成本约束下工作流时间最小化的资源配置优化

时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优化方法。它采用工作流实例平均响应时间作为评价指标,在成本的约束下,正确配置各类资源专业化/一般化的程度及资源数量,从而最优化工作流时间性能。并通过实例,说明了该方法的可行性和有效性。     

时间约束工作流模型的可调度性验证研究

工作流模型可调度验证的目的是验证工作流调度系统时间约束的合理性、对工作流系统实例的时间可达性进行仿真.首先基于可调度性定理,设计了时间约束工作流模型的可调度性验证算法,并提出时间约束修正策略.通过该算法获得可调度的时间约束工作流的时间约束集;通过时间约束修正策略,减小上述可调度性验证方法的时间复杂度.然后,进一步设计了改进的可调度验证方法,从而可获得具有最小执行时间区间的时间约束工作流的时间约束集.实验及分析显示算法具有良好的性能和效果,研究成果对于制定时间约束工作流的时间约束有较好的应用价值.     

建设中山大学软件工厂,提高软件人才培养质量

Software School of SYSU(Sun Yat-Sen University) is in a positive school-enterprise cooperation, and establishes the Sysusoft (SYSU Software Factory). Sysusoft is market-oriented directly, follows the modern enterprise system operation and management, vigorously carries out the software training, software outsourcing, independent research and development, and studiously builds up the ‘Sysusoft’ brand. Sysusoft internally undertakes the practice teaching of Software School of SYSU undergraduate students. It promotes the students to synthesize the quality comprehensively, and improves the quality of software talents training. Sysusoft innovates the talents training mode creatively, carries large amount of "high-level, international, mixed type of application, project, and multi-skill" software talent according to the needs of the society, and encourages the students to venture the hypothesized imbark. All these have become the sponsoring software characteristics.     

PSO算法扰动优化策略及其收敛性研究

为进一步提升求解精度、有效抑制早熟收敛,各类扰动（变异或跳转）优化策略常用来对粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法的pBest、gBest进行极值扰动,由此增强粒子在多维空间的搜索能力、提升算法性能．为分析扰动优化策略下粒子（PSO算法的搜索引擎）在多维空间的轨迹行为特性,采用级数对多维空间中粒子进行了理论分析并证明了扰动后粒子轨迹的收敛性;最后,结合项目调度问题在多维空间中对随机粒子运动轨迹进行了实证分析,验证了理论证明的相关结果．     

基于调度窗口的弱硬实时系统改进DBP调度算法研究

针对弱硬实时系统中平滑调度的要求,首先阐述基于调度窗口的弱硬实时约束规范,然后在传统的DBP算法基础上提出W-DBP算法,实现系统的平滑调度.W-DBP算法有效解决了传统DBP算法中存在的公平性和瞬时过载等问题.仿真对比试验和分析表明:W-DBP算法在弱硬实时系统中有良好的表现.     

软计算求解盟友选择问题

盟友选择问题是敏捷制造中一个重要的决策问题，文中首先分析了问题的需求以及选择盟友的标准和方法；然后，建立了一个以定单为背景，基于投标价格、投标工期、提前／拖期惩罚、项目满意度、竞标者的技术满意度、管理水平满意度、财务实力满意度、培训及售后服务满意度等综合评判指标的0．1规划模型；用模糊决策嵌入遗传算法(GA)的软计算(Soft Computing)方法求得了问题的近优解。仿真实验证明了该模型的有效性和可行性，同时表明了该算法具有成功解决大规模实际问题的潜力。