最优化论文
最优化理论论文

列车运行调整的优化问题最优化方法(也称做运筹学方法)是近几十年形成的,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案,发挥和提高系统的效能及效益,最终达到系统的最优目标。
实践表明,随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展,最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法,被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、国防等各个领域,发挥着越来越重要的作用。
本文主要论述最优化理论在列车运行调整中的应用。
1、列车运行调整的概述列车自动调整的主要任务是当列车运行受到干扰时通过适当地调整列车的运行计划,使列车群的运行尽快恢复到计划运行图上。
因而列车自动调整过程是一个不断对列车运行图进行局部调整以消除干扰的优化过程,列车运行图既是列车自动调整的依据,同时也是列车自动调整的目标。
列车运行调整即是当列车运行实际状态偏离预定值,造成列车运行紊乱时,通过重新规划列车运行时刻表,尽可能恢复列车有秩序运行状态的过程。
列车的运行过程可以分解为车站作业(发车、到达、通过)和区间运行。
通常列车群在区间的运行用区间运行时分描述即可,在区间对列车进行调整的常用手段就是压缩区间运行时分,而区间运行时分这一信息只影响列车在下一站的到达时分,可归结到车站去处理。
因此列车自动调整的重点是控制列车在车站的作业情况,即在城市交通列车群的相对确定的次序条件下,在多个约束条件下如何合理确定列车在各站的到点、发点。
1.1 列车运行调整本身具有的特点:●约束条件众多。
它要满足列车与列车,列车与车站,计划列车时刻表等来自多方面的约束,这其中包括了最小停站时间,最短追踪间隔,最短运行时间等等;●优化指标众多。
在传统的运行调整问题的研究中常用到的优化指标有总到达时间晚点最小,总晚点列车数目最少等;●动态性、实时性,复杂性。
减少非智力因素失分,实现高考化学成绩最优化[论文]
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减少非智力因素失分,实现高考化学成绩的最优化减少失分与增加得分一样重要,减少失分也是得分。
我们有不少同学平时考试都有这样的教训:会而不对、对而不全。
主要表现在审题不严、表达不准,可以这么说:提高高考化学成绩,学科知识是基础,仔细审题是关键,规范表达是保障。
因此根据自己多年备考经验,建议考生做好以下几点:一、仔细审题保证审题所需的合理时间。
考试时间是紧张的,但无论多紧张,也不能将时间省在审题上。
审题时,要注意结合自身实际,做好以下几步:1.读。
默读题干与问题,对一些关键性的字、词、句应予特别注意,认真推敲。
必须搞清楚题目告诉了什么(注意隐含条件),要求做什么,切忌题目未读完,已开始作答,或因题目似曾相识而匆忙作答。
对于叙述长的题或阅读材料题,可先看题目要求(或问题),再看题目或文章,这样可避免思维混乱,阅读时无针对性。
如实验中的分离提纯、鉴别鉴定检验,实验中可能限定的试剂、条件等,描述气体体积时的温度、压强,该元素对应的简单离子的半径大小……2.画。
审题时要注意抓关键字、关键量,并对其圈、点、勾、画,防止所答非所问。
如是选择“正确的”还是“不正确的”;是“由大到小”还是“由小到大”;是“可能”还是“一定能”;是“澄清透明”还是“无色透明”;是写“化学名称”还是“化学符号”,是“分子式”还是“结构式”“结构简式”“电子式”;是“离子方程式”还是“化学方程式”;离子方程式中是过量,还是不足、少量、恰好等;求质量还是物质的量、体积百分含量、质量百分含量等。
3.思。
多角度无遗漏地挖掘题所给信息,特别是隐含信息,然后逐一审查,排除那些干扰思路的多余条件和信息。
并将陌生信息转换成熟悉的信息,抽象信息转换成具体信息;联系题目主干信息、题干与问题之间、题目与所学知识之间有什么关系,为正确解答试题做准备。
二、规范作答提高书面表达能力,注意化学用语的书写规范化,抓住关键字、词训练,可减少不必要的失误。
备考中老师可指导学生对一些常见的问题采用固定的模式作答来增强规范性强化训练,如:⑴除杂的作用:除去(或吸收)?讇祝乐梗ɑ蛞悦猓﹢讇祝虎撇僮鹘峁喝绻麁讇祝騹讇祝虎亲既肥樾词约撩疲喝绯o2(so2)用饱和nahco3溶液;⑷描述实验现象:从海(溶液)、陆(固体)、空(气体)三方面作答等。
