调度在企业制造系统中起着关键作用，因为它大大提高了效率和竞争力，这一点已被广泛接受。 流水车间调度问题是一种典型的问题，涉及许多实际问题。 由于流水车间调度问题是NP难题，因此在大规模情况下，在较短的CPU时间内获得令人满意的解决方案具有实际价值。 拉格朗日松弛（LR）是一种可以处理大规模可分离问题的方法。 通过LR方法，可以将一个复杂的问题分为几个较小的子问题，这些子问题更容易解决。 但是，存在一个关键挑战，即拉格朗日乘数可能会缓慢收敛。 本文提出了一种新的概率近似次梯度法（PASG），其中使用智能优化算法来获取适当的方向以改进拉格朗日乘数。 PASG方法可以合理地分配计算时间，并在有限的计算时间内获得令人满意的进度表。 随着计算时间的延长，获得最佳解的可能性收敛至1。PASG方法的有效性通过对大规模和长期水平问题的数值测试结果得到证明。

固态继电器 PyTorch实施具有梯度引导的保留结构超分辨率（CVPR 2020）[ ] [ ] 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{ma2020structure, title={Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance}, author={Ma, Cheng and Rao, Yongming and Cheng, Yean and Chen, Ce and Lu, Jiwen and Zhou, Jie}, booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2020} } 依存关系 P

该程序通过有限元方法 (FEM) 和欧拉伯努利理论展示了由功能梯度材料 (FGM) 制成的梁和各向同性梁的静力学。 FGM 梁在机械载荷下的行为。 根据成分 P-FGM 的体积分数的简单幂律分布，材料特性在厚度方向上分级。

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的 累积问题，提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯 度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型，对在线接收的信号 强度数据进行特征分类判别，实现位置的初步估计；随着目标的运动，进一步结合粒子滤波方 法，迭代地实现动态目标位置的精确预测；另外，将定位轨迹与实际轨迹进行对比，以验证该算 法的稳定性。实验仿真结果表明：累积分布函数在80％的百分位处，提出算法的定位精度控制 在1.19m以内，明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法；同时较基于梯度提升决策树 算法的定位精度提升了34.9％；所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。

简单解释：比如拿温度传感器来说，就是根据之前一段时间的温度数据计算下当前理论上应该测量到的温度，如果超出这个最优解的一定比例，就可以理解为突发状况了

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