摘要：在利用80C196单片机设计某制导炸弹数字化自动驾驶仪的过程中,提出了利用整型变量代替浮点变量完成控制运算的方法.在保证计算精度的前提下,使得计算速度得到较大提高,所需存储空间和其它资源有所减少.在有较大时间常数的滤波环节的实现过程中提出了初值设定公式,使得初值瞬态过程对后续计算的影响得到降低;在微分环节的实现过程中提出了微分总量的概念,对于较大的微分结果,通过分次输出的方法,增强了控制算法的健壮性.

摘要：应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。

摘要：针对标准DE(差分进化)算法在优化换热网络时出现的局部搜索能力弱、易陷入局部最优等问题,本文建立了一种基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法,同步综合换热网络。首先,在子种群内部采用基于欧拉距离的动态拓扑结构,子种群之间采用冯诺依曼拓扑结构,有效地加快了个体之间的信息交流,保持种群多样性,扩大搜索范围。继之,结合Memetic算法思想,将Hooke-Jeeves算法作为局部搜索策略,增强算法局部搜索能力。同时,对于局部搜索获得的新解,提出了一种协作学习机制,平衡算法的全局寻优与快速收敛能力。最后,为处理整型变量,提出了两条简单有效的整型变量优化策略,使算法实现了连续变量与整型变量的同步优化。选取两个经典算例验证了算法的有效性。算法应用于算例一,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 783$/a,表明算法的性能优于标准DE算法以及其它改进版本的DE算法。算法应用于算例二,相对于现有文献的最优值,本文所得结构的费用值下降了1 209$/a,表明算法能够有效地处理大规模换热网络问题,具有很强的鲁棒性。

摘要：针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概率随机地在网络中生成若干换热单元,再在连续变量优化的过程中实现换热单元的消去,提升网络结构变异能力。最后,将该策略与强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)相结合形成一种新的混合算法(ESE-RWCE)。算例研究表明,ESE-RWCE算法相比于RWCE算法实现了全局搜索性能的提升。

摘要：~~

摘要：三、典型例题分析(一)题型综述1.判断标识符、数、常量定义、类型定义、变量说明的合法性。2.将代数式写成 Pascal 算术表达式。根据判断条件写出相应的布尔表达式。计算表达式的值。判断一个表达式是否是 Pascal 中的正确表达式。3.已知读语句及输入数据的格式,求各变量的取值。已知读语句及各变量的取值。

摘要：C 语言是90年代最流行的。通用计算机程序设计语言,仅微机上的 C 语言编译系统就有多种。C 语言的整型变量(包括短整型 short、普通整型 int、长整型 long、甚至字符型 char)都可定义为有符号(signed)和无符号(unsigned)两种。为简单起见,下面以普通整型为例来说明有符号和无符号两种变量的本质区别。首先,请看一个简单的小程序:main(){signed int m;unsigend int n;m=-1;n=+1;if(m>n) printf("m>n is True!");else printf("m>n is False!");}它的运行结果是"m>n is False!"还是"m>n isFalse!"呢?从程序对变量 m 和 n 的赋值可知:m>n