机器周期与优化理论协同方法

1/1机器周期与优化理论协同方法第一部分机器周期定义与基本构成 2第二部分优化理论综述与适用性分析 4第三部分机器周期优化理论协同方法的必要性 7第四部分机器周期优化理论协同方法研究现状与不足 8第五部分机器周期优化理论协同方法的适用范围与局限性 11第六部分机器周期优化理论协同方法的应用实例与效果分析 13第七部分机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望 16第八部分机器周期优化理论协同方法研究的结论与建议 19

第一部分机器周期定义与基本构成关键词关键要点机器周期的步骤

1.指令获取：从存储器中读取指令并将其加载到指令寄存器中。

2.指令译码：对指令进行解码，确定指令的操作码和操作数。

3.操作数获取：根据指令的操作码和操作数，从存储器或寄存器中获取操作数。

4.执行操作：根据指令的操作码，执行相应的操作，如加法、减法、乘法、除法等。

5.结果写入：将操作结果写入存储器或寄存器中。

6.程序计数器更新：将程序计数器更新到下一条指令的地址。

机器周期的时序图

1.时序图是机器周期各个步骤在时间上的分布情况。

2.时序图通常使用甘特图的形式来表示。

3.时序图可以帮助我们分析机器周期的性能，并找出优化机器周期的瓶颈。

机器周期的优化

1.机器周期的优化可以提高计算机的性能。

2.机器周期的优化方法有很多，如流水线技术、超标量技术、多核技术等。

3.流水线技术可以将机器周期分解成多个小的步骤，并让这些步骤同时执行，从而提高机器周期的效率。

4.超标量技术可以同时执行多条指令，从而提高机器周期的吞吐量。

5.多核技术可以同时执行多个任务，从而提高机器周期的并行性。机器周期定义

机器周期是指计算机系统中执行一条指令所需要的时间。它包括指令的取指、译码、执行和结果写回四个阶段。

机器周期基本构成

1.取指阶段：在取指阶段，计算机从内存中读取要执行的指令。指令的地址由程序计数器（PC）提供。PC是一个寄存器，它存储着下一条要执行的指令的地址。

2.译码阶段：在译码阶段，计算机将取回的指令译码成机器能够理解的格式。译码器是一个组合逻辑电路，它将指令中的操作码和操作数译码成机器能够理解的信号。

3.执行阶段：在执行阶段，计算机根据译码的结果执行指令。执行单元是一个算术逻辑单元（ALU），它可以执行各种算术和逻辑运算，还可以访问数据内存。

4.结果写回阶段：在结果写回阶段，计算机将执行指令的结果写回内存或寄存器。结果写回单元是一个寄存器，它存储着要写回内存或寄存器的结果。

机器周期优化

机器周期的优化可以提高计算机系统的性能。机器周期优化的方法有很多，其中包括：

1.流水线技术：流水线技术是一种将指令的执行过程分成多个阶段，并让这些阶段同时执行的技术。这样可以减少指令执行的时间，从而提高计算机系统的性能。

2.超标量技术：超标量技术是一种在同一时间执行多条指令的技术。这样可以提高计算机系统的性能，但也会增加计算机系统的复杂性。

3.多核技术：多核技术是一种在同一芯片上集成多个处理器的技术。这样可以提高计算机系统的性能，但也会增加计算机系统的功耗。第二部分优化理论综述与适用性分析关键词关键要点【动态规划】：

1.动态规划是一种利用分治思想,将问题分解成较小的、更容易解决的子问题,然后将子问题的解组合成最终解的方法。

2.动态规划适用于求解具有最优子结构和重叠子问题性质的问题。

3.动态规划的思想是将问题分解成阶段,在每个阶段对可能的状态和动作进行枚举,并根据确定性状态转移方程和价值函数,计算每个状态的价值,从而找出最优决策序列。

【线性规划】：

一、优化理论综述

1、线性规划（LP）：

线性规划是最早成熟的优化理论之一，以线性目标函数和线性约束为特征。其优点是理论基础完善，求解方法成熟，计算效率高。缺点是仅适用于线性问题，在实际问题中适用范围有限。

