模型协调法
概述
模型协调法又叫“可行分解法”，是一种关联预估型协调方法，它借助于对关联输出的预估来进行协调，通过固定某些相互作用变量构成第一级问题，而把确定这些协调变量的任务分配给第二级，这种方法在解决静态最优化问题时很有用。模型协调法的优点是，采用任意的步长，在任何阶段终止计算，都得到实际可行解，因此通常称之为可行性解法(feasible-method)。另外，协调变数有明确的物理意义，凭经验和直观来估计初值是容易的。但是，这个算法也有不足之处，它通常只适合于输出是可控制的系统。
2 扩展释义
模型协调法又叫“可行分解法”，是一种关联预估型协调方法，它借助于对关联输出的预估来进行协调，通过固定某些相互作用变量构成第一级问题，而把确定这些协调变量的任务分配给第二级，这种方法在解决静态最优化问题时很有用。模型协调法的优点是，采用任意的步长，在任何阶段终止计算，都得到实际可行解，因此通常称之为可行性解法(feasible-method)。另外，协调变数有明确的物理意义，凭经验和直观来估计初值是容易的。但是，这个算法也有不足之处，它通常只适合于输出是可控制的系统。
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本词条最后更新于 2026-07-11 04:39:17
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