PSBH中的组合优化问题及其计算方法
聚合物聚合条件与最优化方法的结合
聚合物聚合条件与最优化方法的结合聚合物的聚合需要考虑许多的聚合条件（温度、pH、单体摩尔比、单体浓度、反应时间等），每一种聚合条件的改变都会影响到最终聚合产物的性质。
为了能够更好地聚合实验所需求的聚合物，需对实验条件进行筛选，以求得到最佳的实验预期效果，但是筛选实验条件会遇到一个很大的问题，例如选5个温度点，5个pH点，这样就需要做25组实验，而随着实验条件数目的增多，需进行的实验时间会随之增长，若一组一组来做，不仅周期长，而且很消耗科研精力，故需通过对实验中多目标条件进行优化，以达到减少实验组，提高实验效率，用部分实验组的实验数据能够充分反映整体实验数据的变化规律，故引入正交试验设计方法。
正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
1951年日本著名统计学家田口玄一根据试验的优化规律提出了正交表。
正交表成为正交试验设计的基本工具，使得正交试验具备了分散性和整齐可比性，不仅可以根据正交表确定出因素的主次效应顺序，而且可应用方差分析对试验数据进行分析，分析出各因素对指标的影响程度，从而找出优化条件或最优组合，实现试验的目的。
正交表将各试验因素、各水平间的组合均匀搭配，合理安排，将试验因素各水平平均分布，实现了因素和水平的均匀分散性和整齐可比性，极大地减少了试验次数，并且试验结果能够提供较多的信息，可谓是一种因素、多水平、高效、经济的试验方法。
正交表有两种：同水平正交表和混合水平正交表。
同水平正交表是指各因素的水平数相等的正交表，目前有二、三、四、五、七、八、九水平正交表，这种正交表不仅可以使每个因素的不同水平在每一列中出现的次数相等，而且可以安排部分因素之间的交互作用考察。
混合水平正交表是指各因素的水平数不完全相等的正交表，这种正交表可以安排水平数不同的多因素试验，使用方便，但有时不便考察因素之间的交互作用。
连续聚合过程中多牌号产品过渡的生产调度最优化
3
1.3534 0.2507
0 1.2479 2.1512 3.3141
4
0.2104 0.9983 1.9671
0 0.3369 0.9078
5
0.1704 7.3214 1.2394 0.2301
0 3.8176
6
5.7861 9.5325 6.2562 5.7230 4.2899
0
经计算可知 以总目标函数ΣJ 值为目标进行优化调度 可知牌号切换的顺序为 1→ 5→ 4→ 2→ 3→ 6
按照这样的顺序切换不但能保证安全操作 而且切换过程的总时间最短 产生的废料量最少 也 就是说经济效益最优
3.2 多牌号切换的变量轨迹及结果分析 以综合参数值ΣJ 最小为目标 各牌号之间切换计算所得的有关变量轨迹如图 1 所示 水平线表
2 多牌号产品切换的生产调度最优化
一般 树脂的性质差别越大 切换所需的过渡时间和过渡料数量就越大 但是这种差别综合反
映在树脂的熔融指数 密度和融流比等参数上 因此 选取一个综合参数体现产品切换的代价或成本
是很有必要的 本文认为控制两牌号产品树脂之间切换的目标函数即可以作为这种综合参数来衡量切
换的成本[1,6,7]
fk (i, S)=Min[ fk-1(j, S\{j})+Jj, i]
( k=1,2,...,n-1. i=2,3,...,n. S⊆Ni )
边界条件为 f0(i, φ)=d1 i
Pk (i,S)为最优决策函数 它表示从牌号 1 开始经 k 个中间牌号的 S 集切换到牌号 i 的目标函数值
J 最小的路线上紧挨着牌号 i 前面的那个牌号[8]
该问题的求解如下 由于牌号切换是从 1 牌号开始的 设切换到 i 牌号 记 Ni ={2,3,...,i-1,i+1,...,n} 表示由牌号 1 切换到牌号 i 的中间牌号集合 S 表示切换到 i 牌号之前中所切换过的牌号的集合 则有 S⊆Ni 因此 选取(i, S)作为描述过程的状态变量 决策为一个牌号切换到另一个牌号 并定义最优值 函数 fk (i, S)为从牌号 1 开始经 k 个中间牌号的 S 集切换到牌号 i 的最小目标函数值 J 的值 则可写出动 态规划的递推关系为
国际医学教育标准
分三个阶段考试
考试题目：各学科之间交叉渗透，以知识综合应用为主
USMLE分三阶段考试
第一阶段（step-1）
基础医学综合水平考试，3小时 大学二年级结束时参加 评价医学生生物科学知识的掌握和在人类疾病 诊断、治疗方面的应用 包括：人体解剖学、生物化学、遗传学、微生物学、病理 学、药理学、生理学、免疫学、预防医学等
人文社会科学课程
健康与社会 卫生法学
思想政治理论课等
系统整合代替以学科设置的课程体系
系统解剖学 局部解剖学 组织胚胎学 生理学 生物化学 分子生物学 细胞生物学 微生物学 免疫学 寄生虫学 病理学 病理生理学 药理学 遗传学
优化组合
整 相应 临床课程 合
交叉渗透
基础学习 人体结构 消化与营养 感染与免疫 生殖、性、发育与生长 机体平衡 疾病机制 药物治疗 心血管与呼吸 神经学 肌肉与骨骼 肿瘤学
USMLE分三阶段考试
第二阶段（step-2）
