一种真实地形计算流体力学网格生成方法

随着计算流体力学(CFD)的应用领域逐步涉及到真实地形模拟,系统探讨如何生成及优化真实地形CFD网格也显现出重要意义。结合算例研究,提出一种通过获取及处理GIS数据,绘制点线面体等步骤生成真实地形网格的方法;强调对于所生成的网格,需采用网格依赖分析方法对比其计算精确性与经济性以实现优化选择;提出通过CFD前处理器二次开发形成真实地形CFD网格绘制软件以提高网格生成效率的建议。结果表明,所提方法生成的CFD网格与实际地形吻合程度高,可为真实地形CFD精细模拟应用提供可靠基础。     

一种可用性增强的计算网格作业执行模型

为增强服务网格中的用户QoS水平,文中针对由大量可用性不高的资源组成的网格环境,提出了可用性增强的作业执行服务（AJES）的概念及确定方法,基于该概念提出了可用性增强的作业执行模型（Availability-enhanced Model for Job Execution,AMJE）,通过将AJES中多个网格节点的资源分配给作业冗余执行,以增强其可用性.在AMJE中,不同参与方根据各自利益进行博弈,求得了折中的AJES可用性阈值.实验结果表明,文中提出的作业服务模型能显著提高资源收益,增强用户QoS的保障水平,且对于可用性动态变化的网格环境具有更好的适应性.     

一种网格计算环境中的资源调度策略

给出了一种网格计算环境中的资源调度策略和资源调度用例。     

一种基于网格的层次聚类算法

传统的凝聚层次聚类算法的时间复杂度为O(n3),由于时间复杂度太高而无法应用到大的数据集.针对这一问题,提出了一种新的基于网格的层次聚类算法,先用基于网格的方法进行一次微聚类,然后再用凝聚的层次聚类算法进行聚类.在进行凝聚的层次聚类时,提出了一种新的簇间距离度量方法,该方法采用簇中权值最高的代表点的最小距离作为簇间的距离.理论分析和实验结果表明,基于网格的层次聚类算法比传统的凝聚层次算法具有更高的效率和正确性.     

一种基于密度和网格的高效聚类算法

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息.目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大.因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证.实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高.     

一种验证网格质量与CFD计算精度关系的方法

针对网格质量衡量准则与计算精度之间关系验证过程中的难题,提出一种准确验证它们之间关系的方法.该方法首先生成一系列不同单元数的网格,接着采用三维线性插值算法,获得相邻两套网格单元速度相对误差,当该误差小于某一阈值时,则认为此网格计算得到的数值解为网格独立解.此外,在网格独立解的基础之上,获得不完善网格中各单元的计算误差,并与各单元的度量值建立相应的数据库,采用不同的统计方法对其进行对比分析,获得它们之间的关系.研究结果表明:同质量衡量准则QEVS和QEAS相比,本文提出的质量衡量准则QNEW1和QNEW2在误差较大的区间内((E)re＞0.15),与计算精度有较好的关系.因此,在网格生成过程中,采用QNEW1和QNEW2能够正确地评判出对计算精度影响较大的单元,而QEVS和QEAS则不能.     

一种计算网格环境的研究与实现

基于校园网的计算网格可进一步完善校园网计算环境,大型科研计算可通过校园网格虚拟实现,从而实现计算资源共享和降低计算成本.采用具有跨平台特性的java语言,使用最基本的Socket API编程建立了基于校园网的计算网格模型C-Grid.通过梅森素数搜索的实验证明,C-Grid系统具有较好的可用性.     

计算网格质量评估方法

文章在总结消化了大量国内外有关计算网格质量评估研究成果的基础上,简要地介绍了和提出了二维和三维网格的质量评估方法,对提高计算效率的相关问题进行了一定的讨论．     

网格计算中的简单任务划分方法

网格计算是新型的分布式计算技术,针对网格计算所需要的任务划分技术,有很多划分任务的方法,但这些方法过于复杂.提出了一种简单的基于无向带权图的矩阵子任务合并方法,通过矩阵的输出结果,进而选择合适的计算方式,并且根据网格的构成情况进行高效的子任务分配.     

