RF优化通用试题(含答案)
RF优化培训考试
公司：姓名：
一.选择题（每题1分，总共30分）
1、网络中相邻小区存在PCI mod3冲突，那些指标会变差（ B ）
A. RSRP
B. SINR
C. RSSI
D. PCI
2、TD-LTE系统中，以下哪项可以认为测试无线环境为好点（ B ）
A. RSRP=-90dB，SINR=11
B. RSRP=-95dB，SINR=17
C. RSRP=-85dB，SINR=3
D. RSRP=-75dB，SINR=25
3、LTE为了解决深度覆盖的问题，以下哪些措施是不可取的（A ）
A. 增加LTE系统带宽
B. 降低LTE工作频点，采用低频段组网
C. 采用分层组网
D. 采用家庭基站等新型设备
4、在TD-LTE中，应用层速率，PDCP层速率，MAC层速率，物理层速率，哪个值最大（D ）
A. 应用层速率
B. PDCP层速率
C. MAC层速率
D. 物理层速率
5、下列哪个是LTE没有采用的带宽（ A ）
A. 1.6MHz
B. 3MHz
C. 5MHz
D. 15MHz
6、TDLTE的UE的小区重选的S法则要求小区满足（ A ）
A. Srxlev > 0 dB
B. Squal > 0 dB
C. A和B同时满足
D. A或B满足一项
7、发射模式(TM)中，下面哪一项的说法是正确的（ D ）
A. TM2为单天线端口传输：主要应用于单天线传输的场合
B. TM3适合于信道条件较好的场合，用于提供高的数据率传输
C. TM4 适合与外场高速移动的场合
D. TM5 MU-MIMO传输模式：主要用来提高小区的容量
8、寻呼由网络向什么状态下的UE发起（ C ）
A. 仅空闲态
B. 仅连接态
C. 空闲态或连接态都可以
D. 以上说法都不对
9、E-UTRAN支持在多个小区间的移动和切换,系统在（ D ）的高速场景下能够实现较高的性能。
A. 0~15km/h
B. 500Km/h
C. 120~350km/h
D. 15~120km/h
10、哪个信道用来指示PDCCH所用的符号数目（ D ）
A. PHICH
B. PDCCH
C. PBCH
D. PCFICH
11、TD-LTE路测指标中的掉线率指标表述不正确的是（ D ）
A. 掉线率=掉线次数/成功完成连接建立次数
B. 掉线指：在终端正常进行数据传送过程中数据传送发生异常中断，包括RRC连接异常中断、或数据速率降为0并持续5秒。
C. 掉线率指业务进行过程中发生业务异常中断的概率，即异常中断的次数与总业务进行次数之比。
D. 掉线是指在手机没主发Disconnect信令或没收到网络下发Disconnect/Release信令情况下，手机回到idle 状态，则视为一次掉话。
12、以下不属于弱覆盖解决方案的是__B_____。
A、调整eNodeB发射功率
B、调整邻区关系
C、调整天线方位角和下倾角，增加天线挂高，更换高增益天线等
D、检查室分系统或直放站是否工作正常，排查是否有其他天线电干扰
13、E-UTRAN系统中，基站的覆盖半径最大可达__D__
A、10km
B、30km
C、50km
D、100km
14、每个小区有（ B ）个可用的前导：
A：32
B：64
C：128
D：256
15、PBCH支持的调制方式是：（ B ）
A：BPSK
B：QPSK
C：16QAM
D：32QAM
16、LTE共支持（ C ）个终端等级：
A：1
B：2
C：5
D：15
17、LTE协议中规定PCI的数目是？( B )
B：504
C：384
D：508
18、LTE中，事件触发测量报告中，事件A3的定义为：（B ）A：本小区优于门限值
