丹江口水库上下游古菌优势菌群落结构特征分析

采用16S rRNA Illumina Miseq高通量测序技术, 分析丹江口水库库区及汉江下游古菌物种组成, 并对大坝上、下游水体与沉积物中占优势的氨氧化古菌(Ammonia-oxidizing archaea, AOA)和产甲烷古菌(Methanogenic archaea)群落结构进行分析。结果表明, 优势种群落结构组成受到水体与沉积物样本差异的影响, 可由氨氧化古菌的好氧特性与产甲烷古菌的厌氧特性合理地解释。网络图分析表明, 丹江口水库上游氨氧化古菌与产甲烷古菌具有显著的相关关系。受丹江口水库运行的影响, 大坝下游水体及沉积物中氨氧化古菌丰度皆比大坝上游少, 而沉积物中产甲烷古菌丰度较高, 二者间相关性不明显。     

基于遗传算法的多扇区移交点交通流量优化

以扇区之间的移交点为研究对象,在扇区容量受限的情况下,将尾随间隔(MIT)与时隙分配相结合对进入扇区的航班流量进行优化管理,以保证扇区之间的航班运行通畅。以最小航班累积延误成本为目标函数,并通过流量分配得出移交点的MIT,同时使用遗传算法优化在满足MIT的情况下航班通过移交点进入扇区的顺序,并求得最低延误成本,得到的最低延误成本比使用先到先服务的传统策略所得到的延误成本降低了18. 6%。     

网络控制系统二维优先级和带宽调度策略研究

研究了一种基于二维优先级和带宽调节的网络控制系统调度问题。在调度器的设计过程中,为对优先级和带宽进行协同调度,将任务的执行次序通过任务的一级优先级和任务的二级优先级决定,并在二维优先级调度机制中进一步引入二维带宽控制策略,以根据用户需求实时动态调整网络带宽,从而改善网络环境,克服了现有调度策略的不足。最后,通过仿真分析验证了调度算法的有效性。     

并行分布实时仿真的时间管理算法研究

并行分布实时仿真技术对大规模复杂系统的实时仿真提供了便利,近年来日益成为研究的热点.时间是分布式仿真中的重要概念;时间管理自然成为了分布仿真的关键技术.实时仿真对仿真时间的特殊要求,使得系统中的时钟同步与时间推进成为系统研究的关键.在探讨并行分布式仿真中的通用时间管理机制的基础上,从内同步和外同步两个角度研究了并行分布式实时仿真系统的时间推进方案和时钟同步方法;基于高速实时网络,提出了“共享时钟源”的时钟同步策略;结合具体的应用需求,给出了一种优先级轮询的时间管理算法.     

城市公共交通发展问题及对策研究——以长春市为例

从运营车辆及线路、运营场所及公交配备设施、公共交通企业经营管理等方面论述了长春市公共交通现状,认为存在的主要问题是城市公交优先理念不强、公共交通运力不足、公交配套设施缺失、公交运营行业体制矛盾突出等。进而提出长春市未来应采取政策、意识、技术、规划先行的"公交优先"发展总体思路,加大宣传力度,树立公交先行的出行理念,全面提升配套设施层次,提高公共交通信息化水平,加快公交企业改革步伐。     

序批式膜生物反应器运行中膜污染及控制研究

研究了序批式膜生物反应器在5种MLSS浓度和3种曝气强度下的临界通量以及在特定条件下运行的膜污染特征及控制.结果表明,临界通量随MLSS浓度增大呈减小趋势,MLSS浓度在一定范围内时增加曝气强度能增大临界通量.在污泥浓度为8 000mg·L-1、曝气量为0.3m3·h-1、膜通量为15L·m-2·h-1的条件下膜生物反应器以序批方式运行,膜污染以0.126kPa·d-1的速率平稳缓慢增长,没有出现急剧的跨膜压力(TMP)跃升,粉末活性炭的加入有效地减缓了膜污染.     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

VC＋＋语言多线程编程及其实现

提出从线程的创建、线程的调度、线程的优先级与线程的同步等几个方面的问题．较为全面详细地介绍了使用VC＋＋语言进行多线程编程的实现方法。     

一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法

针对当前对支持多关键度的实时系统没有涉及容错功能的研究情况,本文提出了支持多级关键度任务的容错实时系统模型,通过对模型中任务出错后关键度任务集合的响应时间分析,提出了新的算法,我们称之为补任务启动及容错优先级确定算法,算法假设在运行该算法的时刻开始系统不会再次出错,基于这个假设计算每个任务的响应时间,从而决定要不要启动出错任务的补任务以及容错优先级如何分配.该算法在保证系统的容错能力的同时提高了任务的完成率,使系统吞吐量损失最小,从而提高系统的可靠性.最后经过实例对该算法进行验证.     

硬实时环境下固定优先级调度的离线优化

RM调度算法具有简单的实现机制和较低的调度开销,被广泛应用于硬实时调度领域.然而这类算法的固定优先级特征使其在高任务负载环境下具有极高的抢占次数,从而导致了较大的系统开销,因此提出一种方法来减少RM调度的抢占次数.该方法通过离线计算任务集的最优属性来减少基于RM调度的系统在运行时的抢占次数,进而降低系统的抢占开销.仿真结果表明,该方法可以在不付出额外调度开销的前提下有效减少RM调度的抢占次数,降低实时系统的抢占开销.