一个基于实时运行数据的催化裂化在线稳态优化系统

针对催化裂化对象非线性、时变和不确定性的特点,介绍了一个基于实时运行数据的在线稳态优化系统.该系统采用了一种改进的可行方向法用以解决在线优化问题,并借助于实时过程数据对优化模型进行在线更新.在一个催化裂化模型上的仿真试验表明了该系统的应用有效地提高了指定油品的收率,同时满足其他产品基本的收率要求.     

基于RED-marking 队列管理策略的TCP/IP网络仿真

提出一种新的建模方法用以分析现实中的IP网络。该方法将实际的网络系统分解为各个独立的基本单元，通过建立基本单元的状态方程来构造整个网络系统的数学解析模型。借鉴Bohacek等人的研究成果，将路由器输出端口的缓存队列用一个一阶微分方程来进行建模，在不影响仿真模型精确性的前提下，显著降低了仿真系统的复杂性；针对路由器的队列管理，在建模中采用了带标记的随机早期检测(RED．marking)策略。最后，我们构造了一个简单网络的数学模型，同时将该数学模型与Network Simulator(NS)的仿真结果进行了对比，验证了该模型的正确性。     

区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解

讨论以区间参数形式给出的不确定性非线性规划问题,提出了一种含有决策风险因子的新的区间参数不确定非线性规划的一般命题形式,并分别就不确定性参数出现在目标函数或约束条件中的不同情况,给出不同的表达形式.文章给出用遗传算法,采用递阶优化方式求解区间参数不确定非线性规划的具体算法.仿真结果表明该形式的可行性.