基于DBSCAN算法的告警数据聚类研究

提出了基于DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)和多约束活动窗口算法的告警时间序列预处理方法。根据原始告警数据的特点,利用DBSCAN聚类算法以时间维度将原流水告警数据划分为多个告警事件,并通过约束条件选取DBSCAN最佳输入参数,在各个时间段利用滑动时间窗口提取告警事务。实验结果表明,该方法能有效滤除单一告警事务(噪声告警)对实际事务分析的影响,提升告警事务分析的总体质量,同时可根据实际需要利用多约束条件选择最佳参数,有效提升告警事务总体分析能力。     

用相关元素定序法实现乐观并发控制

针对两段锁2PL(Tow-Phase Locking)并发控制方法的死锁率高,使Internet系统的性能大幅度降低的问题,提出了一种基于乐观机制的新的并发控制方法--相关元素定序法,并给出了一种新的冲突验证算法 --相关元素验证算法.该方法不存在死锁问题,较以往的乐观并发控制法验证方法简单, 事务重启动的次数减少5%,系统的吞吐能力比2PL提高160%,而且能保证重启动事务执行成功 ,因而能够缩短事务的响应时间,提高系统的吞吐能力.是一种实用的并发控制方法.     

基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法

提出了一种基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法,该算法是按项目支持数的升序从高到低地编制二进制位,然后将事务转换成数字事务,通过构建候选数字事务区间来搜索频繁数字事务,最后产生关联规则.该算法的原理简单,减少了冗余候选项和扫描次数;实验结果表明该算法比同类挖掘算法更快速而有效.     

基于访问兴趣度的用户事务聚类方法

针对现有事务聚类算法复杂度高、精确性不够的问题,提出了基于用户访问兴趣度的事务聚类算法。首先,在Web日志预处理阶段,通过用户兴趣度生成算法得到用户兴趣度事务,减少了聚类操作的数量,提高了聚类结果的准确性;其次,给出了事务相似度的度量方法,并得到事务相似度矩阵以实现事务聚类。该算法减轻了数据挖掘的任务,提高聚类结果的准确性,能广泛地应用于电子商务领域。     

并行实时数据库系统多版本两阶段封锁并发控制协议

提出了适用于无共享结构并行数据库实时多版本两阶段封锁并发控制协议.该协议具有多版本并发控制机制与两阶段封锁机制的优点,使用如下策略以减少延误截止时间事务数量:若冲突集中有比持锁事务Ti优先级高的事务,且Ti重启动不会延误截止时间,则Ti重启动,冲突集中优先级最高的事务获得锁;否则,冲突集中其他事务等待.通过仿真模拟,与HP2PL和OCC TI WAIT 50协议进行比较,结果表明:在正常负载、长短事务混合的情况下,并发控制协议能有效地降低事务延误截止时间率、事务重启动率,减少同步开销,该协议比HP2PL和OCC TI WAIT 50协议性能更好,同时具有较强的扩展性.     

基于显著特征区域和概率图模型的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和概率图模型的跟踪算法.提取目标的一组局部显著特征点,以局部显著特征点为依据,在目标区域中划分出多个感兴趣的显著特征区域;利用这组显著特征区域相互之间的空间位置关系,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的马尔可夫随机场(MRF)模型;采用mean shift(MS)算法对各个显著特征区域分别进行跟踪,利用MRF模型对MS算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置.在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,此算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性.该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪.     

一种基于事务冲突图的并发控制方法

提出了一种基于事务冲突图的并发控制方法，事务在执行前要提交其读集和写集，系统根据事务的读集和写集构造出一无圈的事务冲突图，并根据事务冲突图进行并发控制，这种并发控制方法上具有对数据主加无结构要求，无死锁，非两阶段等优点，讨论了其集中式并发控制方法和分布式并发控制方法。     

一种基于事务冲突图的并发控制方法

提出了一种基于事务冲突图的并发控制方法．事务在执行前要提交其读集和写集，系统根据事务的读集和写集构造出一无圈的事务冲突图，并根据事务冲突图进行并发控制．这种并发控制方法具有对数据库无结构要求、无死锁、非两阶段等优点．讨论了其集中式并发控制方法和分布式并发控制方法．     

一种基于ED方法的实时事务调度的改进算法

提出一种实时事务表示模型，该模型给出了一种基于ＥＤ方法的实时事务调度的改进算法，该算法与ＥＤ相比，可以减少调度时发生的运行时间错误     

移动计算中断连操作性能的改善方法

在移动计算环境中,断连后,移动客户机根据缓存的数据在本地执行事务,重新连接后,移动客户机中的事务作为暂态事务提交给固定主机重新执行.如果移动客户机与固定主机的读/写、写/写冲突机率很高,则暂态事务在固定主机上成功提交的概率就很低,大量的暂态事务就会夭折,这将浪费大量的服务器资源和通信资源,从而降低整个系统的性能.为了提高暂态事务重提交的成功概率,本文提出按概率提交暂态事务的方法.该方法在冲突频率非常高的场合,能够节省移动客户机的传送开销,减轻固定主机的负担,提高事务的吞吐量.     

