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优化问题试题。

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简介：
本文件详细列出了山东大学软件学院在2018-2019学年度第二学期所提供的最优化方法考试的试题，并标注为“回忆版”。值得一提的是，这标志着该课程首次开设，并且是经验丰富的学长们精心准备的成果。

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  • CEC2017 优化问题测试函数
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    CEC2017 优化问题测试函数是专为评估和比较不同进化算法性能而设计的一系列复杂数学函数集。这些函数涵盖了广泛的优化挑战，包括单峰与多峰、低维与高维等情形，旨在促进学术界对优化技术的深入研究与发展。 CEC 2017 常用的单目标测试函数可以用于评估智能优化方法的性能。这些函数定义了竞赛中的问题及其评价标准，旨在对约束实参数优化进行评测。
     
  • CEC 2015 优化问题测试函数
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    CEC 2015优化问题测试函数集是专为评估进化算法性能设计的一系列复杂数学函数。该集合包含多种单峰及多峰函数，广泛应用于学术研究与工程实践中的算法开发和优化挑战。 CEC 2015优化问题的常用测试函数常用于验证智能优化方法的有效性。
     
  • SQL优化面试问题与解答.pdf
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    本书《SQL优化面试问题与解答》提供了针对数据库性能优化方面的常见面试题及其解决方案，旨在帮助读者深入理解SQL查询优化技巧和策略。 ### SQL优化面试专题及答案知识点梳理 #### 1. 自增主键ID问题 - **MyISAM表特性**：自增ID记录在数据文件中，即使重启数据库，自增ID也不会丢失，因此插入的新记录的ID为18。 - **InnoDB表特性**：自增ID仅存储于内存中，在重启数据库或执行优化操作后会丢失。所以新记录的ID为15。 #### 2. MySQL技术特点 - **多线程SQL服务器**：支持多种客户端程序和库，具有处理多个请求的能力。 - **不同的后端类型**：指MySQL可以采用不同存储方式的数据管理机制。 - **广泛的应用接口（API）**：提供接口供应用程序访问数据库中的数据。 - **工具集**：包含一系列用于维护和管理数据库的工具体。 #### 3. Heap表 - **存储位置**：Heap表在内存中保存，适合临时高速存取需要快速读写的数据。 - **字段限制**：不允许BLOB或TEXT类型字段，并且仅支持比较运算符。 - **特性**：不提供AUTO_INCREMENT功能和NULL索引。 #### 4. MySQL服务器默认端口 - 默认情况下MySQL使用3306作为服务端口号。 #### 5. MySQL与Oracle的对比优势 - **开源免费**：MySQL为开放源代码软件，可以自由获取并使用；而Oracle属于商业性质的产品。 - **便携性**：相比其他数据库系统，MySQL具有更高的可移植性和灵活性。 - **图形用户界面（GUI）工具**：提供带有命令行提示符的图形化管理工具。 #### 6. FLOAT与DOUBLE的区别 - **存储精度和大小**：FLOAT以8位精度保存数据，占用4个字节；而DOUBLE则以15或17位精度存储数值信息，占用了更大的空间（通常为8个字节）。 #### 7. CHAR_LENGTH与LENGTH的差异 - **意义不同**：CHAR_LENGTH表示字符数量，而LENGTH表示字节数量。在大多数编码情况下两者结果相同；但在使用Unicode等特殊编码时可能会有所不同。 #### 8. InnoDB事务隔离级别 - **隔离级别**：包括read uncommitted、read committed、repeatable read和serializable四种。不同级别的区别在于读取数据的一致性和并发控制机制的差异。 #### 9. ENUM类型的应用 - **预定义值集合**：ENUM用于设置一组固定的选项，类似于其他编程语言中的枚举类型。 #### 10. REGEXP的意义 - **模式匹配**：REGEXP是一种SQL模式匹配功能，允许在字符串中任何位置进行搜索和匹配操作。 #### 11. CHAR与VARCHAR的差别 - **存储特性**：CHAR列长度固定，填充空格；检索时会去除尾部的空白字符。而VARCHAR则根据内容的实际长度来分配空间，并不额外填充空格。 #### 12. 字符串类型概述 - 包括SET、BLOB、ENUM、CHAR、TEXT和VARCHAR等数据类型选项。 #### 13. 获取MySQL版本信息 - **命令**：执行SELECT VERSION()可以查询当前使用的MySQL服务器的具体版本号。 #### 14. MySQL存储引擎介绍 - **定义**：指定了表的数据如何被组织，包括其存储机制、锁定级别以及功能特性等。 #### 15. MySQL驱动程序列表 - 列举了多种可用于连接和操作数据库的驱动程序，例如PHP、JDBC、ODBC、Python、Perl及Ruby等。 #### 16. TIMESTAMP数据类型的作用 - **功能**：TIMESTAMP列默认设为0，并且在其他字段更新时会自动设置当前时间戳作为值。 #### 17. 主键与候选键的区别说明 - **定义**：主键用于唯一标识表中的每一行记录，每个表只能有一个主键；而候选键则是一组能够唯一确定一条数据的列或列组合，通常可以被用作外键引用。 #### 18. Unix shell登录MySQL的方法 - **命令格式**：使用mysql命令，并指定主机名和用户名进行访问。 #### 19. myisamchk工具的功能描述 - **功能**：用于压缩MyISAM表以减少磁盘或内存的占用空间。 #### 20. MySQL性能分析方法概述 - 提供了查询优化、索引改进等常用技巧来提高数据库系统的运行效率，但具体命令未在文档中详细列出。 #### 21. 控制HEAP表大小的方法介绍 - **配置变量**：通过设置max_heap_table_size参数可以限制Heap表的最大容量。
     
