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为了有效检测多目标优化进化算法的性能，从3 个方面进行多目标优化测试问题的设计，即约束条件、最优解分布的均匀性、算
法逼近Pareto 最优前沿的难度，采用NSGA-Ⅱ算法对这些测试问题进行仿真实验，并将算法求得的最优解可视化。结果显示，测试问题能够有效检测算法在上述3 方面的性能。-In order to effectively detect the multi-objective optimization evolutionary algorithm performance, from
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换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课
题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP 神经网络的非线性系统辨识 ,能够逼近任意
一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标 ,利用BP网络训练获得的数据样本 ,从而建立
主观、 客观评价标准之间的联系 利用 Mat lab/ Simulink 完成换档品质评价方法的客观描述并
进行仿真。通过与实验结果对比 ,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观
评价方法具有很好的一致性。-Shift
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通过Matlab，实现NEGAⅡ，对于多目标优化，并对研究问题SCH，进行了相关实验，效果不错，可以通过增加种群数、个体长度、以及迭代次数，来提高解的质量-The Matlab, the NEGA II, for the multi-objective optimization, and research questions SCH, the relevant experiments, good results, by increasing the number of population, i
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系统主要功能：
1、设置基本考试系统信息(开通/关闭考试等)
2、自动化提交试卷，智能判断学生是否重复提交
3、支持题型：选择题，判断题，填空题，问答题
4、试题库导入、导出功能
5、支持客观题自动阅卷，统计总分，并统计排名
6、生成成绩分析报表和打印功能 -The main function of the system:
1 set basic examination system (open/close examination)
2, automatic to
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基于非支配选择的遗传算法（NSGA-II），可用于求解多目标问题，并给出给定数目的帕累托前沿-Based on the non-dominant selection genetic algorithm (NSGA-II), can be used to solve the multi-objective questions and a given number of Pareto frontier
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如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问
题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有
单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都
有自己特定的适用范围(If you include the nonlinear function of the objective function or constraints, for nonlinear programming ask we call this
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