(运筹学与控制论专业优秀论文)一类最优化问题的算法设计

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1.3 本文的主要内容
本文主要研究一类具有特殊形式的最优化问题,求解这一类最优化问题的全 局最优解,并应用到求解互补问题上。虽然目前已经有很多算法,但是我们考虑 到本最优化问题的约束条件是特殊的,因此可以利用约束条件的特殊性构造更为 简单有效的算法。
本文提出了一类新的函数,将它定义为半正定函数。利用这类函数将原问题; 分别转化为无约束最优化和含等式约束的最优化问,并分别设计了算法,进行了 数值实验,验证了算法的有效性。为了给出问题的全局最优解,我们又研究了算 法子问题的全局最优化算法,利用填充函数法来求解子问题。这样就保证了前面 设计的算法可以求得问题的全局最优解。最后,针对约束最优化问题(P),提出 了拟填充函数的概念,构造了一类拟填充函数并设计了算法。具体内容如下:
In this article we propose a new type of function, which is called a semi-positive function. We use this function to make another function, then we can turn the original problem into another one. We give algorithms and numerical results. Then we investigate the sub-problem. Also we propose the definition of quasi-filled function. We propose a quasi-filled function and design algorithm. It mainly contains the following six chapters:
工业工程本科毕业论文——流程优化分析[管理资料]
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本科毕业论文题目:G公司磁路组合流水线流程改进研究院(部):管理工程学院专业:工业工程班级:工业061姓名:刘娜学号:2006021291指导教师:孔海花完成日期:2010年6月15日目录摘要 (III)ABSTRACT (IV)1前言 (1)课题背景 (1)研究意义 (1)研究思路 (2)2流程改进相关技术 (4)流程概述 (4)工作研究 (4)程序分析 (5)作业分析 (7)模特排时法 (7)3G公司MSA流水线生产现状及问题分析 (9)研究对象概述 (9)G公司简介 ........................................................................................................................... - 9 -G公司产品简介................................................................................................................... - 9 -MSA流水线生产流程概述 .. (10)流水线整体工位布局......................................................................................................... - 10 -流水线具体工位作业......................................................................................................... - 12 -MSA流水线生产流程问题分析 (15)4MSA生产流水线流程改进研究 (17)工艺程序研究 (17)流程程序分析与改进 (18)充磁工位作业分析与改进 (22)点胶工位动作分析与改进 (24)工装分析与改进研究 (26)流程改进效果评价 (29)5结论 (30)谢辞 (31)参考文献 (32)摘要生产流程改进是现代企业提高竞争能力的重要途径。
物理课堂教学最优化论文

试论物理课堂教学的最优化摘要:物理课堂教学的最优化是每住物理教师所希望和探求的。
本文对影响物理课堂教学最优化的若干因素进行了深入浅出的分析,通过实例阐述了如何做到物理课堂教学的最优化。