  • CVX优化问题示例
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    本示例展示了如何使用CVX工具箱解决常见的优化问题。通过具体的案例和代码，帮助用户理解并应用凸优化理论于实际问题中。 该程序是MATLAB凸优化包CVX的实际应用示例，通过它能够深入理解CVX的使用方法。
     
  • 优化方法试题
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    《优化方法试题》是一本聚焦于优化理论与实践的习题集，涵盖了线性规划、非线性规划等核心内容，旨在帮助读者通过大量练习掌握优化算法的设计和应用。 最优化方法涵盖了单纯形法、无约束优化问题、有约束优化问题以及多目标优化问题的建模与算法分析。
     
  • 优化方法试题
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    《优化方法试题》是一本汇集各类优化问题练习题的书籍，内容涵盖线性规划、非线性规划及动态规划等，适合学生和研究人员学习与参考。 最优化方法考试题包括填空题、计算题、证明题。
     
  • NSGAII-带约束的优化问题_NSAGII约束_NSAGII_NSGA_约束问题_NSAGII-带约束的优化问题
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    NSGA-II算法是解决多目标优化问题的一种高效进化算法。本研究将探讨其在处理包含特定约束条件下的优化难题中的应用与改进，旨在提高求解效率和解的质量。 基于NSGA-II的有约束限制的优化问题实例可以使用MATLAB编程实现。这种算法适用于解决多目标优化问题，并且在处理带有约束条件的问题上表现出色。编写相关代码需要理解基本的遗传算法原理以及非支配排序的概念，同时也要注意如何有效地将约束条件融入到进化过程中去以确保生成的解集既满足可行性又具备多样性。 NSGA-II是一种流行的多目标优化方法，它通过维持一个包含多个可行解决方案的群体来工作。该算法的关键在于其快速非支配排序机制和拥挤距离计算过程，这两个方面帮助在搜索空间中找到Pareto最优前沿上的分布良好的点集合。 对于具体的应用场景来说，在MATLAB环境中实现基于NSGA-II的方法时需要考虑的问题包括但不限于如何定义适应度函数、确定哪些变量是决策变量以及怎样设置算法参数如种群大小和迭代次数等。此外，还需要根据问题的具体需求来设计合适的约束处理策略以确保所求解的方案在实际应用中具有可行性。 总之，在使用NSGA-II解决有约束限制优化问题时，编写有效的MATLAB代码需要对遗传算法原理、多目标优化理论以及具体应用场景都有深入的理解和掌握。
     
  • MATLAB中的优化问题测试函数代码
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    本段代码提供了一系列用于测试和评估优化算法性能的标准函数，适用于MATLAB环境。包含多种经典优化问题实例，便于科研与教学使用。 包含经典的多峰和单峰测试函数。
     
  • 试卷合理分配问题的优化模型
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    本研究构建了一个针对试卷合理分配的优化模型，旨在提高考试管理和资源利用效率，通过数学建模方法寻求最优解。 本段落主要探讨试卷合理分配的问题。试卷的公平分配不仅符合竞赛规则的要求，也是确保评判公正性的关键因素之一。因此，解决这一问题具有重要的现实意义。研究中涉及200多份试卷及12位评委的数据规模较大，人工计算难以实现。为此，我们采用计算机编程的方法来解决问题。 对于第一个问题，我们的解决方案如下： （1）利用计算机生成一系列符合要求R1、R2和D2的随机分配方案。 （2）通过设定不均衡度D限制条件筛选出满足D1要求的试卷分配方案。 （3）进一步应用不均衡度Dd对上述步骤得到的结果进行过滤，以确保最终结果符合D3的要求。由此得出较为公平合理的试卷分配方案。 （4）使用这种方法生成50个可行解，并从中挑选两位或三位评委相同的数量较少的情况作为最优解决方案。 在解决了第一个问题的基础上，我们进一步探讨了第二个问题的解决办法：即通过限制同一份试卷中四位评审人员判高分和低分数差不超过1来获得最终答案。
     
  • 专题1：无约束优化问题.pdf
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    本专题探讨了无约束优化问题的基本理论与算法，包括梯度方法、牛顿法及其变种，并结合实际案例分析其应用。 最近我在复习最优化方法中的无约束部分，并做了些总结想分享一下。本专题从一维线性搜索开始讲解（包括黄金分割法、斐波那契数列法、牛顿法和割线法），然后介绍了多元函数的搜索方法，如最速下降法与牛顿法。最后针对传统牛顿法则需要计算Hessen矩阵的问题提出了一些改进思路，比如共轭方向法和拟牛顿法等。文档中注重数学公式的推导过程，以帮助大家从更深层次理解无约束优化问题的本质。