机械优化设计方法的目录

是不是像求函数最值那样子？建议你了解一下遗传算法的实数编码，这个对于求函数最值很方便，不用像二进制那样需要转换。简单介绍一下思路：最重要的是确定适应度函数，只要确定这个函数就很容易了，就用你不会编程，直接调用matlab的工具箱就行了。1st.设置种群规模，并初始化种群p，并计算各个个体的适应度。例如，20个个体，每个个体包含5个变量，x1,x2,x3,x4,x5.如果你用matlab来编程的话，这个可以很容易实现，会用到random("unif",a,b)这个函数吧。例如x1的取值范围是[0,1],那么x1=random("unif",0,1).2nd.采用轮盘赌选出可以产生后代的父本,p_parents。额，轮盘赌的实质就是适应度大的被选出的概率大。这个不难，但说起来比较长，你可以自己去看一下。3rd.杂交过程的思路随机将p_parents中的个体随机两两配对，然后随机产生一个1到n的数（n为变量的个数），设为i,交换每对父本中i之后的变量值。交换以后的p_parents成为后代p_offspring.这里变起来有点点复杂，不过只要耐心一点，编好配对过程和交换过程。4th.变异过程，这个比较简单，不过需要自己把握的较好。基本的思路是设置一个概率，例如0.05，然后产生一个随机数如果随机数比0.05小那么这个变量值就要产生微小的增加或减少。这个变异过程要历遍p_offspring所有的变量喔。5th.将p和p_offspring合并起来，然后选出适应度大的，重新构成一个如原始种群规模相等的种群。

粒子群算法，模拟退火算法都还不错哦

步步优化，全局优化。经典的句子

最近接手一个别人的项目程序，卧槽，全局变量多的一批，我直接头大了，几个月了一直梳理和优化，注释再多有个屁用，还是理不清

局部优化。1、方法有：加入一个参数，比如优化a和b，那么我们加入参数p，则变成优化a+p*b，这种实现简单，但是参数比较难确定。2、多目标优化~同时优化两个目标，这个有很多相关算法，优点是比较全，但是实现比较复杂。

并发症在另一方面, 检查数69.03%参数为一个高产最低的成本,也可以非常有用, 自绘的参数对它们的相关成本收益实证成本功能图. 那么,最优参数能予以正确的图表. 这次蒙特carlomethod特别有用,如果成本函数恰巧有一个以上的当地最低; 即 多点的成本功能是低于其邻国,但不是最低的整体. "见局部极小"的例子. 像梯度方法,系统试错,技术往往置于其中的局部极小, 寻求更好的解决地方. 那也不是太大的问题,与蒙特卡洛法或任何其他的优化技术,认为基本上 所有可能的解决办法. 约束也复杂优化问题. 这些条件,排除了具体的解决办法,虽然解决否则可能带来最低的整体成本. 举例来说, 低设卫星接收天线,可能会遇到生理障碍,防止它被指出,直趋最强 卫星. 看到"约束"的例子. 多变量优化优化问题,麻烦当不止一个参数,可以被操纵,以降低成本,或增加 受益. 考虑一个卫星天线可调的方位和海拔. "见两个变量的二次成本函数的"榜样. 这一问题可以迎刃而解,通过优化每个独立参数设定海拔到一个任意值和旋转 菜式,其最佳方位,然后轮换菜式,其最佳海拔改变方位. 1 - - -时间优化工程,在这种情况下,因为每一个参数进行单独贡献的成本函数和每个 约束独立于其他. 不过,大部分多变量优化问题,涉及的限制,这些职能多于一个参数, 如"总流量加流量B必须不超过100 gpm " ,而非"流程 一率不得超过70 gpm "和"流量B必须不超过30 gpm . " 改变一个参数的值变化,限制了他人,所以各项参数不能单独优化. 这些问题通常需要线性规划采用一种简化的功能效益,而非成本的功能,以期减少总数 可能的解决方法. "见两个变量的线性规划"的例子. 线性规划还规定了单纯形法的算法来搜索最优解操纵所有参数音乐会 而非个人.

命令fminunc().单独写个.M文件，把约束条件写进去，在约束区有个“Nonlinear constraint function” @+"约束文件名" 例子：求解如附件图片所示的有约束非线规划问题，分三个步骤1.建立名为myobjfunc的m文件如下function RES = myobjfunc(x)RES=(x(3)*(1/(2*(x(3)^2 + x(5))*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)) ... - (2*x(3)*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2))/(x(3)^2 + x(5))^2))... /(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)) ... + x(4)^2/(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)... *(x(3)^2 + x(5))*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)) ... - (x(5)*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2))/(2.... *((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)... ^(1/2)*(x(3)^2 + x(5))^2) + (x(1)*x(2))/(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))... ^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)*(x(3)^2 + x(5))... *(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2));2. 建立名为mymodelcons的m文件如下function [C,CEQ]=mymodelcons(x)C(1)=x(1)+x(2)^2-10;C(2)=1-x(1)-x(2)^2;CEQ=[];3.在matlab命令窗口中输入以下命令并执行lb=[0.5 0.5 0.5 1 1];ub=[5 5 5 3 4];[X,Y,FLAG]=fmincon(@myobjfunc,[1 1 1 1 1],[],[],[],[],lb,ub,@mymodelcons)结果为Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006): lower upper ineqlin ineqnonlin 5 1 1 4 X = 5.0000 2.2361 1.2359 3.0000 1.0000. ==================================================在天涯回答上有类似的问题的两个解答供参考http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=29980be1cb2bb991参考解答一--------------------------------------------------fun=@(x)sqrt(x(1)^2+x(2)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-52)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-139.5)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-228)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-288)^2)+sqrt((x(1)-65)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-84)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-288)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-217)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-93)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-65)^2+x(2)^2);lb=[0;0];ub=[110;228];options=optimset("PlotFcns",{@optimplotx,@optimplotfirstorderopt,@optimplotstepsize,@optimplotfval});[x,fval]=fmincon(fun,rand(2,1),[],[],[],[],lb,ub,[],options)Optimization terminated: magnitude of directional derivative in searchdirection less than 2*options.TolFun and maximum constraint violation is less than options.TolCon.No active inequalities.x = 55.3467 74.3034fval = 1.3748e+003 参考解答二-------------------------------------------（一）非线性一元函数的最小值Matlab函数为fminbnd()，其使用格式为：X=fminbnd(fun,x1,x2)[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,x1,x2)其中：fun为目标函数，x1，x2为变量的边界约束，即x1≤x≤x2，X为返回的满足fun取得最小值的x的值，而fval则为此时的目标函数值。 exitflag>0表示计算收敛，exitflag=0表示超过了最大的迭代次数，exitflag<0表示计算不收敛，返回值 output有3个分量，其中iterations是优化过程中迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所采用的算法。例1：求函数 在区间 的最小值和相应的 值。解决此问题的Matlab程序为：clearfun="(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))"ezplot(fun,[-2,2])[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,-2,2)结果为：X = 0.2176fval =-1.1312exitflag = 1output = iterations: 13funcCount: 13algorithm: "golden section search, parabolic interpolation"（二）无约束非线性多变量优化问题这里我们介绍两个命令：fminsearch()和fminunc()，前者适合处理阶次低但是间断点多的函数，后者则对于高阶连续的函数比较有效。命令fminsearch()的格式为：X= fminsearch(fun,X0)[X,fval,exitflag,output]= fminsearch(fun,X0,options)该命令求解目标函数fun的最小值和相应的x值，X0为x的初始值，fval为返回的函数值，exitflag=1表示优化结果收敛，exitflag=0 表示超过了最大迭代次数。返回值output有3个分量，其中iterations是优化过程中的迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所采用的算法。options是一个结构，里面有控制优化过程的各种参数，参考optimset()命令来设置，一般情况下我们不必改动它，即使用缺省设置就可以了。例2：求函数 的最小值以及最小值点。完成该计算的Matlab程序如下：clearfun1="sin(x)+cos(y)"fun2="sin(x(1))+cos(x(2))"ezmesh(fun1)[X,fval]=fminsearch(fun2,[0,0])X = -1.5708 3.1416fval = -2.0000其中语句ezmesh()是为了画出函数的图形，注意这里fun1和fun2的不同，考虑如果用相同的是否可行。命令fminunc()的格式为：X=fminunc(fun,X0)[X,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,X0,options)命令fminunc()通过计算寻找多变量目标函数fun的最小值，X0为优化的初始值，X为返回的变量的值，grad返回解点的梯度，hessian返回解点的汉森矩阵。其它参数的意义和命令fminsearch()相同。例3：求函数 的最小值。解：Matlab程序为clearfun="exp(x(1))*(2*x(1)^2+3*x(2)^2+2*x(1)*x(2)+3*x(2)+1)";x0=[0,0];options=optimset("largescale","off","display","iter","tolx",1e-8,"tolfun",1e-8);[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,options)运行结果为：IterationFunc-countf(x)Step-sizeDirectional derivative1210.2-10280.3694710.134277-0.020 .