关键词:物理课堂;教学;最优化;影响因素中图分类号:g633.7 文献标识码:a 文章编号:1006-3315(2011)5-057-001在物理课堂教学中尽量突出“教师主导、学生主体”的双边作用,以达到更好的教学效果。
我国有句成语叫事半功倍,意思是使用较小的力气而收到较大的成效。
在教学中能否也可以做到这一点,即花较小的教学力气,收到较大的教学效果呢?这正是每位教师所希望和探求的,这就是属于教学最优化问题。
在此我就“影响物理课堂教学最优化的若干因素”谈几点粗浅看法。
一、什么是物理课堂教学的最优化在物理课堂教学中,对于同一施教对象,采取相同教材,使用同样先进的教学设备,当不同的人去讲授时,由于对教材的处理不同,采用方法不一样,讲授的语言技巧和艺术有区别,花费的时间和所花费力气就会不同,所获得的教学效果也就不一样。
其中运用最佳手段达到最佳教学效果的,就是达到了物理课堂教学的最优化。
在这个统一体中教师是主要方面,起主导作用,学生是主体在教师的启发引导下主动接受知识,而教师的主导作用又是通过学生积极主动参与、表现才能发挥出来的,以期达到物理课堂教学的最优化。
二、影响物理课堂教学最优化的若干因素实现物理课堂的最优化,是每位物理教师的心愿,也是教学改革的重要课题之一。
那么究竟影响物理课堂教学最优化的因素有哪些呢?我经过多年来物理教学实践的探索,认为主要有以下几种因素。
1.教材内容的处理和顺序安排众所周知,开展教学活动不可能照本宣科,必须对所讲教材内容进行处理,依据学生的实际情况(如接受能力、基础状况等)和知识的内在联系,对所教内容进行剪裁提炼,找出知识点,从而确定讲授方法和顺序。
例如:对于密度的教学,关于密度概念的引入就可以有几种:(1)直接给出密度的概念。
资源配置的最优化问题研究

资源配置的最优化问题研究优化问题是现代科学技术领域中常见的研究方向之一。
在资源配置问题中,寻求最优解是至关重要的。
资源的配置包括人力、财力、物力等各种资源的分配和利用,是每个组织或团队在实现目标时必须面对的问题。
如何在限制条件下实现最优化资源配置,是资源管理中的研究重点。
论文将从三个方面探讨资源配置的最优化问题:最小费用流问题、多目标规划问题和约束优化问题。
一、最小费用流问题最小费用流问题是一种常见的优化问题,应用广泛。
它在运输问题、电力网络、通信网络、哈密顿回路等领域中经常被使用。
最小费用流问题是求一个网络流,使得在满足容量约束的条件下,费用最低。
流问题是指在一个有向图网络中定义流,每一条边都有流量限制,每个点的流量输入等于输出。
最小费用流问题的求解方法有多种,如基于单纯形算法的网络流、最大流、回归算法等。
通过对正权边上附加负权边的方法可以将最小费用流问题转化为最大费用流问题,再将最大费用流问题用类似的解法规约成最小费用流问题。
二、多目标规划问题资源配置问题中的多目标规划问题具有较高的难度。
在多目标规划问题中,需要同时考虑多个指标的最优化,这使得我们需要寻求多方面的解决方案。
多目标规划问题的求解需要依靠求解方法,如目标规划(Goal Programming)、向量最优化方法(Vector Optimization)、群体博弈(Game Theory)等方法。
目标规划方法主要是通过具体分析决策者的需求与利益,从而建立相应的目标函数模型。
向量最优化方法主要是通过一个松弛变量来维护优化求解的结果,在同等的决策给定下,通过调整松弛变量的值实现多目标求解。
群体博弈方法则是借鉴博弈论在牧场博弈和环境公共产品中寻求各方的最大化利益。
三、约束优化问题在资源配置过程中,限制条件的存在常常使得问题变得复杂。
在约束优化问题中,需要寻找一组满足约束条件的最优解。
约束优化问题也有多种求解方法,如线性规划、非线性规划、整数规划、混合规划和表示理论等。
最优化课程论文-三点二次插值法

四川理工学院《最优化方法》课程论文******专业:统计班级:1班学号:***********完成日期:2014-6-25无约束最优化方法——三点二次插值法摘要在生产过程、科学实验以及日常生活中,人们总希望用最少的人力、物力、财力和时间去办更多的事,获得最大的效益,在管理学中被看作是生产者的利润最大化和消费者的效用最大化,如果从数学的角度来看就被看作是“最优化问题”。
最优化问题分为无约束最优化和约束最优化,本文主要拟就无约束最优化进行分析。
无约束最优化计算方法是数值计算领域中十分活跃的研究课题之一,快速的求解无约束最优化问题,除了自身的重要性以外,还体现在它也构成一些约束最优化问题的子问题。
