控制，物理教学的有序化十分重要。
系统方法认为，系统由较低级的结构转变为较高级的结构，称为有序。
而封闭系统随过程的发展，将趋于无序，导致结构劣化，与外界有信息交换的开放系统，才有可能优化。
因此，从宏观考察，物理教师的知识更新，精心备课，启发讲授，体态自然，情感丰富；学生思维活跃，兴趣盎然，勤学苦读，都是促进信息反馈的积极途径。
（3）由于物理教学过程的功能比较复杂，物理教学系统中诸因素之间的矛盾关系较为明显，如与知识“授受”过程相联系的师生相互作用，教师的能力结构与教学方法选择性之间的矛盾，教学需要与教学“媒体”之间的矛盾等，都不同程度地影响教学过程的最优实现。
论文
无约束最优化摘要无约束优化方法就是求n元函数的极值的方法。
无约束优化方法的研究，一方面有其实际的需要，在很多学科领域存在着大量的非线性优化问题，因此，如何快速准确地求出非线性优化问题的解成为数学工作者的一个重要课题，另一方面它也是约束优化方法研究的基础。
本论文介绍了无约束优化的基本原理，详细介绍了直接搜索法、最速下降法、线性搜索法、二次函数的最速下降法、牛顿法、拟牛顿法等算法的原理和步骤。
文章论述了各种算法的优缺点以及适用的不同条件，为解决不同的无约束优化问题提供了理论依据。
AbstractThe method of Unconstrained Optimization just is searching the minimization of a function of several variables. The researchment of method of Unconstrained Optimization has it’s actual need ,there remain a large number of nonlinear optimization problems in many subjects. So how to solve nonlinear optimization problems exactly and quickly becomes an important subject of mathematical workers. On the other hand, it is the basis of researchment of Constrained Optimization. The article has introduced the basic theory of Unconstrained Optimization and has introduced some methods’theory and algorithm detailly, including Direct Search Methods, Descent Methods, Descent Methods for Quadratic Functions, Line Search Techniques, Newton Methods, Quasi-Newton Methods. The article has discussed the adwantage and disadvantages of a variety of algorithms and provides the theory basis for solving different Unconstrained Optimization problems.引言追求最优化目标是人类共同的理想，最优化就是从众多可能方案中选出最佳方案，以达到最优目标。
如何让多媒体课件在教学使用中实现最优化论文
如何让多媒体课件在教学使用中实现最优化[摘要] 多媒体技术以它图文并茂、声像俱佳、动静皆宜的多种表现形式有效地刺激着学生的感官，更提供了大容量的信息，开阔了学生的视野，形象直观地调动了学生的学习兴趣。
多媒体教学也因此在教育领域中的应用成为了当前教学改革的热点，如何让多媒体课件在教学使用中实现最优化也成为了教育界探讨的重点。
[关键词] 多媒体课件课堂教学多媒体技术引入课堂教学以来，就以它图文并茂、声像俱佳、动静皆宜的多种表现形式有效地刺激着学生的感官，更提供了大容量的信息，开阔了学生的视野，形象直观地调动了学生的学习兴趣。
多媒体教学也因此在教育领域中的应用成为了当前教学改革的热点，如何让多媒体课件在教学使用中实现最优化也成为了教育界探讨的重点。
在信息化条件下，不少教育工作者不知道如何利用信息技术推进教育的整体变革，不知道如何发挥信息的优势来培养21世纪所需的高素质的创新型人才。
部分教育工作者对计算机存在恐惧感，认为计算机太复杂了，学起来太麻烦，加之目前仍存在“高考”、“中考”的压力，多数人忙于应付日常教学，突击性工作等，或各类文化进修，对计算机这种“可有可无”的教学媒体置之不理，导致一些教师不努力探索。
