实时仿真飞行管理系统的研究

对在基于网络的实时仿真系统上建立可行的仿真飞行管理系统进行了研究。在满足实时性要求前提下，实现了飞行管理系统中控制显示组块（ＣＤＵ）的动态图形仿真。对横向飞行剖面的生成进行了讨论，并实现了实时运行环境中横向飞行计划的生成。给贞了一种航线导航的控制率设计方法。建立了一个通用的、基于网络连接的飞行管理系统模型。     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

学习遗忘效应在工程项目进度计划中的应用

在学习曲线理论和遗忘曲线理论的基础上,结合学习遗忘效应的模型,通过网络计划技术中的双代号网络图,引用案例来阐述员工的学习及遗忘行为对工期及关键路径造成的影响。与不考虑学习遗忘行为的情况相比,考虑员工的学习遗忘效应会使工期缩短、关键路径发生改变,且不同的学习比例会带来不同的效果。     

Valiantzas模型在广西参考作物蒸散发预测的适用性研究

参考作物蒸散发(Reference Evapotranspiration,ET₀)的精确计算是灌溉制度设计、水资源分配及管理的基础。本研究基于广西喀斯特与非喀斯特地区10个典型气象站点5年半的逐日气温、风速、相对湿度和日照时数数据,系统评估了Valiantzas系列简化模型(对应于不同气象因子缺失情况)在广西的适用性,并以Kling-Gupta Efficiency系数(KGE)、Nash效率系数(NSE)、决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)以及平均偏差(PBIAS)作为评价指标。结果表明：Valiantzas-M1模型与FAO-56 Penman-Monteith (FAO-56 P-M)模型所需气象因子相同,但精度较高,其NSE和RMSE分别为0.796-0.841和0.557-0.641 mm/d,便于实际应用,可替代FAO-56 P-M模型。缺失风速时,原始Valiantzas-M2模型误差较大,用广西地区平均风速对其进行修正的Valiantzas-M2-modify模型能够提高ET₀模拟精度,降低误差,NSE增加了16.6%-17.4%,RMSE降低了24.9%-27.4%。同时缺失太阳辐射和风速时,Valiantzas-M3模型在喀斯特和非喀斯特地区的RMSE值分别为0.991 mm/d和0.988 mm/d。同时缺失相对湿度和风速时,Makkink模型模拟ET₀效果优于Valiantzas-M5模型。本研究可为气象站点稀疏、岩溶干旱严重的广西农业水资源高效利用提供科学依据。     

连续变量问题全局优化的模拟退火法

本文针对过程系统连续变量优化问题中普遍存在的多峰现象, 探索了应用模拟退火法求解其全局最优解。文中根据连续变量问题的特性, 提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案, 并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响, 给出了这些参数的适宜区域, 通过三个例题的计算, 将模拟退火法与传统优化方法一梯度法进行了对比分析, 结果表明该法能够有效地解决传统的确定型优化方法所不能奏效的全局优化问题。     

Optimal Restoration Scheduling of Damaged Networks Under Uncertain Environment by Using Improved Genetic Algorithm

The purpose of this research is to propose an early restoration for lifeline systems after earthquake disasters. The previous researches show that the optimization of the restoration schedule by using genetic algorithm (GA) is powerful. However, those are not considering the uncertain environment after earthquake disasters. The circumstances of the damage at devastated areas are very changeable due to the aftershock, fire disaster and bad weather. In addition, the restoring works may delay by unexpected accidents. Therefore, it is necessary to obtain the restoration schedule which has robustness, because the actual restoring works could not progress smoothly under the uncertain environment. GA considering uncertainty (GACU) can treat various uncertainties involved, but it is difficult to obtain the robust schedule. In this study, an attempt is made to develop a decision support system of the optimal restoration scheduling by using the improved GACU.     

用静态调度的启发式数据分配方法优化分布式数据库

简述分布数据库中数据分配方法的分类，并且用静态调度的启发式方法对一个实例进行完整的分析，验证了这种方法能够解决数据分配的优化问题。结果表明：采用这种算法可以确定碎片的位置而且使网络的传输费用达到最小。     

Polling Strategy for Wireless Multimedia LANs

Introduction There is an increasing demand for wireless multimedia networks to communicate using any type of media without any geographical restrictions. Therefore, wire- less networks are expected to support multimedia ser- vices with guaranteed quality …     

航天项目费用影响下的进度不确定性定量分析

航天项目中费用与进度大致服从正态分布与对数正态分布,针对这一基本结论,给出了在费用不确定性的影响下,对进度不确定性进行定量分析的方法,推导了费用不确定性影响下的进度不确定性估算公式。该方法对于航天项目进度风险的分析与管理具有可操作性强的实用价值,便于预测费用影响下的进度风险,从而采取合理的措施。以某具体航天项目为例,分析了进度不确定性将如何随着费用的不确定性而发生变化,并进一步指出了进度不确定性的其它若干个可能的影响因素。