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1)  Parametric optimization problem
参数优化问题
2)  parameter optimization problems
参数最优化问题
3)  numerical optimization problems
数值优化问题
1.
This paper proposes a novel genetic algorithm for numerical optimization problems with continuous variables,in which a hybrid crossover operator is designed to improve the fitness of individuals by means of combining traditional crossover operators with a new optimization technique,as well as a modified fitness function.
文章将传统遗传算法中的杂交算子与一种新设计的优化方法相结合,提出了一种能改善种群中个体适应度的混合杂交算子,并通过修正适应度函数给出了一种新的求解连续型数值优化问题的遗传算法,并证明了其全局收敛性。
4)  function optimization problem
函数优化问题
1.
A new algorithm for solving function optimization problem with inequality constraints is proposed.
提出了一种求解不等式约束下的函数优化问题的新算法。
5)  Minimization problem of DC function
DC函数优化问题
6)  non-numerical problem
非数值优化问题
1.
But the all-purpose algorithm of MEC for non-numerical problems doesn’t exist.
思维进化计算已成功应用于求解数值优化问题,对TSP、常微分方程组建模和Job-shop调度问题等非数值优化问题也做了一定的研究,但目前思维进化计算尚未有关于非数值优化问题的通用算法框架。
补充资料:军事问题决策优化


军事问题决策优化
optimization of military decision making

lunshi wenti iuece youhua军事问题决策优化(op‘imiZation ofmizita叮deeision making)定量描述军事决策问题,寻求最优解或满意解的方法和活动。其目的是为军事问题的决策提供定量依据。常用的理论和方法有数学规划、排队论、对策论和网络分析等。 军事问题决策优化,要求把需要决策的军事问题抽象成既反映军事行动(或作业)的最本质特征,又符合运筹学理论所要求的结构的数学模型。军事问题决策优化模型的基本要素是作业、决策方案和效能准则。作业是为达到一定军事目的而采取的运用资源(人力、物力、则一力、时间等)的行动。决策方案是待选的某种作业方案或某些表示作业方案特征的参数。效能谁则是用以评价作业成效的数量指标。例如:线性规划要求的数学模型是以一组决策变量表示作业方案,这些变量应满足以一组线性方程或线性不等式表示的约束条件,优化的目标函数应是决策变量的线性组合。优化问题的一般提法是:在限定的作业条件卜,寻求使效能准则达到最大值或最小值的决策。例如,对作战行动方案的优化,可以是以最少的兵力、兵器达到一定的作战目的;也可以是以一定的兵力、兵器达到最大的作战效果。在前一种提法下,效能准则可取为完成任务所需兵力、兵器数量的数学期望值;在后一种提法下,效能准则可取为完成战斗任务的概率或目标毁伤数的数学期望值。当作.线行动复杂时,还可取多个准则进行优化。 应用优化理论寻求军事问题决策优化方案的局限性在于:①最优性只是就某一给定准则而言的,实际军事问题决策优化的准则往往有多个,各准则间可能有不同的量纲或相互矛盾的要求,某些准则甚至不能量化。②要求建立符合某种特定结构的数学模型,而实际军事问题的决策优化往往不能用具有这种特定结构的模型来充分刻画。③问题的解是确定的,但实际军事问题中的许多不确定因素难以都考虑到。由干上述原因,许多决策问题常常不可能或不需要找到最优解,而只需求出满意解。寻找满意解一般可借助于系统模拟、决策分析、专家系统等方法。(怅最良)
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参考词条