基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法

本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解.     

大规模虚拟环境中兴趣管理的研究

简要叙述了在大规模虚拟环境中兴趣管理存在的必要性和重要性，介绍了兴趣管理的不同的分类方法，分析了过去已实现的系统和有关协议框架结构中兴趣管理所采用的方法，最后讨论了现代兴趣管理系统发展的一般趋势。     

基于BP神经网络的并行算法

对强激光与等离子体相互作用三维数值模拟程序LARED_P数据输出进行分析,针对大规模数据模拟数据的特点,提出了基于BP神经网络的并行算法,即在各个搜索子空间内对训练集合中的学习样本进行并行训练。实例表明:不仅可避免陷入局部极小点,提高网络训练速度,而且仿真效果较好。     

从大规模生产到大规模定制——汽车业竞争的新生产模式选择

通过对大规模生产模式和大规模定制生产模式的比较,结合汽车业的竞争特点,指出在新的市场环境下汽车业竞争的新的生产模式的选择应该是大规模定制生产模式。     

基于鱼群算法的油田多级站定位优化方法研究

为了解决油田多级站定位优化问题,建立了该问题的大规模非线性MIP模型,该模型用传统方法求解相当困难.为了方便鱼群算法对该问题的求解和提高解算速度,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型.在解算过程中,用人工鱼体能累计和消耗程度来调度人工鱼行为;用海明距离度量人工鱼个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.算例结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

具有充分下降性的修正PRP算法及其收敛性

共轭梯度法因其算法简单、存储需求小,非常适合于求解大规模优化问题。在所有的共轭梯度法中,PRP方法被认为是数值表现最好的方法之一。然而,对一般非凸函数,PRP方法即使采用精确线搜索也不能保证全局收敛。本文基于一个修正的PRP公式,提出了一类无需线搜索而具有充分下降性的共轭梯度算法。在一定条件下,建立了该算法的全局收敛性结果。数值试验表明这种改进是有效的。     

可用于HDTV解码器的基于ROM查找表的IDCT电路大规模集成电路实现

介绍了采用基于ROM查找表的全数字反离散余弦变换(IDCT)电路的算法原理及其并行架构的大规模集成电路实现.首先将二维IDCT转换为两个一维IDCT变换,根据蝶形算法进一步转换为矩阵的乘加运算.通过将连续输入的一个块的奇列或偶列的4个数据进行数据位重排,即将4个数据中相同的位组合在一起,则可用一个ROM查找表实现不同位的乘加运算.避免了硬件上的乘法器开销,具有很高的实现效率并节省硬件资源面积,因此可用于HDTV的实时解码器中,有助于降低电路的功耗.该电路已用于已开发的MPEG-2 MP@HL高清解码芯片,采用0.18μmCMOS工艺成功进行了流片.     

面向大规模定制的产品版本管理研究与实现

为满足客户日益增长的个性化需求,越来越多的企业采用大规模定制的生产模式组织生产,与传统大规模生产模式相比,复杂装配产品(比如汽车)的版本数量将会大量增长,这对产品版本管理技术提出挑战.本文提出一种版本时间追踪法解决面向产品结构的版本管理和产品历史数据追踪问题,并在东风汽车取得了良好的应用效果.     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

缓解供应链中“牛鞭效应”的策略研究

缓解供应链中“牛鞭效应”是实现供应链管理的关键,也是提升供应链竞争力的有效方式之一.分析了产生“牛鞭效应”的原因,论述了减少供应层级及实现需求信息共享能有效地缓解“牛鞭效应”,在此基础上提出建立基于电子商务/Internet的信息共享系统、对可定制产品采用大规模定制生产策略,能最大限度地缓解供应链中的“牛鞭效应”.