并行机调度问题的最优公共交货期和最优调度

现有的提前／拖后调度问题主要针对单机情况，且大多采用启发式方法。为了有效地解决带有待定公共交货期的并行机提前／拖后优化调度问题，提出了一种分段编码的遗传算法，使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期，并对初始种群产生、交叉和变异方法作了研究。计算实例表明了该遗传算法有很好的性能，所得解的质量优于启发式算法，且适用于较大规模并行机提前／拖后优化调度问题     

考试系统中组卷策略探究

针对考试系统中组卷策略的探讨,常用的算法有三种,随机选取法、回溯法、基于遗传算法的自动组卷算法。对比了其各方面的合理性和实用性等后,选择遗传算法着重进行了探讨和研究。     

加工能力受扰的可控排序干扰管理

在加工时间可控的单机排序中,面对随机发生的干扰事件,研究了初始加工时间表的制定问题。对于干扰事件造成的影响采用匹配时间排序的应对策略,在干扰事件发生后,通过压缩工件加工时间,使新时间表在某时间点后完全恢复到初始加工时间表。基于工件吸收干扰事件影响的能力,设计复合排序规则来决定工件的优先级。由于问题内在的复杂性,在复合排序规则中,应用遗传算法来确定某给定待处理工件集的最优参数。使用概率分布表示干扰事件的发生时刻和持续时间,并综合概率信息和工件的优先级来制定初始加工时间表。最后,通过随机数值试验模拟,发现本文设计的初始时间表优于根据最短加工时间优先规则制定的初始时间表,验证了方法对于处理干扰事件影响的有效性。     

弯曲载荷作用下薄板的金属尘化腐蚀模型

基于Fick扩散第二定律及扩散热力学,推导得到扩散和外载荷因素耦合作用下的扩散方程,并以薄板为对象,差分求解得到尘化腐蚀过程中不同σ珟ho值时基于2种扩散模型内部瞬时碳浓度分布图,通过Cr5Mo钢的尘化腐蚀试验数据进行验证,理论计算与试验结果的一致性表明:推导得到的M-Fick2模型可描述载荷作用下金属尘化腐蚀扩散过程;弯曲载荷作用下,M-Fick2中修正项系数σ珟ho值越大,对扩散的影响也就越大;在弯曲载荷作用下,对扩散除了具有加速的作用外,还包括抑制的作用,当σ珟ho≤0.01时对扩散的加速作用和抑制作用都不显著。     

P_MOEA：一种多目标决策辅助遗传算法用于服务组合QoS优化

在服务组合场景下，SLA约束下的服务组合优选是实现服务质量管理的重要基础之一．服务组合优选既是一个组合优化问题同时也是多目标决策问题，需要高效的算法以支持大规模的候选组合方案集合，同时也需要有效的评价模型来明确定义候选方案的优劣程度，从而为决策者提供支持．现有的服务组合优选方法多基于两种模型定义其优化目标：线性效用函数和Pareto最优．前者需要量化权重配置以定义效用函数，但是对于用户来说精确的量化权重配置是一个非常困难的任务，特别是在涉及到的QoS维度较多时；后者无需权重配置，将Pareto最优的skyline集合作为优化结果返回给用户，然而skyline集合的规模是不可控的，最优结果集的规模会随着问题的规模增大而显著增大，过大的最优结果集显然难以为决策者提供有效参考，针对上述传统方法的不足，在本文中，我们将PROMETHEE方法弓I入服务组合优选问题，结合Pareto和PROMETHEE两种评价模型，将skyline集合基础上的Top—kPROMETHEE最优方案作为优化目标，提出并实现了一个高效的遗传算法：P—MOEA．算法可以针对大规模问题，高效地返回Top—kPROMETHEE最优组合方案集合，从而为进一步的决策提供有效的参考．我们实验验证了算法的效率和有效性．     

关于几何分布高阶矩的计算问题的研究

本文引入了组合数学中第二类stirling数S(n,k),利用第二类stirling数S(n,k)的性质给出了几何分布的高阶原点矩、高阶中心矩及高阶半不变量这三种高阶矩的直接表达式,并尝试给出其简化形式.     

机械优化设计遗传算法在机加中的应用

在科学技术迅速发展的今天,多学科相互交叉、相互渗透和相互促进已成为当今科学发展的显著特征。通过学者们的不断努力将生物自然选择和遗传进化与计算技术相结合,创立了生命科学和工程学可相互渗透的优化算法----遗传算法。由于遗传算法对非线性不连续多峰函数和无解析表达式的优化问题有很强的通用性,对目标函数具有全局优化性和稳定性,他的搜索是多途径的进行,所以其运算并行性好、直观简单、可操作性强。鉴于比传统优化算法更为突出的优越性,所以广大学者对遗传算法的研究仍然是方兴未艾。但仅遗传算法是为智能的新颖优化算法之一,在优化技术领域有这及其广阔的应用前景。本文将根据机械加工过程中的实际应用来体现遗传算法的显著的特点和优点。     

《VB程序设计》中“选择法排序”的课堂教学

程序设计学科作为计算机专业的核心课程,其内容抽象、深奥,特别是排序算法的理解和程序代码的编写,学生学习有较大难度。本文介绍了笔者在＂选择法排序＂这一内容的课堂教学中以算法为根本,引领学生进行程序推导和探究的尝试。     

突发事故下交通拥堵控制策略

突发事故在城市交通网络中经常发生,对交通系统的正常运行带来极大影响,因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义.本文研究突发事故下临时性车辆禁行的设计问题.文中建立了临时性车辆禁行设计的双层规划模型,上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗,下层通过基于元胞传输模型的仿真描述在临时性车辆禁行下的出行者的动态路径选择行为,并提出了基于遗传算法的求解方法.计算结果表明,本文提出的临时性车辆禁行控制措施能够有效的降低突发事故所导致的交通拥堵,提高交通网络的系统性能.