(自由模板)最优化方法课程论文
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。
最优化方法课程设计
四川理工学院《最优化方法》课程论文题目：基于Matlab的单纯形法仿真实验姓名：刘宇泽专业：信息与计算科学班级：一班学号：12071030113完成日期：2015年6月27日四川理工学院理学院二O一五年六月摘要线性规划是运筹学中研究最早、发展最快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅导人们进行科学管理的一种数学方法。
是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。
为了得到线性目标函数的极值，我们有多重方法。
本文采用单纯形算法求解线性规划问题的最优解，并通过Matlab软件编写程序进行求解。
最终得到线性规划问题的最优解，进一步验证了求解问题的精度，较良好。
关键词：线性规划单纯性算法Matlab程序目录一、问题提出 (1)二、设计思路和步骤 (1)三、程序设计 (2)3.1问题分析 (2)3.2 算法设计 (2)3.3 程序编制 (3)3.4算法框图 (4)四、结果分析 (5)4.1设计结果 (5)4.2 进一步讨论和验证 (5)五、收获和总结 (5)六、结束语 (6)6.1设计的优缺点 (6)6.2设计工作展望 (6)6.3学习心得与体会 (6)一、 问题提出本文运用单纯形算法解下列问题：,0,0,0,43252-2.5.53.26.00.2)(min 43214321432143214321≥≥≥≥≤-++≥+++≤--+-+--=x x x x x x x x x x x x x x x x ts x x x x x f ，，二、设计思路和步骤2.1设计思路单纯形法的基本思路：根据单纯形法的原理，在线性规划问题中，决策变量（控制变量）x1，x2，…x n 的值称为一个解,满足所有的约束条件的解称为可行解。
使目标函数达到最大值（或最小值）的可行解称为最优解。
这样，一个或多个最优解能在整个由约束条件所确定的可行区域内使目标函数达到最大值（或最小值）。
求解线性规划问题的目的就是要找出最优解。
最优化理论与方法论文DOC
最优化理论与方法论文(DOC)优化理论与方法全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。
单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。
然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。
服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。
：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。
从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。
关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划；0.引言随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。
据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。
互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。
3%。
因此，随着Internet的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。
同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。
因而，对web服务的可信性要求更高。
单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。
在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。
最优化结课论文
最优化方法课程论文引言在我们以前学习的《运筹学》中不难发现，线性规划是其的一个重要分支，它是研究在满足一组线性约束条件下，使某一线性目标函数达到最优的问题。
1947年G.B.Dantzig （丹齐克）提出了求解一般线性规划的方法——单纯形法以后，线性规划的理论趋向成熟，实际应用领域日益广泛和深入。
