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1)  Lagrangian relaxation and continuous relaxation
拉格朗日松弛和连续松弛
2)  Lagrangian relaxation
拉格朗日松弛
1.
Collaborative planning in supply chains based on Lagrangian relaxation and genetic algorithm;
基于拉格朗日松弛和遗传算法的供应链协同计划
2.
Fuzzy subgradient algorithm for solving Lagrangian relaxation dual problem;
利用模糊次梯度算法求解拉格朗日松弛对偶问题
3.
Novel fault localization approach based on Lagrangian relaxation and subgradient method;
基于拉格朗日松弛和次梯度法的网络故障定位新方法
3)  Lagrange relaxation
拉格朗日松弛
1.
Coordination method for multi-plants supply chain production planning based on Lagrange relaxation algorithm;
利用拉格朗日松弛算法协调多厂供应链生产计划
2.
Self-adaptive Lagrange relaxation algorithm for aggregated multicast;
解决聚合组播的自适应拉格朗日松弛算法
3.
An algorithm based on Lagrange relaxation for delay-constrained multicast routing;
一种基于拉格朗日松弛的时延约束多播路由算法
4)  Lagrange relaxation algorithm
拉格朗日松弛法
1.
Firstly,Lagrange relaxation algorithm was applied to obtain several Pareto optima which were exploited to divide the search space into several domains.
该方法首先使用拉格朗日松弛法获得若干Pareto解,从而将搜索范围划分为若干区域。
5)  lagrangian relaxation
拉格朗日松弛法
1.
Market deregulation makes transmission networks running near the edge of security limit, so it is particularly important to consider network security constraints in unit commitment and the Lagrangian relaxation method based on dual principle is an effective way to solve this problem.
市场机制驱使电网运行于安全极限的边缘,考虑网络安全约束的机组组合问题变得尤为重要,基于对偶原理的拉格朗日松弛法是解决这一问题的有效途径。
2.
At first stage, an augmented Lagrangian relaxation method is deve loped to obtain a preparatory job-shop scheduling.
该策略分 3个阶段 :首先 ,采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案 ,该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题 ,通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型 ;然后 ,对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元 ,旨在使制造单元内的生产设备间物流传送 (由自动导航小车承担 )费用最小 ;最后 ,通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案 。
3.
We explore the use of Lagrangian Relaxation to the model, by which the complex scheduling problem can be decomposed into subproblems and solved effectively.
基于一体化管理思想,在已编制的炼钢-连铸生产调度模型及轧制批量计划的基础上,建立了炼钢-连铸-热轧一体化生产调度模型,将拉格朗日松弛法应用于模型中,利用拉格朗日松弛法较好的分解特性,使大规模复杂调度问题的求解成为可能。
6)  lagrangian relaxation method
拉格朗日松弛法
1.
Lagrangian relaxation method is applied to the power plant investment decision.
在电源规划程序 JASP的基础上 ,采用拉格朗日松弛法优化电源投资决策 ,并保留了原算法中应用非常成功的随机生产模拟算法——等效电量函数法 ,使整体算法更趋严谨完善 ,求解变量多 ,计算速度快。
补充资料:结晶高聚物的转变和松弛
      所有结晶高聚物实际上都不是完全结晶的,它包括结晶相和非晶相两部分。结晶相在高聚物中所占的体积比或重量比通称结晶度。高分子长链具有柔曲性,能在结晶相与非晶相两相之间穿越,使得两相间缺乏明确的界面,即使在球晶内部的片晶叠层之间,也有着排列得不规整的非晶部分。
  
  结晶相和非晶相各贡献其主转变,结晶以熔融温度Tm为标志,非晶以玻璃化温度Tg为标志,彼此之间互有影响并发生一定的关系。图1中分五个区域,结晶相中和非晶相中的转变和松弛交错在一起。
  
  熔融主转变(第V区)是在升温到某一特定温度 Tm时,结晶态转变为熔融态并在平衡情况下进行的相变,这在热力学上属一级相变,是整个高分子链在运动。该特定温度称为熔融温度,它不像低分子化合物的熔点那样敏锐,而呈现一小段熔程,这与结晶的完整程度、晶粒大小和结晶条件有关。
  
  影响熔融温度的结构因素与影响玻璃化温度的相似,高分子链间力愈大或链本身愈僵硬,Tm值便愈高,Tm和Tg都是主链的运动,Tm为整链的运动而Tg为长链段的运动。高聚物中高分子的链尾,共聚物中的共聚单元,具有稀释效应,使Tm降低,一般,交联使结晶的规整度受到破坏,能使Tm降低。
  
  在熔融转变之前发生的αc松弛(图1第 Ⅳ区)是在晶相中发生的,与预熔有关。这种松弛在单晶中比之在半晶高聚物中明显得多,这是由分子内旋引起的链运动,随着温度的升高最终导致晶格破坏,晶体解体,成为熔体。这一转变温度用 Tac表示。图2 为从Tg起加热经Tac到Tm的分子运动示意图。
  
  非晶相中显示固有的玻璃化转变或α松弛(图1的第Ⅲ区),但内耗峰的峰高和面积都比完全非晶态的低。
  
  结晶程度较高时,能使Tg双重化,其高值与低值分别用Tg(U)和Tg(L)来表示,Tg(U)与Tg(L)的比值在1.1到1.3之间。Tg(U)可能是在受到结晶束缚的非晶区中发生,故较高;而Tg(L)大概是在少受或不受结晶束缚的非晶区中发生,故较低;当无结晶即处于非晶态时,Tg(L)即与通常的Tg相等。大多数高聚物的Tg/Tm=2/3。
  
  在温度T<Tg(图1第Ⅱ区)和T《Tg(图1第Ⅰ区)区域显现复杂的内耗谱,有的属于非晶态内玻璃态中固有的β、γ、δ、ε等松弛,其分子运动来源见非晶高聚物的转变和松弛;另外还有结晶缺陷中的短链段在低温时的运动。
  
  此外,最近在有些半晶高聚物中于T>Tm温区处发现了一个新的转变,其温度用Tu表示,与Tm有一定关系。聚乙烯等半晶高聚物的 Tu=1.2Tm。这一转变可能与持久结构,如难熔的晶元或近晶型、介晶型结构的受热破坏有关。
  

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参考词条