第五章 代码优化

1、,发酵过程控制与优化,第五章,什么是发酵过程？,发酵过程：是指由生长繁殖的细胞所引起的生物反应过程。它不仅包括了以往“发酵”的全部领域，而且还包括固定化细胞的反应过程、生物法废水处理过程和细菌采矿等过程。,本章讲述的内容,第一节 发酵过程技术原理第二节 发酵条件的影响及其控制第三节 泡沫对发酵的影响及其控制第四节 发酵终点的判断与自溶监测第五节 发酵染菌的防治及其处理,5.1 发酵过程技术原理,代谢变化: 就是反映发酵过程中菌体的生长，发酵参数（培养基，培养条件等）和产物形成速率三者间的关系。 目的：了解生产菌种在。

2、第五章 约束优化设计的直接解法,5.1 约束优化设计直接解法的基本特点 一.直接解法 1.定义：直接解法：是在满足不等式约束gu(X)0(u=1，2，m)的可行设计区域内直接求出问题的约束最优解法。该方法主要用于求解仅含不等式约束条件的最优化问题。,2. 迭代公式要求：下降性，收敛性，还必须具有可行性 3.特点 1）若f(X)是凸函数，可行域是凸集，解为全域最有解；否则不一定为最优解。,2.要求可行域是有界的非空集，即在有界可行域内存在满足全部约束条件的点，且目标函数f(X)有定义。 3.由于整个求解过程在可行域内进行，且是下降，可行的，因。

3、长期调度随机优化模型和方法,模型,水库优化调度的目标通常有三个方面：安全、可靠和经济。 安全：防洪、灌溉等综合利用部门对水库水位（存水量）的限制 水电站设备容量约束,可靠： 令可靠性要求为经济：k时段的发电效益经济性要求可表示为,在满足安全、可靠性条件的前提下，使年发电效益的期望值最大：考虑可靠性约束的一个行之有效的方法是罚函数法：,动态规划递推方程,加入惩罚项后，模型变成：在k时段初，水库存水Vk-1已知，时段平均入库流量Ik由预报可得。反应水库的运行情况，可作为状态变量；决策uk可取泄水流量或时段平均出力；定。

4、第五章 筹资管理,第五章 筹资管理,第二节 权益资金的筹集,第三节 负债资金筹集,第四节 资金成本,第五节 杠杆原理,第六节 资本结构,第一节 筹资概述,企业的稳定发展需要平衡。筹资管理是平衡的艺术。像技艺高超的体操运动员在平衡木上跳跃翻转，筹资管理需要你在资金成本和财务风险之间寻求最佳平衡点。,第一节 筹资概述,第五章 筹资管理,筹资的目的,满足生产经营的需要偿债的目的调整资本结构的目的,第五章 筹资管理,第一节 筹资概述,筹资的要求,合理确定资金需要量适时取得资金来源选择最佳投资方向 认真选择筹资渠道，降低资金成本选择。

5、语义分析和中间代码生成,第五章,本章要求,主要内容：语义分析和中间代码的功能，中间代码的形式，属性文法及语法制导的翻译程序，各种语句的语法制导的翻译过程 重点掌握：属性文法，语义分析与处理的方法,中间代码的表示形式，各种语句的代码结构，各种语句的翻译方法,语义分析和中间代码生成所处的位置：,5.1 概述,. 语义分析和中间代码生成在编译器中的位置：,静态语义检查：如：类型、运算、数组维数、越界等的检查 语义处理：如：变量的存储分配、表达式的求值、语句的翻译(中间代码的生成) 总目标：生成等价的中间代码,. 功能及任务。

6、第五章 分布查询的存取优化,分布式查询处理概述,查询存取优化 输入：片段查询找到好的（不必最优的）全局调度 最小代价函数 分布Join处理 稠密树与线性树 需要传输的关系 全部传输与按需传输 确定使用半连接 使用半连接可减少通信代价 Join方法 嵌套循环与顺序join（合并join与hash join）,分布式查询处理概述,基于代价的优化 搜索空间（Solution space） 等价的代数表达式 (query trees).代价函数（Cost function） I/O 代价 + CPU 代价+ communication代价 不同的分布环境中各因素权重不同 (LAN vs WAN). 最大吞吐量搜索算法（Search al。

7、,第 五 章测量算法与系统优化设计,目录,5.1 测量算法,5.2 测量精确度的提高,5.3 智能仪器的低功耗设计,5.4 智能仪器的抗干扰设计,习题与思考题,5.1 测量算法,测量算法为仪器实现测量功能所编制的各种程序。 本节介绍智能仪器中常用的几种较典型的算法。,一、量程选择,二、极限判断与越限报警,三、自检算法,四、标度变换,五、智能仪器的软件主流程实例,一、量程选择,1、手动选择量程： 通过键盘输入量程命令，仪器内部的CPU据此输出相应的开关量而设置仪器的量程。,一、量程选择,2、自动选择量程： CPU可根据被测量的大小自动选择适当量程。

