约束变量

upper bound

上界

下面的例子讲教我们如何使用个一个泛型Map.J2SE5.0增加了一个规则来解决了这种约束,这个规则就是允许你定义一个上界(upper bound) 类型变量.在这种方式中,你能传递一个类型或它的子类.

engineering cybernetics

工程控制论

钱学森 1954 年所著的> (Engineering Cybernetics)直接促进了最优控制理论的发展和形成 [3]. 模糊优化方法与普通优化方法的要求相同,仍然是寻求一个控制方案(即一组设计变量),满足给定的约束条件,并使目标函数为最优值,

declarator

声明符

例如:上面的隐型局部变量声明精确地等同于下面的显型(explicitly typed)声明:隐型局部变量声明中的局部变量声明符(declarator)遵从下面这些约束:. 初始化器表达式的编译期类型不可以是空(null)类型. 因为向后兼容的原因,

gradient

斜率

这种方法将一个有n 变量与 k 约束的问题转换为一个更易解的n + k个变量的方程组,其变量不受任何约束. 这种方法引入了一种新的标量未知数,即拉格朗日乘数:约束方程的斜率(gradient)的线性组合里每个向量的系数.

integer programming

整数规划

整数规划(integer programming)亦称整数线性规划,它实质上是在线性规划的基础上,给一些或全部决策变量附加取整约束得到的.

lp

线性规划

上述无功电压综合控制是一个多变量、不连续、多约束的非线性规划问题,线性规划(LP)、非线性规划(NLP)等传统的优化方法存在需要粗颗粒的近似处理、线性化等问题,且易于收敛到局部最优解.

fuzzy mathematical programming

模糊数学规划

普通优化可以归结为求解一个普通数学规划问题,模糊规划则可归结为求解一个模糊数学规划(fuzzy mathematical programming) 问题 . 包含控制变量、目标函数和约束条件,但其中控制变量、目标函数和约束条件可能都是模糊的,也可能某一方面是模糊的而其它方面是清晰的.

opt

优化

决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素.线性规划问题的数学模型的一般形式 (1)列出约束条件及目标函数2、目标函数是决策变量的线性函数,根据具体问题可以是最大化(max)或最小化(min),二者统称为最优化(opt).

unribbed slab

无梗肋板

unrestricted variable 无约束变量 | unribbed slab 无梗肋板 | unripe cotton 未熟棉

unblocking

非成块

unblocked record 非封锁记录 | unblocking 非成块 | unbound variable 无约束变量

of a composite function：复合函数之导数

Derivative :导数 | of a composite function :复合函数之导数 | of a constant function :常数函数之导数

enriched lake：富营养湖

LRPA Long-Range Patrol Aircraft 远程巡逻飞机 | enriched lake 富营养湖 | bang it about 决胜负 诉诸武力