2、非线性规划（NLP）：

非线性规划是线性规划的扩展，目标函数或约束条件中包含非线性项。非线性规划问题更加复杂，求解难度更大。常见的求解方法有：梯度法、牛顿法、拟合方法等。

3、整数规划（IP）：

整数规划是一种特殊类型的优化问题，其中决策变量只能取整数。整数规划问题通常比连续规划问题更难求解。常见的求解方法有：分支定界法、切割平面法、动态规划等。

4、组合优化：

组合优化是一种研究离散决策问题的优化理论，涉及排列、组合、图论等数学分支。组合优化问题通常具有较大的规模，求解难度较大。常见的求解方法有：动态规划、贪心算法、启发式算法等。

二、优化理论适用性分析

1、LP适用性分析：

LP适用于目标函数和约束条件均为线性的优化问题。具体应用领域包括：资源分配、网络优化、生产计划、财务规划等。

2、NLP适用性分析：

NLP适用于目标函数或约束条件中包含非线性项的优化问题。具体应用领域包括：工程设计、化学工艺优化、经济模型、生物信息学等。

3、IP适用性分析：

IP适用于决策变量只能取整数的优化问题。具体应用领域包括：生产调度、设施选址、车辆路径规划、人员分配等。

4、组合优化适用性分析：

组合优化适用于离散决策问题的优化问题。具体应用领域包括：旅行商问题、背包问题、图着色问题、调度问题等。

三、优化理论协同方法

优化理论协同方法是指将两种或两种以上优化理论结合起来，以形成更加强大的优化方法。常见的协同方法有：

1、LP与NLP协同：

将LP与NLP结合起来，可以解决目标函数或约束条件中同时包含线性和非线性项的优化问题。

2、IP与LP协同：

将IP与LP结合起来，可以解决目标函数或约束条件中同时包含整数变量和线性项的优化问题。

3、组合优化与其他优化理论协同：

将组合优化与其他优化理论结合起来，可以解决具有组合结构的优化问题。

四、优化理论协同方法应用

1、供应链优化：

优化理论协同方法可以用于优化供应链中的库存管理、生产计划、配送路线等问题。

2、金融投资组合优化：

优化理论协同方法可以用于优化金融投资组合中的资产配置、风险控制等问题。

3、能源系统优化：

优化理论协同方法可以用于优化能源系统中的发电计划、电网调度、负荷预测等问题。

4、交通运输优化：

优化理论协同方法可以用于优化交通运输中的路线规划、车辆调度、交通信号控制等问题。

优化理论协同方法是解决复杂优化问题的有效工具。通过将两种或两种以上优化理论结合起来，可以形成更加强大的优化方法，从而提高优化问题的求解效率和精度。第三部分机器周期优化理论协同方法的必要性关键词关键要点【机器学习在优化理论协同方法中的应用】：

1.机器学习提供强大的工具，以从历史数据中学习模式和特征，从而优化理论协同方法。

2.机器学习算法可以自动发现复杂系统中的潜在关系和交互作用，为优化理论协同方法的设计和改进提供有价值的见解。

3.机器学习技术可以帮助识别影响目标函数的关键因素，并调整优化理论协同方法的参数，以提高其性能和效率。

【大数据分析在优化理论协同方法中的作用】：

机器周期优化理论协同方法的必要性

机器周期是计算机执行一条指令所需的时间，它是衡量计算机性能的重要指标。优化机器周期可以提高计算机的性能，并降低功耗。优化机器周期的研究领域包括：指令级并行、流水线技术、超标量技术和多核技术等。

优化理论协同方法是将机器周期优化理论与计算机体系结构优化方法相结合，以达到最佳的机器周期优化效果。机器周期优化理论为计算机体系结构优化提供理论指导，而计算机体系结构优化方法则为机器周期优化理论提供实现途径。两者相辅相成，缺一不可。

以下是对机器周期优化理论协同方法必要性的进一步阐述：

1.机器周期优化理论是计算机体系结构优化的基础。

机器周期优化理论为计算机体系结构优化提供理论指导，指导计算机体系结构设计人员进行合理的优化。例如，指令级并行技术是机器周期优化理论的重要组成部分，它指导计算机体系结构设计人员在设计计算机体系结构时，充分考虑指令之间的并行关系，以减少指令执行时间，提高机器周期利用率。