举个例子：m1 = 1; n1 = 2; n2 = 3; m0 = 4; c = 5; n0 = 6; r = 7;myfun = @(x) (m1*(n1+n2)+m0*c*x(1)/x(2)+r*x(1)*x(2)*n1+r*n0*x(1)^2/2);x0 = [1 1];[x,fval] = fminunc(myfun,x0);clc;xfval

现在，研发新药的道路已经变得越来越艰难。从寻找新的备选化合物，到层层试验审批，往往要花去十几年时间和大量的金钱，这其中还有很多努力最终会以失败告终。平均要花多少钱才能得到一个成功上市的新药？根据塔夫茨药物研发中心（Tufts Center for the Study of Drug Development ，CSDD）最近的报告，这个数字现在已经增长到了25亿美元以上。 该数据分析报告是对2003年数据的更新。为了全面地评估药物研发的成本，来自杜克大学和罗切斯特大学的研究者们将药物的实验室研究及临床研究投入分别进行了计算。他们调查了10家制药公司在临床前研究方面1990~2010年的年花费，并据此估算了每种试验药物的平均临床前研究投入。在临床研究方面，研究者随机选取了在1995~2007年间首次开始临床试验的106种药品，并根据它们的实际支出数据计算了试验药品在每一个临床研究阶段的预期支出。此外，研究人员们还计算了试验药物的“总体临床成功率”（经过临床试验阶段最终获批的可能性），并将资金投入换算到2013年的美元货币。 结果显示，每得到一个成功获批上市的新药，平均需要大约25亿5800万美元的投入，这其中包括13亿9500万美元的直接资金投入，以及同期因研发失败而导致的11亿6300万美元的间接投入。 在2003年塔夫茨药物研发中心发表的数据中，每个上市的新药需要的平均投入为8亿200万美元，这相当于2013年的10亿4400万美元。此次更新的数据与2003年的数据相比上涨了145%。 该报告还指出，在一个药物成功上市之后，仍会有平均3亿1200万美元的投入，用于进一步的评估研究，研究目的包括验证新的适应症、剂型以及剂量等等。因此，在整个上市前后的研发周期当中，一种新药可能一共要消耗掉29亿美元资金。 尽管现在更加高效的药物研发手段不断增多，但药物研发的投入依然呈现高速增长的趋势。研究人员指出，导致药物研发花费更加高昂的原因包括临床研究的复杂程度增加、研究规模增大、临床试验的失败率升高等等。药物研发为何如此困难？ 以下文字来自《科学美国人》的专栏作家Ashutosh Jogalekar，他目前供职于美国剑桥市的一家初创制药公司，从事药物研发的工作，专业背景是有机化学和计算化学。 你常听人说药为什么那么贵：制药公司贪婪啦、专利体制啦、政府啦，还有资本主义本身。所有这些都确实推高了药品的价格，但还有一个因素却往往遭到了忽视：药品贵，是因为药物发现的科学很难。而且现在越变越难。其实，在纯科学的层面上，把一种药品从研发弄到上市比把一个人送上月球还要难。这么说并非没有道理。在接下来一系列的文章中，我将介绍新药发现科学的老大难问题，希望借此能让公众进一步了解西药的成本并不总关乎利润与权力，与科学上的无知与困难也有很大关联。 其实，一句话就可以把这篇文章先给讲完：为什么药物发现的科学机制这么难？答案是：生物学非常复杂。其次，我们面对的是一个经典的多变量优化问题，只不过是优化是在一个复杂、无法预测且我们对其理解极为有限的系统中进行。就像叫你在一片漆黑中找出一只黑猫，但是你的一只腿被绑在了你的脑袋上，而且你必须在三步之内找到它。 展开来具体说会更有意思。一个简单的事实是，人类仍未弄清楚生物系统——在这里，也即人体——的运行机制，我们还没有办法理性地、有先见地运用有机小分子修正、调节或治愈疾病。目前在对抗疾病方面所取得的成果只能说明人类智慧的伟大和纯粹运气好。前面还有很长的路要走；真正有药物应对且用药次次有效还不产生副作用的疾病少之又少。癌症和老年痴呆症等大多数疾病都还没有医疗解决方案，纵使生物、化学和医学在这一百年来有了长足的进展，很多疾病仍然无药可医。 研究人员只能努力尝试，笨拙地依靠爱迪生那样试了错、错了再试的方法，经过99次失败后换来最后那一次的成功。进入临床试验的新药中大约95%都会被淘汰，常见的原因是疗效不明显以及不可接受的副作用。你也会发现，这些变量在一开始很难预计。难怪发现一种新药这么昂贵了。 要弄清楚药品设计师所面临的困难，理解药物工作的基础原理是很重要的。几乎所有的西药都是所谓的“小分子”，也即有机小分子化合物，比如阿司匹林，它的分子就仅由几十个原子、化学键和像苯环那样的环组成。最近制药界又再次兴起了抗生素那样的“大分子”，但这里我们还是集中谈小分子。简单来说，西药工作的原理就是与蛋白质结合并调节其功能。蛋白质是生物系统的劳动力，从生长、修复到应激和防御，每一项重要的生理机能都是蛋白质在执行；从发动一项免疫应激到想出一条创意，随便举一项生理过程，都有一些关键的蛋白质在发挥效用。因此，要保持健康，就必须保持体内成千上万种蛋白质之间的精妙平衡，而一旦打破这个平衡疾病就会产生。虽然从理论上讲，在疾病中人体内的整个蛋白质网络都会遭受这样或那样的影响，但幸运的是，对药物设计师而言，只要关注几种起到重要作用的关键蛋白质就行了。 取决于疾病的不同，蛋白质紊乱的方式也可能不同。例如说，癌症就是与细胞生长有关的蛋白质产生过多造成的，同时也有可能抑制细胞生长的蛋白质产生得过少。出现这种情况最常见的原因是蛋白质结构的突变。实际上，特定蛋白质的产生过多是大部分疾病都有的一个常见决定因素。解决方案听起来非常简单：找到一种能与这种蛋白质结合并抑制其作用的小分子，用药物发现的行话来说就是找到药物的“靶向分子”。而这就是麻烦开始的地方。 首先，要找到某种疾病的靶标蛋白质需要大量艰苦卓绝的生化和遗传试验。药物在临床试验失败的一个主要原因就是被靶向攻击的蛋白质其实对这种疾病并没有那么大的贡献，尤其是对大面积人群而言。有几种方法可以测探某种蛋白质和某种疾病状态的相关性。有时候从人口自然遗传实验中会出现偶然的线索，研究人员能够观察到偶然发生的蛋白质突变的作用。举例来说，心脏病靶向药物研究的一个新热点是一种叫做PCSK9的蛋白质，其发现缘于美国德克萨斯州的一名年轻的体操教练，其身上的一种蛋白质变异使其胆固醇水平极其低。但这样的情况十分罕见，更多的是科学家不得不用遗传工程的方法人工使某种蛋白质失效，从而弄清楚这种蛋白质对特定疾病是否有所贡献。 但是，就算确定了一种蛋白质是一种疾病的主要影响因素，也不是每种蛋白质都能与某种人工合成的小分子结合并受其调节，因为演化就没有让蛋白质这样过。举个例子，心脏病药物立普妥（阿托伐他汀钙）与一种叫HMG-CoA还原酶的蛋白质结合并抑制其功能，HMG-CoA还原酶是胆固醇合成初期的一种关键蛋白质。胆固醇是生物体内最重要的结构和信号分子之一，而制造胆固醇的基因也好、产品线也罢，都是演化在几亿年以前就组装好了，自然选择没有理由将HMG-CoA还原酶加工成具有容易跟一亿年以后市面上出现的一种热卖药品相结合的性质。但是，我们在化学家和大自然的天才之下，拥有了一种在心脏疾病史上最重要的药物。 HMG-CoA还原酶能抑制胆固醇，而胆固醇能被抑制的事实也证明了它的“可药性”。其他的很多蛋白质很难被抑制，也因此被视为“不可药的”，数十年来试图“药”它们的尝试都失败了。一个绝好的例子就是一种被称为Ras的蛋白质，五例癌症中就有一例涉及了Ras的突变。上面说的PCSK9也是最近才发现“可药”的。人们普遍认为，药物发现越来越难，是因为大部分可药的蛋白质在上世纪八九十年代就被取走了，也即新药见少的“低悬果子”理论。蛋白质不可药的潜在原因有很多，但最重要的一个是：可药的蛋白质都有着很深、很小、结构很好的囊，正好可以容下一个小分子，就像锁容下钥匙。另一方面，不可药的蛋白质表面是大片坑坑洼洼的浅滩，一个小分子要想与之结合，就像攀岩者要在一大块岩壁上寻找落脚点一样困难。但是需要记住一点，将来的制药技术很有可能攻克不可药蛋白质的设计。被证实对疾病有很大贡献且可药的蛋白质被称为“靶标”，也是药物发现产业大举研究且成果颇丰的对象。 无论在哪种情况下，药物发现首先要面对的问题就是，纵使一种蛋白质已经被确定对某种疾病有贡献，但它很可能是不可药的。此外，就算成功对那种蛋白质用了药，涉及这种疾病的其他蛋白质很可能会过量产生，从而抵消抑制第一种蛋白质被抑制的效果。癌症用药当中常常发生这样的情况，也因此癌症患者往往会对某种药物产生抗药性。抗生素也常常如此，细菌会分泌出另一种致病蛋白质从而抵消被抑制的那种，有时候细菌还能分泌专门破坏药物分子的蛋白质。现阶段而言，我们还完全没有能力预测这样的后续反应，因此新药物的发现有很大一部分要靠运气。 图文来源于网络

响应面优化是一种基于统计学的优化算法，主要用于解决多变量优化问题，通过探索不同参数组合，寻找能够最优化目标函数的参数组合。在实际应用中，我们通常要对响应面优化的结果进行分析与比较，以便确定最优解。然而并不是所有情况下，响应面优化的结果都是最好的。对于某些特殊的情况，比如模型不准确、误差较大、数据噪声较多等，响应面优化的结果可能并不是最高的。在这些情况下，我们需要结合实际场景与数据，综合考虑多种因素，对优化结果进行评估与改进。

