1) Deadline Optimizing Approach
时限寻优方法
1.
Deadline Optimizing Approach for Scheduling Aperiodic Tasks in Hard Real-Time Environment;
强实时环境下调度非周期任务的时限寻优方法
2) optimization methods
寻优方法
1.
A"progressive optimization"pressure filter dewatering control parameters optimization methods was proposed.
在此基础上提出了一套"循序寻优"的压滤脱水过程控制参数寻优方法。
3) Optimization Algorithm
寻优算法
1.
This paper presented a novel optimization algorithm based on simulating the behavior and habit of fisher\' fishing.
实例测试结果表明,该算法具有较好的搜索性能,因而该寻优算法是有效的和可行的。
5) space-time finite element method
时空有限元方法
1.
An adaptive space-time finite element method,continuous in space but discontinuous in time,for a class of semi-linear singular parabolic problem is investigated based on a combination of finite element and finite difference techniques.
探讨研究了一类半线性抛物方程的自适应有限元方法,即时间间断、空间连续的间断时空有限元方法。
2.
Adaptive space-time finite element method,continuous in space but discontin- uous in time for a semilinear parabolic integro-differential equation is discussed.
本文讨论了一类半线性抛物型积分微分方程的间断时空有限元方法。
3.
Discontinuous space-time finite element methods deal with the spatial and the temporal variables conformably .
间断时空有限元方法统一时间和空间变量，在时间和空间的两个方向同时发挥有限元方法的优势，实现了时、空两个方向的高精度。
6) period search method
分段寻优法
1.
Application of information node period search method to job-shop scheduling
信息节点分段寻优法在车间生产调度中的应用
补充资料：动力学系统参数寻优
在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到最优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到最优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条