B：邻区优于本小区，并超过偏置值
C：邻区优于门限值
D：本小区低于门限值，且邻小区优于门限值
19、天馈严重驻波比告警是指驻波比值：（ D ）
A. >1.2
B. >1.5
C. >2
D. >3.0
20、在TD-LTE无线网络中影响网络结构的因素有那些（ D ）
A. 站间距（站点拓扑关系）
B. 下倾角和方位角
C. 站高
D. 以上都是
21、下面不是造成“塔下黑”的原因的一项为（ C ）
A. 站点过高
B. 天线规格不达标
C. 功率过高
D. 下倾角过小
22、PCI规划中需要尽量满足（B ）原则
A. 模2
B. 模3
C. 模4
D. 模5
23、S-GW和P-GW之间的接口是（ C ）
A. S1
B. S11
D. S10
24、在同样的覆盖要求下，采用F频段组网与采用D频段组网相比，所需要的站点数（ B ）
A. 更多
B. 更少
C. 基本相当
D. 难以评估
25、对于以下LTE邻区规划，描述不正确的是（ D ）
A. 地理位置上直接相邻的小区一般要作为邻区
B. 对于密集城区和普通城区，由于站间距比较近（0.3~1.0公里），邻区应该多做
C. 因为LTE的邻区不存在先后顺序的问题，而且检测周期非常短，所以只需要考虑不遗漏邻区，
而不需要严格按照信号强度来排序相邻小区
D. ANR功能可以完全取代初始网络的邻区规划
26、ICIC技术是用来解决（ B ）
A. 邻频干扰
B. 同频干扰
C. 随机干扰
D. 异系统干扰
27、LTE协议规定的UE最大发射功率是（ B ）
A. 20dbm
B. 23dbm
C. 30dbm
D. 33dbm
28、室外D频段组网采用的特殊时隙配比为（ C ）
A. 3：9：2
B. 9：3：2
C. 10：2：2
D. 11：1：2
29、室外F频段组网采用的特殊时隙配比为（ A ）
A. 3：9：2
B. 9：3：2
C. 10：2：2
D. 11：1：2
30、LTE支持那种切换（ A ）
A. 硬切换
B. 硬切换和软切换
C. 硬切、软切和更软切换
D. 不支持切换
二．多项选择题（每题2分，总共30分）
1、可以用来根本性解决越区覆盖的方法（ AD ）
A. 适当降低越区小区的发射功率
B. 调整越区小区上行功控参数
C. 调整越区小区下行调度方式
D. 调整越区小区天线参数（高度，倾角，方位角等）
E. 调整越区小区及其周边小区的切换门限参数
2、LTE中的资源调度包含的维度有（ ABC ）
A. 时域
B. 频域
C. 空域
D. 码域
3、以下物理信道描述正确的有（ ACE ）
A. PDSCH：物理下行共享信道
B. PMCH：物理广播信道
C. PDCCH：物理下行控制信道
D. PBCH：物理多播信道
E. PCFICH：物理控制格式指示信道
4、通常所说的层二协议包括（BCD ）
A. PHY层
B. MAC层
C. RLC层
D. PDCP层
5、TM3适用于的应用场景（ BCE ）
A. 小区边缘
B. 小区中部
C. 业务带宽高
D. 移动速度低
E. 移动速度高
6、SINR值好坏与什么有关( ACD )
A.UE收到的RSRP
B.频率
C.噪声功率
D.干扰功率
7、以下那些措施可以帮助解决Intra-LTE的乒乓切换问题（ A B C D E F ）
A. 增加滤波因子，避免信号测量值变动过快
B. 增加timetotrigger
C. 增加eventA3Offset
D. 调整eventA5的判决门限
E. 增加Hysteresis
F. 调整小区个性偏移
8、LTE站点的覆盖距离和哪些参数相关？( ABCD )