我给你一个提纲西安交通大学工程硕士学位论文选题报告书论文选题名称:姓名：研究方向：指导教师：入学时间：2003年9月选题报告时间：2006年5月一、本研究课题的科学依据和意义(包括科学意义，国内外研究概况，水平和发展趋势，学术思想，理论根据。)。一、立项理由、目的、意义我国合成氨装置很多，但合成氨装置的控制水平都比较低，大部分厂家还停留在半自动化水平，靠人工控制的也不少，普遍存在的问题是：能耗大、成本高、流程长，自动控制水平低。这种生产状况下生产的产品成本高，市场竞争力差，因此大部分化肥行业处于低利润甚至处于亏损状态。为了改变这种状态，除了改变比较落后的工艺流程外，实现装置生产过程优化控制是行之有效的方法。合成氨生产装置是我国化肥生产的基础，提高整个合成氨生产装置的自动化控制水平，对目前我国化肥行业状况，只有进一步稳定生产降低能耗，才能降低成本，增加效益。而实现合成氨装置的优化是投资少、见效快的有效措施之一。合成氨装置优化控制的意义是提高整个合成氨装置的自动化水平，在现有工艺条件下，发挥优化控制的优势，使整个生产长期运行在最佳状态下，同时，优化系统的应用还能节约原材料消耗，降低能源消耗，提高产品的合格率，增强产品的市场竞争能力。二、国内外概况及发展趋势自动化技术包括生产过程控制自动化和事务经营管理自动化两个方面，属于当今世界迅速发展和日趋成熟的高新技术。自动化技术的不断发展也丰富了各种控制软件的发展，特别是优化控制从理论走向了实际。随着微电子计算机、自动化理论和信息技术的日新月异，国外企业采用最新的PC技术发展的DCS系统已普遍应用到各行业生产装置上去，特别在应用DCS的同时，发展了许多实用的优化软件。在国外，合成氨生产的发展大致可分为五个阶段：Ⅰ发明阶段；Ⅱ技术推广阶段；Ⅲ原料结构变迁阶段；Ⅳ单系列大型化阶段；Ⅴ节能降耗阶段。与工艺相适应的自动化技术也不断发展，特别是第Ⅲ阶段，不同的工艺出现对控制任务提出不同的要求，鉴于当时的仪表条件、控制理论发展情况，主要针对一些重要的工艺参数设置一些简单的控制回路，并逐步发展为一些串级、比值控制回路。如作为先进的控制方案推广离不开计算机的发展，采用计算机控制系统后，随着计算机的发展，一方面一些控制系统得以有效实现，另一方面也为优化操作提供了硬件基础。针对合成氨厂的特点，一些非线性滤波采用了计算机辅助优化控制取得了成功，带来了合成氨生产的明显提高。目前，世界上许多氨厂都采用了计算机控制或DCS系统。合成氨厂的控制水平达到了一定高度，而且优化和计算机管理的研究和应用达到了一定程度，增加了产量，降低了成本，提高了效率。二、拟采取的研究方法和技术路线(包括研究工作的总体安排和进度，计算、实验方法和步骤及其可行性论证，可能遇到的问题和解决办法。)采用的研究方法为：先进行理论研究，从合成氨的工艺要求和生产设备具体提点入手，分析应该优化的装置和重点回路。从重点回路出发更具体的分析每一个优化参数所要关联的参数，了解和分析这个参数优化前的控制方法，在此基础上制定新的控制方法，并能用先进控制方法使其得到优化。写出控制方案，画出控制方框图。在此基础上编制控制程序。将控制程序输入到DCS系统，并进行离线调试和在线调试，并将优化程序投入运行。记录投入运行优化控制系统前的参数运行曲线和投入优化控制系统后的运行曲线。分析优化系统的运行情况，提出进一步的修改意见。重复上述过程，进行第二次实验。直到达到满意的效果。工作计划：制定详细技术实施方案（1项目论证及前期调研、2方案设计和论证、3编制详细实施方案、4绘制有关设计图纸等）；编制软件；软件调试和投运；软件运行考核；操作培训和技术交流；项目鉴定及归档资料。完成以上工作大约需要1年时间。可能遇到的困难和解决方法：可能遇到的实际困难是：不同的厂家的工艺差异性，使得优化系统不能通用，须针对具体情况和现场状况作进一步的修正和补充。由于工艺状况的复杂性，同一个被控参数，由于原料的变化、时间的推进、成分的变化等一些不可控因素的出现，使其不能达到优化的效果。尽可能将所有的影响参数引入优化系统。让不可控因素越少越好。三、本项目的特色与创新之处。从八十年代开始，计算机控制系统和DCS系统逐步引进到我国生产过程控制中来，特别是化肥行业，90%以上的大化肥企业都引进了国外的DCS系统，80%以上的中化肥企业也都应用了国外的DCS系统，30-40%的小化肥企业也在部分装置上引进了国内及国外的控制系统。从DCS系统的引进情况看，大部分企业只是用DCS系统代替了原有的仪表系统，有小部分企业在个别回路做了一定的开发工作，总体看来，DCS的应用远远没有发挥其强大的功能优势。对于合成氨装置，该装置的最大特点是工艺流程长，反应在高温、高压下进行，自动化设计比较简单，手动操作率高。为了更好控制整个合成氨装置的运行，使整个生产能够达到节能、降耗、稳定、高产的目的，必须在原有初步设计的基础上，根据工艺操作的需要，进一步开发和利用DCS系统强大的软件功能，把现代控制理论中一些比较先进的控制算法，应用到合成氨装置中去。四、预期研究成果。由于化肥生产装置是综合化、大型化、连续化的生产方式，流程结构复杂。我国合成氨厂的规模在不断扩大，对于这样装置能否实现最优设计、最优控制，对基本建设投资、安全生产、产品的成本等都将有很大的影响。合成氨装置中合成工段和变换工段以及造气工段的优化控制软件和硬件，其目的是利用计算机的手段对装置进行节能降耗，提高化肥厂的生存和竞争能力。由于国内中小化肥装置均为非优化设计，各设备未经过正规的流程模拟，在加上装置改造一直在进行当中，操作条件（工艺参数）基本上都是根据经验确定，所以优化的难度比较大，同时优化的潜力也很大。优化控制就是要在线优化操作参数，在现有工艺流程和设备的条件下，利用计算机对生产装置进行操作参数的优化，进行卡边操作，节能降耗，降低每吨氨的生产成本，实现装置的利润最大化。优化控制是企业挖潜增效的新的有效手段。采用数学模型的手段和多变量优化算法，通过建立造气、变换系统和合成系统的数学模型，实现了造气、变换岗位和合成岗位的在线优化控制。五、已有的研究基础。天华化工机械自动化研究设计院是长期从事化工自动化和仪表的专业性研究单位。从事化肥过程控制已有30多年的经验。有一支技术力量雄厚的专业研究队伍。从八十年代开始就着力于优化控制系统研制和应用，先后在刘家峡化肥厂、河北易县化肥厂、安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团等几家合成氨装置中都设计并运用了比较DCS系统，取得了比较满意的效果。在DCS开发方面也积累了相当丰富的经验，先后开发和应用了横河公司的YEWPARKMARKⅡ、μXL、CENTUM-XL、CS-1000，美国Honeywell公司的TDC-2000、TDC-3000、Micro-3000、GUS等系统；美国Rosement公司的RS3，PROVAX；德国西门子的PLC、PCS等。本人自毕业以来，一直从事化肥检测与控制的研究和应用工作。先后承担了安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团、金昌化工集团等单位DCS系统的设计、组态、编程和应用工作。并且在部分控制回路中已成功地应用了比较先进的控制方法。取得了比较满意的效果。在系统集成、控制优化方面积累了一定的经验和方法。另外，有导师、同行们的支持和帮助，我相信，经过努力一定能把这个项目做好。六、主要参考文献目录。1《小型合成氨厂生产操作问答》；杨春升，化学工业出版社2《小型合成氨厂生产工艺与操作》；王师祥、杨保和，化学工业出版社。3《TDC-3000系统操作手册》Honeywell公司。4《集散型控制系统的设计与应用》；王常力、廖道文，清华大学出版社。5《新型控制系统》；俞金寿，化学工业出版社。6《现代控制理论基础》；王照林，国防工业出版社。7《化工仪表及自动化》论文集8《全国第五次化肥仪表自动化技术交流会以论文集》；化学工业部化肥司9《DCS、PLC及现场总线论文集》綦希林。七、副导师意见副导师(签名):年月日八、导师意见导师(签名):年月日

