本文针对p-hub中心问题开发了三个新的平衡优化模型，其中旅行时间以模糊随机变量为特征。 所提出的平衡优化方法是找到枢纽设施和需求节点的位置，以使不确定行程时间的平衡服务水平最大化。 在温和的假设下，我们首先处理均衡服务水平，并将其降低到等效的概率约束。 根据等效随机规划模型的结构特点，设计了一种新的基于参数分解的混合禁忌搜索（PD-HTS）算法，该算法结合了参数分解（PD），样本均值逼近和禁忌搜索算法。 为了证明设计解决方案方法的有效性，我们使用澳大利亚邮政数据集和随机生成的数据集进行了一些数值实验。 比较研究表明，与基于参数分解的混合遗传算法相比，PD-HTS算法具有更好的性能。

山东大学软件学院2019-2020第二学期《最优化方法》考试试题，老师zp。由于是线上考试，所以留下了电子版。

关于最小化网络编码资源：一种改进的粒子群优化方法。

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分析可伸缩视频编码系统中由嵌入式零树编码生成的码流特征,提出一种利用最优预测估计思想将算术编码和游程编码相结合,实现熵编码优化的新方法。实验结果表明,该方法比传统自适应算术编码的效率提高了10%左右,达到了进一步压缩数据的目的。

为满足无线Mesh网络和Ad Hoc网络业务不同性能的要求,提出了一种跨层优化算法,给出了保证业务平均误包率的自适应调制编码的实现方法,并结合信道、冲突、缓冲区和业务要求等分析了业务性能.在此基础上,提出了调节误包率、优化业务吞吐率,并通过加权以满足业务不同吞吐率和延迟要求的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层和业务要求的影响.为验证算法的正确性,进行了仿真分析.结果表明,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,延迟约降低65.6%.

多时滞线性系统的控制参数优化方法

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