而且用于课堂教学的多媒体课件制作相对繁琐，要耗费大量时间，现存的课件使用又不能得心应手，以至使一部分教师心存反感，故相当一部分教师拒绝使用这些先进的教育手段，并认为这些“新玩意儿”没给他们的教学带来多大的改进，也造成一批有丰富教学经验的中老年教师较少涉足多媒体教学。
而对于多媒体教学已初步开展起来的学校，则往往存在这样的现象：相当部分的教师仅仅是在公开课或评优课时，为达到“使用先进教学设备”的要求，才使用或临时请人帮助做上课时使用的教学软件，匆匆学一点有关计算机的基本操作。
有的本人对计算机辅助教学了解甚少，操作环境又不熟悉，课件设计、制作均由他人代其完成，上课出现些失误，甚至造成干扰。
多媒体技能的掌握滞后于多媒体的运用。
做到数学练习题的最优化论文：如何做到数学练习题的最优化
做到数学练习题的最优化论文：如何做到数学练习题的最优化在小学数学教学中，如何做到小学数学练习题的最优化，充分发挥习题的功效，开拓思维，培养能力，这是一个值得深入探讨的问题。
下面谈几点体会：一、精选习题，示范讲解例题不仅有助于理顺解题思路，复习巩固知识和明确解题规范，更重要的是可以培养多方面的能力，但由于课堂时空有限，习题类型繁多，不可能面面俱到。
为此，教师必须对例题进行筛选，精选典型的、具有普遍指导意义的习题作范题，从步骤着眼，从解题思路入手，注意引导认真分析题意，弄清要求和条件，找出例题所涉及的知识点，以及要求解答的问题与已知条件的关系，抓住解题关键，形成正确的解题思路和方案，并适当列出解题格式、要点和注意事项，使从解题思路、层次和规范要求等方面受到启发。
通过对典型例题的剖析，不仅可以收到以题及类举一反三的效果，更重要的是可以达到明确概念、启迪思路、培养能力的目的。
二、选好习题，组织训练练习不仅有助于理解知识间的纵横关系，掌握知识的系统性，而且有助于掌握题型，开拓思路，熟悉解法，培养运用知识去解决问题的能力，同时还能及时反馈在知识和能力上的缺陷，是诊断困难的重要手段。
因此教师必须加强习题训练，但不能搞“题海战术”，这就要求所选练习要“少而精”，教师必须对习题进行精选，选择具有启发性、典型性、规律性和针对性的习题，采用“多变、多析、多问、多解”的导向法组织练习，鼓励一题多解，多角度、多层次分析问题，进而达到培养思维能力的目的。
三、加强解后评析，注重思路启迪习题解后的评析，不仅能及时清理解题思路，引导反思解题过程。
同时对训练思维，提高分析问题、解决问题的能力，有特殊的功效。
解后评析可采取一题一评析的策略。
可先让一位汇报结果或上讲台作解答，并要求其作适当的讲解，然后师生共同分析、讨论，鼓励提出不同见解，补充不同的解法，但绝不能将习题的评析变成“就题论题”，而应该引导深化习题，挖掘习题内涵，进一步拓宽知识，做到融会贯通。
数学专业毕业论文开题报告--最优化方法在数学建模中的应用
题 目
最优化方法在数学建模中的应用
题目类型
囗理论研究 应用研究 囗设计开发 囗其他
命题来源
教师命题囗学生自主命题囗教师科研课题
拟完成时间
2009年5月22日
一、选题依据及意义（不少于300字）
人们在工业、农业、交通运输、经济管理、国防的诸多领域经常遇到最优化的问题，例如，最优计划、最佳设计、最优分配、最佳管理、最优决策等最优化问题。而解决这些问题常常要寻求最佳的求解方法，也就是说要在物力、人力、财力一定的条件获得的收益最大，或者在任务一样的条件下，所需要的物力、人力、财力等资源最少。从数学角度来说最优化方法就是一种求极值，即求最大值和最小值的方法。目前，最优化方法在数学建模中应用广泛,受到广大数学建模工作者的重视.但将两者结合起来系统地研究得不多，即对于什么样的问题应该采用什么样的最优化方法整体的研究得不多。因此，让数学建模者能够更加清楚对于什么样问题可以运用最优化方法，明白最优化方法在数学模型中的基本模型，结合历年数学建模赛题系统地总结最优化方法在数学建模中的应用，对提高数学建模能力很有必要，对数学建模的构造思想和方法具有一定的借鉴指导意义。
此外，还有整数规划模型、静态规划模型、二次规划模型、几何规划模型等许多在数学建模中经常用到。
以上各种研究，在一定程度上反映了最优化方法是数学建模中最常用的建模方法之一。然而关于数学建模与最优化方法两者结合起来系统地研究的文献较少，而数模参赛者对最优化方法了解不深。基于最优化方法在数学建模中的重要地位，为了帮助数学建模初学者高效应用最优化方法建模，本文通过对历年数学建模竞赛优秀论文的模型构造，方法进行系统总结最优化方法在数学建模中的应用，使其能够更加清楚对于什么样问题可以运用最优化方法，明白最优化方法在数学模型中的基本模型，对提高他们的数学建模能力提供一种有益的借鉴。
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弹性约束下的线性规划之最优化方法摘要：线性规划方法是解决最优化问题的有效方法之一，有着极其广泛的应用，在管理学的应用过程中也时常穿插着关于最优化的问题。
本文将在古典的线性规划方法的基础上，引入弹性约束一词，以弹性约束下的线性规划类型为对象建立新的数学模型，在解决具体的管理学案例的过程中，寻求其最优化方法，同时为管理决策提供依据。
