Efficient Composition of Semantic Web Services with End-to-End QoS Optimization

The efficiency of QoS-aware service composition is important since most service composition problems are known to be NP-hard. With the growing number of web services, service composition is like a decision problem on selecting services or/and execution plans to satisfy the users' end-to-end QoS requirements (e.g. response time, throughput). Composite services with the same functionality may have different execution plans, which may cause different end-to-end QoS. This paper presents a model combining semantic data-links and QoS, which leads to an efficient approach to automatic construction of a composite service with optimal end-to-end QoS. The approach is based on a greedy algorithm to select both services and execution plans for composite services. Empirical and theoretical analyses of the approach show that its time complexity is O(mn²) for a repository with n services and an ontology with m concepts. Moreover, the approach increases linearly in time when using an index to search services in the repository. Tests with a repository with 20 000 services and an ontology with 300 000 concepts show that the algorithm significantly outperforms current existing algorithms in terms of composition efficiency while achieving optimal end-to-end QoS.     

油页岩溶剂萃取技术

为实现油页岩的清洁、高效利用,自制液固萃取设备,采用氢氟酸酸化前处理方法,对油页岩进行了溶剂萃取研究。实验结果显示：二硫化碳和N-甲基-2-吡咯烷酮（CS2-NMP）混合溶剂具有较高的萃取率,萃取率可达到8.9%,且萃取物含有的物质数量最多。CS2-NMP萃取物中烃类物质质量分数达到62.1%,成分类似于柴油;且含有β-雌甾醇、L（＋）-抗坏血酸等高附加值的化合物。X射线荧光分析和扫描电镜分析发现：经酸化处理后的萃余物因SiO2反应及有机质的溶解,萃余残矿具有良好的孔隙结构。     

立体仓库固定货架拣选路径优化的蚁群算法研究

本文详细分析了各类蚁群算法及其参数,将这些算法结合立体仓库固定货架拣选路径问题,选取出适合实际情况的算法模块;根据算法特性提出了根据迭代次数自适应调整q0参数和使用精英策略更新信息素两项优化等策略并通过仿真试验证实其优化性。在分析基础之上提出新蚁群算法的数学模型,通过大量仿真试验,得证新算法可以在较短的时间内找到较优的拣选路径,应用到实际操作中极大提高了立体仓库的使用效率。     

高压低渗油藏层间精细挖潜的做法及认识

文东油田文13西块位于东濮凹陷中央隆起带文留构造东翼,目前已进入高含水开发后期。受湖泊-三角洲沉积影响,储层层间非均质性严重,层间动用差异大。为此,1992年开始进行层系细分加密调整,取得了较好的开发效果,2000年以后,层系打乱,油水井大段合注合采,开发效果逐年变差,针对开发中存在的主要问题,2007年在剩余油研究的基础上,通过压缩开发层段,缩小开发井距,井网重组等,开发对象向二类层转移。     

基于Petri的分布式网络流量优化

基于Petri网建立一种分布式流量优化模型,解决了网络的重复转发问题,并在此基础上,结合线性规划方法,实现了网络流量流向的多目标控制,有效提高了网络质量.     

基于CMP的多种并行蚁群算法及比较

基于片上多核处理器(Chip Multi-processor,CMP)的多种并行蚁群算法,包括并行最大最小蚂蚁系统、并行蚁群系统及两者的混合等5个并行算法,提出一种在CMP的每个处理器核心上模拟一个子蚁群,整体蚁群共享同一信息素矩阵,实现信息素隐式交流的方法.用多线程实时优先级实现该算法,并用若干旅行商问题实例进行了测试,分析了不同并行策略的影响.测试结果表明,基于CMP的并行蚁群具有相对于核心数目的线性加速比,异种蚁群混合策略在解的稳定性上更具优势。     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

柴油机燃用多种燃料的性能与排放特性

对生物柴油、乳化油、微乳化油作为一种环保节能型燃油的理化特性进行了分析,通过在YZ4102ZLQ型发动机上采用标准0#柴油、Karte生物柴油、微乳化柴油和微乳化生物柴油以及葵花籽油等燃料进行对比试验,研究了不同燃料对发动机性能和排放特性的影响.试验结果表明,在保持柴油机转速和功率不变的前提下,不同燃料的比油耗及热效率根据工况的变化而发生变化.植物油和生物柴油能有效地降低CO的排放,微乳化柴油能显著降低碳烟的排放,微乳化生物柴油能显著降低NOx和烟度排放,但HC和CO排放量升高.     

介孔氧化锆提高负载费托合成钴催化剂清洁柴油产率

报道一种具有高活性和高清洁柴油馏分(C12～C18)选择性的新型钴催化剂.比较了介孔氧化锆、介孔氧化硅(SBA-15)和传统氧化锫负载的费托合成钴催化剂.结果表明:9.1 nm孔尺寸大小介孔氧化锆负载的钴催化剂表现出好的费托合成催化性能,特别是高的以C12～C18石蜡作为主要成分的清洁柴油馏分选择性.     

基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器

粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。