2.计算机体系结构优化方法是机器周期优化理论的实现途径。

计算机体系结构优化方法为机器周期优化理论提供实现途径，将机器周期优化理论的成果转化为计算机体系结构的具体实现。例如，流水线技术是一种常见的计算机体系结构优化方法，它将一条指令的执行过程分解成多个阶段，并让各个阶段同时进行，从而减少指令执行时间，提高机器周期利用率。

3.机器周期优化理论协同方法可以实现最佳的机器周期优化效果。

机器周期优化理论协同方法将机器周期优化理论与计算机体系结构优化方法相结合，可以实现最佳的机器周期优化效果。例如，将指令级并行技术与流水线技术相结合，可以进一步提高指令执行速度，减少指令执行时间，提高机器周期利用率。

综上所述，机器周期优化理论协同方法是必要的，它可以为计算机体系结构优化提供理论指导，为机器周期优化理论提供实现途径，并实现最佳的机器周期优化效果。第四部分机器周期优化理论协同方法研究现状与不足关键词关键要点基于智能算法的机器周期优化理论协同方法

1.基于启发式算法的机器周期优化理论协同方法：利用蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等启发式算法来求解机器周期优化问题。这些算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，能够有效地解决复杂机器周期优化问题。

2.基于元启发式算法的机器周期优化理论协同方法：利用禁忌搜索算法、模拟退火算法、差分进化算法等元启发式算法来求解机器周期优化问题。这些算法具有局部搜索能力强、收敛速度快等优点，能够有效地解决大规模机器周期优化问题。

3.基于混合智能算法的机器周期优化理论协同方法：将启发式算法与元启发式算法相结合，形成混合智能算法来求解机器周期优化问题。这种方法能够综合两种算法的优点，既具有全局搜索能力强，又具有局部搜索能力强，能够有效地解决复杂大规模机器周期优化问题。

基于机器学习的机器周期优化理论协同方法

1.基于监督学习的机器周期优化理论协同方法：利用支持向量机、决策树、随机森林等监督学习算法来建立机器周期优化模型。这些算法能够从历史数据中学习机器周期变化规律，并预测未来机器周期。

2.基于无监督学习的机器周期优化理论协同方法：利用聚类分析、主成分分析等无监督学习算法来发现机器周期数据中的隐藏结构和规律。这些算法能够帮助决策者了解机器周期变化的趋势和特点，从而制定有效的机器周期优化策略。

3.基于深度学习的机器周期优化理论协同方法：利用深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法来建立机器周期优化模型。这些算法能够自动学习机器周期数据中的复杂特征，并预测未来机器周期。机器周期优化理论协同方法研究现状与不足