随着计算机能够初级成千上万个约束条件和决策变量的线性规划之后，线性规划的应用领域更加广泛了，目前线性规划已成为现代科学管理的重要手段之一，并在国防、科技、农业、工业、商业、交通运输、换将工程、经济计划、管理决策和教育等领域得到了广泛应用。
本文将会介绍单纯形法和对偶单纯形法的理论知识及其发展，并列举单纯形法和对偶单纯形法在我们日常生活中的应用实例，谈论这一理论的重要性。
一．单纯形法的产生和发展求线性规划问题最优解的单纯形法是由G.B.Dantzig （丹齐克）在1947年提出的，这是20世纪数学界最重大的成果之一，由于这一方法的有效性，几十年来一直在几乎所有的领域得到广泛的应用。
近年来，对于大规模的线性规划问题，尽管它受到了内点算法的挑战，但单纯形法还是收到广大用户的青睐。
当最优化问题中的目标函数与约束函数都是变量n x R ∈的线性函数时称为线性规划。
工程与管理科学中大量的问题都是变量数目成百上千，乃至上万或数十万的线性规划问题。
学习和研究线性规划的求解方法，不仅可以用于求解大量的实际线性规划问题，而且可以用于非线性最优化问题的求解，这是因为当用迭代法求一个非线性最优化问题时，如果我们在迭代点对问题中的有关函数取局部线性近似，所的问题就是一个线性规划问题。
单纯形法同其他的数值求解方法一样是一种迭代法，它根据线性规划问题的特点在问题可行域的顶点中逐步确定问题的最优解。
在每一个是基本可行解的迭代点（即顶点），如果它不是最优的，单纯形法从与该顶点相连接的边中确定一个使目标函数值下降的边，沿该边移动可以确定一个与该顶点相邻且目标函数又优于该顶点的新顶点（新的基本可行解）。
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。
最优化课程论文
最优化方法课程设计——线性规划模型理论与发展学院：理学院班级：信息102班学号：姓名：1理论与发展线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。
满足线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。
决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素.在企业的各项管理活动中,例如计划、生产、运输、技术等问题，线性规划是指从各种限制条件的组合中，选择出最为合理的计算方法，建立线性规划模型从而求得最佳结果。
解线性规划问题有很多种方法，内点法、单纯形法、对偶单纯形法等等，而具体求解则可用图解法等。
法国数学家J.- B.- J.傅里叶和C.瓦莱－普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法，但未引起注意。
1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题，也未引起重视。
1947年美国数学家G.B.Dantzing提出求解线性规划的单纯形法，为这门学科奠定了基础。
1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了它的应用范围和解题能力。
1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域，为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。
50年代后对线性规划进行大量的理论研究，并涌现出一大批新的算法。
例如，1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法，1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A.塔克提出互补松弛定理，1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。
最优化学习方法总结模板
最优化学习方法总结模板最优化学习方法总结1.手脑并用原则(1)要明确化学学习是认识过程，艰苦的脑力劳动，别人是代替不了的。
(2)对教师来说，一方面要使学生能主动地学习，就要不断地使他们明确学习目的，提高学习兴趣，增强学习动机。
引导学生认识到从事化学研究既有宏观的物质及其变化的现象、事实，又有微观粒子的组成、结构和运动变化，还要学习各种基本技能。
认识到学习时动手、动眼、动口又动脑的重要。
自觉地全神贯注读、做、想练结合。
并注意指导学生改进动脑又动手的方法，提高学生观察、思维、想象等能力。
另一方面，要从心理学、生理学和信息论等方面，提高对主动学习的认识。