A.CP长度
B.功率
C.RB配置
D.用户数
9、以下哪些参数与同频切换相关（ ABC ）
A. eventA3offset
B. s-Measure
C. hysteresis
D. ThreshServingLow
10、TD-LTE小区系统内干扰可能来自那些区域（ ABC ）
A. 存在模三干扰的相邻基站同频小区
B. 不存在模三干扰的相邻基站同频小区
C. 共站其他同频邻区
D. 存在模三干扰的相邻基站异频小区
11、LTE系统中，RRC包括的状态有（ AC ）
A. RRC_IDLE
B. RRC_DETACH
C. RRC_CONNECTED
D. RRC_ATTACH
12、TDLTE的UE设定为A3事件触发同频切换，则增大（ ABD ）时，可以减少A3事件的触发。
A. eventA3Offset
B. cellIndividualOffset_s
C. cellIndividualOffset_n
D. hysteresis
13、可以用来解决某路段弱覆盖问题的方法（ BCD ）
A. 降低非主覆盖小区的信号强度，提升主覆盖小区信号SINR.
B. 调整主覆盖小区的天线倾角及方位角
C. 如果主覆盖小区功率未到额定最大值, 适当提高主覆盖小区的功率
D. 调整主覆盖小区的sector beam的权值，使得能量更集中
E. 将调度方式从正比公平改为ROUND ROBIN
14、某路段由某站的A/B小区覆盖，整段路上RSRP在-85dBm到-70dBm左右，但切换经常掉话，以下排查方法哪些有效（ ABCDE ）
A. 利用扫频仪测试，看是否有有本频段内其他非主覆盖小区信号（除A/B小区），尽量减少或降低非主覆盖小区的信号强度，提升主覆盖小区信号SINR
B. 检查附近小区是否存在与本小区DL/UL配比不一致，如有则并纠正错误
C. 检查附近基站及本基站是否存在GPS失步，如有则反馈排障
D. 检查主覆盖小区是否与此路段信号强的邻区PCI存在MOD3相同关系
E:查验是否存在外部干扰及其他运营商同频段基站信号造成干扰
15、覆盖问题可以用下列哪些方法调整？( ABCD )
A、天线下倾角
B、方位角
C、RS功率
D、拉远RRU
三.判断题（每题1分，总共5分）
1、RSRP值越低下载速率越高。（错误）
2、TM
3、TM4支持双流传输，吞吐量低于TM2，但抗干扰能力高于TM2。（错误）
3、LTE系统功率控制可以降低小区间干扰。（正确）
4、TD-LTE路测指标中的掉线率指业务进行过程中发生业务异常中断的概率，即异常中断的次数与总业务进行次数之比。（正确）
5、重叠覆盖度为TDD LTE一个重要考核指标。（正确）
三.填空题（每题1分，总共10分）
1、PBCH周期为（ 40 ） ms，该周期内每（ 10 ） ms重复发送一次，终端可以通过任一次接收解调出BCH。
2、TD-LTE路测指标中的掉线率=（）/成功完成连接建立次数。
3、Event （ A2 ） (Serving becomes worse than threshold)：表示服务小区信号质量低于一定门限，满足此条件的事件被上报时，eNodeB启动异频/异系统测量。
4、LTE中资源分配所属RB的频域大小为（ 12）个子载波，即（ 180 ）kHz。
5、LTE的切换过程都会被分为4个步骤：（测量）、上报、（判决）和（执行）。
6、LTE系统消息中，异频重选信息包含在（ SIB5 ）中。
7、E-UTRA小区搜索基于（主同步信号）、（辅同步信号）、（下行参考信号）完成。
8、LTE要求下行速率达到（ 100Mbps ），上行速率达到（ 50Mbps ）。
9、LTE一个无线帧分为( 2 )个，长度为( 5ms )的半帧。
10、覆盖问题分类__弱覆盖______、____越区覆盖_____、___上下行不平衡______、__无主导小区_____。
四.简答题（每题5分，总共25分）
1、LTE的测量事件有哪些？（至少写出5类、每类1分）
同系统测量事件：
A1事件：表示服务小区信号质量高于一定门限；
A2事件：表示服务小区信号质量低于一定门限；
A3事件：表示邻区质量高于服务小区质量，用于同频、异频的基于覆盖的切换；
A4事件：表示邻区质量高于一定门限，用于基于负荷的切换，可用于负载均衡；
A5事件：表示服务小区质量低于一定门限并且邻区质量高于一定门限，可用于负载均衡;
异系统测量事件：
B1事件：邻小区质量高于一定门限，用于测量高优先级的异系统小区；
B2事件：服务小区质量低于一定门限，并且邻小区质量高于一定门限，用于相同或较低优
先级的异系统小区的测量。
2、LTE外场优化主要涉及哪些方面，主要有哪些优化手段?