lingo软件最好，比Matlab操作简单，而且是专用于解决优化问题的！！

多变量单元单参数控制函数对于结构优化中多变量单元的设计变量处理，给出了用一元函数的达芬缩并公式建立控制截面几何量族的统一方法，其求解则纳入一般非线性规划的算法之中，对包括空间梁单元在内复杂结构的应用，取得了节省用材的可观经济效益。获北京市自然科学基金资助。多变量单元单元多参数控制函数采用多变量函数的达芬缩并公式建立了多变量单元九个截面几何参数的近似函数，整个优化模型从而化为广义几何规划，应用二阶或全二阶原算法求解。该方法的优点是直接设计截面尺寸。本项目同前一项目解决了结构优化领域实用时避而不做的设计变量处理难题，不仅有理论意义，更有实用价值。获北京市自然科学基金资助。规划法与准则法一大类问题统一解法从模型化入手，针对结构优化规划法与准则法一大类问题常常出现的由矩阵奇异引起病态困难，利用松弛法的手段，统一化为LP问题，形成了效率较高的解法，从根本上克服了求解的难点。离散变量优化的单元统一建模与求解构造了无穷小多节离散单元的无限组合模型，克服了坦普曼（Templeman）提出的有限多节单元组合只适合于象轴力杆这种等内力单元的局限性，为任意单元离散优化问题开辟了统一建模的新路，又采用降维、变量连接、接力优化等策略提高了求解效率。满应力方法的一系列有效改进满应力方法由于概念简单、收敛快，受到工程人员的欢迎，为此运用应力变换、两点有理逼近、原倒变量展开等途径对满应力方法进行了一系列改进，虽然较传统的满应力方法变动不太大，计算效果却很明显。连续变量与离散变量混合的结构优化问题以连续梁结构优化为例，着手解决了含连续变量与离散变量混合情况的结构优化的难题，采用了基于裴波纳契（Fibonacci）搜索的策略与方法处理离散变量，用一般的数学规划解法处理连续变量，有广泛的应用前景。最优二阶敏度联系的两步优化的分解方法对于大型结构与多学科优化问题，索别斯基（Sobieski）提出了在分解的层或片间传递一阶导数的方法，为了提高求解效率，将一阶导数推广到二阶，并且对于桁架形状优化进行了应用，称为最优二阶敏度联系的两步优化的分解方法。结构拓扑优化的独立、连续、映射建模与解法提出结构拓扑优化的ICM（独立、连续、映射）方法，以重量为目标函数，解决了通常以柔顺性为目标处理多工况的多目标困难，克服了拓扑优化同截面、几何层次优化不能用一个标准的弱点，为拓扑优化的工程实用创造了条件。获国家自然科学基金资助。应力全局化和应力集成化方法基于Misses强度理论，利用结构应变能表达和K-S函数方法分别提出了应力全局化和应力集成化方法，极大地降低应力约束显式化的工作量，使结构拓扑优化问题解决了一个极大的困难。中心点精确RSM（响应面方法）提出的RSM（响应面）方法能够保证在中心点具有精确的响应值，在诸多结构和多学科优化问题中进行了应用，取得了满意的求解效果。

运用系统科学理论研究空军作战、训练和建设的工程技术。主要包括空军建设统筹技术、空军作战统筹技术、空军训练统筹技术、空军武器装备统筹技术等。空军建设统筹技术，以军事战略为指导，运用现代管理科学知识、系统分析方法、计算机技术、多变量优化控制与决策技术，对空军的规模、兵力结构、编制体制、武器装备、人员培训、战场准备等宏观问题进行科学预测和统筹规划。空军作战统筹技术,以遂行任务的作战条件为基础,运用概率论、军事运筹学、射击学、轰炸学等理论和方法，预测空军作战的效果，为取得一定战果应使用的兵力，以及为遂行不同作战任务提出兵力优化方案，是指挥员在组织实施战役战斗时， 进行正确统筹的重要依据之一。空军训练统筹技术，以培养高质量人才为目标，系统地研究人才培养的最优体制，包括训练内容、时间，晋升服役年限，训练装备等，提高效益，防止人才流失。空军武器装备统筹技术，对空军武器装备的全寿命期进行系统效能费用分析；运用可靠性理论、全面质量管理原则，有效地控制武器装备的质量与使用。

不会。页面卡顿应该不是全局变量过多造成的，通常会造成这种情况要么是出现了太密集频繁的dom元素操作，因为操作dom的开销是很大的，严重的话会阻碍浏览器UI引擎的渲染使页面感觉卡顿，这也是现今虚拟dom能在各种框架流行的原因；要么就是出现了时间复杂度过大的运算，例如嵌套多次的循环之类的，总之你要排查一下你的代码有没有逻辑不合理的地方，然后尝试去优化它，例如把太耗时的计算放入worker线程中去执行等。

首先通过生产实例阐述了结构分离卡边控制的基本原则。卡边控制理论以多层次结构为基础，非常适合于分散系统的布局。在今后会逐渐成为一种次优化控制的重要设计方法。其次，以多侧线精馏塔的整体优化问题为例，论述了成组变量卡边在多变量优化控制中的应用，尤其是实施优化决策、分层次解耦、SPC与定值控制中的应用。第三，介绍了双目标控制函数的优化控制系统，可将其中一个目标函数卡边转化成单目标控制函数的系统。同时以炼油http://www.cqvip.com/qk/92667X/199603/2057069.html

1.APC是Advanced Process Control(高级过程控制)的缩写，其主要通过对被控对象运行过程中产生的大量实时数据、历史数据进行数据挖掘与分析，建立系统运行模型，利用系统模型进行多变量实时优化控制。2.APC技术能够在提高系统智能化水平的同时，帮助企业提高产品质量，同时降低能源消耗、减少环境污染。3.APC所涉及的专业技术有：模型辨识、多变量控制、实时优化、网络通信、数据存储等。4. 工业生产过程由简单到复杂，由小规模到大规模，直至今日，现代化、大型化的工业或多品种、精细的工业，生产出各种各样的产品以满足人们的生活需要。对这些工业生产过程的控制要求做到正确化、自动化、高效化。企业的需求：众多工业厂家日益感受到国际间竞争所带来 的压力和挑战。在这种大的背景下，积极开发和应用先进控制技术以提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是工业企业迎接挑战的重要对策。5.你可以参考国内外一些从事APC开发的企业的资料，国外的有：ASPEN, HONEYWELL, INVENSYS，国内：浙大中控，厦门奥普拓、上海汉中诺，不过汉中诺好像是代理ASPEN的

数学:到处都用物理:运动.流体.轨迹等化学:燃料.零件强度.炸药等政治学:这就不用说了吧

SGA标准遗传算法or基本遗传算法or简单遗传算法（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，在软件设计中，根据自然界生物遗传变异的原理，设计出的一种算法。它模仿种群繁殖规律来进行优化。编码　　遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。这一转换操作就叫做编码，也可以称作(问题的)表示(representation)。　　评估编码策略常采用以下3个规范:　　a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。　　b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。　　c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。　　目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等。　　而二进值编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进值字符集{0,1}产生通常的0,1字符串来表示问题空间的候选解。它具有以下特点：　　a)简单易行　　b)符合最小字符集编码原则　　c)便于用模式定理进行分析，因为模式定理就是以基础的。

中国艺术设计的起源，发展，演变，不同地域的艺术特色，门派，不同的艺术观点，特点，区别以及在世界艺术设计史上的地位。掌握中国艺术设计的源流和对当代中国艺术设计的影响。

syms a b c d 用syms定义多个符号变量即可

不可能吧代码看看

多元回归中，自变量对因变量有没有影响，影响大小，主要看显著性检验，即P值。 P值小于0.05，则通过了检验，认为该因素对因变量有显著影响。 对于通过了影响的自变量，如果要比较哪个影响大，哪个影响小，除了看符号的正负外，还可以看标准后的回归系数。

会!因为要给局部变量开辟空间!但是影响是非常少的,可以无视它,因为一些必要的局部变量,要有就必须要有,没人会考虑局部变量过多的!你使用递归算法,与循环比较就知道了,递归算法要出栈入栈,所以执行效率不如循环!你要问局部变量多会不会影响执行效率,我只能说是了,因为的确会影响效率,但是可以无视它,因为影响是极少的,就算给它一百多个局部变量你也感觉不出来!还有,易语言执行效率本来就非常低,要想程序有高效的执行效率,还是用C/C++这样的语言编写程序吧!

C语言8个实用方法代码优化1、选择合适的算法和数据结构选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语包莫有十分密切的关系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高2、使用尽量小的数据类型能够使用字符型(char)定义的变量，就不要使用整型(int)变量来定义;能够使用整型变量定义的变量就不要用长整型(long int)，能不使用浮点型(float)变量就不要使用浮点型变量。当然，在定义变量后不要超过变量的作用范围，如果超过变量的范围赋值，C编译器并不报错，但程序运行结果却错了，而且这样的错误很难发现。3、减少运算的强度a、查表(游戏程序员必修课)一个聪明的游戏大虾，基本上不会在自己的主循环里搞什么运算工作，绝对是先计算好了，再到循环里查表。如果表很大，不好写，就写一个init函数，在循环外临时生成表格。b、求余运算位操作只需一个指令周期即可完成，而大部分的C编译器的“%”运算均是调用子程序来完成，代码长、执行速度慢。通常，只要求是求2n方的余数，均可使用位操作的方法来代替。4、结构体成员的布局a、按数据类型的长度排序把结构体的成员按照它们的类型长度排序，声明成员时把长的类型放在短的前面。编译器要求把长型数据类型存放在偶数地址边界。b、把结构体填充成最长类型长度的整倍数把结构体填充成最长类型长度的整倍数。照这样，如果结构体的第一个成员对齐了，所有整个结构体自然也就对齐了。5、循环优化a、充分分解小的循环要充分利用CPU的指令缓存，就要充分分解小的循环特别是当循环体本身很小的时候，分解循环可以提高性能。注意，很多编译器并不能自动分解循环。b、提取公共部分对于一些不需要循环变量参加运算的任务可以把它们放到循环外面，这里的任务包括表达式、函数的调用、指针运算、数组访问等，应该将没有必要执行多次的操作全部集合在一起，放到一个init的初始化程序中进行。6、提高CPU的并行性a、使用并行代码尽可能把长的有依赖的代码链分解成几个可以在流水线执行单元中并行执行的没有依赖的代码链。很多高级语言，包括C++，并不对产生的浮点表达式重新排序，因为那是一个相当复杂的过程。b、避免没有必要的读写依赖当数据保存到内存时存在读写依赖，即数据必须在正确写入后才能再次读取。虽然AMD Athlon等CPU有加速读写依赖延迟的硬件，允许在要保存的数据被写入内存前读取出来，但是，如果避免了读写依赖并把数据保存在内部寄存器中，速度会更快。7、循环不变计算对干一些不需要循环变量参加运算的计算任务可以把它们放到循环外面，现在许多编译器还是能自己干这件事，不过对干中间使用了变量的算式它们就不敢动了，所以很多情况下你还得自己干。对于那些在循环中调用的函数，凡是没必要执行多次的操作通通提出来放到一个init函数里，循环前调用。另外尽量减少喂食次数，没必要的话尽量不给它传参，需要循环变量的话让它自己建立一个静态循环变量自己累加，速度会快一点。8、采用递归与LISP之类的语言不同，C语言一开始就病态地喜欢用重复代码循环，许多C程序员都是除非算法要求，坚决不用递归。事实上，C编译器们对优化递归调用一点都不反感，相反，它们还很喜欢干这件事。只有在递归函数需要传递大量参数，可能造成瓶颈的时候，才应该使用循环代码，其他时候，还是用递归好些。