临床医学综合性水平考试，重点是健康促进和疾病防治，9小时 毕业前参加 评价医学生临床科学知识的掌握和在导师指导下对知识的综合 应用能力 包括：内科学（传染病学）、外科学、妇产科学、儿科学、心 理学、神经病学等
USMLE分三阶段考试
第三阶段（step-3）
第十一学期临床综合考试（step-2）
OSCE（Step-3)
解决问题 促进健康（problem solving for better health, PSBH）
解决问题，促进健康由美国dreyfus健康基金会设立 目的：
让学生在校期间就关注社会健康问题，利用现有的资源制订可
行的实施计划，对民众健康起着有效的促进作用
临床与临床 整合
气相色谱GC分析条件优化
Van De系数K和分配比k
分配系数是指在一定温度和压力下，组分在 固定相和流动相之间分配达平衡时旳浓度 之比值，即
K
溶质在固定相中的浓度 溶质在流动相中的浓度
Cs Cm
分配比又称容量因子，它是指在一定温度 和压力下，组分在两相间分配达平衡时， 分配在固定相和流动相中旳质量比。即
柱温
恒线速度控制方式 恒圧控制方式
「恒线速度控制方式」 GC 和 GC/MS 旳保存时间一致
FID MS
P进
毛细管柱
t0
P出
大气压
t1
P进
毛细管柱
入口压力相同,线速度在 MS 检测器侧快 保存时间短。
P出
真空
采用「恒线速度方式」GC和GC/MS旳保存 时间保持一致。
FID
MS
采用「恒线速度方式」 FID 和 MS 检测
用于高温分析 最不易断裂 内表面经特殊处理
固定相
大多数固定相为聚合物
聚甲基硅氧烷（Polysiloxanes, silicones） 聚乙二醇（Polyethylene glycols, PEG）
固定相－聚甲基硅氧烷
RR O Si O Si O
siloxane backbone
R=
R
CH3
CH2CH2CH2CN
极性固定液------沸点相同步，按极性由小到大 旳顺序溶出
固定液旳浓度或毛细管柱旳膜厚
对低沸点化合物
高浓度（10%～30%)
高膜厚(1～5μm)
对高沸点化合物
低浓度（1%～5%)
低膜厚(0.25～0.5μm)
图像处理算法的使用技巧与性能优化
图像处理算法的使用技巧与性能优化图像处理算法是计算机视觉领域的关键技术之一，广泛应用于医疗影像、机器视觉、数字媒体等领域。
在图像处理中，我们常常需要使用各种算法来实现图像的增强、恢复、分割和识别等操作。
本文将介绍一些图像处理算法的使用技巧，并探讨如何优化算法性能。
首先，我们来看一些常用的图像处理算法。
1. 图像增强算法：图像增强算法旨在改善图像的视觉质量，使其更加清晰和具有良好的对比度。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、图像滤波、边缘增强和颜色校正等。
在使用这些算法时，我们可以根据具体需求选择合适的方法，进行单个或组合使用。
2. 图像恢复算法：图像恢复算法旨在从受到损坏或退化的图像中，恢复原始图像的信息。
常见的图像恢复算法包括去噪、去模糊、运动估计和图像修复等。
在使用这些算法时，我们需要根据损坏的类型和程度，选择适合的算法进行修复。
3. 图像分割算法：图像分割算法旨在将图像分割成具有不同特征的区域，用于定位和识别图像中的目标。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长和基于聚类的分割等。
在使用这些算法时，我们需要根据图像的特点和分割目标的要求，选择合适的算法进行分割。
4. 图像识别算法：图像识别算法旨在根据输入的图像，识别和分类图像中的对象或特征。
常见的图像识别算法包括特征提取、特征匹配、模式识别和深度学习等。
在使用这些算法时，我们需要根据具体的识别任务和数据特征，选择合适的算法进行训练和分类。
在使用图像处理算法时，为了达到更好的效果，我们需要掌握一些技巧。
1. 参数调节与优化：图像处理算法通常包含一些可调节的参数，通过合理调节这些参数，可以达到更好的处理效果。
在使用算法前，我们需要了解每个参数的作用和取值范围，并通过实验和评估，进行参数的优化。
此外，我们还可以通过自适应参数调整的方法，根据图像的特点和处理要求，动态调节参数值。
2. 算法组合与级联：在某些情况下，单个算法可能无法满足我们的需求，此时我们可以考虑使用多个算法进行组合或级联，以达到更好的效果。
组合优化问题ppt课件
➢ 有一个推销员，要到 n 个城市推销商品，他要找出一个包含所有 n 个城市的具有最短路程的环路。
同样的问题，在中国还有另一个描述方法：
➢ 中国邮递员问题（Chinese Postman Problem CPP）：一个邮递员从 邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍 每条街道至少一次，应如何选择投递路线，使所走的路程最短。
在过去的几十年中，在求旅行商问题的最优解方面取得了极大 的进展。
➢ 48个城市的问题、120、318、532、666、2392、 24978个城市的问题
尽管有这些成就，但旅行商问题还远未解决。问题的许多方面 还要研究，很多问题还在期待满意的回答。
特点
NP完全问题 它的解是多维的、多局部极值的 很难用数学公式描述 TSP 问题 吸引了许多不同领域的研究者，包括