因此,对于无约束最优化问题,如何快速有效的求解一直是优化工作者十分关心的事。
本文研究求解无约束最优化问题的精确线性搜索方法——三点二次插值法,并且讨论了这种方法的优缺点以及适用范围,同时论文中对这种方法给出了具体实例,并对例子进行了matlab软件实现。
关键词:三点二次插值法、插值多项式、目标函数目录一、问题的提出 (3)二、设计思路和步骤 (3)3.1设计思路 (3)3.2 设计步骤 (3)三、程序设计 (5)3.1问题分析 (5)3.2 算法设计 (5)3.3 算法框图 (5)3.4 程序编制 (7)四、结果分析 (8)四、结果分析3.1理论结果 .......................................................... 8 3.2 编程结果 .......................................................... 9 五、收获提高 (11)5.1设计的优缺点 ..................................................... 11 5.2收获与启发 ....................................................... 11 参考文献 . (11)一、问题的提出用精确线性搜索方法求()23min 30+-=≥αααϕα的近似最优解(精确极小点为*α=1)。
初中物理课堂教学最优化论文

谈谈初中物理课堂教学的最优化如何在有限的时间里全面完成物理教学任务,发展学生的智力,培养学生的能力,取得最佳的教学效果。
这是每个教师都在积极思考的,本人结合学习和探索,谈点个人看法,请教行家里手。
一、以饱满的激情导入新课导入新课是课堂教学的有机组成部分,其重要意义不可忽视。
某著名特级教师说:“在课堂教学中要培养激发学生的兴趣,首先应抓住导入新课的环节,一开始就把学生牢牢地吸引住。
”教师精心设计导入新课的环节,可以起到先声夺人的效果,为取得最佳的教学效果奠定基础。
导入新课应针对教学内容实际,与教学内容建立有机联系,否则将成为课堂教学的赘疣。
根据初中生年龄阶段的特征、知识的储备和物理教学的特点,可以通过联想、类化、设疑、实验、演练、物理学史等方法导入新课。
导入新课要精心设计,力求用最少的话,最短的时间,既新颖有趣,又迅速巧妙地将学生的注意力集中到课堂上来,激发学生的思维,引发学生对新知识、新内容的积极探求。
二、灵活地选用教法教学方法是指教师为完成教学任务所采用的工作方法和学生在教师指导下学生的学习方法,根据教学目的、教学内容、学生年龄特征和初中物理课的特点,将各种教学方法结合起来,灵活运用,启发学生积极思维,从而达到最佳的教学效果。
例如,在直流电动机的教学中就要将演示、讲解、对比、练习等方法配合起来进行使用。
否则,缺少必要的演示,学生没有感性知识的储备,不能较好地引出什么是电动机;缺少富有启发性的讲解,学生不会用“左手定则”“平衡位置”和“换向器”;没有交流电动机、直流电动机的对比,学生所学知识是孤立的、片面的、不系统的;没有适量的练习,学生将不能全面地掌握直流电动机。
教学方法是教师的“教法”和学生的“学法”的有机统一。
授课时,不仅要使学生获得科学的知识,而且要引导学生去发表自己的观点,通过实验验证自己的假设,让学生体验成功的喜悦,吸取失败的教训,最终让学生获得学好物理的方法和探索大自然奥秘的方法。
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理学院最优化理论与应用课程设计学号:XXXXXXX专业:应用数学学生姓名:XXXXXX任课教师:XXXXXX教授2015年10月第一部分在最优化理论与应用这门课中,我对求指派问题及指派问题的一个很好的解法匈牙利算法的应用比较感应趣。
下面做出来讨论。
国内外的研究情况:“匈牙利算法”最早是由匈牙利数学家尼格(D.Koning )用来求矩阵中0元素个数的一种方法]3[,由此他证明了“矩阵中独立0元素的最多个数等于能覆盖所有0元素的最小直线数”。
1955年由库恩(W.W.Kuhn )在求解著名的指派问题时引用了这一结论]4[,并对具体算法做了改进,任然称为“匈牙利算法”。
解指派问题的匈牙利算法是从这样一个明显事实出发的:如果效率矩阵的所有元素≥ij a ,而其中存在一组位于不同行不同列的零元素,而只要令对应于这些零元素位置的1=ij x ,其余的=ij x ,则z=∑∑n injijij xa就是问题的最优解。
