Study on Fuzzy Harmonious Decision and Design of Intellectualized Computer Aided Supporting System

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Using Genetic Algorithms to Improve the Search of the Weight Space in Cascade－Correlation Neural Network

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A Novel Approach to Combination of Forecasts

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The Uniqueness of Market Economy in China

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A Kind of Robust Controller of Parametric-strict-feedback Form for Nonlinear Systems

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The Application of GTD to the Design of Chokes Horn

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Application of Superresolution Techniques to Radar Imaging

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Application of FSS to Reduction of Antennas' RCS

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A Simulant Model of Development of Animal Husbandry and Application

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The Electromagnetic Compatibility and Distribution of Antenna System

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基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

遗传算法在卫星广播调度中的应用

提出了一种基于遗传算法的卫星广播调度算法。利用新的编码方法,把卫星广播调度问题和寻找满足约束条件的矩阵优化问题相对应,通过设计相应的遗传操作算子提高遗传算法的收敛性能,从而较好地实现了利用遗传算法对卫星广播的调度。在卫星个数相同条件下对三种有代表性的卫星广播调度要求进行了实验比较,说明了不同的调度要求对收敛速度的影响。遗传算法的性能决定了本文所提出的算法适用于不同规模的卫星广播调度问题,实验表明该算法是一种收敛速度快,稳定性强的高效卫星广播调度算法。     

航天项目费用影响下的进度不确定性定量分析

航天项目中费用与进度大致服从正态分布与对数正态分布,针对这一基本结论,给出了在费用不确定性的影响下,对进度不确定性进行定量分析的方法,推导了费用不确定性影响下的进度不确定性估算公式。该方法对于航天项目进度风险的分析与管理具有可操作性强的实用价值,便于预测费用影响下的进度风险,从而采取合理的措施。以某具体航天项目为例,分析了进度不确定性将如何随着费用的不确定性而发生变化,并进一步指出了进度不确定性的其它若干个可能的影响因素。     

传感网络低占空比MAC协议同步机制研究

低占空比MAC协议通过节点休眠有效延长了传感网络的寿命,然而同步过程中许多节点监听多个计划,降低了协议的节能效果;同时节点休眠导致数据转发时延大大延长。提出了一种适用于低占空比MAC的新同步机制。基站成为唯一的同步发起者,它周期性地发布同步信息。其他节点仅监听一个计划并广播他们自己的休眠计划,多跳路径上的邻居节点交错监听周期。在一个树型拓扑网络上的仿真试验表明,此同步机制可以在更少能量的条件下进一步减少低占空比MAC的系统时延,提高网络在较重负载下的吞吐量。     

静态单机调度问题改善全局性能的滚动策略

借鉴控制界对滚动时域控制性能研究的思路，对一类具有可分的正规性能指标的大规模静态单机调度问题，提出了一种子问题带终端约束的滚动调度策略．在这种滚动调度策略下，全局调度的性能可以进行一定程度的评价和分析．性能分析的结论是，随着局部调度的滚动进行，全局调度性能可以不断改善．初始调度性能是全局最终调度性能的一个上界．     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

Kind of deadlock-free scheduling method

Deadlock must be avoided in a manufacturing system. In this paper, an efficient algorithm for finding an optimal deadlock-free schedules in a manufacturing system with very limited buffer is presented. This algorithm is based on the effective genetic algorithm (GA) search method, and a formal Petri net structure is introduced to detect the token player assuring deadlock-free. In order to make the scheduling strategy generated by GA meet the required constraint of deadlock-free, some results of the structure analysis of Petri net are involved as a criterion to select deadlock-free schedule from the population generated by GA. The effectiveness and efficiency of the proposed approach is illustrated by using an example.     

Optimal Approach to SAR Image Despeckling

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｔｈａｓｂｅｅｎｆｏｕｎｄｔｈａｔａｌｍｏｓｔａｌｌｍｏｄｅｒｎｒａｄａｒｉｍａｇｅｓａｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙｉｎｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ,ｗｈｉｃｈｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｔｈｅｈｉｇｈｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｍｏｄｅｒｎｒａｄａｒｓ.Ａｓａｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｃｔｉｖｅｍｉｃｒｏｗａｖｅｓｅｎｓｏｒ,ＳＡＲ ,ｗｉｔｈｉｔｓａｂｉｌｉｔｙｔｏｉｍａｇｅｔｈｅＥａｒｔｈ’ｓｓｕｒｆａｃｅｉｎｎｅａｒｌｙａｌｌｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ…     

Hybrid ant colony optimization for the resource-constrained project scheduling problem

To solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP), a hybrid ant colony optimization (HACO) approach is presented. To improve the quality of the schedules, the HACO is incorporated with an extended double justification in which the activity splitting is applied to predict whether the schedule could be improved. The HACO is tested on the set of large benchmark problems from the project scheduling problem library (PSPLIB). The computational result shows that the proposed algorithm can improv...     

基于主动调度的编码方法及其在JSP中的应用

在对Jobshop问题进行具体描述的基础上,分析了目前利用遗传算法解决Jobshop问题的各种常用的编码方法,提出了一种新的编码方法.该编码方法与主动调度的构成步骤相结合,编码中基因的排列顺序就表示各工序的优先调度顺序,由此产生可行的调度方案,基于该编码方法是以不可重复的自然数为基因进行编码,在遗传操作过程中能采用类似TSP的遗传算子,从而避免了非法调度解的出现.采用该编码方法在遗传算法求解Jobshop问题的过程中,既能满足Jobshop问题的特性,又能体现遗传算法的较强的搜索能力.仿真结果也充分证明了该算法的有效性.