A、PCI优化
B、功率调整
C、邻区优化
D、切换参数调整
E、RF优化
3、处理SINR低的方法
答案：1、尽量避免同模小区的切换、同模小区重叠覆盖；
2、减少导频污染区域出现的几率；? 处理弱覆盖、越区覆盖区域；
3、处理切换晚、不切换、切换失败后引起的重建现象
4、处理弱覆盖的方法主要有以下几种
答案：调整天线的高度、方位角、俯仰角；增加站点、增加RRU拉远、小区拉远；调整RS
参考信号功率等手段；邻区关系合理性优化。
5、重叠覆盖的解决方法
答案：1、主要通过调整天线的方位角、俯仰角、高度来解决；
2、在天线工参无法调整的情况下也可以考虑通过RS参考信号功率的调整来解决；
3、当两个小区的天线夹角过小时可以采用小区合并的方法来解决。
最优化理论与方法
课程报告题目最优化理论与方法 学生姓名 学号 院系 专业 二Ｏ一二年十一月十日
最优化理论与方法综述 最优化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、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。这就是我理解的整个课程的流程。在这整个学习的过程当中，当然也会遇到很多的问题，不论是从理论上的还是从实际将算法编写出程序来解决一些问题。下面给出学习该课程的必要性及结合老师讲解以及在作业过程中遇到的问题来阐述自己对该课程的理解。 20世纪40年代以来，由于生产和科学研究突飞猛进地发展，特别是电子计算机日益广泛应用，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此最优化理论和算法迅速发展起来，形成一个新的学科。至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网络流等许多分文。 最优化理论与算法包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、参数线性规划、运输问题、线性规划路径跟踪法、信赖域方法、二次规划路径跟踪法、整数规划和动态规划等内容。 最优化理论所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。这类问题普遍存在。例如，工程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案满足设计要求，又能降低成本；资源分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获得好的经济效益；生产评价安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润；原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，降低成本；城建规划中，怎样安排基本单位的合理布局，才能方便群众，有利于城市各行各业的发展；农田规划中，怎样安排各种农作物的合理布局，才能保持高产稳产，发挥地区优势；军事指挥中，怎样确定最佳作战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，有利于战争的全局；在人类活动的各个领域中，诸如此类，不胜枚举。最优化这一数学分支，正是为这些问题的解决，提供理论基础和求解方法，它是一门应用广泛、实用性强的学科。 一、最优化学习的必要性 最优化，在热工控制系统中应用非常广泛。为了达到最优化目的所提出的各种求解方法。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大，或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。
最优化理论与方法论文(DOC)(新)
优化理论与方法
全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法 摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。 关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划； 0.引言 随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。3%。因此，随着Internet 的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。因而，对web服务的可信性要求更高。单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。web服务组合并不是多个原子web服务的简单累加，各原子web服务之间有着较强的联系。因此对web服务组合的可信需求更高。目前大量的研究工作着重于如何实现原子web服务间的有效组合，对服务组合的可信评估研究较少。如今，随着web服务资源快速发展，出现了大量功能相同或相似的web服务，对web服务组合而言，选择可信的web服务变得越来越难。在大量的功能相似的原子web服务中，如何选出一组可信的web服务组合，成为了人们关注的热点问题。本文将从web服务组合着手，对其可信性进行研究，旨在提供一种可信web服务组合评估方法，为web服务组合的选择提供依据。web服务组合的可信度主要包括以下三个部分： 1）基于领域本体的web服务可信度量模型。 2）基于偏好推荐的原子web服务可信评估方法。 3）基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。 研究思路： 本文主要研究基于全局的个性化web服务组合的可信评估方法，其研究思路可以大致如下：基于领域本体的web服务可信度和基于偏好推荐的原子web 服务可信评估方法。针对web服务组合的四种基本组合结构模式，主要研究如
最优化原理与方法复习