关键词：线性规划；最优化；单纯形法；弹性约束；保证率前言在生产过程、科学实验以及日常生活中，人们总希望用最少的人力、物力、财力和时间去办更多的事，活得最大的效益，在管理学中被看作是生产者的利润最大化和消费者的效用最大化，如果从数学的角度来看就被看作是“最优化问题”。
在最优化的研究生教学中我们所说的最优化问题一般是在某些特定的“约束条件”下寻找某个“目标函数”的最大(或最小)值，其解法称为最优化方法。
线性规划方法是最优化方法中的一个重要部分。
但是，经典的线性规划方法，常将目标函数和约束条件都视为确定的。
然而，在实际问题中不论目标函数还是约束条件都具有不同形式的不确定性。
本文重点引入新的名词弹性约束，以弹性约束下的线性规划类型为对象建立新的数学模型，从而寻求其最优化方法。
1、问题的提出某工厂生产甲、乙、丙、丁共4种产品，需用到A,B,C共3种原料，每种产品需要使用的各种原料的数量及其可能获得的利润如表1所示。
又A,B两种原料供应量有限，单位生产周期内只能提供一定的数量，而C种原料一经开包使用就必须用足一定量后方可停止使用，且不能单独使用。
现有关数据均见下表。
问应如何安排生产，方能使该厂所获利润达到最大值?表1：加工产品所需原料及可能获得的利润现设甲、乙、丙、丁4种产品各自产量分别为 1x ，2x ，3x ,4x 。
依题意有max f =121x +152x +83x +104x1x +1.22x +1.43x +1.54x ≤2100s.t 0.51x +0.62x +0.63x +0.84x ≤1000 (1-1) 0.71x +0.72x +0.83x +0.84x ≥1300 1x ,2x ,3x ,4x ≥0这是一个经典的线性规则问题。
可直接利用单纯形法对其进行求解。
在以上问题中，现因交通条件的改善，单位生产周期内A,B 两种原料的供应量可分别保证在2100～2200与1000～1050之间；因技术的改进，C 原料的使用量可变为1250～1300之间。
问:在此情况下，应如何安排生产，方能使该厂所获利润Z 尽可能地达到最大?显然，这是一个目标函数和约束条件都具有一定的不确定性的线性规划问题。
为得到其最优化方法，先给出以下标记、定义和命题。
2、标记、定义和命题①记C ＝(1c ,2c ,…,n c ),x ＝(1x ,2x ,…, n x )T ,b ＝(1b ,2b ,…,n b )T ,A ＝(i j a )m ×n,X ＝{x |x ∈Rn, x ≥0}.②允许有一定的变动范围的约束条件，称为弹性约束。
所有满足弹性约束条件的元素组成的集合，称为弹性约束集。
记加粗的“≤≌”表示弹性约束，我们可理解为大约小于的意思。
i D ＝｛x |1ni j j j a x =∑≤i b ,x ∈X ｝（i=1,2，…,m ）；M=｛f |<0f <f < 0f +0d ,x ∈X ｝,其中f 表示目标函数，0f +0d 与0f 分别表示希望目标函数值达到的最优的上下界，0d >0。
③用于表示约束条件变化范围的量，称为伸缩指标，记为i d ≥0（i=1，2，…，m ）记d =(1d ,2d ,…, m d )T④弹性约束集中的元素与满足弹性约束条件的程度之间的对应关系，称为满足程度函数。
记Di u (x )表示任意的x ∈i D ，满足1ni j j j a x =∑≤i b （i ＝1，2，…，m ）的程度，且1，1ni jj j ax =∑≤i b ,Di u (x ) 1－1/0d (1ni j j j a x =∑ - i b ) ， i b ≤1ni j j j a x =∑≤i b +i d ,0，1ni jj j ax =∑＞i b +i d .记M u (x )表示任意x ∈X 函数在X 处取得最大值的程度，且 0,1nj jj c x=∑＜0f ,M u (x ) 1/0d (1nj j j c x =∑- 0f ), 0f ≤1nj j j c x =∑＜0f +0d ,1, 0f +0d ≤1nj j j c x =∑.⑤记D =1D ∩2D ∩…∩m D ，D u (X)=inf{1D u (x ) ,2D u (x ), …, D m u (x )}。
⑥“∨”运算符定义为a ∨b=max{a,b}，“∧”定义为a ∧b =min{a ,b }，其中a ,b ∈[0,1].⑦λ表示弹性约束下的目标函数最优值的保证率，λ∈[0,1]。