你这个问题不复杂，首先你这是个波叠加是有周期的，因为周期之比是整数倍，所以周期等于是个波最长的那个周期。如果初始相位不一致的话那么几乎不大可能达到4.其实任意波形的叠加求全局最大几乎不大可能能精确求解。正如在一个麦田里找最大的一粒谷子一样。只要找到差不多的就行。如果周期比不是整数倍，或者有理数倍的话，按照泛函理论，所得的波形最大值反倒是能无限接近于4.这方面的算法用matlab当然不行，用进化算法比较好，这方面我不是很清楚，进化算法就是模仿生物进化逐步淘汰的策略，你可以找找这方面的书籍看看。

常压蒸馏和减压蒸馏 常压蒸馏和减压蒸馏习惯上合称常减压蒸馏，常减压蒸馏基本属物理过程。原料油在蒸馏塔里按蒸发能力分成沸点范围不同的油品（称为馏分），这些油有的经调合、加添加剂后以产品形式出厂，相当大的部分是后续加工装置的原料，因此，常减压蒸馏又被称为原油的一次加工。包括三个工序：原油的脱盐、脱水；常压蒸馏；减压蒸馏。 原油的脱盐、脱水 又称预处理。从油田送往炼油厂的原油往往含盐（主要是氯化物）、带水（溶于油或呈乳化状态），可导致设备的腐蚀，在设备内壁结垢和影响成品油的组成，需在加工前脱除。常用的办法是加破乳剂和水，使油中的水集聚，并从油中分出，而盐份溶于水中，再加以高压电场配合，使形成的较大水滴顺利除去。催化裂化 催化裂化是在热裂化工艺上发展起来的。是提高原油加工深度，生产优质汽油、柴油最重要的工艺操作。原料范主要是原油蒸馏或其他炼油装置的350 ~ 540℃馏分的重质油，催化裂化工艺由三部分组成：原料油催化裂化、催化剂再生、产物分离。催化裂化所得的产物经分馏后可得到气体、汽油、柴油和重质馏分油。 有部分油返回反应器继续加工称为回炼油。催化裂化操作条件的改变或原料波动，可使产品组成波动。催化重整 催化重整（简称重整）是在催化剂和氢气存在下，将常压蒸馏所得的轻汽油转化成含芳烃较高的重整汽油的过程。如果以80~180℃馏分为原料，产品为高辛烷值汽油；如果以60~165℃馏分为原料油，产品主要是苯、甲苯、二甲苯等芳烃，重整过程副产氢气，可作为炼油厂加氢操作的氢源。重整的反应条件是：反应温度为490~525℃，反应压力为1~2兆帕。重整的工艺过程可分为原料预处理和重整两部分。 加氢裂化 是在高压、氢气存在下进行，需要催化剂，把重质原料转化成汽油、煤油、柴油和润滑油。加氢裂化由于有氢存在，原料转化的焦炭少，可除去有害的含硫、氮、氧的化合物，操作灵活，可按产品需求调整。产品收率较高，而且质量好。延迟焦化 它是在较长反应时间下，使原料深度裂化，以生产固体石油焦炭为主要目的，同时获得气体和液体产物。延迟焦化用的原料主要是高沸点的渣油。延迟焦化的主要操作条件是：原料加热后温度约500℃， 焦炭塔在稍许正压下操作。改变原料和操作条件可以调整汽油、柴油、裂化原料油、焦炭的比例。 炼厂气加工 原油一次加工和二次加工的各生产装置都有气体产出，总称为炼厂气，就组成而言，主要有氢、甲烷、由2个碳原子组成的乙烷和乙烯、由3个碳原子组成的丙烷和丙烯、由4个碳原子组成的丁烷和丁烯等。它们的主要用途是作为生产汽油的原料和石油化工原料以及生产氢气和氨。发展炼油厂气加工的前提是要对炼厂气先分离后利用。炼厂气经分离作化工原料的比重增加，如分出较纯的乙烯可作乙苯； 分出较纯的丙烯可作聚丙烯等。控制可以找一些软件和电脑来控制 第一部分 原油预处理及换热系统 原油经三路换热，混合后进入电脱盐罐D101和D102分离出盐和水，然后分四路换热，合并后进入初馏塔T101汽化段 第二部分 初塔系统 初馏塔T101顶油经冷却后进入回流切水分离罐D104分离。汽油一部分打入初馏塔塔顶作回流，一部分出装置作为半成品或重整原料。初顶瓦斯气体去管网。初顶回流罐污水出装置。初侧油馏出进入汽提塔T103，气相返回10层空间，汽提塔底油打到常压塔19层。初馏塔底经换热，两路合并后再分四组进入常压炉F101下对流室、辐射室加热。出炉混合后进入常压塔汽化段。 第三部分 常压系统 进入T103的初底油在塔内进行汽-液传质传热，使汽油、煤油、柴油等馏分得以分离。常顶油经冷却后，流入常顶回流切水分离罐D104。切水后，D104中的一部分油品经常顶泵P108抽出再返回T103顶，另一部分出装置。常一线馏出进入汽提塔T104。油气返回。汽提塔油换热后出装置。常二线馏出进入汽提塔T105，油气返回大塔。汽提塔油冷却后出装置。常三线馏出进入汽提塔T106，油气返大塔，汽提塔油经冷却后出装置。常四线馏出进汽提T107塔，油气返回大塔，汽提塔油经冷却后出装置。常顶回流经换热后返回常压塔顶。常一中回流。常二中回流。常底油分四组进入减压加热炉F102。经下对流、辐射室，出炉后混合进减压塔汽化段。 第四部分 减压系统 进入T108的常压重油在汽化段分成汽液两相，汽相进入上部填料层与不同部分打入的回流进行传质与传热，得到不同馏分组成的蜡油产品。减顶油由减压塔挥发线出来，进入间冷器壳程E411/1。冷凝油、水流入油水分离罐，不凝气进入一级真空泵，然后再进入间冷器E411/2壳程，液体排到油水分离罐。液体流入油水分离罐，不凝气体去管网（遇特殊情况排空），油水分离罐切水，柴油流入柴油罐。减一线进入汽提塔T109。油气返塔顶填料上，汽提塔油经换热器，一部分出装置，一部分打回流。减二线进入汽提塔T110，油气返回减压塔，汽提塔油经冷却后出装置。减三线进入汽提塔T110。油气返回减压塔。汽提塔油经冷却后出装置。减四线进入汽提塔T111。油气返回减压塔。汽提塔油经冷却后出装置。减一中馏出经换热后返减压塔。减二中馏出经换热后返减压塔。减底油经两路换热冷却后出装置。

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了。具体操作步骤如下：1、首先要利用一个矩阵去跟踪每组迭代的结果的大小：2、然后，要构造一个译码矩阵FieldD，由bs2rv函数将种群Chrom根据译码矩阵换成时值向量，返回十进制的矩阵：且FieldD矩阵的结构如下：3、要先将目标函数显示出来，看看基本的函数的形式：4、设计遗传算法的参数估计：5、经遗传算法之后，这个最优解的位置是：(图中标记蓝点的位置)

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了。具体操作步骤如下：1、首先要利用一个矩阵去跟踪每组迭代的结果的大小：2、然后，要构造一个译码矩阵FieldD，由bs2rv函数将种群Chrom根据译码矩阵换成时值向量，返回十进制的矩阵：且FieldD矩阵的结构如下：3、要先将目标函数显示出来，看看基本的函数的形式：4、设计遗传算法的参数估计：5、经遗传算法之后，这个最优解的位置是：(图中标记蓝点的位置)