最优化原理与方法复习 第1章最优化问题的基本概念§最优化的概念最优化就是依据最优化原理和方法，在满足相关要求的前提下，以尽可能高的效率求得工程问题最优解决方案的过程。§最优化问题的数学模型 1.最优化问题的一般形式?findx1,x2,?,xn?minf(x,x,?,x)?12 n? (x,x,?,x)?0u?1,2,?,pu12n??hv(x1,x2,?,xn)? 0v?1,2,?,q? 2.最优化问题的向量表达式?findX?minf(X)?? (X)?0??H(X)?0?式中：X?[x1,x2,?,xn]T G(X)?[g1(X),g2(X),?,gp(X)]T H(X)?[h1(X),h2(X),?,hp(X)]T 3.优化模型的三要素设计变量、约束条件、目标函数称为优化设计的三要素！设计空间：设计变量所确定的空间。设计空间中的每一个点都代表一个设计方
案。§优化问题的分类按照优化模型中三要素的不同表现形式，优化问题有多种分类方法：1按照模型中是否存在约束条件，分为约束优化和无约束优化问题2按照目标函数和约束条件的性质分为线性优化和非线性优化问题3按照目标函数个数分为单目标优化和多目标优化问题4按照设计变量的性质不同分为连续变量优化和离散变量优化问题第2章最优化问题的数学基础§n元函数的可微性与梯度一、可微与梯度的定义1.可微的定义设f(X)是定义在n维空间Rn的子集D上的n元实值函数，且X0?D。若存在n维向量L，对于任意n维向量P，都有f(X0?P)?f(X0)?LTPlim?0 P?0P则称f(X)在X0处可微。 2.梯度设有函数F(X)，X?[x1,x2,?,xn]T，在其定义域内连续可导。我们把F(X)在定义域内某点X处的所有一阶偏导数构成的列向量，定义为F(X)在点X处的梯度。记
优化原理与方法_作业答案
《优化原理与方法》作业解答要点 5.1 建造一容积为V (m 3)的长方形蓄水池（无盖），要求选择其长、宽、高，使表面积最小，从而建筑用料最省。试写出此问题的数学模型。 [解] 选择设计变量x 1、x 2、x 3分别代表蓄水池的长、宽、高，优化数学模型为： 5.2 某公司有资金a 万元，可供选择购置的设备有n 种，已知相应于第i 种设备所需资金为 b i 万元，可得收益为 c i 万元，要求收益最大的投资安排。试写出其数学模型。 [解] 选择设计变量x 1、x 2、…、x n 分别代表n 种可选购设备的购买数量，优化数学模型为： 5.3 某城市要建造一供应服务中心，向该市m 个用户提供服务，设第i 个用户的位置为（a i ， b i ），需要货物量为w i 吨，试寻求这个中心最经济的位置，使运输量（吨公里数）最小。 [解] 选择设计变量x 1、x 2代表中心的位置坐标，优化数学模型为： ?? ?? ? ?? ? ? ≥≥≥=??++= t..s 22 .min ],,[ 3min 32min 21min 1321313221321x x x x x x V x x x x x x x x x x x x T 使得寻求x ????? ? ???? ?? ? ?=?=≥≤?=∑∑==n i x n i x a x b x c x x x i i n i i i n i i i T n ,1,2, , ,1,2, ,0 t..s .max ] , ,,[ 1 1 21为整数使得寻求x ?? ??? -+-=∑=m i i i i T b x a x w x x 1222121)()( .min ],[ 使得寻求x
2011年下学期最优化理论与方法考试试卷(A)
中南大学考试试卷 2011--2012学年 1 学期 时间100分钟 最优化理论与方法 课程 48 学时 学分 考试形式： 闭 卷 专业年级： 信科08、应数08 总分100分，占总评成绩 70 % 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上,可用中英文作答。 1.（15 points ） For an unconstrained optimization problem: ),(min x f Let )0(x be a given point, )0(d be a descent search direction at )0(x . (1) With the exact line search, show that there is a steplength 0α satisfying .0)()0()0(0)0(=+?d d x f T α (2)Show that when applied to a quadratic objective function, the Newton method with the exact line search terminates in at most one iteration. 2. （15 points ）For an unconstrained optimization problem: .2)(min 2 221x x x f += (1) Find a descent direction )0(d of f at .)1,1() 0(T x = (2) By the Armijo line search, find a steplength 0α along )0(d at .)0(x 3.（15 points ） （1）Let .2113???? ??=A Find two directions 1d and 2d such that 1d and 2d are conjugate with respect to the matrix A . （2）Show that when applied to a quadratic objective function, with the exact line search, the PRP conjugate gradient method is equivalent to the FR conjugate gradient method.