3、模型的建立与求解对应于弹性约束的线性规划问题可以写成： 求maxf=x C ,s ×t x A ＜≌b, x ≥0, (3-1)对应于其中的约束条件，可转化为max ()D x u ；目标函数可转为求max ()M x u ,模型（3-1），可转换成如下模型：max （()M x u ∧()D x u ） (3-2)根据命题1，模型(3-2)可进一步转换成如下线性规划问题：max g =λ1-1/i d （1ni j j j a x =∑－i b )≥λ,（i=1，2，…，m ）s.t 1/0d (1nj j j c x =∑- 0f )≥λ0≤λ≤1, 1x ,2x ,…, n x ≥0.将上式整理可得以下模型： max g =λ1ni j j j a x =∑+i d λ≤i b i d ,（ i=1，2，…，m ）,s.t1nj jj c x=∑- 0d λ≥0f (3-3)0≤λ≤1, 1x ,2x ,…, n x ≥0.假设(*1x , *2x ,… ,*n x , λ)T 是问题(3-3)的最优解，则*x =(*1x , *2x ,… ,*n x )T 是问题(3-1)在限定条件0f ＜f ＜0f +0d 之后的解，*f =*1nj j j c x =∑是问题(3-1)在条件0f ＜f ＜0f +0d 下所得目标函数的最大值。
关于问题(3-3)中0f 与0f +0d 的确定，可由实际问题给出，也可参照生产实践经验或平时生产统计数据给定，还可以根据以下问题Ax ＜b Ax ＜b +d求max f =Cx , s.t x ≥0 （1） s.t x ≥0 （2）的解，决策者采用悲观、乐观、等可能、折衷主义等策略进行确定：设问题（1）的解为*f ，问题（2）的解为**f d +，因d ＞0，故问题（2）放宽了问题（1）的约束条件，从而有*d ＞0。
弹性约束使用的目标在于希望在一定“保证率”下适当扩大收益（即增大目标函数值），故应取0f +0d ＞*f ，但0f 取值越大，所冒风险越大，当0f ＞**f d +时，实现0f 的可能性只能是0，故还应取0f ＜**f d +。
一般地，可令a 表示乐观系数 （0≤a ≤1），1f =a (**f d +)+(1-a )*f ,则有：（1） 若采用悲观主义决策准则，可取0f ＝*f ，0f +0d ＝1f ； （2） 若采用乐观主义决策准则，可取0f ＝1f ，0f +0d ＝**f d +。
4、案例求解下面对本文开始所提出的问题基础具体的求解：① 利用单纯形法，首先求得问题（1—1）的最佳基可行解x 和最优函数值为 x ＝(1x ,2x ,3x ,4x )T ＝(8100/7,5000/7,0,0)T , *f ＝171000/7.② 利用单纯形法，求解以下问题： 求max f ＝121x +152x +83x +104x1x +1.22x +1.43x +1.54x ≤2100s.t 0.51x +0.62x +0.63x +0.84x ≤1000 (4-1)0.71x +0.72x +0.83x +0.84x ≥1300 1x ,2x ,3x ,4x ≥0 得其最优基可行解x 及最优解**f d +为：x ＝(1x ,2x ,3x ,4x )T ＝(1500/7,11000/7,0,0)T ,**f d +＝18700/7, *d ＝1200/7 ③ 最后求解弹性约束线性规划问题：max f ＝121x +152x +83x +104x1x +1.22x +1.43x +1.54x ≤≌2100 0.51x +0.62x +0.63x +0.84x ≤≌1000 s.t －0.71x －0.72x －0.83x －0.84x ≤≌－1300 1x ,2x ,3x ,4x ≥0给定1d ＝100，2d ＝3d ＝50。
为得到以上问题的解答，先令a ＝1/3，得*f ＝17500/7，采用乐观主义决策准则取0f ＝17500/7，0d ＝8000/7，且有式(3-3)将问题(4-1)转换为如下经典线性规划问题：求max g ＝λ1x +1.22x +1.43x +1.54x +100λ≤2100+100, 0.51x +0.62x +0.63x +0.84x +50λ≤1000+50 s.t －0.71x －0.72x －0.83x －0.84x +50λ≤－1300+50, 121x +152x +83x +104x －8000/7λ≥17500/7 0≤λ≤1 1x ,2x ,3x ,4x ≥0将其化为标准形式，利用单纯形法同样可求得其最优基可行解为：x ＝(1x ,2x ,3x ,4x ,λ)T ＝(4100/7,8600/7,0,0, 2/5)T .因此得x ＝(1x ,2x ,3x ,4x )T ＝(4100/7,8600/7,0,0)T 是问题(4-1)在选择0f ＝17500/7，0d ＝8000/7时的最优解，且保证率λ=2/5获得最优目标值f ＝12×4100/7+15×8600/7＝178200/7。
与问题(1-1)相比，收益增加了1028元，增幅为4.2%。
在问题(4-1)中，采用悲观主义决策准则取0f ＝17500/7，0d ＝8000/7，则得λ＝3/4，f ＝17400/7；若由生产经验直接取0f ＝16500/7，0d ＝15000/7，则得λ＝2/3，最优值f＝175000/7＝25000。
5、总结需要指出的是，使用模型(3-3)所得结果与0f 和0d 的选取有关。
一般地，若0f ＜*f 和0d ＜*d ，则λ将取得最大化。