一、研究现状

1.理论基础不断完善

近年来，学者们对机器周期优化理论协同方法的研究取得了丰富的成果，包括：

-建立了机器周期优化理论的基本模型和方法，包括数学模型、算法模型、系统模型等。

-发展了机器周期优化理论的各种分析方法，如数学分析、仿真相似分析、实验分析等。

-探索了机器周期优化理论与其他学科的交叉研究，如控制理论、运筹学、计算机科学等。

2.应用领域不断拓展

机器周期优化理论协同方法的应用领域不断拓展，包括：

-制造业：在制造业中，机器周期优化理论协同方法可以用于优化生产过程，提高生产效率和产品质量。

-服务业：在服务业中，机器周期优化理论协同方法可以用于优化服务过程，提高服务质量和客户满意度。

-公共部门：在公共部门中，机器周期优化理论协同方法可以用于优化公共服务过程，提高公共服务质量和效率。

3.取得了重大成效

机器周期优化理论协同方法的研究取得了重大成效，包括：

-提高了机器周期的优化精度，使机器周期能够更加准确地反映生产过程的实际情况。

-提高了机器周期优化方法的鲁棒性，使机器周期优化方法能够在各种不同环境下有效地工作。

-提高了机器周期优化方法的可扩展性，使机器周期优化方法能够应用于大规模的生产过程。

二、存在不足

尽管机器周期优化理论协同方法的研究取得了诸多成就，但也还存在一些不足，包括：

1.理论基础尚不完善

机器周期优化理论协同方法的理论基础尚不完善，主要表现在：

-机器周期优化理论的数学模型还不够完善，难以准确地反映生产过程的实际情况。

-机器周期优化理论的分析方法还不够成熟，难以有效地解决机器周期优化问题。

-机器周期优化理论与其他学科的交叉研究还不够深入，难以充分利用其他学科的成果来解决机器周期优化问题。

2.应用领域还有待拓展

机器周期优化理论协同方法的应用领域还有待拓展，主要表现在：

-机器周期优化理论协同方法在制造业的应用还比较成熟，但在服务业和公共部门的应用还比较薄弱。

-机器周期优化理论协同方法在一些新兴领域，如智能制造、工业互联网、物联网等领域的应用还比较匮乏。

3.面临一些挑战

机器周期优化理论协同方法的研究面临着一些挑战，主要表现在：

-机器周期优化问题是一个复杂问题，难以找到有效的解决方法。

-机器周期优化方法的鲁棒性还比较差，难以在各种不同环境下有效地工作。

-机器周期优化方法的可扩展性还比较低，难以应用于大规模的生产过程。第五部分机器周期优化理论协同方法的适用范围与局限性关键词关键要点【机器周期优化理论协同方法的适用范围】：

1.机器周期优化理论协同方法适用于解决具有周期性特性的复杂系统优化问题，例如生产调度、交通运输、能源管理等领域。

2.协同方法能够充分利用机器周期优化理论的数学基础和计算方法，弥补其局限性，有效处理复杂系统中涉及的非线性、不确定性等因素。

3.机器周期优化理论协同方法能够实现全局最优解的高效求解，并且能够实现复杂优化问题的快速求解，提高优化效率。

【机器周期优化理论协同方法的局限性】：

机器周期优化理论协同方法的适用范围：

1.资源约束场景：在资源约束场景中，例如处理器、内存或网络带宽有限，优化机器周期可以有效提高系统性能。

2.实时性要求高：在实时性要求高的场景中，例如工业控制系统或医疗设备，优化机器周期可以减少延迟，提高系统可靠性。

3.能耗敏感场景：在能耗敏感场景中，例如移动设备或嵌入式系统，优化机器周期可以降低功耗，延长电池寿命。

4.高性能计算场景：在高性能计算场景中，例如科学计算或人工智能，优化机器周期可以提高计算速度，缩短计算时间。

机器周期优化理论协同方法的局限性：

1.理论复杂性：机器周期优化理论协同方法涉及大量的数学模型和算法，有一定的理论复杂性，需要较强的专业知识和建模能力。

2.参数依赖性：机器周期优化理论协同方法对系统参数非常敏感，需要准确的系统参数信息来构建模型和优化算法，否则优化效果可能不佳。

3.泛化能力有限：机器周期优化理论协同方法通常针对特定的系统或应用场景而设计，在其他场景中的泛化能力可能有限，需要根据具体情况进行调整。

4.计算复杂性：机器周期优化理论协同方法的优化算法通常具有较高的计算复杂度，在大型系统或复杂应用场景中可能需要较长的计算时间。

5.实现难度：机器周期优化理论协同方法的优化算法通常需要在系统底层进行修改或集成，实现难度较大，需要较强的编程能力和系统知识。第六部分机器周期优化理论协同方法的应用实例与效果分析关键词关键要点机器周期优化理论协同方法在计算机领域中的应用

1.计算机领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高计算机系统性能。

2.提高计算机系统性能的主要途径有两种：一是提高指令执行速度，二是提高指令并发执行能力。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高指令执行速度和指令并发执行能力，从而提高计算机系统性能。

机器周期优化理论协同方法在通信领域中的应用

1.通信领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高通信网络性能。

2.提高通信网络性能的主要途径有两种：一是提高数据传输速度，二是提高数据传输质量。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高数据传输速度和数据传输质量，从而提高通信网络性能。