最优化理论与方法
内点法基本原理 摘要：内点法是求解含不等式约束最优化问题的一种十分有效的算法。内点法通过构造障碍函数，求解一系列只含等式约束最优化问题，逐步得到原问题的最优解，具有找初始点容易、线性收敛、迭代次数少等特点。本文主要介绍了内点法的基本原理，障碍方法的一般步骤并分析了该方法的优缺点，进行了算例实践。 关键词：内点法；障碍方法；Newton法 The Theory of Interior Point Method Abstract: Interior point method is a very effective algorithm for solving optimization problems with inequality constrained. Interior point method is constructed to solve a series of optimization problems with equality constraints, and the optimal solution of the original problem is obtained, which has the characteristics of finding the initial point easier, linear convergence, less iteration number and so on. This paper mainly introduces the theory of interior point method, the general steps of barrier method and analyzing the advantages and disadvantages of the method. Key words: interior point method; barrier method;Newton method
最优化理论与方法1(2014-简版)
《最优化理论与方法》讲义 (上) 第一章绪论 1.1 学科简介 最优化这一数学分支，为这些问题的解决提供了理论基础和求解方法。最优化就是在一切可能的方案中选择一个最好的方案以达到最优目标的学科。 1.1.1 优化的含义 优化是从处理各种事物的一切可能的方案中，寻求最优的方案。 （1）来源：优化一语来自英文Optimization，其本意是寻优的过程； （2）优化过程：是寻找约束空间下给定函数取极大值（以max 表示)或极小(以min表示)的过程。 1.2 发展概况 第一阶段—人类智能优化 第二阶段—数学规划方法优化 第三阶段—工程优化 第四阶段—现代优化方法 1.3研究意义 研究意义：最优化在本质上是一门交叉学科，它对许多学科产生了重大影响，并已成为不同领域中很多工作都不可或缺的工具。 应用范围：信息工程及设计、经济规划、生产管理、交通运输、
国防工业以及科学研究等诸多领域。 总之，它是一门应用性相当广泛的学科，讨论决策的问题具有最佳选择之特性。它寻找最佳的计算方法，研究这些计算方法的理论性质及其实际计算表现。 1.4 示例 例1 资源分配问题 某工厂生产A 和B 两种产品，A 产品单位价格为A P 万元，B 产品单位价格为B P 万元。每生产一个单位A 产品需消耗煤C a 吨，电E a 度，人工L a 个人日；每生产一个单位B 产品需消耗煤C b 吨，电E b 度，人工L b 个人日。现有可利用生产资源煤C 吨，电E 度，劳动力L 个人日，欲找出其最优分配方案，使产值最大。分析：(1)产值的表达式；(2)优化变量确定：A 产品A x ，B 产品B x ；(3)优化约束条件： ①生产资源煤约束； ②生产资源电约束； ③生产资源劳动力约束。 例2 指派问题 设有四项任务1B 、2B 、3B 、4B 派四个人1A 、2A 、3A 、4A 去完成。每个人都可以承担四项任务中的任何一项，但所消耗的资金不同。设 i A 完成j B 所需资金为ij c 。如何分配任务，使总支出最少? 分析：设变量?????=任务完成不指派， 任务完成指派j j i ij B A B A x 0,1
《最优化原理与方法》复习题
《最优化原理与方法》复习题 一．美佳公司计划制造 I 、II 两种家电产品。已知各制造一件时分别占用设备 A 、B 的台时、调试时间、调试工序每天可用于这种家电的能力、各售出一件时的获利情况，如下表所示。 （1）试写出上述问题的数学规划模型； （2）给出求解该模型的lingo 代码。 二．将下列线性规划化为标准型，并列出初始单纯形表。 12341234123412341234min 3425, s.t. 4 22, 314, 2322, ,,0,; y x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =-+-+-+-=-++-≤-+-+≥≥无约束 三．已知线性规划问题 ; ,0,0, ,209 9912 ,85376 ,5 3 s.t. ,432 max 43214321432143214321无约束x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ≤≥≤+--≥-++=--+-+++ 写出其对偶规划。 四．试选用一种方法求解下述线性规划问题 ; 0, , , 623 ,824 s.t. ,32min 32121321321≥≥+≥++++=x x x x x x x x x x x z