识别关键冲突任务的定量分析

建立关键链（CC）计划,关键在于识别关键冲突任务.讨论了项目进度计划中与冲突资源相关的关键任务、关键任务组以及关键任务群,提出了统一的定量表示方法.针对一种冲突资源,相应地提出了识别关键冲突任务的一个启发式算法,找出了相关冲突任务,并得出相应的优先顺序,建立了有效的CC计划.通过实例进行了实证研究,为CC技术的应用提供了定量支撑.     

一个多功能流水冲突优化调度算法

在对多功能流水冲突问题进行分析的基础上,给出了用时段间隔矩阵表示流水线冲突状态的方法,分别计算出每种调度法的平均间隔时段数,找出其中的最小者,实现了流水线各后继任务流入流水线所用间隔的最佳调度.此调度策略,使流水线的吞吐率达到最高,且方法简便明确,易于计算机实现.文章同时给出了实现多功能流水线冲突的优化调度算法.     

基于演化算法的高校课程排课系统的研究与实现

提出了基于演化算法高校课程排课系统的方法,以课程为排课核心,以授课计划为排课依据,利用演化算法建立起有效地数据模型．通过实验验证,该算法能够结合高校实际情况,自动地找到了解决排课问题的模型,具有一定的通用性．     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题，利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先，将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重，以加快寻优速度；然后，为了防止种群陷入局部最优，定义了种群相似度函数；最后，在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度，从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明，SAPSO在收敛速度较快的情况下，寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

Concurrent processes scheduling with scarce resources in small and medium enterprises

Scarce resources , precedence and non-determined time-lag are three constraints commonly found in small and medium manufacturing enterprises (SMEs), which are deemed to block the ap-plication of workflow management system ( WfMS ) .To tackle this problem , a workflow scheduling approach is proposed based on timing workflow net (TWF-net) and genetic algorithm (GA).The workflow is modelled in a form of TWF-net in favour of process simulation and resource conflict checking .After simplifying and reconstructing the set of workflow instance , the conflict resolution problem is transformed into a resource-constrained project scheduling problem ( RCPSP ) , which could be efficiently solved by a heuristic method , such as GA.Finally, problems of various sizes are utilized to test the performance of the proposed algorithm and to compare it with first-come-first-served ( FCFS) strategy.The evaluation demonstrates that the proposed method is an overwhelming and effective approach for scheduling the concurrent processes with precedence and resource con -straints .     

一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法

为适应目标环境变化情况,提出了一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法.该方法基于目标运动状态和属性通过模糊逻辑推理动态确定任务的优先级,并结合时间窗的特点采用一步回溯方法调整发生冲突的任务,保证更多高优先级的任务在其期望的时间内被调度.仿真结果表明,该调度算法在保证调度率的前提下降低了任务的调度代价.     

基于设备驱动的综合柔性调度冲突调解算法

设备驱动时刻按最短加工用时确定工序设备,为避免两个设备选择同一工序发生冲突导致可调度工序延迟完成影响调度结果的问题,提出基于设备驱动的综合柔性调度冲突调解算法. 该算法分别从可调度工序集中为发生冲突的两个空闲设备选择加工时间次短的预调度工序,通过对可能加工的组合方案预调度,选择设备驱动时刻尽早结束的组合方案调度;当存在一个空闲设备有多个可调度最短加工工序时,采用实质短路径策略确定调度工序. 分析和实例表明,本文算法可缩短存在设备/工序选择冲突的综合柔性调度总加工时间.      

遗传算法在排课系统中的优化研究

本文对高校排课的双目标问题进行研究、分析,对排课问题按照遗传算法进行编码,定义好适应值函数后进行选择交叉,并用禁忌搜索算法进行代替变异操作,实现了遗传与禁忌搜索算法相结合的排课系统算法设计.     

虚拟单元跨单元动态调度问题研究

针对虚拟单元生产过程中随机扰动所导致的资源冲突、虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。最后对算法进行了实例验证,结果表明,该方法可为生产计划制定人员快速调整原生产调度计划方案提供便利和一定的理论基础。