表面形貌的2D-Motif方法及其算法实现

论述了Motif方法的基本表征参数和基本的计算流程,提出了基于有限差分的Motif合并算法.利用该软件对大量工程表面的采样数据进行了计算,并对Motif标准参数和传统的粗糙度标准参数进行了计算和分析,证明了该算法的合理性和优越性.     

统计网络Motif方法的研究与设计

在分析挖掘一个网络中的信息时,一个非常重要的信息就是统计Motif.现有算法是将原始网络在给定的条件下进行边与顶点转换,再从转换后的网络中找出所有子图,如果子图不满足Motif的要求则删除,存在时间复杂度过高的问题.针对这种情况,提出了一种自底向上的剪枝算法,在不需要经过网络转换的前提下,首先找到最小的符合要求的子图,再推导出更大的子图,而且所找到的每个子图均满足Motif的要求.并通过时间效率分析得出,对于该问题而言,提出的算法优于现有的算法,具有一定的理论研究价值.     

仿真网格中一种基于匹配度的改进Min-Min调度算法

分布式仿真网格是完善分布式仿真系统有效途径之一,而资源任务调度问题是提高分布式仿真网格系统效率的基础。通过对经典Min-Min和Max-Min调度算法研究学习,发现现有算法存在负载不均衡问题。针对现存问题,在考虑到任务本身优先级要求、任务大小和机器运行速度运行效率等因素的情况下,提出机器任务匹配度函数Matching-rate[i][j],将任务的预期完成时间与任务优先级进行匹配;并定义了系统负载均衡参数LBP,然后根据机器任务匹配度函数和系统负载均衡参数实现动态地调度Min-Min算法和Max-Min算法。最后通过实验,验证了此算法在总执行时间、总执行费用和机器利用率指标中有了一定改进,提高了调度性能,且达到了实现负载均衡的目的。     

基于可变模糊方法的智能算法求解效果评价

算法的有效性验证一直是智能算法在实际应用中的关键环节,该问题可归结为智能算法求解效果的多指标综合评价问题.为此,建立了智能算法求解效果的评价指标体系,结合可变模糊集理论,提出了一种智能算法求解效果评价的可变模糊方法.该方法通过变化评价模型及其参数,合理地确定出算法的评价等级,从而实现对算法求解效果的评价.实例计算表明：可变模糊模型与方法可行有效,评价结果符合实际情况.     

一种基于图模型的可信云资源调度算法

根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型。提出了一种基于图的可信云资源调度模型,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的最优匹配问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题。针对图的求解计算复杂度较高的问题,结合商空间理论将初始网络转化为规模较小的商网络进行求解。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低基于图模型的资源调度算法延迟。     

基于权值加密的隐私安全分布式约束满足问题求解

隐私安全的分布式约束满足问题(distributed constraint satisfaction problem,DisCSP)求解算法可以很好地满足信息敏感的分布式组合求解问题的需要,为了获得更好的求解效率,提出了一种基于权值加密的隐私安全DisCSP的求解算法,对DisCSP问题中的约束基于不同的隐私权值进行加密求解;不需要增加额外的agent进行隐私约束的一致性检查,实现分布式的安全求解策略;对于可能出现的推理信息,用随机选择策略来避免信息泄漏.试验表明,该算法可以减少信息的传递量和计算的复杂性,因而具有更好的求解效率.     

面向分馏塔操作参数优化的带禁忌表并行粒子群优化算法

多元分馏塔操作优化需要反复求解其机理模型中的高维耦合非线性方程组,计算十分耗时.针对此昂贵优化问题,提出了一种带禁忌表的并行粒子群优化(parallel particle swarm optimization,PPSO)算法.以分馏过程机理知识初始化操作参数的禁忌表,再根据已测试候选参数的优化性能动态更新该禁忌表,实现对每次迭代产生的候选解初选,减少禁忌解的计算;接着,以MapReduce的任务分发思想构建算法的并行处理框架,设计任务预分配策略减少通信成本,提高计算效率;最后在子系统中通过对无法求解粒子与不合格粒子的剔除,筛选出原约束优化问题的等价解,进一步减小计算开销.以实际操作优化问题验证了所提算法的有效性,结果表明该算法能够更快地找到分馏系统操作参数的最优设定值.     