五. 用表格单纯形法求解线性规划。 . 0,, ,224 ,222 s.t. ,max 321321321321≥≤++≤++++=x x x x x x x x x x x x z 六. 已知线性规划问题 ; 0, ,3 ,1423 ,42 s.t. ,23max 2121212121≥≤-≤+≤+-+=x x x x x x x x x x z （1） 写出对偶问题； （2） 应用对偶理论证明原问题与对偶问题都存在最优解(不必求解)。 七.已知线性规划问题 . ,0,0 6 ,4 s.t. ,22 min 32132132321无约束x x x kx x x x x x x x x ≥≤≤-+-=++-+- 其最优解为.1,0,5321-==-=x x x 试求 （1）k 的值 （2）写出对偶问题并求其最优解 八．已知线性规划问题 . 0,,, 20232 ,20322 s.t. , 432max 4321432143214321≥≤+++≤++++++=x x x x x x x x x x x x x x x x z 其对偶问题的最优解为.2.0,2.1* 2*1==w w 试根据对偶理论求出原问题的最优解
最优化理论与方法心得体会
最优化理论与方法心得体会 摘要：最优化方法作为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。该文简单叙述了最优化方法及其处理问题的步骤和在各领域的应用，在一个学期的自学，讨论的课程之后，总结对最优化问题的理解和认识，思考优化理论在现实生活的应用，如何解决实际问题，以及自我学习过程的感想与实践。 关键字：优化；应用；感想
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”。在最优化的研究生教学中我们所说的最优化问题一般是在某些特定的“约束条件”下寻找某个“目标函数”的最大(或最小)值，其解法称为最优化方法。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、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解（线性规划问题的单纯形解法）及其应用――运输问题；以及动态规划的模型、求解、应用――资源分配问题。简单点，从数学意义上说从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大（如产值、利润），或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法，即使同一类型的问题也可有多种最优化方法。反之,某些最优化方法可适用于不同类型的模型。最优化问题的求解方法一般可以分成解析法、直接法、数值计算法和其他方法。 ①解析法：这种方法只适用于目标函数和约束条件有明显的解析表达式的情况。求解方法是：先求出最优的必要条件，得到一组方程或不等式，再求解这组方程或不等式，一般是用求导数的方法或变分法求出必要条件，通过必要条件将问题简化，因此也称间接法。②直接法：当目标函数较为复杂或者不能用变量显函数描述时，无法用解析法求必要条件。此时可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。对于一维搜索(单变量极值问题)，主要用消去法或多项式插值法；对于多维搜索问题(多变量极值问题)主要应用爬山法。③数值计算法：这种方法也是一种直接法。它以梯度法为基础，所以是一种解析与数值计算相结合的方法。④其他方法：如网络最优化方法等。
优化理论与方法论文(DOC)
优化理论与方法论文(DOC)
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优化理论与方法
全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法 摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。 关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划； 0.引言 随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。3%。因此，随着Internet的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。因而，对web服务的可信性要求更高。单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。web服务组合并不是多个原子web 服务的简单累加，各原子web服务之间有着较强的联系。因此对web服务组合的可信需求更高。目前大量的研究工作着重于如何实现原子web服务间的有效组合，对服务组合的可信评估研究较少。如今，随着web服务资源快速发展，出现了大量功能相同或相似的web服务，对web服务组合而言，选择可信的web服务变得越来越难。在大量的功能相似的原子web服务中，如何选出一组可信的web服务组合，成为了人们关注的热点问题。本文将从web 服务组合着手，对其可信性进行研究，旨在提供一种可信web服务组合评估方法，为web服务组合的选择提供依据。web服务组合的可信度主要包括以下三个部分： 1）基于领域本体的web服务可信度量模型。 2）基于偏好推荐的原子web服务可信评估方法。 3）基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。 研究思路： 本文主要研究基于全局的个性化web服务组合的可信评估方法，其研究思路可以大致如下：基于领域本体的web服务可信度和基于偏好推荐的原子
优化原理与方法_作业答案
