A. 工程算法的定义是什么“冲击波效应的工程算法"能够有多少项
是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。单项工程是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。单项工程是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。单项工程是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。单项工程是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。单项工程是指具有单独设计文件的，建成后可以独立发挥生产能力或效益的一组配套齐全的工程项目。单项工程从施工的角度看是一个独立的系统，在工程项目总体施工部署和管理目标的指导下，形成自身的项目管理方案和目标，依照其投资和质量要求，如期建成并交付使用。
B. 工程中优化设计有哪些方法
优化方法：
1、优选设计单位、设计方案；
2、实行限额设计；
3、增强设计人员的经济意识；
4、认真组织图纸会审；
5、加强工程设计变更的管理；
6、加强工程项目的前期监理工作。
优化设计是从多种方案中选择最佳方案的设计方法。它以数学中的最优化理论为基础，以计算机为手段，根据设计所追求的性能目标，建立目标函数，在满足给定的各种约束条件下，寻求最优的设计方案。
C. 现代设计方法有哪些
现代设计方法是随着当代科学技术的飞速发展和计算机技术的广泛应用而在涉及领域发展起来的一门新兴的多元交叉学科。它是以设计产品为目标的一个总的知识群体的总称。目前它的内容主要包括：优化设计、可靠性设计、计算机辅助设计、工业艺术造型设计、虚拟设计、疲劳设计、三次设计、相似性设计、模块化设计、反求工程设计、动态设计、有限元法、人机工程、价值工程、并行工程、人工神经元计算方法等。在运用他们进行工程设计时，一般都以计算机作为分析、计算、综合、决策的工具。本节以计算机辅助设计、优化设计、可靠性设计、有限元法、工业艺术造型设计、设计方法学、三次设计等为例来说明现代设计方法的基本内容与特点。
1、计算机辅助设计
计算机辅助设计（Computer Aided Design)，简称CAD。他是把计算机技术引入设计过程并用来完成计算、选型、绘图及其他作业的一种现代设计方法。计算机、绘图积极其他外围设备构成CAD硬件系统，而操作系统、语言处理系统、数据库管理系统和应用软件等构成CAD的软件系统。通常所说的CAD系统是只由系统硬件和系统软件组成，兼有计算、图形处理、数据库等功能，并能综合利用这些功能完成设计作业的系统。典型的CAD工作过程如图1-3所示。
2、优化设计
优化设计（Optimal Design）是把最优化数学原理应用于工程设计问题，在所有可行方案中寻求最佳设计方案的一种现代设计方法。
在进行工程优化设计时，首先把工程问题按优化设计所规定的格式建立数学模型，然后选用合适的优化计算方法在计算机上对数学模型进行寻优求解，得到工程设计问题的最优设计方案。
在建立优化设计数学模型的过程中，把影响设计方案选取的那些参数称为设计变量；设计变量应当满足的条件称为约束条件；而设计者选定来衡量设计方案优劣并期望得到改进的指标表示为设计变量的函数，称为目标函数。设计变量、约束函数、目标函数组成了优化设计问题的数学模型。优化设计需要把数学模型和优化算发放到计算机程序中用计算机自动寻优求解。常用的优化算法有：0.618法、鲍威尔（Power）法、变尺度法、复合型法、惩罚函数法。
3、 可靠性设计
可靠性设计（Reliability Design）是以概率论和数理统计为理论基础，是以失效分析、失效预测及各种可靠性试验为依据，以保证产品的可靠性为目标的现代设计方法。
可靠性设计的基本内容是：选定产品的可靠性指标及量值，对可靠性指标进行合理的分配，再把规定的可靠性指标设计到产品中去。
4、有限元法
有限元法（Finite Method）是以电子计算机为工具的一种数值计算方法。目前，该方法不仅能用于工程中复杂的非线性问题、非稳态问题（如结构力学、流体力学、热传导、电磁场等方面的问题）的求解，而且还可以用于工程设计中进行复杂结构的静态和动力学分析，并能准确地计算复杂零件的应力分布和变形，成为复杂零件强度和刚度计算的有利分析工具。
5、工业艺术造型设计
工业艺术造型设计时工程技术与美学艺术相结合的一门新学科。他是旨在保证产品使用功能的前提下，用艺术手段按照美学法则对工业产品进行造型活动，包括结构尺寸、体面形态、色彩、材质、线条、装饰及人际关系等因素进行有机的综合处理，从而设计出优质美观的产品造型。实用和美观的最佳统一是工业艺术造型的基本原则。
这一学科的主要内容包括：造型设计的基本要素、造型设计的基本原则、美学法则、色彩设计、人机工程学等。
6、反求工程设计
反求工程设计（Reverse Engineering）是消化吸收并改进国内外先进技术的一系列工作方法和技术的总和。它是通过实物或技术资料对已有的先进产品进行分析、解剖、试验，了解其材料、组成、结构、性能、功能，掌握其工艺原理和工作机理，已进行消化仿制、改进或发展、创造新产品的一种方法和技术。它是针对消化吸收先进技术的系列分析方法和应用技术的组合。
D. 施工组织中工期优化的优选系数是如何确定的
摘要 工期优化是压缩计算工期，以达到要求工期目标，或在一定约束条件下使工期最短的过程。
E. 什么是最优化
最优化是应用数学的一个分支，主要指在一定条件限制下，选取某种研究方案使目标达到最优的一种方法。最优化问题在当今的军事、工程、管理等领域有着极其广泛的应用。
梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。
梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。
拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，其本质思想是改善牛顿法每次需要求解复杂的Hessian矩阵的逆矩阵的缺陷，它使用正定矩阵来近似Hessian矩阵的逆，从而简化了运算的复杂度。拟牛顿法和最速下降法一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。
通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法更为有效。如今，优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束，约束，和大规模的优化问题。
共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。
在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。
启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验，选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。
启发式优化方法种类繁多，包括经典的模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等等。
作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。
将一个含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题，拉格朗日乘数法从数学意义入手，通过引入拉格朗日乘子建立极值条件，对n个变量分别求偏导对应了n个方程，然后加上k个约束条件（对应k个拉格朗日乘子）一起构成包含了（n+k）变量的（n+k）个方程的方程组问题，这样就能根据求方程组的方法对其进行求解。
F. 遗传算法与工程优化怎么样
日本人写的书还是比较严谨的, 是目前看过的比较好的中文版本. 比某些中文书看更加具有参考价值. 比较有系统性.但是内容偏向基础,也有具体的工程实例.比较通俗易懂. 翻译的中文读起来也是可以的. 前几章是基础内容 后面几张是具体问题的遗传算法求解. 有点小贵,印刷质量一般. 参考文献详细,方便了我很多引用. 赞一个
G. 哈密尔顿回路问题具体指什么
1857年，英国数学家汉密尔顿(Hamilton)提出了着名的汉密尔顿回路问题，其后，该问题进一步被发展成为所谓的“货郎担问题”，即赋权汉密尔顿回路最小化问题：这两个问题成为数学史上着名的难题。而后者在工程优化、现场管理等现实生活中有重要作用：以电站建设为例，如何使若干供货点的总运费最小，施工现场如何使供货时间最短等等，最终都归结为赋权汉密尔顿问题，是电站建设中成本控制和进度优化的关键技术；因而，赋权汉密尔顿问题与主生产计划安排成为电站建设中成本控制和进度优化的两大技术难题。而且，主生产计划安排，又可以分解为有向图的赋权汉密尔顿问题进行解决；因此，赋权汉密尔顿问题在包括电站建设的大型工程建设项目占有重要的地位，具有重大的理论和现实意义。理论上讲，赋权汉密尔顿问题的最优解总可以用枚举法求出；但在实际工作中，枚举法的计算量巨大，对于n个点的问题存在(n－1)!条汉密尔顿回路，当n比较大时，枚举法显然是行不通的，为此，优化专家们提出了启发式算法[1]，以期求得该问题的近似最优解。而不同算法之目的是共同的，即在多项式的运算量内，尽可能提高其解的精度。其中应用比较广泛的有Clarke和Wright的C－W算法，Norback和Love的几何算法[2]，在此，称这些算法为经典启发式算法，简称经典算法，这些算法的一个共同特点就是非优化性。针对这一特点，本文提出一种局部优化的算法，对业已求得的汉密尔顿回路进行优化。这种算法的结果是以经典算法结果为起点的局部优化解，因此，该算法极大改进了经典启发式算法的性能，且在目前可考证的情况下，均能求得最优解；但是，是否在任何情况下都能求得最优解则尚待证明。
H. gso算法是什么
群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,也是一种随机优化算法,适用于结构优化设计,目前在空间结构的优化设计应用中,主要用于铰接结构体系,可以用于连续变量的结构设计,也可用于离散变量的结构优化。基于GSO算法流程,研究了其应用于刚接结构体系的可行性及有效性,编写了框架结构离散变量优化设计相关计算程序,对两个框架结构进行了截面优化计算分析,并用通用有限元软件对其优化结果进行了校核,与已有文献优化结果进行了比较。研究表明:GSO优化算法相对于改进的粒子群算法(HPSO)和其它进化算法都有较好的收敛精度和收敛速度,同时GSO算法较其它算法简单,容易实现,其特殊的搜索模式可以避免大量不必要的结构重分析,节省大量的计算时间,特别适用于复杂工程结构的优化设计及应用。
I. 最新的vcu软件智能算法有哪些
蚁群其实还是算比较新的
“智能算法”是指在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络，天牛须搜索算法，麻雀搜索算法等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。
智能优化算法要解决的一般是最优化问题。最优化问题可以分为
（1）求解一个函数中，使得函数值最小的自变量取值的函数优化问题和
（2）在一个解空间里面，寻找最优解，使目标函数值最小的组合优化问题。典型的组合优化问题有：旅行商问题（TravelingSalesmanProblem，TSP），加工调度问题（SchelingProblem），0－1背包问题（KnapsackProblem），以及装箱问题（BinPackingProblem）等。
J. 遗传算法与工程优化谁有pdf版
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