如信息论认为，学习是信息通过各种感观进入大脑，进行编码、转换、储存、组合、反馈等一系列过程。
就信息输入来说，有强有弱，当学习者高度主动自觉时，大脑皮层处于兴奋状态，就能主动调节感受器官，接受各种输入信息。
如果学习不主动，信息没有很好输入，后面的信息处理就要发生很多问题。
因此，要通过例子，使学生认识被动地学，只看老师做，听老师讲，而不开动脑筋想是学不好的。
实验不动手做，也掌握不了基本技能的。
学习中遇到问题，通过思考解决不了时，就主动请老师、同学帮助解决，做到勤学好问。
2.系统化和结构化原则系统化和结构化原则，就是要求学生将所学的知识在头脑中形成一定的体系，成为他们的知识总体中的有机组成部分，而不是孤立的、不相联系的。
因为只有系统化、结构化的知识，才易于转化成为能力，便于应用和学会学习的科学方法。
它是感性认识上升为理性认识的飞跃之后，在理解的基础上，主观能动努力下逐步形成的。
这是知识的进一步理解和加深，也是实验中运用知识前的必要过程。
因此，在教和学中，要把概念的形成与知识系统化有机联系起来，加强各部分化学基础知识内部之间，以及化学与物理、数学、生物之间的逻辑联系。
注意从宏观到微观，以物质结构等理论的指导，揭露物质及其变化的内在本质。
并在平时就要十分重视和做好从已知到未知，新旧联系的系统化工作。
五种最优化方法范文
五种最优化方法范文最优化是一个数学领域，在解决实际问题时，通过寻找最优解的方法，使得目标函数的值最小或最大化。
在最优化问题中，有许多不同的方法可以用来求解。
以下是五种常见的最优化方法。
1.梯度下降法梯度下降法是一种基于梯度信息的迭代算法，用于求解最小化目标函数的最优解。
其基本思想是从初始点开始，根据负梯度方向进行迭代求解，直到达到预定的停止条件或收敛到最优解。
梯度下降法的优点是简单易实现，适用于大规模问题。
缺点是容易陷入局部最优或鞍点，并且收敛速度可能较慢。
2.牛顿法牛顿法是一种基于二阶导数信息的迭代算法，用于求解非线性最优化问题。
其基本思想是通过二阶泰勒展开近似目标函数，以牛顿法的更新方程进行迭代求解。
与梯度下降法相比，牛顿法收敛速度更快。
但牛顿法的缺点是需要计算目标函数的二阶导数矩阵，计算代价较大，并且需要满足一定的收敛条件。
3.拟牛顿法拟牛顿法是一种通过拟合目标函数的局部特征来逼近牛顿法的方法。
常用的拟牛顿法有DFP（Davidon-Fletcher-Powell）方法和BFGS （Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）方法。
拟牛顿法利用目标函数的一阶导数信息来近似目标函数的二阶导数矩阵，从而避免了计算二阶导数的复杂性，且收敛速度比梯度下降法更快。
拟牛顿法的缺点是需要存储和更新一个Hessian矩阵的逆或近似逆。
4.线性规划线性规划是一种最优化问题的形式，其中目标函数和约束条件都是线性的。
线性规划问题可以通过线性规划算法求解，如单纯形法、内点法等。
线性规划问题具有良好的理论基础和高效的求解方法。
线性规划在工业、供应链管理、运输问题等方面有广泛的应用。
5.整数规划整数规划是一种最优化问题的形式，其中决策变量只能取整数值。
整数规划问题可以通过整数规划算法求解，如分支定界法、割平面法等。
整数规划在许多实际情况下具有重要的应用，例如在生产计划、线路设计、货物装载等问题中。
最优化方法与自动控制选修课论文
最优化方法与自动控制本学期选修了最优化方法，其实选修这门课的时候不是很了解，甚至都不知道什么事最优化方法。
后来上了课，渐渐发现它原来是数学的一种，而且是以个很有趣的学科，并且对我所学的专业——自动控制，也很有帮助。
通过一段时间的学习，我了解到最优化方法的一些相关知识，最优化方法，也叫做运筹学方法，是近几十年形成的，它主要运用数学的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。
因为不是学习数学专业，没有足够的数学基础知识，因此学最优化方法有一定的困难，所以老师从最基础的最优化方法知识讲授给我们，譬如：凸集和凸函数、泛数等；还介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用，诸如：线性规划问题、求极值、无约束最优化问题、.等式约束最优化问题、.不等式约束最优化问题等。