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合。

命令fminunc().单独写个.M文件，把约束条件写进去，在约束区有个“Nonlinear constraint function” @+"约束文件名" 例子：求解如附件图片所示的有约束非线规划问题，分三个步骤1.建立名为myobjfunc的m文件如下function RES = myobjfunc(x)RES=(x(3)*(1/(2*(x(3)^2 + x(5))*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)) ... - (2*x(3)*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2))/(x(3)^2 + x(5))^2))... /(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)) ... + x(4)^2/(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)... *(x(3)^2 + x(5))*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)) ... - (x(5)*(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2))/(2.... *((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)... ^(1/2)*(x(3)^2 + x(5))^2) + (x(1)*x(2))/(2*((x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))... ^(1/2)/(x(3)^2 + x(5)) + 1)^(1/2)*(x(3)^2 + x(5))... *(x(4)^2 + x(3) + x(1)*x(2))^(1/2));2. 建立名为mymodelcons的m文件如下function [C,CEQ]=mymodelcons(x)C(1)=x(1)+x(2)^2-10;C(2)=1-x(1)-x(2)^2;CEQ=[];3.在matlab命令窗口中输入以下命令并执行lb=[0.5 0.5 0.5 1 1];ub=[5 5 5 3 4];[X,Y,FLAG]=fmincon(@myobjfunc,[1 1 1 1 1],[],[],[],[],lb,ub,@mymodelcons)结果为Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006): lower upper ineqlin ineqnonlin 5 1 1 4 X = 5.0000 2.2361 1.2359 3.0000 1.0000. ==================================================在天涯回答上有类似的问题的两个解答供参考http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=29980be1cb2bb991参考解答一--------------------------------------------------fun=@(x)sqrt(x(1)^2+x(2)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-52)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-139.5)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-228)^2)+sqrt(x(1)^2+(x(2)-288)^2)+sqrt((x(1)-65)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-84)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-288)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-217)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+(x(2)-93)^2)+sqrt((x(1)-110)^2+x(2)^2)+sqrt((x(1)-65)^2+x(2)^2);lb=[0;0];ub=[110;228];options=optimset("PlotFcns",{@optimplotx,@optimplotfirstorderopt,@optimplotstepsize,@optimplotfval});[x,fval]=fmincon(fun,rand(2,1),[],[],[],[],lb,ub,[],options)Optimization terminated: magnitude of directional derivative in searchdirection less than 2*options.TolFun and maximum constraint violation is less than options.TolCon.No active inequalities.x = 55.3467 74.3034fval = 1.3748e+003 参考解答二-------------------------------------------（一）非线性一元函数的最小值Matlab函数为fminbnd()，其使用格式为：X=fminbnd(fun,x1,x2)[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,x1,x2)其中：fun为目标函数，x1，x2为变量的边界约束，即x1≤x≤x2，X为返回的满足fun取得最小值的x的值，而fval则为此时的目标函数值。 exitflag>0表示计算收敛，exitflag=0表示超过了最大的迭代次数，exitflag<0表示计算不收敛，返回值 output有3个分量，其中iterations是优化过程中迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所采用的算法。例1：求函数 在区间 的最小值和相应的 值。解决此问题的Matlab程序为：clearfun="(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))"ezplot(fun,[-2,2])[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,-2,2)结果为：X = 0.2176fval =-1.1312exitflag = 1output = iterations: 13funcCount: 13algorithm: "golden section search, parabolic interpolation"（二）无约束非线性多变量优化问题这里我们介绍两个命令：fminsearch()和fminunc()，前者适合处理阶次低但是间断点多的函数，后者则对于高阶连续的函数比较有效。命令fminsearch()的格式为：X= fminsearch(fun,X0)[X,fval,exitflag,output]= fminsearch(fun,X0,options)该命令求解目标函数fun的最小值和相应的x值，X0为x的初始值，fval为返回的函数值，exitflag=1表示优化结果收敛，exitflag=0 表示超过了最大迭代次数。返回值output有3个分量，其中iterations是优化过程中的迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所采用的算法。options是一个结构，里面有控制优化过程的各种参数，参考optimset()命令来设置，一般情况下我们不必改动它，即使用缺省设置就可以了。例2：求函数 的最小值以及最小值点。完成该计算的Matlab程序如下：clearfun1="sin(x)+cos(y)"fun2="sin(x(1))+cos(x(2))"ezmesh(fun1)[X,fval]=fminsearch(fun2,[0,0])X = -1.5708 3.1416fval = -2.0000其中语句ezmesh()是为了画出函数的图形，注意这里fun1和fun2的不同，考虑如果用相同的是否可行。命令fminunc()的格式为：X=fminunc(fun,X0)[X,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,X0,options)命令fminunc()通过计算寻找多变量目标函数fun的最小值，X0为优化的初始值，X为返回的变量的值，grad返回解点的梯度，hessian返回解点的汉森矩阵。其它参数的意义和命令fminsearch()相同。例3：求函数 的最小值。解：Matlab程序为clearfun="exp(x(1))*(2*x(1)^2+3*x(2)^2+2*x(1)*x(2)+3*x(2)+1)";x0=[0,0];options=optimset("largescale","off","display","iter","tolx",1e-8,"tolfun",1e-8);[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,options)运行结果为：IterationFunc-countf(x)Step-sizeDirectional derivative1210.2-10280.3694710.134277-0.020 .

举个例子：m1 = 1; n1 = 2; n2 = 3; m0 = 4; c = 5; n0 = 6; r = 7;myfun = @(x) (m1*(n1+n2)+m0*c*x(1)/x(2)+r*x(1)*x(2)*n1+r*n0*x(1)^2/2);x0 = [1 1];[x,fval] = fminunc(myfun,x0);clc;xfval

我给你一个提纲西安交通大学工程硕士学位论文选题报告书论文选题名称:姓名：研究方向：指导教师：入学时间：2003年9月选题报告时间：2006年5月一、本研究课题的科学依据和意义(包括科学意义，国内外研究概况，水平和发展趋势，学术思想，理论根据。)。一、立项理由、目的、意义我国合成氨装置很多，但合成氨装置的控制水平都比较低，大部分厂家还停留在半自动化水平，靠人工控制的也不少，普遍存在的问题是：能耗大、成本高、流程长，自动控制水平低。这种生产状况下生产的产品成本高，市场竞争力差，因此大部分化肥行业处于低利润甚至处于亏损状态。为了改变这种状态，除了改变比较落后的工艺流程外，实现装置生产过程优化控制是行之有效的方法。合成氨生产装置是我国化肥生产的基础，提高整个合成氨生产装置的自动化控制水平，对目前我国化肥行业状况，只有进一步稳定生产降低能耗，才能降低成本，增加效益。而实现合成氨装置的优化是投资少、见效快的有效措施之一。合成氨装置优化控制的意义是提高整个合成氨装置的自动化水平，在现有工艺条件下，发挥优化控制的优势，使整个生产长期运行在最佳状态下，同时，优化系统的应用还能节约原材料消耗，降低能源消耗，提高产品的合格率，增强产品的市场竞争能力。二、国内外概况及发展趋势自动化技术包括生产过程控制自动化和事务经营管理自动化两个方面，属于当今世界迅速发展和日趋成熟的高新技术。自动化技术的不断发展也丰富了各种控制软件的发展，特别是优化控制从理论走向了实际。随着微电子计算机、自动化理论和信息技术的日新月异，国外企业采用最新的PC技术发展的DCS系统已普遍应用到各行业生产装置上去，特别在应用DCS的同时，发展了许多实用的优化软件。在国外，合成氨生产的发展大致可分为五个阶段：Ⅰ发明阶段；Ⅱ技术推广阶段；Ⅲ原料结构变迁阶段；Ⅳ单系列大型化阶段；Ⅴ节能降耗阶段。与工艺相适应的自动化技术也不断发展，特别是第Ⅲ阶段，不同的工艺出现对控制任务提出不同的要求，鉴于当时的仪表条件、控制理论发展情况，主要针对一些重要的工艺参数设置一些简单的控制回路，并逐步发展为一些串级、比值控制回路。如作为先进的控制方案推广离不开计算机的发展，采用计算机控制系统后，随着计算机的发展，一方面一些控制系统得以有效实现，另一方面也为优化操作提供了硬件基础。针对合成氨厂的特点，一些非线性滤波采用了计算机辅助优化控制取得了成功，带来了合成氨生产的明显提高。目前，世界上许多氨厂都采用了计算机控制或DCS系统。合成氨厂的控制水平达到了一定高度，而且优化和计算机管理的研究和应用达到了一定程度，增加了产量，降低了成本，提高了效率。二、拟采取的研究方法和技术路线(包括研究工作的总体安排和进度，计算、实验方法和步骤及其可行性论证，可能遇到的问题和解决办法。)采用的研究方法为：先进行理论研究，从合成氨的工艺要求和生产设备具体提点入手，分析应该优化的装置和重点回路。从重点回路出发更具体的分析每一个优化参数所要关联的参数，了解和分析这个参数优化前的控制方法，在此基础上制定新的控制方法，并能用先进控制方法使其得到优化。写出控制方案，画出控制方框图。在此基础上编制控制程序。将控制程序输入到DCS系统，并进行离线调试和在线调试，并将优化程序投入运行。记录投入运行优化控制系统前的参数运行曲线和投入优化控制系统后的运行曲线。分析优化系统的运行情况，提出进一步的修改意见。重复上述过程，进行第二次实验。直到达到满意的效果。工作计划：制定详细技术实施方案（1项目论证及前期调研、2方案设计和论证、3编制详细实施方案、4绘制有关设计图纸等）；编制软件；软件调试和投运；软件运行考核；操作培训和技术交流；项目鉴定及归档资料。完成以上工作大约需要1年时间。可能遇到的困难和解决方法：可能遇到的实际困难是：不同的厂家的工艺差异性，使得优化系统不能通用，须针对具体情况和现场状况作进一步的修正和补充。由于工艺状况的复杂性，同一个被控参数，由于原料的变化、时间的推进、成分的变化等一些不可控因素的出现，使其不能达到优化的效果。尽可能将所有的影响参数引入优化系统。让不可控因素越少越好。三、本项目的特色与创新之处。从八十年代开始，计算机控制系统和DCS系统逐步引进到我国生产过程控制中来，特别是化肥行业，90%以上的大化肥企业都引进了国外的DCS系统，80%以上的中化肥企业也都应用了国外的DCS系统，30-40%的小化肥企业也在部分装置上引进了国内及国外的控制系统。从DCS系统的引进情况看，大部分企业只是用DCS系统代替了原有的仪表系统，有小部分企业在个别回路做了一定的开发工作，总体看来，DCS的应用远远没有发挥其强大的功能优势。对于合成氨装置，该装置的最大特点是工艺流程长，反应在高温、高压下进行，自动化设计比较简单，手动操作率高。为了更好控制整个合成氨装置的运行，使整个生产能够达到节能、降耗、稳定、高产的目的，必须在原有初步设计的基础上，根据工艺操作的需要，进一步开发和利用DCS系统强大的软件功能，把现代控制理论中一些比较先进的控制算法，应用到合成氨装置中去。四、预期研究成果。由于化肥生产装置是综合化、大型化、连续化的生产方式，流程结构复杂。我国合成氨厂的规模在不断扩大，对于这样装置能否实现最优设计、最优控制，对基本建设投资、安全生产、产品的成本等都将有很大的影响。合成氨装置中合成工段和变换工段以及造气工段的优化控制软件和硬件，其目的是利用计算机的手段对装置进行节能降耗，提高化肥厂的生存和竞争能力。由于国内中小化肥装置均为非优化设计，各设备未经过正规的流程模拟，在加上装置改造一直在进行当中，操作条件（工艺参数）基本上都是根据经验确定，所以优化的难度比较大，同时优化的潜力也很大。优化控制就是要在线优化操作参数，在现有工艺流程和设备的条件下，利用计算机对生产装置进行操作参数的优化，进行卡边操作，节能降耗，降低每吨氨的生产成本，实现装置的利润最大化。优化控制是企业挖潜增效的新的有效手段。采用数学模型的手段和多变量优化算法，通过建立造气、变换系统和合成系统的数学模型，实现了造气、变换岗位和合成岗位的在线优化控制。五、已有的研究基础。天华化工机械自动化研究设计院是长期从事化工自动化和仪表的专业性研究单位。从事化肥过程控制已有30多年的经验。有一支技术力量雄厚的专业研究队伍。从八十年代开始就着力于优化控制系统研制和应用，先后在刘家峡化肥厂、河北易县化肥厂、安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团等几家合成氨装置中都设计并运用了比较DCS系统，取得了比较满意的效果。在DCS开发方面也积累了相当丰富的经验，先后开发和应用了横河公司的YEWPARKMARKⅡ、μXL、CENTUM-XL、CS-1000，美国Honeywell公司的TDC-2000、TDC-3000、Micro-3000、GUS等系统；美国Rosement公司的RS3，PROVAX；德国西门子的PLC、PCS等。本人自毕业以来，一直从事化肥检测与控制的研究和应用工作。先后承担了安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团、金昌化工集团等单位DCS系统的设计、组态、编程和应用工作。并且在部分控制回路中已成功地应用了比较先进的控制方法。取得了比较满意的效果。在系统集成、控制优化方面积累了一定的经验和方法。另外，有导师、同行们的支持和帮助，我相信，经过努力一定能把这个项目做好。六、主要参考文献目录。1《小型合成氨厂生产操作问答》；杨春升，化学工业出版社2《小型合成氨厂生产工艺与操作》；王师祥、杨保和，化学工业出版社。3《TDC-3000系统操作手册》Honeywell公司。4《集散型控制系统的设计与应用》；王常力、廖道文，清华大学出版社。5《新型控制系统》；俞金寿，化学工业出版社。6《现代控制理论基础》；王照林，国防工业出版社。7《化工仪表及自动化》论文集8《全国第五次化肥仪表自动化技术交流会以论文集》；化学工业部化肥司9《DCS、PLC及现场总线论文集》綦希林。七、副导师意见副导师(签名):年月日八、导师意见导师(签名):年月日