第二部分结合我的基础知识对匈牙利算法的分析与展望 一.基础知识运用企业员工指派问题的模型建立与求解1.标准指派问题(当m=n 时,即为每个人都被指派一项任务)假定某企业有甲乙丙丁戊五个员工,需要在一定的生产技术组织条件下,A ,B,C,D,E 五项任务,每个员工完成每项工作所需要耗费的工作时间如下:求出:员工与任务之间应如何分配,才能保证完成工作任务的时间最短?最短时间为多少? 模型建立设用C>0表示指派第i 个人去完成第j 项任务所用费时间,定义决策变量,{j i ,1j i ,0项任务个人去完成第当指派第项任务个人去完成第当不指派第=ij χ则指派问题的数学模型为:模型求解 由题意及匈牙利算法矩阵得0780022304306404001322740108032530700310430135210403111804363080020054013631140441380568309322018601376134051019146111517129185442314126191311189510⨯⨯⨯⨯⨯→→→→=和第二列划线并将第二三行C由此可知当员工甲负责任务A ,员工乙负责任务D ,员工丙负责任务B ,员工D 负责任务C ,员工E 负责任务E 时,才能保证完成工作任务的时间最短,最短时间为39个小时。
2.非标准指派问题当m<n 时,即企业员工数小于要求完成的任务数 假定某企业安5个员工,完成4项任务,每个员工完成每项任务的时间如下求如何分配任务才能保证工作时间最短? 模型建立设用C>0表示指派第i 个人去完成第j 项任务所用费时间,定义决策变量,{j i ,1j i ,0项任务个人去完成第当指派第项任务个人去完成第当不指派第=ij χ则指派问题的数学模型为:因为该模型不能直接运用匈牙利算法求解,故我们进行如下分析:五个员工负责四项任务则必有一个员工没有任务。
此时可增添一个虚任务E ,则个员工完成E 的时间均为0,上表变形为此时模型变为如下设用C>0表示指派第i 个人去完成第j 项任务所用费时间,定义决策变量,{j i ,1j i ,0项任务个人去完成第当指派第项任务个人去完成第当不指派第=ij χ则指派问题可转化为0-1线性规划问题模型求解如下即当甲分派C任务,乙分派A任务,丙分派B任务,戊分派D任务时,工作时间最短,最短时间为24小时。
二.匈牙利算法的缺点1.“匈牙利算法”在各种已发表的教材,专注和研究成果中,通常求解中小型分派问题,效能矩阵的阶数不超过20,故很难发现匈牙利算法”的缺点,匈牙利算法在处理一些特殊数据时并不有效,算法不收敛,无法找出最优解。
2.在匈牙利算法的求解步骤中,效率矩阵即可以先进行行减约也可以先进行列减约,但是,有时候先进行行减约比先进行列减约复杂,增加了许多步,有时却相反。
三.匈牙利算法的改进现对效率矩阵进行改进,这样就能知道先行减约还是先进行列减约,改进如下:第一步,简化效率矩阵。
(1)统计效率矩阵每行的最小元素的个数总和R (sum)和每列的最小元素的个数总和C(sum)。
(2)若R(sum)和C(sum)均大于n,且当R(sum)>C(sum)时,则先对效率矩阵的没咧减去该列的最小元素,在对所得效率矩阵的每行减去该行的最小元素。
反之当R(sum)<C(sum)时,则先对效率矩阵的每行减去该行的最小元素,在对所得效率矩阵的每列减去该列的最小元素。
(3)若R(sum)和C(sum)均不满足均大于n,且当R(sum)<C(sum)时,则先对效率矩阵的每列减去该行列的最小元素,在对所得效率矩阵的每行减去该行的最小元素。
反之,当R(sum)>C(sum)时,则先对效率矩阵的每行减去该行的最小元素,在对所得效率矩阵的每列减去该列的最小元素;第二步,检查矩阵C,若矩阵C的各行各列均有“0”,则跳过吃步,否则进行列(或行)约减。
得到新的矩阵C;第三步,画盖“0”线,即画最少的线讲矩阵C中的0全覆盖住,得新的矩阵C;第四步,数据转换。
若“盖0”线的数目等于矩阵的维数则直接跳到第六步,若“盖0”线的数目小于矩阵的维数则进行数据转换,步奏如下:(1)找到未被“盖0”线覆盖的数中的最小值λ(2)将未被“盖0”线覆盖住的数减去λ(3)将“盖0”线交叉的数加上λ第五部,重复第三步和第四步,直到“盖0”的数目等于矩阵的维数;第六步,求最优解对n维矩阵,找到不同行,不同列的n个“0”,每个“0”的位置代表一对配置关系,具体步骤如下:(1)先找只含有一个“0”的行(或列),将该行(或列)中的“0”打“ ”(2)将带“ ”的“0”所在列(或行)中的“0”打“×”(3)重复(1)步和(2)步结束,若所有行列均含有多个“0”,则从“0”的数目最少的行或列中任选一个“0”打“ ”;第七步,打“ ”即为员工所对应的指派任务。