用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤：①提出最优化问题，收集有关数据和资料；②建立最优化问题的数学模型（最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素），确定变量,列出目标函数和约束条件；③分析模型，选择合适的最优化方法；④求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解；⑤最优解的检验和实施。
在学习了最优化方法导论之后，发现它在我所学的专业领域有极为重要的应用。
它在我所学习的专业中发展成为了一门专门的学科——最有控制。
最优控制（optimal control ）是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。
使一个系统的性能指标实现最优化可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。
优化方案的论文14篇
优化方案的论文14篇优化方案的论文14篇在日复一日的学习、工作生活中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。
那么你有了解过论文吗？以下是小编整理的优化方案的论文，希望对大家有所帮助。
优化方案的论文篇1人才培养方案是对人才培养目标、培养模式以及培养过程和方式的总设计，对保证教学质量和人才培养规格，提高人才培养质量具有重要的导向作用。
高职船舶电气专业学生毕业后面向国内、外的航运公司就业，担任船舶电子电气员职务，面临着国际船员劳务市场的竞争，学生必须要满足STCW最新公约的任职资格要求和国家海事局海船船员适任标准的要求。
船舶电子电气员的前身是船舶电机员，上世纪末STCW公约95修正案取消了对船舶电机员的强制性配置要求，部分航运企业取消了电机员岗位，电机员的工作转由轮机员分担，但部分轮机员由于缺乏电子电气知识和信息技术而不能有效地履行职责，造成部分职能缺位，对船舶的安全营运造成一定的影响。
国际海事组织认识到了这一问题的严重性，于20xx年通过了STCW马尼拉修正案，该修正案明确提出设置船舶电子电气员这一新职务，强调了电子电气员的必要性，并规定了具体的任职要求。
为了履约中国海事管理机构也发布了新的海船船员考试发证规则，制定了船舶电子电气员的适任考试和评估大纲。
由于STCW公约95修正案生效后部分航运企业取消了电机员岗位，多数航海类院校基本上都停办了船舶电气专业，我院则由于认识到船舶电气管理的专业性和重要性而一直保留着该专业，但是由于种种原因该专业在学生的培养过程中也存在着培养方案不太合理等问题，使得人才培养的效果与市场需求之间的偏差较大，船员的综合能力比较差。
高职航海类学生的专业思想、业务技能等方面相对较好，是未来中国海员队伍中的主力军，因此基于以上背景，为了培养出具有较强国际竞争力的船舶电子电气员，实现我国成为船员强国的目标，有必要对高职船舶电气专业的人才培养方案进行研究优化。
《最优化方法》课程讨论总结(原创)
I 线性规划
1.1 分支定界法与隐枚举法
分支定界法与隐枚举法对比见表 1。
表1 项目 解决问题 分支定界法 用于求解纯整数规划和混合整数规划问题 1.标准型 Min z=c0+cjxj s.t.ai,jxj≤bi 将要求解的最小整数问题为(I0)，将不考 虑整数条件的线性规划问题称为该整数规划 的松弛问题， 记为(L0)， I0 和 L0 的解存在以下 关系： 1.若 L0 没有可行解， 则 I0 也没有可行解； 理论依据 2.若 L0 有最优解，且满足 I0 整数条件， 则 L0 的最优解即为 I0 的最优解；若不满足 I0 整数条件，则 L0 的最优目标函数值必是 I0 最 优目标函数值 z*的下界 z1，而 I0 的任意可行 解的目标函数值将是 z*的一个上界 z2，即 z1≤z*≤z2。 1)若
表3 1.与牛顿法的区别 牛顿法优缺点： 二次收敛，程序简单，需要二阶导数，需要计算 Hesse 矩阵，而此矩阵可能非正定，可能导致搜索方 向不是下降方向。 拟牛顿法：用不包含二阶导数的矩阵 Bk 近似 Hesse 矩阵 Gk（与牛顿法的本质区别） ，其特点为：1）不 必计算 Hesse 矩阵；2）当 Hk>0 时，算法产生的方向均为下降方向，具有二次终止性；3）存储量较大。 拟牛顿法是无约束最优化方法中最有效的一类算法，简单的“拟”是革命性的进步。 2.与牛顿法迭代公式对比 牛顿法：Pk=-Gk-1gk，xk+1=xk+Pk 拟牛顿法：Pk=-Bk-1gk（Pk=-Hkgk） ，xk+1=xk+αkPk，线性搜索求解 αk，计算框图如下。 拟牛顿法特点及求解思路
jFk
分支定界法与隐枚举法对比 隐枚举法 对于 0-1 规划问题，考虑其特殊性，提出该法 (cj≥0) (i=0,1,2,……,m) (j=0,1,2,……,n)