8、1,第五章 神经网络优化计算,2,5.1 人工神经网络的基本概念5.1.1 发展历史5.1.2 McCulloch-Pitts神经元 5.1.3 网络结构的确定5.1.4 关联权值的确定5.1.5 工作阶段 5.2 多层前向神经网络 5.2.1 一般结构5.2.2 反向传播算法 5.3 反馈型神经网络 5.3.1 离散Hopfield神经网络 5.3.2 连续Hopfield神经网络 5.3.3 Hopfield神经网络在TSP中的应用,3,5.1 人工神经网络的基本概念,“神经网络”与“人工神经网络” 1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts建立了第一个人工神经网络模型；1969年，Minsky和Papert发表Perceptrons； 20世纪80年代，Hopf。

9、结构优化 Wbfeng 势能面的方程 分子的完全Schr dinger方程 Born Oppenheimer近似后方程分解为核运动和电子运动两个方程 几何结构优化问题的数学描述 势能面的势能函数 势能函数求极值问题 分子几何结构优化的数学过程 1 早期优化方法 逐点优化法 基于能量本身 计算量大 收敛慢 不利于程序化2 现代优化方法 能量梯度法 基于能量的一阶 二阶导数 更准确快速 易于程序化 多。

10、第2第4章讨论的都是具有单一目标函数的最优化问题。实际中，还会遇到同时追求多个目标的最优化问题。例如，对于一个生产过程，总是期望高产出，同时还要求少用料、省工时等等。像这样有多个目标的最优化问题称为多目标规划。自二十世纪70年代以来，对多目标规划的研究开始广泛起来，所获成果已对现代经济、政治、科技和军事等方面产生重要影响。这里将介绍多目标规划的数学模型、有关概念，以及基本的求解方法。,第五章 多目标规划,5.1 数学模型,例5.1 P298,例5.2 P298,多目标最优化问题的数学模型的一般形式为,（5.1）,如设,则（5.1）将。

11、1第五章 优 化 模 型优化问题是人们在工程技术、经济管理和科学研究等领域中经常会遇到的问题类型之一，比如设计师要在满足强度要求等条件下选择材料、形状、尺寸等，使结构总重量最轻；工厂定购生产资料时要考虑订货方案使储存等费用最低；商品经营者要根据生产成本和市场需求制定商品价格以使利润最高；调度人员要在满足物资供需要求和装载条件限制安排从各供应点到各需求点的运量和路线，使运输总费用最低；投资者要选择一些股票、债券等投资，使总获利最大，而风险又最小等等。在很多情况下，我们会凭经验解决面临的优化问题，这样做。

12、第五章 约束优化方法* 12) 约束随机方向法 ;3) 复合形法 ;5) 罚函数法 ;约束优化直接解法约束优化间接解法（ 1） 内点罚函数法 ;（ 2） 外点罚函数法 ;1) 约束坐标轮换法；4) 可行方向法 ;（自学）堤沂顺崩泊僧鸣陇犀缺扩谋攒诞伴日层隆砰学轩铃郸堪械艾夺功蔗扭掺技第五章约束优化方法第五章约束优化方法第五章 约束优化方法根据求解方式的不同，可分为直接解法和间接解法两类。机械优化设计的问题，大多属于约束优化设计问题，其数学模型为：直接解法是将迭代点限制在可行域内 (可行性 )，步步降低目标函数值 (下降性 )，直至到达最优点。

13、第五章,频率分配算法和技术,Nanjing University of Posts & Telecommunications,5.1 概述,矛盾：高速增长的无线用户数与有限的频率资源 另，降低服务成本的角度看，对无线频率资源的有效利用相当重要重要性：非常重要的环节，否则会造成整个网络建成或扩容后某些性能指标变差。作用：频率规划是优化频谱利用、提高信道容量、减少干扰的主要手段。必要性：六边形理论不能给实际频率规划问题提供合适的解,Nanjing University of Posts & Telecommunications,5.2 频率分配数学模型干扰和约束条件,同频约束条件：考虑远端干扰时的最重要因素, 。