不会。页面卡顿应该不是全局变量过多造成的，通常会造成这种情况要么是出现了太密集频繁的dom元素操作，因为操作dom的开销是很大的，严重的话会阻碍浏览器UI引擎的渲染使页面感觉卡顿，这也是现今虚拟dom能在各种框架流行的原因；要么就是出现了时间复杂度过大的运算，例如嵌套多次的循环之类的，总之你要排查一下你的代码有没有逻辑不合理的地方，然后尝试去优化它，例如把太耗时的计算放入worker线程中去执行等。

我给你一个提纲西安交通大学工程硕士学位论文选题报告书论文选题名称:姓名：研究方向：指导教师：入学时间：2003年9月选题报告时间：2006年5月一、本研究课题的科学依据和意义(包括科学意义，国内外研究概况，水平和发展趋势，学术思想，理论根据。)。一、立项理由、目的、意义我国合成氨装置很多，但合成氨装置的控制水平都比较低，大部分厂家还停留在半自动化水平，靠人工控制的也不少，普遍存在的问题是：能耗大、成本高、流程长，自动控制水平低。这种生产状况下生产的产品成本高，市场竞争力差，因此大部分化肥行业处于低利润甚至处于亏损状态。为了改变这种状态，除了改变比较落后的工艺流程外，实现装置生产过程优化控制是行之有效的方法。合成氨生产装置是我国化肥生产的基础，提高整个合成氨生产装置的自动化控制水平，对目前我国化肥行业状况，只有进一步稳定生产降低能耗，才能降低成本，增加效益。而实现合成氨装置的优化是投资少、见效快的有效措施之一。合成氨装置优化控制的意义是提高整个合成氨装置的自动化水平，在现有工艺条件下，发挥优化控制的优势，使整个生产长期运行在最佳状态下，同时，优化系统的应用还能节约原材料消耗，降低能源消耗，提高产品的合格率，增强产品的市场竞争能力。二、国内外概况及发展趋势自动化技术包括生产过程控制自动化和事务经营管理自动化两个方面，属于当今世界迅速发展和日趋成熟的高新技术。自动化技术的不断发展也丰富了各种控制软件的发展，特别是优化控制从理论走向了实际。随着微电子计算机、自动化理论和信息技术的日新月异，国外企业采用最新的PC技术发展的DCS系统已普遍应用到各行业生产装置上去，特别在应用DCS的同时，发展了许多实用的优化软件。在国外，合成氨生产的发展大致可分为五个阶段：Ⅰ发明阶段；Ⅱ技术推广阶段；Ⅲ原料结构变迁阶段；Ⅳ单系列大型化阶段；Ⅴ节能降耗阶段。与工艺相适应的自动化技术也不断发展，特别是第Ⅲ阶段，不同的工艺出现对控制任务提出不同的要求，鉴于当时的仪表条件、控制理论发展情况，主要针对一些重要的工艺参数设置一些简单的控制回路，并逐步发展为一些串级、比值控制回路。如作为先进的控制方案推广离不开计算机的发展，采用计算机控制系统后，随着计算机的发展，一方面一些控制系统得以有效实现，另一方面也为优化操作提供了硬件基础。针对合成氨厂的特点，一些非线性滤波采用了计算机辅助优化控制取得了成功，带来了合成氨生产的明显提高。目前，世界上许多氨厂都采用了计算机控制或DCS系统。合成氨厂的控制水平达到了一定高度，而且优化和计算机管理的研究和应用达到了一定程度，增加了产量，降低了成本，提高了效率。二、拟采取的研究方法和技术路线(包括研究工作的总体安排和进度，计算、实验方法和步骤及其可行性论证，可能遇到的问题和解决法。)采用的研究方法为：先进行理论研究，从合成氨的工艺要求和生产设备具体提点入手，分析应该优化的装置和重点回路。从重点回路出发更具体的分析每一个优化参数所要关联的参数，了解和分析这个参数优化前的控制方法，在此基础上制定新的控制方法，并能用先进控制方法使其得到优化。写出控制方案，画出控制方框图。在此基础上编制控制程序。将控制程序输入到DCS系统，并进行离线调试和在线调试，并将优化程序投入运行。记录投入运行优化控制系统前的参数运行曲线和投入优化控制系统后的运行曲线。分析优化系统的运行情况，提出进一步的修改意见。重复上述过程，进行第二次实验。直到达到满意的效果。工作计划：制定详细技术实施方案（1项目论证及前期调研、2方案设计和论证、3编制详细实施方案、4绘制有关设计图纸等）；编制软件；软件调试和投运；软件运行考核；操作培训和技术交流；项目鉴定及归档资料。完成以上工作大约需要1年时间。可能遇到的困难和解决方法：可能遇到的实际困难是：不同的厂家的工艺差异性，使得优化系统不能通用，须针对具体情况和现场状况作进一步的修正和补充。由于工艺状况的复杂性，同一个被控参数，由于原料的变化、时间的推进、成分的变化等一些不可控因素的出现，使其不能达到优化的效果。尽可能将所有的影响参数引入优化系统。让不可控因素越少越好。三、本项目的特色与创新之处。从八十年代开始，计算机控制系统和DCS系统逐步引进到我国生产过程控制中来，特别是化肥行业，90%以上的大化肥企业都引进了国外的DCS系统，80%以上的中化肥企业也都应用了国外的DCS系统，30-40%的小化肥企业也在部分装置上引进了国内及国外的控制系统。从DCS系统的引进情况看，大部分企业只是用DCS系统代替了原有的仪表系统，有小部分企业在个别回路做了一定的开发工作，总体看来，DCS的应用远远没有发挥其强大的功能优势。对于合成氨装置，该装置的最大特点是工艺流程长，反应在高温、高压下进行，自动化设计比较简单，手动操作率高。为了更好控制整个合成氨装置的运行，使整个生产能够达到节能、降耗、稳定、高产的目的，必须在原有初步设计的基础上，根据工艺操作的需要，进一步开发和利用DCS系统强大的软件功能，把现代控制理论中一些比较先进的控制算法，应用到合成氨装置中去。四、预期研究成果。由于化肥生产装置是综合化、大型化、连续化的生产方式，流程结构复杂。我国合成氨厂的规模在不断扩大，对于这样装置能否实现最优设计、最优控制，对基本建设投资、安全生产、产品的成本等都将有很大的影响。合成氨装置中合成工段和变换工段以及造气工段的优化控制软件和硬件，其目的是利用计算机的手段对装置进行节能降耗，提高化肥厂的生存和竞争能力。由于国内中小化肥装置均为非优化设计，各设备未经过正规的流程模拟，在加上装置改造一直在进行当中，操作条件（工艺参数）基本上都是根据经验确定，所以优化的难度比较大，同时优化的潜力也很大。优化控制就是要在线优化操作参数，在现有工艺流程和设备的条件下，利用计算机对生产装置进行操作参数的优化，进行卡边操作，节能降耗，降低每吨氨的生产成本，实现装置的利润最大化。优化控制是企业挖潜增效的新的有效手段。采用数学模型的手段和多变量优化算法，通过建立造气、变换系统和合成系统的数学模型，实现了造气、变换岗位和合成岗位的在线优化控制。五、已有的研究基础。天华化工机械自动化研究设计院是长期从事化工自动化和仪表的专业性研究单位。从事化肥过程控制已有30多年的经验。有一支技术力量雄厚的专业研究队伍。从八十年代开始就着力于优化控制系统研制和应用，先后在刘家峡化肥厂、河北易县化肥厂、安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团等几家合成氨装置中都设计并运用了比较DCS系统，取得了比较满意的效果。在DCS开发方面也积累了相当丰富的经验，先后开发和应用了横河公司的YEWPARKMARKⅡ、μXL、CENTUM-XL、CS-1000，美国Honeywell公司的TDC-2000、TDC-3000、Micro-3000、GUS等系统；美国Rosement公司的RS3，PROVAX；德国西门子的PLC、PCS等。本人自毕业以来，一直从事化肥检测与控制的研究和应用工作。先后承担了安阳化肥厂、柳州化肥厂、山东红日集团、金昌化工集团等单位DCS系统的设计、组态、编程和应用工作。并且在部分控制回路中已成功地应用了比较先进的控制方法。取得了比较满意的效果。在系统集成、控制优化方面积累了一定的经验和方法。另外，有导师、同行们的支持和帮助，我相信，经过努力一定能把这个项目做好。六、主要参考文献目录。1《小型合成氨厂生产操作问答》；杨春升，化学工业出版社2《小型合成氨厂生产工艺与操作》；王师祥、杨保和，化学工业出版社。3《TDC-3000系统操作手册》Honeywell公司。4《集散型控制系统的设计与应用》；王常力、廖道文，清华大学出版社。5《新型控制系统》；俞金寿，化学工业出版社。6《现代控制理论基础》；王照林，国防工业出版社。7《化工仪表及自动化》论文集8《全国第五次化肥仪表自动化技术交流会以论文集》；化学工业部化肥司9《DCS、PLC及现场总线论文集》綦希林。七、副导师意见副导师(签名):年月日八、导师意见导师(签名):年月日