第三部分匈牙利算法的C语言实现如下:#include<stdio.h>#include<malloc.h>//#define M 5//#define N 5#define MAXSIZE 10int M,N;int arrangement[999][999];int bestcost=999;int x[999];int bestx[999];void backtrackarrage(int i,int cost);void outputresult();void swap(int i,int j);main(){int i,j;printf("请输入行(人数):M=");scanf("%d",&M);printf("请输入列(人数):N=");scanf("%d",&N);printf("**************输入方式************\n");printf("* 手动输入(I) 文件读入(F) *\n");printf("**********************************\n");getchar();if(getchar()=='I'){printf("你选择的是手动输入\n");printf(请输入一个%d*%d矩(数字之间用空格间隔,换行按回车 )\n",M,N);for(i=0;i<M;i++)for(j=0;j<N;j++)scanf("%d",&arrangement[i][j]);}else{printf("你选择的是文件读入\n");FILE *fp;fp=freopen("input.txt","r",stdin);for(i=0;i<M;i++)for(j=0;j<N;j++)scanf("%d",&arrangement[i][j]);}for(i=0;i<N;i++) /*初始化当前调度*/x[i]=i;backtrackarrage(0,0); /*回溯求解*/outputresult(); /*输出结果*/// getch();}/*递归回溯函数,确定最优调度方案,i是递归层数,cost是当前求得的解*/ void backtrackarrage(int i,int cost){int j;if(i==N){if(cost<bestcost){bestcost=cost;for(j=0;j<N;j++)bestx[j]=x[j];}}else{for(j=i;j<N;j++){cost+=arrangement[i][x[j]];if(cost<bestcost){swap(i,j);backtrackarrage(i+1,cost);swap(i,j);}cost-=arrangement[i][x[j]];}}}/*交换函数为了得到一个排序树的排序,即一个全排列*/void swap(int i,int j){int temp;temp=x[i];x[i]=x[j];x[j]=temp;}void outputresult(){int i;printf("计算结果是:\n");printf("event\tpeople");for(i=0;i<N;i++)printf("\n %d\t %d",i+1,bestx[i]+1); printf("\n\n\tbest cost:%d\n",bestcost);}第四部分课程评价:冯国峰老师课堂内容充实,线索清晰,重点突出,授课方式灵活多样,课堂气氛活跃,教学效果明显。
更是由于老师上课热情饱满使我在课堂上受益很多。
感谢老师让我对最优化理论与应用这门课有了新的认识。
参考文献[1] 中国就业培训技术指导中心组织编写,企业人力资源管理师(三级)[M].中国劳动社会保障出版社,2007.[2] 程红萍.简化匈牙利算法求解的思考[J].渭南师范学院学报,2007,22(5):32-34.[3] 张联朋.对指派问题匈牙利算法的两点改进[J].西安航空技术高等专科学校学报,2007,25(1):64-66.[4] 袁迁,刘舒燕.关于匈牙利算法的优化[J].武汉理工大学学报,2007,29(3):146-149.[5] 张联朋.寻找独立元素的一种新方法[J].重庆职业技术学院学报,2007,16(1):160-161.[6]彭静. 分配问题中匈牙利算法分析[J/OL]. /online read.asp?ID=34322021&SUID=EGBNBFDHDNCBCOPIBOLGEMCBCDOIPNFP、2010-01-31/2011-01-05。