约束变尺度类算法（Ⅰ）——统一算法模型及既约梯度型方向算法类

建立了非单调一维搜索约束变尺度类统一算法模型，提出收敛性条件，并证明了算法的全局收敛性．通过引入连续优势函数和Ａ－方向集的概念，将约束变尺度算法与可行方向法合二为一．不仅推广了“经典”的约束变尺度算法（可进行非单调一维搜索）．而且可得出许多新的算法，这些新算法既具有“经典”约束变尺度法“宽通路”的特征．也具有可行方向法单步计算量较小，计算程序简单的优点．进一步构造了一个方便实用的连续优势函数，并在此基础上建立了既约梯度型方向约束变尺度算法类．     

基于嵌入混沌序列的遗传算法

将混沌序列引入遗传算法中，获得了一种新的算法．该算法有效地克服了标准遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度．计算机模拟验证了上述特征．同时还将改进了的算法用于多重小波神经网的训练．     

贮存多种货物的储存系统中的最优调度问题

本文研究存货控制中贮存多种货物，货物单价和仓库系统输出量随时间变化及存在“数量折扣”等情况下的存货控制问题．本文采用了一动态规划算法解决上述问题，算法的复杂性是Ｏ（ｎ２）．     

虚切片方法改善Shear-Warp算法的图像失真

分析了Shear-Warp算法在实际绘制过程中出现的图像失真问题,提出了一种虚切片方法,通过在Shear-Warp算法基础上添加虚切片解决图像失真问题。实践表明,采用虚切片方法的Shear-Warp算法有效的解决了Shear-Warp算法的图像失真问题。     

无线传感器网络移动Agent路由算法的研究与仿真

提出一种新的基于虚拟连通拓扑子图的优化模型用于无线传感器网络移动Agent路由．建立包含有效节点的虚扭连通拓扑子图，将Agent访问路径分解为采集子路径和返回子路径，提出一种基于GA与离散PSO的混合算法GAPSO用于求解该问题。该算法可大大降低解空间复杂度，提高搜索效率。仿真结果表明随着网络规模增大，该优化模型优势明显，GAPSO表现出比GA更好的性能。     

一类"非常规"系统的仿真方法

精密机电元件可化为非线性“非常规”平面梁柱有限元系统。基于这个系统的共同特征，构造了这类‘非常规。的通用数学模型及其迭加解法．基于不同的“非常规”条件，构造五类具体的迭加解法及同步为束算法．基于不同的系统特征，构造了三类具体系统安装到工作过程的数学模型．采用“非常规”非线性有限元与正交回归设计相结合的方法，建立了表征系统工作状态及具体性能的拟合算式，并对仿真方法的精度和系统寿命进行了讨论．     

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR，GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法，它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下，采用有序统计平均（OSCA）CFAR替代SO-CFAR，有效的提高了Ⅵ-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性．研究了采用改进的Ⅵ-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统，融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果，并进行了讨论。     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

基于自适应灰色预测的虚速率算法

虚速率(VRC)算法是近年来新兴的一种基于速率的主动队列管理算法,本文将灰色预测、自适应控制与虚速率算法三者的设计思想融合起来,提出一种新的基于自适应灰色预测的虚速率算法。将二次型性能指标引入到VRC算法中PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了PID的自适应最优控制。同时将自适应PID与灰色预测器相结合,用预测结果代替被控对象测量值,克服了网络时滞和干扰给系统带来的负面影响,并进行了稳定性分析。仿真结果表明,该算法具有优良的性能。     

基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。     

求解零等待流水线调度问题的离散磷虾群算法

针对最小化最大完工时间零等待流水车间调度问题，设计了一种离散磷虾群优化算法进行求解。根据优化问题特性，定义了算法中虚拟食物的计算方法，规定了虚拟食物影响下磷虾个体之间的交叉规则；提出了个体间的距离计算方式，从而可以界定邻域范围实现个体信息交流；进一步采用交换、逆序、插入等策略来提高算法的局部搜索能力，同时借助多种初始化策略来提高初始种群的质量和多样性。通过典型算例的仿真测试和对比，验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。     

