基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。     

资源均衡问题的峰值最小化模型

将资源峰值作为资源均衡程度的一种度量,以资源峰值最小化为优化目标,分别建立了工序不可分拆、可分拆和有条件分拆的资源均衡问题的整数线性规划模型,通过算例和工程案例验证了模型的有效性,并给出了多种资源情形下资源均衡问题的序贯解法.所建模型不涉及关键路线的确定和非关键工序浮时的计算,且各种资源峰值表述相互独立,因而对部分资源用量受限和对工序开(完)工时间有特殊要求的广义资源均衡问题也有较好的适应性.     

与专业方向相结合的程序设计类公共选修课教学研究

针对高校公共选修课特点及其开设目的,以程序设计类课程为例,对当前公共选修课教学过程中存在的问题进行了分析,提出一种与专业方向相结合的程序设计类公共选修课教学模式,并对其实施方法进行了阐述。采用这种教学模式,能够有效满足学生的多样化需求,提高学生的学习兴趣和拓宽学生知识面,进而能够提高公共选修课的教学质量。     

网关控制器BootLoader系统设计

为实现某款车用网关控制器的实车应用程序更新功能、方便实车调试,设计了基于CAN总线的BootLoader系统.介绍了BootLoader系统实现的基本思路及具体实现方式,详细分析了以飞思卡尔控制器XET256为平台的存储空间分配、地址表示方式、存储空间擦除与写入方法.基于以CAN标准协议为基础的简单自定义命令和S19文件协议,实现了BootLoader与上位机之间信息的交互.试验结果表明,该BootLoader系统能够正确实现应用程序的更新及引导应用程序的执行,提高了网关控制器实车调试效率.     

完全模糊线性规划及其近似计算

在扩充LR-模糊数定义的基础上,讨论了完全模糊约束条件的近似表示和转化定理;在新的模糊数序关系下,将完全模糊线性规划问题直接转化为分明的线性规划进行求解;与已有的结果进行了比较,并给出了算例.     

约束优化问题稳定序列二次规划方法研究综述

稳定序列二次规划(sSQP)方法由于在求解病态或退化约束优化问题获得理论与数值的突破性进展而备受关注,重要成果频繁问世.本文对近期国际上若干重要sSQP方法及其思想进行概述,包括罚函数型sSQP方法,滤子型sSQP方法和非精确恢复(IR)型sSQP方法等,并对约束优化问题sSQP方法的进一步研究进行探索性思考.     

解凸优化问题的一类修正线性近似交替方向法

在解凸优化问题过程中,对已有文献的线性约束条件推广到非线性约束条件,运用了近似交替分解算法;新提出一类修正线性近似交替方向法,并进行了理论分析和和算例比较.     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.