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）。
最优化课程论文【范本模板】
求解线性规划的单纯形法摘要：线性规划就是用数学为工具, 来研究一定限制条件下, 如何实现某一线性目标最优化。
单纯形法是求解线性规划的主要算法,文章从单纯形法的思想出发，详细论述了单纯形法的主体步骤，并借助单纯形表通过例题加以说明。
求解思路是：通过添加人工变量使得标准化后的系数矩阵一定含有单位矩阵，从而得到一组基变量和初始基本可行解。
由于人工变量是人为添加的，为了不改变原问题，在目标函数中消去人工变量，并将人工变量由初始的基变量化成非基变量, 使之取值为零, 然后用普通单纯形法求解.关键词：线性规划；单纯形法；单纯形表；步骤1。
迭代原理从一个初始的基本可行解出发，经过判断,如果是最优解，则结束；否则经过基变换得到另一个目标函数值改善的基本可行解，如此一直进行下去，直到找到最优解。
2．迭代步骤第1步：求初始基可行解，列出初始单纯形表.第2步：最优性检验。
第3步：从一个基本可行解转换到相邻的目标函数值更大的基本可行解,列出新的单纯形表。
第4步:重复第2、3步，一直到计算结束为止.2.1确定初始基本可行解由于可行解是由一个可行基决定的，因此，确定初始基可行解X0 相当于确定一个初始可行基 B0。
确定方法：若系数矩阵A中含单位矩阵I，则取B0＝I；若A中不含I，则可用人工变量法构造一个I.2。
2 最优性检验用目标来检验解的优劣.在A中取定一个基矩阵B，则决策向量X可分块为！”，相应的价格向量C也分块为(CB CN），把这个分块矩阵的形式乘出来，就是 Z＝CX＝（CB CN) !"＝CBXB＋CNXN，不妨设B表示A中的前m列，则可记A＝（B N），其中N 为非基矩阵，约束中的AX＝b 可表示为（B N)）！”＝b,即XB＝B－1b－B－1NXN经整理得 Z＝CB(B－1b－B－1NXN）＋CNXN，＝CBB－1b＋（CN－CBB－1N） XN 在这个式子中不难分析出，后边一项XN的系数CN－CBB－1N,当这个向量均为≤0分量时,这时只有当XN取0时,使Z值最大,也就是当XN统统取0时的这个基本可行解是最优的，而当这个系数向量其中有某分量是＞0的时候，我们可以分析得到，当前XN统统取0的这个基本可行解不是最优，因此，我们可以用XN的系数向量CN－CBB－1N的符号来判断当前基可行解是不是最优, 把这个系数向量叫做检验数向量，记为δ,当δ≤0 时，当前解为最优解.最优性检验的方法: （1）计算每个变量 xj 的检验数δj＝Cj －CBB－1Pj,其中Pj 为A中的第j列；(2）若所有δj≤0，则当前解为最优；否则，如果至少有一个δj＞0，当前解不是最优，转入第三步。
最优化设计课程论文
武汉工业学院课程名称：最优化设计姓名： X X 班级：机制 XXX 学号： XXXXXXXXX作业：1、用薄钢板制造一体积5m3，长度不小于4m，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。
确定货箱的长x1、宽x2和高x3。
试列出问题的数学模型。
解：本题的目标是使钢板的耗量最小，即可用x1、x2、x3表示为：min Z= x1x2+2x1x3+2x2x3所受到的约束为货箱体积为5m3,长度不小于4m，宽和高均大于零x1x2x3=5x1≥4x2>0x3>0该问题的数学模型为：min Z= x1x2+2x1x3+2x2x3s.t. x1x2x3=5x1≥4x2>0x3>02、将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解max f=x1+2x2+x3s．t．2x1+x2-x3≤2-2x1+x2-5x3≥-64x1+x2+x3≤6x i≥0 i=1，2，3解：共有四处不符合标准形的要求，对目标函数f是求最大值，第一、第二、第三三个约束条件为不等式。