基于自相似业务流的AOS延时累积调度算法

针对自相似业务流量下的高突发性及重尾性所引起的空间数据系统调度性能下降问题,分析了高级在轨系统(advanced orbiting system, AOS)虚拟信道存取(virtual channel access, VCA)子层调度策略以及现有基于短相关模型调度算法的不足,引入Hurst参数、紧迫度、流量离差、成帧时间因子等权值参量,提出一种基于延时累积的自适应轮询调度(scheduling of delay accumulated adaptive polling, SDAAP)算法,通过自适应改变延时阀值因子实现多业务的差异化调度,从而优化AOS虚拟信道服务质量及调度性能。采用多信源重尾分布的ON/OFF流量分布模型进行仿真验证,实验结果表明,针对自相似业务流,SDAAP算法在溢出率、平均延迟等方面优于AOS固定阀值和等时调度算法。     

基于随机模型的动态调度算法研究

针对多资源云环境中虚拟机放置问题,提出了一种在随机模型下综合利用率较高的动态调度算法MIUS （maximize integrated utilization scheduling）. 首先,在调度中心建立一个虚拟的中央队列缓存用户任务,然后利用随机路由算法对用户任务进行服务器快速选择,最后在服务器上建立虚拟等待队列并利用MIUS算法进行虚拟机配置. 仿真实验结果表明,该算法在保证QoS的情况下,实现了一定程度上的负载均衡,并可较大提高系统的综合利用率.     

不确定云环境下基于滚动窗口的节能调度

目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点. 然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远. 本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法（ERRHU）,用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗. 本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算法的性能.     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

面向移动云计算的VM动态调度算法

针对移动云计算中的虚拟机(virtual machine,VM)调度问题,考虑无线带宽限制对VM调度的影响,以云提供商的系统效益为目标函数,根据拍卖机制提出了一种带宽受限的VM动态调度(bandwidth constrainted VM dynamic scheduling,BVMDS)算法。该算法首先根据用户的出价来判定拍卖成功方,然后根据拍卖成功方对计算资源的需求来配置VM,最后采用临界支付的方式来计算拍卖成功方的实际支付价格。仿真结果表明,算法能够有效地改善云提供商的系统效益和资源利用率。     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

用延迟-速率服务器模型优化流量调度算法

对数据流量进行合理调度在诸如TCP/IP这样的分组交换网络提供QoS服务过程中是很重要的。采用延迟 -速率服务器模型 (LR模型 )对广义的流量调度算法进行了分析和优化。在证明一种重要的调度算法—虚拟时钟算法符合LR模型的基础上 ,以丢失率为主要参数 ,根据分析结果对其进行了动态优化。模拟实验结果证明 ,该方法确能较好地改善资源利用率。     

考虑规整性的露天矿短期生产调度模型

为了解决数学优化方法得到的露天矿短期生产调度的现实不可行性,引入开采区域规整性用以表示模型结果的现实可行性,并提出基于周长的规整性测度.将该规整性测度作为目标函数添加到一般的露天矿短期生产调度模型中,建立了具有现实性目标的露天矿短期调度模型.使用点估计加权和方法和 LINGO建模并求解,实验结果表明新建立的模型能够得到现实可行的露天矿短期调度.     

基于平均报酬强化学习的电梯群组调度研究

针对电梯群控系统,建立基于平均报酬强化学习的优化调度模型。采用R-learning的平均报酬强化学习求解算法,在分析电梯群组调度问题特点的基础上,利用径向基函数神经网络解决行为值函数的存储与泛化问题,并结合电梯群组虚拟仿真环境进行验证。通过与两种典型的电梯群组调度算法进行比较,展示了平均报酬强化学习算法在处理具有吸收目标状态的大规模随机序贯决策问题的有效性及可行性。