机器周期优化理论协同方法在控制领域中的应用

1.控制领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高控制系统性能。

2.提高控制系统性能的主要途径有两种：一是提高控制精度，二是提高控制稳定性。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高控制精度和控制稳定性，从而提高控制系统性能。

机器周期优化理论协同方法在工业自动化领域中的应用

1.工业自动化领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高工业自动化系统的性能。

2.提高工业自动化系统性能的主要途径有两种：一是提高生产效率，二是提高产品质量。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高生产效率和产品质量，从而提高工业自动化系统性能。

机器周期优化理论协同方法在交通运输领域中的应用

1.交通运输领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高交通运输系统的性能。

2.提高交通运输系统性能的主要途径有两种：一是提高交通运输效率，二是提高交通运输安全。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高交通运输效率和交通运输安全，从而提高交通运输系统性能。

机器周期优化理论协同方法在能源领域中的应用

1.能源领域中机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高能源系统的性能。

2.提高能源系统性能的主要途径有两种：一是提高能源利用效率，二是提高能源安全。

3.机器周期优化理论协同方法的应用，可以有效地提高能源利用效率和能源安全，从而提高能源系统性能。机器周期优化理论协同方法的应用实例与效果分析

#实例简介

一个汽车制造厂面临着提高生产效率和降低成本的挑战。该厂生产多种型号的汽车，每种型号都有不同的生产工艺。为了优化生产过程，该厂决定采用机器周期优化理论协同方法。

#方法应用

1.数据收集：首先，该厂收集了生产过程中各个工序的机器周期数据。这些数据包括机器的启动时间、运行时间、停止时间等。

2.机器周期分析：根据收集到的数据，该厂对各工序的机器周期进行了分析。通过分析，该厂发现了一些问题，例如：

*有些工序的机器周期太长，导致生产效率低下。

*有些工序的机器周期不均衡，导致生产线不稳定。

3.优化方案设计：针对发现的问题，该厂设计了优化方案。这些方案包括：

*调整机器的运行参数，以减少启动时间和停止时间。

*重新安排生产顺序，以均衡各工序的机器周期。

*采用新的生产技术，以提高生产效率。

4.方案实施：该厂将优化方案付诸实施。在实施过程中，该厂遇到了各种各样的困难，但最终克服了这些困难，成功地实施了优化方案。

#效果分析

优化方案实施后，该厂的生产效率得到了大幅度提高，生产成本也得到了降低。具体来说，该厂的生产效率提高了20%，生产成本降低了10%。

除了提高生产效率和降低生产成本外，机器周期优化理论协同方法还带来了其他一些好处，例如：

*提高了产品质量。

*缩短了生产周期。

*改善了生产环境。

#总结

机器周期优化理论协同方法是一种有效的生产优化方法。该方法可以帮助企业提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、缩短生产周期、改善生产环境。第七部分机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望关键词关键要点机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望一：优化理论的深化