一种新型的网格资源协同分配机制

通过给出网格资源协同分配系统模型,提出一种新型的同步排队策略,用以实现保证网格服务质量(QoS)的资源协同分配。不同于现有方法,该策略不需要资源预置,可以实现资源的超额预定,提高资源利用率,并通过仿真实验进行了验证。     

合作与非完全合作博弈理论研究综述

合作博弈理论研究已经涉及经济学多个领域,成为经济研究的重要组成部分。对合作与非完全合作博弈理论的演进阶段、基本问题、博弈的策略与解等方面的研究进行综述。并建议以合作博弈的思想解析中国所面临的国内外合作问题,完善相应的合作策略,化解相应的冲突与磨擦,以利于构建和谐社会与和谐世界,促进中国经济的稳定发展。     

合作博弈理论在产学研合作收益分配中的应用

产学研的合作促进了科研成果的产业化进程,同时也加速了企业的产品创新。但由于收益分配的不合理,导致了许多产学研合作的失败。运用合作博弈理论建立了产学研合作的收益分配模型,引入夏普利值求解方法,分析了此方法的优缺点,并在考虑风险的基础上对夏普利值法进行了修正,最后用算例证明了该方法的有效性。     

博弈视角下的旅游价值网合作机理研究

旅游业的价值创造模式不再是Porter的价值链,而是旅游价值网.作为一种中间型组织,旅游价值网具有稳定性的同时又具有一定的弹性,表现为内部成员具有搭便车的动机.从博弈角度可以对旅游价值网内部企业的合作策略进行分析,得出长期内旅游价值网是相对稳定的合作型组织,其稳定性来自于其内部约束机制.     

基于博弈论及惩罚机制的多Agent协作控制算法

针对协作过程中自利的Agent选择回报更高的任务去执行,导致当前任务不能正常执行的问题,提出一种基于博弈论及惩罚机制的协作控制方法.在形成协作时优先选择信誉值较高的Agent,在协作执行过程中利用惩罚机制来约束退出协作的Agent的行为.仿真结果表明,该算法能有效地避免Agent在协作中随意的退出,确保协作任务的顺利执行,提高协作成功率.     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

采用博弈论的认知无线网络主用户和不可信任次用户的协作策略

针对认知无线网络中不可信任的次用户发送者(ST)会对主链路进行窃听的问题,以将主用户发送者(PT)和ST之间的敌对关系转化为协作关系为目的,提出2种采用博弈论的协作策略:斯塔伯格策略及其改进策略——双层博弈策略。在斯塔伯格策略中,ST工作于半双工模式,和窃听相比,它更希望传送数据,因此PT轮流和每个ST进行斯塔伯格博弈,选择对未被选中的ST(即潜在的窃听者)产生更多干扰的ST一起使用授权频段发送数据。为促进ST之间的竞争,将斯塔伯格策略扩展为双层博弈策略,外层仍是斯塔伯格策略,PT将所有的ST看作一个整体进行博弈;内层拍卖博弈中,每个ST尽可能提高安全速率来赢得接入授权频段的机会,PT则选择能提供最高安全速率的ST进行合作,因此它能够获得更高的收益。仿真结果表明,在这2种策略作用下,主链路的安全速率分别提高了63%和68%,ST接入授权频段的概率分别为56%和71%。     

对策论中平衡的稳定性

本文论述一般n人非协作对策平衡的稳定性问题。文中引入了本质平衡点、本质对策和几乎本质对策的概念,并证明了对策空间中的每一对策都能够由本质对策或几乎本质对策作任意逼近。     

网格环境下基于序贯博弈的性能-效率平衡型优化

为优化应用执行性能和提高系统资源效率,针对网格环境下的资源映射问题,文中提出了一种基于序贯博弈的优化策略.该策略根据平衡的思想,将资源映射过程分为活动分发和处理器分配两个阶段,通过有限次博弈后获得优化解.文中还给出了衡量应用执行性能的重要参数——信任度的计算方法.仿真实验检验了优化策略的可行性和有效性.结果表明,与Min-Min算法相比,文中的优化策略具有更低的时间复杂度、更优的应用执行性能和更高的资源效率.     

基于博弈的企业合作仿真研究

企业合作是企业发展的必然,并已经成为当今管理研究的主题内容之一．基于博弈的理论和Multi—Agent的建模与仿真方法研究合作的演化问题,探究了其内在的机制问题,发现企业合作的力量主要来自于其构成系统的内存机制作用,外部的干预能力是有限的．     

库诺特(Cournot)模型与博弈理论

对库诺特(Cournot)模型的几个不同形式进行了总结，并将其与经典博弈论的有关分支联系在一起。介绍了经典博弈论的主要内容，由此可以看出库诺特模型在博弈论中的重要性。