14、5 约束非线性规划问题尿惶挞丛甄振盼笋宾瞻冯灾容馋融叫示年联芳尚拴耸屎迟饶卉唁皱姚粘钥第五章约束优化(2)第五章约束优化(2)n 1. 数学模型形式：n min f （ X）n s.t. AXb （线性不等式约束）n AeqX=beq （线性等式约束）n C(X)0 （非线性不等式约束条件）n Ceq(X)=0（非线性等式约束）n Lb X Ub （边界约束条件）约束条件郎范遵励娃泥错爷诅孝做福藐袖宫绞敲撕荷槐丰奢疮犬毅帛决剿腐统斥粟第五章约束优化(2)第五章约束优化(2)n 2.使用格式： n x,fval,exitflag,output, grad,hessian=n fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,Lb,Ub,Nlc,options,。

15、1,第五章 约束优化方法,5.1 约束优化问题的最优解 5.2 约束优化问题极小点的条件 5.3 常用的约束优化方法 5.3.1 约束坐标轮换法 5.3.2 约束随机方向法 5.3.3 复合形法 5.3.5 惩罚函数法,迈病娜耸沟垃婚氖端洽螟案吱裹推隘扁秆毙鸟籽碎坍庶董淀哭延翼彩枫损第五章约束优化方法第五章约束优化方法,2,概述,约束优化问题,约束最优解和无约束最优解无论是在数学模型上还是几何意义上均是不同的概念,父藏毗擂皱冰垢澎拦汹撼纹厌啥力思荫铺波帘臀逸弱价桓摈渊洽绵万桨隔第五章约束优化方法第五章约束优化方法,3,等值线,等值线族的中心,无约束最优。

16、机械优化设计机械优化设计第五章 约束优化方法 5-1 引言 5-2 约束坐标轮换法 5-3 约束随机方向法 5-4 复合形法 5-5 惩罚函数法铭拐苇肇砚瓷前收肋陷拧忍器尽钟夯沪妈颧撤酉猖贺铂蒜呀驳竿介梆硒燃第五章-约束优化方法第五章-约束优化方法1机械优化设计机械优化设计教学目的、要求1掌握常用约束优化方法的基本思想、方法构成、迭代步骤、终止准则。教学重点1复合形法2惩罚函数法 溜狄迢章怯挺仲耕逊己帖辅妖礼捕满诣魄略狸瓮逃掳逆皮紫闪翘丧虽猫宦第五章-约束优化方法第五章-约束优化方法2机械优化设计机械优化设计5-1 引言1.优化方法分类。

17、第五章 多目标问题的最优化方法,主要内容,5.1 引言5.2 协调曲线法 5.3 统一目标函数法5.4 功效系数法,5.1 引言,一. 多目标问题的数学模型：,设 X =x1, x2 , ,xnTmin. F (x) XRns.t. gu(x) 0 u = 1,2,mhv(x) = 0 v = 1,2, p,二. 最优解与选好解、劣解与非劣解：,0,f2,f1, 1, 3, 2, 4, 6, 5,对于f1(x)，1最好，其次为3，2，4，5，6；对于f2(x)，2最好，其次为3，1，5，4，6。综合考虑，1，2，3为非劣解，4，5，6为劣解。,曲线Q1-Q2段是非劣解的解集，其余为劣解的集合。,例：求1维2个目标函数的非劣解解集：,5.1 引言 (续）,非劣解 x* 的定。

18、HTML 标签转换(把长标签替换为短标签)源代码中效果 长标签 短标签加粗 斜体 CSS 优化：css 称之为层叠样式表，能使网页中显示描述与文档结构彻底分离，提高代码的可读性。使用 CSS 可以节省大量代码，搜索引擎不解析 CSS 代码。方式 1：搜索引擎优化方式 2: 搜索引擎优化样式表内容.bfont-weight: blod;搜索引擎不识别样式表，所以对方式赋予的权重更高。CSS 的优化主要是改变 CSS 的调用方式以及避免使用 CSS 为重要内容定义样式。页面中的重要样式（主辅关键字）必须使用 HTML 标签进行标注。CSS 调用方式分为内部调用和外部调用，内部。

19、5.5 对于基本块P：S0=2S1=3/S0S2=T-CS3=T+CR=S0/S3H=RS4=3/S1S5=T+CS6=S4/S5H=S6*S2,(1) 应用DAG对该基本块进行优化； (2) 假定只有R、H在基本块出口是活跃的，试写出优化后的四元式序列。,【解答】 (1) 构造基本块的DAG图,S0=2S1=3/S0S2=T-CS3=T+CR=S0/S3H=RS4=3/S1S5=T+CS6=S4/S5H=S6*S2,(1) 根据DAG图得到优化后的四元式序列为,S0=2S4=2S1=1.5S2=T-CS3=T+CS5=S3R=2/S3S6=RH=S6*S2,(2) 若只有R、H在基本块出口是活跃的，优化后的四元式序列为,S2=T-CS3=T+CR=2/S3H=R*S2,。