基于经济模型的网格资源调度算法

建立了基于经济模型的网格作业调度系统,给出了相应的服务质量(QoS)资源调度算法.通过定义资源的多维QoS指标,实现了对计算网格中广域分布和异构资源的统一描述,能很好地适应网格资源的动态性和自治性.采用QoS偏好度排序和欧氏距离的优化策略搜索资源,将用户提出的具有个性化或总体服务需求的作业透明、动态地分配给最适应的资源,优化了资源的统一配置.采用仿真实验比较多种算法的性能,结果说明QoS算法可满足资源的自适应性,较好地实现全局资源调度的目标.     

水火电力系统短期发电计划研究

为克服现有方法求解复杂水火电力系统短期发电优化计划的缺陷,提出一种新型优化算法对此类动态非线性约束优化问题进行求解.该算法通过选取沿连续两次迭代计算时次梯度之差的方向进行空间扩张,以此构造出极小化的空间扩张优化算法.同时,对复杂的约束条件采用自适应更新罚因子的不光滑精确罚函数加以处理.算例仿真计算的结果表明该方法求解精度高、收敛速度快,进一步验证了算法的正确性和有效性.     

基于项目集的关联规则数据挖掘

为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

从规章制度论权利义务

阐述了我国有关法律法规对图书馆与读者的权利和义务的确定,分析了管理理念、社会进步、市场经济诸因素对双方权利义务划分的影响,提出图书馆与读者之间应彼此尊重对方的权利和义务,共建良好和谐关系。     

一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法

提出一种搜索引擎结果的聚类方法，采用关联规则方法确定网页文档中的显著短语，并把这些显著短语作为对相应聚类的描述，聚类中包含的文档就是显著短语所关联的文档，然后对形成的聚类按照相关度分数进行排队，最终把结果展现给用户.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

赴西安旅游的韩国游客的旅游偏好研究

旅游偏好的研究对旅游市场拓展和旅游资源开发具有重要的指导意义．以实际的问卷调研数据为基础，采用多维关联的频繁项集规则和计算机数据库统计等方法对调研数据进行分析，研究赴西安旅游的韩国游客的基本特征以及旅游资源偏好、旅游商品偏好和旅游娱乐项目偏好等．