树型网格下独立任务的实用调度算法

讨论在节点计算能力和网络通信速度异构的树型网格下独立任务的调度问题。与最小化任务总执行时间不同（该问题被证明是NP难题[1]）,本文修正[2]中为树型网格平台任务调度问题建立的整数线性规划模型,针对多层树通过线性规划模型求解最优任务分配数的时间复杂性大（ ）的问题,引入推拉方法,将多层树线性规划求解归结为单层树求解,复杂性降低为 ,其中 ,m为树的层数, 为第j层中节点的数目最多的节点的子节点数。基于求出的近似最优任务分配数,提出一个静态分布式的启发式任务调度算法。分析和实验表明,在异构的树型网格下做大量的独立任务调度时,算法性能优于同类算法。 关键词: 任务调度; 网格计算; 线性规划; 最优任务分配; 分布式任务调度算法;     

微网中分布式储能系统的控制参数优化方法

以系统小信号状态空间方程为基础,针对孤网运行中的分布式储能系统,提出了一种参数优化方法,该方法综合考虑了系统渐近稳定、控制带宽和鲁棒性等因素.根据Routh-Hurwitz和L2增益确定了参数优化的目标函数,并采用混沌粒子群优化(CPSO)算法进行求解,对包含三个分布式储能系统的微电网进行了优化求解算例分析.仿真结果表明:该方法可以解决因不合理参数引起的系统振荡、潮流反向以及储能系统相互充放电的问题;能够很好地解决分布式储能系统下垂控制器的参数整定问题,求解得出的参数能保证分布式储能微网系统的稳定运行和功率的有效分配,同时保持微网频率和电压稳定.     

用于自动控制系统设计的计算机算法与程序研究(摘要)

本文提供了三种用于自动控制系统设计的计算机算法与程序,这就是:自动绘制根轨迹图、自动绘制频率响应Bode图以及用共轭梯度法求解最优连续控制问题的算法与程序。1.自动绘制根轨迹图的计算法与程序本节首先介绍了用计算机计算根轨迹方面的研究情况,而后列出根轨迹图的理论依据,在此基础上提供了应用计算机自动绘制根轨迹图的算法与程序框图.最后绘出若干例题的计算结果,并对一些问题进行了探讨.     

基于最优ROC曲线的k-部排序本体算法分析

本体相似度计算和本体映射被广泛应用于查询扩展和图像检索中,已成为信息科学研究的热点内容,其核心为计算本体图中顶点间的相似度.本文从理论的角度分析最优ROC曲线标准下k-部排序本体算法的性质,给出算法模型的单调性、广义误差、可微性等若干统计特征.     

多部图的导出匹配可扩性

k-部图G指图的顶点集V(G)被剖分成k个子集,使每一条边所关联的两个顶点不在同一个子集之中.主要研究了完全多部图的导出匹配可扩性,给出了完全多部图是导出匹配可扩图的充要条件.     

扩展AUC模型下最优k-部排序函数的计算

本体作为一种结构化数据存储和表示模型已成为信息科学的核心研究内容之一.在扩展AUC模型的k-部排序本体算法的框架上,提出一种计算最优k-部排序函数的迭代算法.最后,将算法分别作用于GO本体和大学本体.实验表明：新算法对特定的应用领域具有较高的效率.     

状态离散的确定性多阶段群体满意决策最优的算法

为了解决状态离散的确定性多阶段群体决策问题,将群体满意决策问题的多阶段与图的点集、边集对应起来,应用图论知识建立了多阶段群体决策问题的模型．将多阶段群体满意决策问题转换成一个在多部赋权图中找一条最长路径的问题．依据一条最长路径上的任意两个不相邻的顶点之间是不可以被由不在这一条路径上的两个顶点组成的更长的路所替代这一事实,提出了一种多部赋权图中最长路径的算法．最后给出计算实例．     

Communication Optimization for SMP Clusters

IntroductionShared Memory Processors ( SMP)workstation clusters are being used more andmore.The communication cost inside an SMPmachine is much less than the inter- machinecommunication cost.So tasks should be carefullyallocated to minimize the inter- machinecommunication.Figure 1 shows a simple executionmodel for an SMP cluster.The execution modelused here is simplified,with just onecommunication phase and we assume thatthe costof the calculation phase is equal for all paralleltasks.For…     

瓶颈TSP下界快速算法

瓶颈TSP是网络设计和优化中的一个NP难题,在数学推导和证明的基础上,给出了一个求解对称型瓶颈TSP问题下界的快速算法,利用该算法求解了TSP问题标准库中部分对称型问题,给出了计算结果并与标准问题库中已知的最好解进行了比较。     

一种改进的时序安排算法

时序安排或任务调度算法广泛应用于计算机的各个领域,如Linux进程调度算法,排课表算法等。本文使用无向图模型．得到一种改进的时序安排或任务调度算法。通过对比,显示该算法在实际应用中可大大提高工作效率。