某些算法，只要稍微做些改变，就有可能导致 解的精度或搜索效率的大幅度提高。
因此，对于什么样的问题，应该采用什么样的 方法，怎样使用这种方法才更有效果，在这方 面人们已经进行了很多的研究。
典型问题
旅行商问题
(Traveling Salesman Problem)
旅行商问题
TSP的历史很久
➢ 最早的描述是 1759 年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋 盘中的 64 个方格，走访 64 个方格一次且仅一次，并且最终返回到 起始点。
组合最优化无法利用导数信息 精确地求解组合优化问题的全局最优解的“有效”算法一
般是不存在的。
组合优化的研究
怎么才能把一些社会现象、活动等捕捉归纳 为组合优化问题？
怎种组合优化问题拥有什么性质？
为了构造快速解法，什么样的性质是有用的？
HyperWorks优化技术在薄板件工艺可成型性分析中的应用--尤胜超
HyperWorks优化技术在薄板件工艺可成型性分析中的应用尤胜超龚伟权吴建勋安徽合力股份有限公司工艺研究所HyperWorks优化技术在薄板件工艺可成型性分析中的应用尤胜超龚伟权吴建勋(安徽合力股份有限公司工艺研究所安徽省合肥市望江西路15号 230022)摘要：薄板件类产品设计的一个重要考虑因素就是工艺可成型性。
当设计中进行仿真分析发现工艺可成型性较差时，需要在CAD软件中更改模型而后再次导入有限元软件中进行仿真分析，反复多次直至分析结果达到可以接受的程度，这样极大影响了工作效率和产品开发进度。
本文简要介绍了如何利用HyperMorph技术对零件特征进行尺寸改变以及形状优化，从而进行仿真分析，尽快发现较好的工艺可成型性，缩短新产品开发周期。
关键词：薄板件，工艺可成型性，HyperMorph, 形状优化概述判断薄板件工艺可成型性冲压仿真CAE技术目前在很多企业已得到广泛的应用，在运用此类有限元软件进行工艺可成型性精确分析判断时，我们通常的做法是向CAE软件中导入模面，根据先前估算的板料毛坯进行仿真分析，当发现问题需要进行修正时，比如加大局部圆角、降低高度、增加一定的侧面斜度等，需要在CAD软件中修改好而后再次导入到CAE软件中，如此反复，及其繁琐。
对于简单零件局部细节需要在CAD中更改时可能还较为方面，对于复杂模型，可能要花费很大的功夫。
本文就我们在做仿真过程中如何运用HyperWorks的HyperMorph技术实现对仿真模型（有限元模型）的形状和尺寸改变做简单阐述，并就HyperStudy对薄板件类零件形状优化技术进行了探讨。
一、HyperMorph技术简介HyperMorph是一个内嵌在HyperMesh中的网格变形工具，仿真模块HyperForm中也可以自动加载HyperMorph。
通过它，可以使用多种交互式的方法来改变网格形状，这些方法包括拖拽handles，改变模型高度、倒角和半径及局部角度等。
组合优化问题与现代优化算法
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旅行商问题的解
从 n! 条周游路线中找出一条具有最小成本的旅行路线， 如果用枚举的方法寻找，就是把每一个旅程的成本都计算 一次，再比较大小，显然需要计算n!次；当n不断的变大， 问题的求解会呈现出一种组合爆炸的状态。
所以，寻求有效的算法是解决组合问题的关键。
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vi (vi1, vi 2 ,
, viD )
记第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置为
pi ( pi1, pi 2 , , piD )
记整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为
pg ( pg 1 , p g 2 , , pgD )
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仿生优化算法——粒子群算法
基本思路： • 初始化一群随机粒子（随机解） • 每次迭代中，粒子通过跟踪两个极值更新自己： ——粒子本身找到的历史最好解（个体极值点pbest） ——整个种群目前找到的最好解（全局极值点gbest） • 需要计算粒子的适应值（目标函数值），以判断粒子位 置距最优点的距离。 • 每次迭代中，根据适应值更新pbest和gbest。 • 迭代终止条件：设置最大迭代次数或全局最优位置满足 预定最小适应阈值。
c1,c2—学习因子，经验值取c1=c2=2，调节学习最大步长 rand（）—随机数，取值范围（0，1），以增加搜索随机性
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仿生优化算法——粒子群算法
基 本 粒 子 群 优 化 算 法 流 程 图
开始 初始化粒子群 计算每个粒子的适应度 根据适应度更新pbest、gbest，更新粒子位置速度
为qk（qk>gi,i=0,1,……, L），车辆不允许超载。要求指派运