为此1︒令F=-f=- x1-2x2-x3，将求max f改为求min F2︒对不等式约束分别引进松弛变量x4，剩余变量x5和松弛变量x6，把原问题化为标准形：min F=-x1-2x2-x3s.t. 2x1+x2-x3+x4=2-2x1+x2-5x3- x5=-64x1+x2+x3+x6=6x i≥0 i=1,2,3,4,5,6用单纯形法求解：列成表格如下2 1 -1 1 0 0 2-2 1 -5 0 -1 0 -64 1 1 0 0 1 6-1 -2 -1 0 0 0 0该表格中心有单位子块，底行相应于单位子块的位置元素为0，但右列元素有负数，底行其他元素也有负数，将第二行乘以-1得2 1 -1 1 0 0 22 -1 ⑤0 1 0 64 1 1 0 0 1 6-1 -2 -1* 0 0 0 0该表格具备1︒、2︒、3︒三个特点，可采用单纯形法首先从底行中选第三列元素-1，再在第三列的两个正元素中，有6/5，6/1中的最小者决定选取第二行第三列的元素5，标以记号，迭代一次得12/54/5 0 1 1/5 0 16/5 2/5 -1/5 1 0 1/5 0 6/5 18/5 6/5 0 0 -1/5 1 24/5 -3/5* -11/5 0 0 1/5 0 6/5从底行选元素-3/5，在第一列的三个正元素中由(16/5)/(12/5), (6/5)/(2/5), (24/5)/(18/5)中的最小者选定第一行第一列的元素12/5，再迭代一次得1 1/3 0 5/12 1/12 0 4/30 -1/3 1 -1/6 1/6 0 2/30 0 0 -3/2 -1/2 1 00 -2* 0 1/4 1/4 0 2从底行元素中选-2，选第一列中的正元素1/3，再迭代一次得3 1 0 5/4 1/4 0 41 0 1 1/4 1/4 0 20 0 0 -3/2 -1/2 1 06 0 0 11/4 3/4 0 10此时4︒已具备，故终止，从表中读出最优解x2=4，x1=2，x6=0，x3= x4= x5=0 若把引进的松弛变量和剩余变量略去，则最优解为x*=（2,4,0）T，最优值为F*=-2-2*4-0=-103. 试用DFP 变尺度法求解下列无约束优化问题。
最优化结课论文
大连民族学院最优化方法结课论文金融分析中的优化问题院系：理学院班级：信息 102作者：邬小筱学号：在金融领域中，我们经常遇到优化问题的求解。
比如：利用极大似然估计方法（MLE ）估计参数时，就面临最大化似然函数的优化问题；还比如：利用广义矩估计方法（GMM ）估计参数时也面临最大化目标函数的优化问题。
这里我们讨论利用MA TLAB 进行静态优化问题的求解，对于动态优化问题，我们不作讨论。
下面我们结合实例主要讨论金融领域中经常碰到的优化问题：线性规划问题；二次规划问题；无约束非线性函数最优化问题；约束非线性函数最优化问题。
一、线性规划问题利率风险的控制对大多数机构投资者都很重要。
久期是衡量利率变动对债券收益影响程度的指标，久期越长表示债券对利率变化的敏感程度越高，债券的风险也越高。
因此，将债券组合的久期与投资者的投资期限相互匹配，是许多机构投资者的目标之一。
假定某机构投资者想构造一个久期为D 的债券组合，它可以在市场上合适的备选债券中构造某个组合权重),,(21n w w w W = ,使得该组合的久期为D ，由于满足这一条件的组合权重可能有很多，为简化起见，我们可以进一步假定投资者选择那些期望收益最高的债券组合。
用数学形式描述如下（限制卖空）：∑∑∑===≥==n j n j j j j j nj j j w w D D w t s R E w 1110;1;..)(max上述优化问题就是一个线性规划问题。
求解线性规划问题可以借助MA TLAB 本身提供的函数linprog 来解决。
该函数解决如下形式的线性规划问题：ux l b x A b Ax t s x f qq T x≤≤=≤εε..min （1）其中：u l b x f ,,,,均为列向量；q A A ε,为矩阵。
调用该函数的格式如下：x0)ub,lb,beq,Aeq,b,A,linprog(f,fval][x,=这里函数的输入项中的ub lb,beq,Aeq,b,A,f,分别对应于线性规划问题（1）中的 0;,,,,,,x u l b A b A f q q εε是给定的初始值向量。
最优化方法综述范文
最优化方法综述范文最优化方法是一类用于解决数学模型中最优化问题的数值计算方法。
最优化问题是在给定约束条件下，寻找使得目标函数值最小或最大的变量取值。
最优化方法广泛应用于各个领域，如工程、经济学、物理学、统计学等，解决了很多实际问题。
无约束优化问题是指目标函数的最小化或最大化问题，没有约束条件限制变量的取值范围。
无约束优化方法主要包括：直接法、区间收缩法、梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法、拟牛顿法等。
直接法是一种经典的无约束优化方法，其基本思想是在空间中找到使目标函数值下降的方向，并在该方向上更新变量以接近最优解。
直接法简单易用，但效率较低，特别是对于高维问题。
区间收缩法通过收缩范围逐步接近最优解，属于一种全局优化方法。
该方法通过不断缩小范围的方式，在有限次迭代内找到目标函数的最小值。
