最优化技术包括两个方面的内容： 1.建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2.数学求解 利用matlab的优化工具箱，可求解线性规划 非线性规划以及多目标线性规划等问题

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术,尽管其原理简单易、于实现且功能强大,但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释。将群体优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析,导出了简化PSO算法的收敛条件。考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素,利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析,并给出一些指导性原则。

为了解决线性规划问题中减少约束条件的灵敏度分析问题,采用理论和实证分析的方法,提出了一种新的减少约束条件的灵敏度分析的最优方案获得方法,分别讨论了含有辅助变量与不含辅助变量时减少约束条件求得最优解的方法。研究结果表明:此方法简单实用且具有实际应用价值,在解决实际问题时更加简捷有效。

施工企业财务风险优化策略分析.docx

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.

内有两份文档：Oracle语句优化，数据库优化总结，SQL优化，常见优化案例分析技术及优化规则详解。(大公司内部资料)

主要介绍了mysql关联子查询的一种优化方法,结合实例形式分析了针对MySQL的关联子查询进行优化的技巧,需要的朋友可以参考下

基于最优化模型分析股市的资本配置效率，王可瑜，，传统的股票市场效率理论受到经济现实的挑战，Blanchark Olivier, and Mark Watson(1982)建立的“合理泡沫模型”证明了泡沫在股票市场中的内生�

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