A ROBUST DECOMPOSITION OF LINEAR PROGRAMMING USING A GOAL-PARTITIONING METHOD

The Dantzig/Wolfe linear programming decomposition algorithm has had important economicinterpretations as well as a widespread impact on solving large scale linear programming problem.Inthis paper we consider a similar underlying structure,where however there is only one couplinginequality or equation.With this simplification,we demonstrate how to achieve an equitable partitionof the overall coupling resource to individual subproblem constraints through a simple iterationprocedure which appears to be very efficient.     

卸载Linux系统的解决方案

本文通过实例介绍用FDISK、DEBUG等实用而又古老的工具卸载Linux操作系统的方法。     

凝胶萃取过程中的溶质分配和凝胶滞胀

在Flory理论的基础上,用凝胶网络弹性自由能的标度关系推导分析了滞胀度和分配系数的表达式及其影响因素。结果表明很多情况下不能用凝胶在纯溶剂中的平衡溶胀度来估计凝胶萃取的浓缩能力。理论上还预示进入凝胶网络中的溶质量随凝胶致密程度的增加和溶质分子尺寸的增加而减小,这表明凝胶网络对大分子溶质的排斥是一种热力学效应。     

硬盘分区链表中结点信息的完全恢复算法

通过对分区链表中结点信息的研究 ,及前后结点中相关数据项比较之后 ,参照磁盘基数表中所记录的相应分区长度 ,给出了其中任一结点或整个分区链表丢失之后的修复算法     

多元有序地质数据的最优分割法在工程中的应用

采用数学地质理论中的多元有序地质数据的最优分割方法对工程场地松散岩土层亚层进行了划分。实践证明 ,在土样物理力学性能评价指标选取合理的前提下 ,该方法简单方便 ,行之有效 ,可作为一种辅助手段帮助地质人员开展对土层的详细研究     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

大学英语教学中的课堂提问调查分析

提问是课堂上外语教师常用的方法之一。文章从教师提问的类型、数量以及教师对学生回答的反应、追问和等待时间等对大学英语课堂中的课堂提问进行分析,并对教师提问中存在的问题提出了解决策略。旨在提高英语课堂的教学效果,加强英语课堂中教师与学生的互动。     

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法(SKIP和KMPSKIP算法)的性能,结合QS算法的优点,通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配,减少了匹配次数,提高了匹配效率.理论分析及实验结果均表明,改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,在模式较短的情况下,ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65%~85%.     

对Atallah算法的一些改进

在不增加Atallall算法的时间、空间复杂度的前提下,对Atallah算法进行了以下改进：用回路合并的思想代替原来的缝合思想,简化了算法的第三步,去掉了算法的第四步;简化了辅图的构造。从而避免了二次寻找欧拉回路;避免了大容量数组的引入。     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.