《优化原理与方法》作业解答要点 5.1 建造一容积为V (m 3)的长方形蓄水池（无盖），要求选择其长、宽、高，使表面积最小，从而建筑用料最省。试写出此问题的数学模型。 [解] 选择设计变量x 1、x 2、x 3分别代表蓄水池的长、宽、高，优化数学模型为： 5.2 某公司有资金a 万元，可供选择购置的设备有n 种，已知相应于第i 种设备所需资金为b i 万元，可得收益为c i 万元，要求收益最大的投资安排。试写出其数学模型。 [解] 选择设计变量x 1、x 2、…、x n 分别代表n 种可选购设备的购买数量，优化数学模型为： 5.3 某城市要建造一供应服务中心，向该市m 个用户提供服务，设第i 个用户的位置为（a i ，b i ），需要货物量为w i 吨，试寻求这个中心最经济的位置，使运输量（吨公里数）最小。 [解] 选择设计变量x 1、x 2代表中心的位置坐标，优化数学模型为： 5.4 对于二次型函数 （1）写出它的矩阵-向量形式； （2）写出海赛矩阵； （3）证明H (x )的正定性； （4）f (x )是凸函数吗？为什么？ [解] （1） ?? ?? ??? ? ? ≥≥≥=??++= t..s 22 .min ],,[ 3min 32min 21min 1321313221321x x x x x x V x x x x x x x x x x x x T 使得寻求x ?? ?? ?? ???? ????=?=≥≤?=∑ ∑ ==n i x n i x a x b x c x x x i i n i i i n i i i T n ,1,2, , ,1,2, ,0 t..s .max ] , ,,[ 1 1 21为整数使得寻求x ?????-+-=∑ =m i i i i T b x a x w x x 1222121)()( .min ],[ 使得寻求x T x x x x f ],[ 8222],[21)(2 121??????--=x 2 2 212142)(x x x x f +-=x
优化设计原理与方法
附件6．船舶与海洋工程学院国际一流水平研究生课程简介
Course name: Optimization principles and methods Objective of the course: to present tools and methodologies for performing system optimization and to introduce the methodologies of typical design issues in naval architecture and ocean engineering. Students are able to formulate the optimization of typical engineering design problems and to select suitable algorithms to solve the proposed optimal problems. Syllabus: Chapter 1 Introduction（2hrs） §1.1 Overview of common engineering design §1.2 Formulation of optimization design problem §1.3 Geometric description of optimization design problem
Chapter 2 Unconstrained Optimization Techniques（3hrs） §2.1 Powell’s method §2.2 Newton’s method §2.3 Conjugate gradient method §2.4 Davidon-Fletcher-Powell method Chapter 3 Constrained Optimization Techniques（8hrs） §3.1 Penalty Methods §3.2 Lagrangian Methods §3.3 Linear programming §3.4 Sequential quadratic programming Chapter 4 Multiobjective optimization（4hrs） §4.1 Weighted sum optimization §4.2 Lexicographic method §4.3 Goal Programming Chapter 5 Advanced topics in optimization（10hrs） §5.1 Discrete programming §5.2 Multilevel optimization method §5.3 Fuzzy optimization method §5.4 Genetic algorithm §5.5 Robust design method §5.6 Approximation techniques Chapter 6 Multidisciplinary design optimization （3hrs） §6.1 Introduce to multidisciplinary design optimization §6.2 Decomposition and Coupling §6.3 Collaborative Optimization Chapter 7 Application of optimization in naval architecture and ocean engineering（2hrs） §7.1 Ship midsection optimization