1.拓扑优化方法的革新：研究新的拓扑优化算法，如多尺度拓扑优化、形状优化和拓扑优化相结合的方法，以提高优化效率和优化结果的准确性。

2.多目标优化方法的拓展：发展新的多目标优化算法，如进化算法、蚁群算法和粒子群算法，以解决机器周期优化中存在的多目标冲突问题。

3.约束条件处理技术的提升：发展新的约束条件处理技术，如罚函数法、拉格朗日乘数法和顺序线性规划法，以提高优化算法的鲁棒性和收敛速度。

机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望二：计算方法的创新

1.高性能计算技术的应用：利用高性能计算技术，如并行计算、云计算和分布式计算，以提高优化算法的计算效率和优化结果的准确性。

2.人工智能技术的集成：将人工智能技术，如机器学习、深度学习和神经网络，与优化算法相结合，以提高优化算法的智能化水平和优化结果的准确性。

3.多学科优化方法的应用：将多学科优化方法，如结构优化、流体优化和传热优化等，与优化算法相结合，以解决机器周期优化中存在的多学科耦合问题。

机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望三：试验方法的提升

1.实验数据的采集与处理技术：发展新的实验数据采集与处理技术，以提高实验数据的准确性和可靠性。

2.试验模型的建立与验证技术：发展新的试验模型建立与验证技术，以提高试验模型的精度和可靠性。

3.试验与优化算法的协同技术：发展新的试验与优化算法的协同技术，以提高优化算法的鲁棒性和收敛速度。

机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望四：应用领域的拓展

1.航空航天领域的应用：将机器周期优化理论协同方法应用于航空航天领域，以提高飞机、航天器和火箭的性能和可靠性。

2.能源领域的应用：将机器周期优化理论协同方法应用于能源领域，以提高能源利用效率和能源生产效率。

3.制造领域的应用：将机器周期优化理论协同方法应用于制造领域，以提高制造工艺的效率和产品质量。

机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望五：标准与规范的制定

1.标准的制定：制定机器周期优化理论协同方法的标准，以规范优化算法的开发和应用。

2.规范的制定：制定机器周期优化理论协同方法的规范，以规范优化算法的测试和评价。

3.认证体系的建立：建立机器周期优化理论协同方法的认证体系，以确保优化算法的质量和可靠性。

机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望六：国际合作与交流

1.国际合作平台的建立：建立国际合作平台，以促进机器周期优化理论协同方法的研究和应用。

2.国际学术交流活动的举办：举办国际学术交流活动，以促进机器周期优化理论协同方法的研究和应用。

3.国际标准与规范的制定：参与国际标准与规范的制定，以促进机器周期优化理论协同方法的国际化发展。机器周期优化理论协同方法的未来发展趋势与展望

机器周期优化理论协同方法正在快速发展，并将继续在以下几个方面取得进展：

1.理论发展：机器周期优化理论协同方法的理论基础将不断完善和发展，为该方法的应用提供更加坚实的理论支撑。例如，在机器周期优化理论协同方法中，如何将机器学习与优化理论相结合，如何将强化学习与博弈论相结合，如何将多智能体系统与分布式优化相结合等问题都是值得深入探讨的。

2.算法创新：机器周期优化理论协同方法的算法将不断创新和发展，以提高该方法的效率和性能。例如，在机器周期优化理论协同方法中，如何设计出更加高效的优化算法，如何设计出更加鲁棒的学习算法，如何设计出更加可扩展的分布式算法等问题都是值得深入研究的。

3.应用拓展：机器周期优化理论协同方法的应用领域将不断拓展，为解决更多实际问题提供有效的方法。例如，在机器周期优化理论协同方法中，如何将该方法应用于智能制造，如何将该方法应用于智能能源，如何将该方法应用于智能交通等问题都是值得深入探讨的。

具体的发展展望可以包括以下几个方面：

1.机器周期优化理论协同方法与其他优化方法的结合。机器周期优化理论协同方法可以与其他优化方法相结合，以提高优化效率和性能。例如，机器周期优化理论协同方法可以与遗传算法相结合，以提高搜索效率；机器周期优化理论协同方法可以与模拟退火算法相结合，以提高鲁棒性；机器周期优化理论协同方法可以与粒子群优化算法相结合，以提高可扩展性。

2.机器周期优化理论协同方法在不同领域的应用。机器周期优化理论协同方法可以应用于不同的领域，以解决各种实际问题。例如，机器周期优化理论协同方法可以应用于智能制造，以优化生产过程；机器周期优化理论协同方法可以应用于智能能源，以优化能源分配；机器周期优化理论协同方法可以应用于智能交通，以优化交通流量。

3.机器周期优化理论协同方法的理论研究。机器周期优化理论协同方法的理论研究将继续深入，以完善该方法的理论基础。例如，机器周期优化理论协同方法的收敛性分析、鲁棒性分析、可扩展性分析等问题都是值得深入探讨的。

总之，机器周期优化理论协同方法作为一种新兴的优化方法，具有广阔的发展前景。随着理论的不断发展、算法的不断创新、应用的不断拓展，机器周期优化理论协同方法将在各个领域发挥越来越重要的作用。第八部分机器周期优化理论协同方法研究的结论与建议关键词关键要点【机器周期优化理论协同方法研究的新进展