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迭代学习控制能够实现期望轨迹的完全跟踪而被广泛关注，但是采样迭代学习控制成果目前还比较少。针对一类有相对阶和输出延迟的非线性采样系统，研究了高阶迭代学习控制算法。利用Newton-Leibniz公式、
网格计算中任务调度研究综述，是一个基于网格计算的最优跨度的调度算法的论文
优化调度问题是计算机领域的NP完全难问题,论文探讨了求解该问题的改进文化算法仿真计算。用数学模型形式化该问题。基于三个主要遗传算子,创新地采用可对应N维解空间广义信念空间定义的文化算法求解问题。大量仿
采用对基本粒子群优化算法引入遗传操作来提高种群多样性，这样虽能避免产生局部极小，但收敛速度会降低，通过加入收缩因子来达到两者的均衡。优化和仿真结果表明改进算法性能更优，能有效地解决公交车辆的智能排班问
针对目前车辆调度优化模型(VSP模型)对陌生户问题的考虑不足,通过引入 F&生度和F&生系数两个新的参数,改进了物流配送车辆调度优化模型,以解决陌生户问题,并采用C-W算法进行验证计算
该压缩包包含MATLAB代码和测试文件，能够使用遗传算法针对车间作业调度问题进行优化，提高作业效率和生产效益。代码使用简单易懂，测试文件验证了该算法在实际应用中的有效性和可行性。文件中还包含了详细的说
针对现实生产制造系统中存在的时间参数模糊化问题,用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊加工时间和模糊批次间隔的、以最小化制造跨度为目标的模糊差异作业单机批调度问题模型。在对模糊差异作业单机批调度
matlab开发-单目标Jobshop调度问题的优化。在一组不同的并行机上处理一组独立订单的成本最小化
运用线性规划模型计算满足需求的最少护士数，采用整数规划来限制规划进程中的整数解问题，同时，还运用最优化问题的理论，用lingo软件对数据求解，对相应的问题进行分析求解。
由于资源受限的工程调度问题在理论上和实际中具有重要意义, 近年来, 国内外关于这一问题 的优化方法有了较大的发展, 因此根据收集到的资料, 对求解这一问题的分支定界算法、 基于优先规则 的启发式算法、
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