1.APC是Advanced Process Control(高级过程控制)的缩写，其主要通过对被控对象运行过程中产生的大量实时数据、历史数据进行数据挖掘与分析，建立系统运行模型，利用系统模型进行多变量实时优化控制。2.APC技术能够在提高系统智能化水平的同时，帮助企业提高产品质量，同时降低能源消耗、减少环境污染。3.APC所涉及的专业技术有：模型辨识、多变量控制、实时优化、网络通信、数据存储等。4. 工业生产过程由简单到复杂，由小规模到大规模，直至今日，现代化、大型化的工业或多品种、精细的工业，生产出各种各样的产品以满足人们的生活需要。对这些工业生产过程的控制要求做到正确化、自动化、高效化。企业的需求：众多工业厂家日益感受到国际间竞争所带来 的压力和挑战。在这种大的背景下，积极开发和应用先进控制技术以提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是工业企业迎接挑战的重要对策。5.你可以参考国内外一些从事APC开发的企业的资料，国外的有：ASPEN, HONEYWELL, INVENSYS，国内：浙大中控，厦门奥普拓、上海汉中诺，不过汉中诺好像是代理ASPEN的

在内存够用和CPU够强的情况下可以试试。毕竟变量数多少不存在语法层面的限制。

是求最大还是最小呢

使用 SPSS 25 时，最大变量数默认为 650，如果超出这个数值，您将无法打开数据文件。若要解决该问题，您需要在 SPSS 25 中增加变量数量上限。您可以在高级设置中更改“最大变量”下拉框的值，以支持更多的变量。此外，您也可以使用 SPSS 数据文件优化器来减少变量数量，以便更好地打开数据文件。

应该是你的原始数据之间没有变化，造成了各项的平方和为0，而0不能当分母，所以F值和Sig.值不能显示。F值等于第二张表格前两项的Mean Square之比。

1.你这个方法没有问题，选择优化设计的话就是这样，会减少次数。2.如果要很多组变化的话你要选design study，那样可以观察到多组的变化情况以及DV的敏感度。

计量经济学中的贝塔系数是一种重要的统计量，用于衡量某个变量对另一个变量的影响程度。在线性回归中，贝塔系数被定义为自变量每单位变化所带来的因变量的变化量，它代表了自变量对因变量影响的强度和方向。在计量经济学中，贝塔系数又分为SE（标准误）贝塔和非SE（非标准误）贝塔。SE贝塔是指在考虑其他变量的情况下，自变量的变化会对因变量的变化造成多少影响，而非SE贝塔则是不考虑其他变量的情况下，自变量的变化对因变量的影响。具体来说，SE贝塔可以用于控制其他因素的影响，从而更精确地估计各自变量的影响系数。而非SE贝塔则主要用于描述自变量对因变量的整体影响趋势，它通常会受到其他变量的干扰。总之，贝塔系数是计量经济学中一个非常重要的统计量，它能够帮助人们深入理解各变量之间的相互作用，为经济学研究提供有力的工具和方法。

用最小二乘回归方法可以处理多个自变量matlab代码。这是一种常用的拟合一堆数据中因变量与自变量的方法，它的优化目标是最小化均方误差。

heart signal你好有的，有滴。。看我简戒了解一下哦

求方差与平均数

如果你是要求最优化问题，可以用牛顿法或者最速下降法。要matlab代码的话私聊我。

你可以尝试着先绘制下散点图看看 会不会用其他曲线拟合的效果会更好，很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果，但是不一定是最佳的，所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性。如果仍然是符合线性趋势，但是你只有这么一个自变量的话，那就没有办法优化了，如果还有其他自变量，可以尝试着引入之后 再看回归效果

Java8个优化建议必须知道1.做必要的优化一定要记住一个最重要的优化原则，只有发现必须做的优化，否则不要做任何标准库的替换或者进行复杂的逻辑优化。在大多数情况下，过早的优化会占用大量时间，并使代码难以阅读和维护。更糟的是，这些优化通常不会带来任何好处，因为将花费大量时间来优化应用程序的非关键部分。2。查找真正的瓶颈在遵循了第一个建议并确定了需要改进的部分以后，从哪里开始呢?可以通过如下两种方法解决这个问题:从可疑或者可能造成问题的地方开始。·或者通过分析器找到出现瓶颈的地方。通过分析器找到问题的办法可以让你更好的理解代码的性能，同时可以专注于最关键的部分，当然如果对干性能的分析你从未试过使用分析器，那么仅仅靠猜测的话估计只会凭借自己的直觉南辕北辙。3.性能测试这个一个非常重要的方式，提前写好程序的性能测试，这样就可以在你性能优化前后运行性能测试这样就可以实际的评估出部署程序以后实际解决性能问题的情况。同时可以避免一些因为性能优化导致的程序问题，比如你想针对数据库做缓存，那么这点就显得尤为重要了。4.优先处理最大的瓶颈在创建性能测试程序和使用 Profiler 分析应用程序以后，你会发现有一堆问题要去修复，但是问题又来了，还是不知道从何入手。从一个可以最快解决问题改善性能的地方开始，这也是可以让你说服团队进行性能评估的必要性最好的依据了。但是相反，我建议从最重要的性能问题开始，这也是可以最大限度的改进性能。到这里通用的性能优化思路差不多了，我们了解一些 Java语言特定的优化方案。6.在一个语句中拼接字符串使用 +等下这个问题不是和 5冲突了吗?其实不是的。因为 String 的不可变性，如果在 for 循环中拼接String 每次都会创建一个新对象，但是一个语句中的 + 则不然，JVM 会在编译的时候针对一个字符串的 + 拼接做性能优化，最终使用一个 String对象，如下面的例子。7.尽可能使用基本类型而不是包装类型一个很常见并且很普遍的做法就是使用基本类型而不是包装类型，比如使用 int 替代 integer，使用double 替代 Double，这样可以使 JVM 把变量存储在 Stack 里面而不是 Heap 里面来减少整体的内存消耗。8.尽量避免使用 Biginteger 和BigDecimal上面我们已经在讨论数据类型，那我们继续看一下Biglnteger和BigDecimal，尤其是BigDecimal在精度上面给我们带来的利好足以让我们爱不释手，然而代价却是昂贵的。与简单的long 或 double 相比， BigInteger 和BigDecimal需要更多的内存，从而大大降低了所有计算的速度。所以需要再三考虑是否存储值超过了long 类型的最大范围或者是精度无法控制了，如果不是优先考虑基本类型。

不是必须。响应面优化的目标是得到最优的实验参数组合，在确保控制变量的情况下，得到尽可能接近最优响应变量值的实验结果，而不是必须比其他数据要好。响应面优化被用来对多个变量下影响结果的因素进行分析，以获得最优的解决方案。