1) optimal synthetic matrix
最优综合矩阵
1.
By establishing an optimal synthetic matrix the optimal weight vectords of group comparison matrices may be obtained.
通过建立最优综合矩阵，可得到群体。
3) Optimal Combined Variable Weights Matrix
最优组合变权矩阵
4) optimal synthesis
最优综合
1.
Based on system optimal design, the optimal synthesis of heat exchanger network (HEN) is decomposed into two parts: network structure and heat exchanger unit.
算例表明,该方法较好地解决了较大规模的换热网络最优综合问题,且能避免传统方法中存在的收敛速度较慢、易陷于局部最小值、目标函数必须可导等问题,并已成功用于某厂乙烯装置的全过程用能优化综合问题。
5) matrix synthesizing method
矩阵综合法
1.
This paper excludes the no-optimizing design project by matrix synthesizing method.
采用矩阵综合法优化排除非优设计方案,使待评价方案的维数从七维降为四维数,方案数从6750个降为386个,再通过对的优化,使待评价总体方案的数量进一步降至8个。
6) optimal transferring matrix
最优传递矩阵
1.
By u- sing the method of improved AHP based on optimal transferring matrix,the weights value of missile equipment s inter- nal elements is figured out directly,its effectiveness is proved by comparison with the results of common AHP.
本文利用最优传递矩阵性质对一般的 AHP 改进的方法,直接求出导弹装备系统内部各因素的相对权重,之后与一般的 AHP 方法计算结果比较中证明了该方法的有效性。
2.
The normal dynamic analytic hierachy process is difficult to meet the need of coherence condition in the whole period of time, in allusion to this limitation, the paper uses the optimal transferring matrix to revise the normal dynamic analytic hierarchy process and makes it meet the need of coherence condition naturally.
该文针对常规动态层次分析法很难在整个时段上满足一致性条件的缺陷，利用最优传递矩阵，对其进行改进，使之自然满足一致性要求，直接求出权重值，而且不需要进行一致性检验。
补充资料：最优综合控制
最优综合控制
optimal synthesis control
最优综合控制汇叩timai syUthesis“旧。d;OnT枷~。cynPa助eHHe n03砚期0服oe] 最优控制的数学理论(。pt近司ContiOI，n劝t址沮祖ti-司山印卿。f)中一个问题的解，由导侈答掣的筝拿(syllU姆515 of an optinul contiol)(反馈综合(1改幻加比synthesis))组成，并作为过程现时状态(位置)的函数以控制策略形式出现(反馈原理)(见【11一【31).控制的值的确定不仅依赖于现时刻，而且还依赖于现时参数的允许值.这样，这种位置策略的引进就有可能根据系统运转过程中所得到的补充信息，随时对控制进行修正. 例如，对于系统 交“f(t，x，u)，t。簇t镬r，，x〔R”，u‘Rp，(l)在约束条件 ueu住Rp或少(u)(o，妙:Rp~R‘(2)和给定的“末端”判据 I(x(·)，u(·))二职(r，，x(::))，价:R”+’~R’之下，最简单的综合问题就是对于任意初始位置{:，x}，寻找一个解矿，使得泛函I(x(·)，u(·))在形式为。(t，x)的函数类中达到极小值.一种自然的想法是对于每一对{:，x}构造一个最优程序控制(叩血ulProgranl口刀ng eolltiDI) 。0[t}:，x卜x=x(:)，:簇t簇t.，使得同一个泛函I(x(·)，。(·))在同样的这些约束下达到极小.进而假定 uo(t，x)=uo【r lr，x」:如果函数犷(t，x)定义得恰当，并且方程 交=f(t，x，uo(r，x))，x(:)=x，T续t簇t、 (3)有唯一解，那么综合问题就可以解决，而且在程序控制和综合控制中所找到的I的最优值是相同的(一般而 言，保证方程(3)在特定意义下的解存在的条件是很 多的，并且确保该方程的所有轨线为最优的条件也是 很多的). 经综合的函数u0(t，x)作为一个最优综合控制， 正是这个最优控制问题中的泛函I对任意初始位置{:，二}达到极小的一个最优解.这与最优程序控制不同，后者一般说来依赖于过程的固定的出发点{t。，x0}.最优控制的解表示成最优综合控制的形式有许多应用，尤其是在信息受到限制或者动力学中出现扰动的情况下实现最优控制这样的实际过程中.在这样的情形下，综合控制比规划控制更可取. 寻找u0(t，义)作为现时状态的函数形式与动态规划(dynamic prog滋n切mng)有直接关系(见12」).返回函数(代tum彻Iction)(Bdlrr坦n函数(Bel匕留Ln func-tion)，值函数(M目瞬丘川ction))V(:，x)作为被优化的一个量(例如，对于系统(1)，泛函 t. J(x(·)，二(.·))一丁，。(。
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参考词条