梯度下降法是一种常见的无约束优化方法，利用目标函数的梯度信息来更新变量，使得目标函数的值不断减小。
梯度下降法有多种变体，如批量梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度下降法等。
共轭梯度法是一种迭代法，用于解决线性方程组或无约束优化问题。
该方法利用向量的共轭性质，通过一系列迭代步骤逼近最优解。
共轭梯度法通常在求解大规模问题时具有较好的性能。
牛顿法是一种基于二阶导数（Hessian矩阵）的优化方法，它通过利用目标函数的二阶导数信息来更新变量。
牛顿法在目标函数为凸函数且Hessian矩阵正定时能够快速收敛，但在非凸函数或Hessian矩阵不正定时可能出现发散。
拟牛顿法是一类对牛顿法的改进方法，通过近似计算目标函数的Hessian矩阵来避免直接计算和求逆大规模Hessian矩阵的困难。
常见的拟牛顿法有DFP算法、BFGS算法等。
约束优化问题是在给定约束条件下，寻找满足约束条件的使目标函数取得最小值或最大值的变量取值。
约束优化方法主要包括等式约束优化和不等式约束优化。
等式约束优化问题是指目标函数的最小化或最大化问题，满足一定的约束条件，可以通过约束优化方法求解。
最优化方法课程设计.doc
最优化方法课程设计报告2016年 6月 14 日摘要最优化理论和方法日益受到重视，已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域。
伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。
其中，MATLAB软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。
有了MATLAB这个强大的计算平台，既可以利用MATLAB优化工具箱（OptimizationToolbox）中的函数，又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。
关键词：优化、线性规划，黄金分割法、最速下降法、MATLAB、算法AbstractOptimization theory and methods and more attention, have penetrated into the production, management, business, military, decision-making and other fields, and optimization models and methods widely used in industry, agriculture, transportation, commerce, defense, construction, students, government various departments and agencies and other fields. With the rapid development of computer technology, optimization theory and methods for the rapid progress of the optimization problem to solve practical software is also developing rapidly. Which, MATLAB software has become the most optimization software is one of the most widely used. With this powerful computing platform MATLAB, either using MATLAB optimization toolbox (OptimizationToolbox) in the function, but also can achieve the appropriate algorithm to optimize into the calculation.Key words: Optimization、Golden section method、steepest descent method、MATLAB、algorithm第一章单纯形算法的基本思想与原理1.1 单纯形算法的基本思路单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别；若仍不是，则再转换,按此重复进行。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。