三值光计算机高数据宽度的管理策略

光学计算机必将拥有很高的数据宽度,以刚刚建成的360位三值光计算机运算器模型为背景,就高数据宽度的管理问题提出了6项基本策略.为建立这些策略,定义了算位、算道、算位类型和算道类型等新概念.这组管理策略借鉴了现行计算机操作系统管理内存的一些基本思想,使其可实现性有了基本保证.     

三值光学计算机的40位乘法例程

针对三值光学计算机的特点, 利用其运算器可重构、数据位数众多、MSD 加法器无进位延时等优点, 设计并实现了一种用于三值光学计算机的40 位乘法例程. 该例程采用三值光学计算机中通用的MSD数表示数值, 通过三值逻辑中的M变换产生部分积, 再运用两两相加迭代的计算方法对部分积进行了MSD加法求和, 得到乘积, 其中M变换采用了一种比较特殊的快速变换实现方案, 而部分积的MSD 加法求和则采用流水技术来实现. 详细给出了这个乘法例程的具体实现步骤和模拟实验细节, 并与电子计算机中类似的乘法器做了运算复杂度对比分析.     

湖北长阳光叶珙桐群落优势乔木种群生态宽度与重叠

采用样方法进行不同资源位群落调查,利用生态位宽度和生态位重叠公式研究了湖北省长阳光叶珙桐(Davidia involucratavar.vilmoriniana)群落14个优势种群的生态位.结果表明:光叶珙桐、华西枫杨(Pterocarya in-signis)、大叶青冈(Cyclobalanopsis jenseniana)、水青树(Tetracentron sinense)的生态位宽度较大,其Bi和Ba值分别为1.8478、0.8031,1.5881、0.6336,1.3969、0.4171和1.3482、0.452 4;白辛树(Pterostyrax hispidus)的生态位宽度较小,其Bi和Ba分别为0.5466和0.0941.光叶珙桐群落中生态位重叠值大于0.1的有56对,占总对数的60.2%,生态位重叠程度较大,表明光叶珙桐群落中因利用相同的资源位而产生的种间竞争较激烈,群落结构可能具有一定的不稳定性.     

飞秒脉冲在透明介质中的三维光存储及读出对比度研究

将波长为800nm，脉冲宽度为150fs的近红外激光脉冲，聚焦到聚甲基丙烯酸甲酯(Ploymethyl Metacrtlate，简记PMMA)和熔融石英中，实现了三维逐位式光数据存储．分别记录了5，10，15和20层数据位点，并利用相位对比光学显微原理，对各层数据并行读出，从而分析了各层数据位点读出对比度的变化．结果表明，各层数据位点的折射率对比度由内至外依次增加．记录层数越多，内部层的对比度下降越明显．由于飞秒激光脉冲与透明介质相互作用中熔融石英比PMMA内部产生的残余应力大，因此，在数据位点参数相同的情况下，利用聚甲基丙烯甲酯(PMMA)材料记录的层数更多．     

RV减速器静态回差分析及误差分配研究

以旋转矢量(rotate vector,RV)减速器为研究对象,分析了RV减速器静态回差的影响因素,建立了矩阵形式的静态回差分析数学模型,并推导出了针齿中心圆半径误差等15项误差的误差分配数学模型.以CSRV-160E-171型减速器为实例进行了误差分配计算,并基于误差分配结果进行PROE三维建模,建立了包含15项误差的虚拟样机模型1、模型2以分别模拟静态回差上、下限.建立了基于ADAMS的RV减速器回差仿真分析模型,提出了静态回差测试方案.仿真得出回差值为0.18′~1.19′,与设计值相似.仿真结果证明了误差分配数学模型的正确性.     

针对三值光学计算机的C语言扩展

为了将三值光学计算机(ternary optical computer,TOC)数据位众多和光学处理器硬件可重构性这两个特点应用于高级语言程序中,提出并实现了针对三值光学计算机的C语言扩充技术.该技术中的用户可见部分包括一组C语言扩充语句和一个用户运算请求文件自动生成软件模块,其中扩充语句采用C语言函数的书写方式,并采用专用字头SZG_;运算请求文件自动生成软件模块将用户在给定界面中送入的运算方式和输入数据自动转换成预先制定的数据文件格式,生成SZG文件.三值光学计算机返回的运算结果会自动保存在与运算请求文件相同的目录下,且文件名由对应的运算请求文件名加后缀R.SZG组成.用户不可见部分包括:对扩充指令的编译进程、SZG文件生成机制、运算请求状况记录进程、运算结果接收进程和三值光学计算机端服务进程.使用该技术,用户不必改变编程习惯,可直接在C语言程序中使用三值光学计算机.该技术已在由PC机和嵌入式系统组成的三值光学计算机模拟环境中进行了实验,实验结果表明,该技术行之有效.     

走近光学计算机

目前,光学计算机研究集中在追求高速度、追求二维数据并行处理和追求整机效率3个分支.介绍了各分支的研究热点和主要难点.通过对比,表明追求整机效率的三值光学计算机(ternary optical computer,TOC)具有较好的可实现性,进而详细介绍了这种光电混合型计算机所具有的数据位众多、光学处理器可重构、处理器易扩展和能耗低等特点,以及基于这些特点所产生出的解决复杂问题的新思想或新算法.还介绍了三值光学计算机的用户可见结构、联机操作方法、编程操作方法,以及在并行程序中的使用方法和硬件扩充方法,并通过举例,介绍了众多数据位数和光学处理器可重构性的应用.所涉及的实例均结合正在上海大学计算机工程与科学学院构建的,面向应用研究千位三值光学计算机实验系统展开讨论.     

基于(s,S)库存策略的分销系统最优分配问题

分销系统的运营成本不仅与所采取的库存控制策略有关,也与配送中心在货源不足时的分配策略有关。该文讨论单品种、单配送中心多销售点、周期观察、随机需求的两级分销系统。配送中心及各销售点都采用(s,S)库存控制策略,顾客对销售点的需求过程服从Po isson过程。在给定配送中心向销售点分配策略的情况下,系统的状态转移形成一个离散时间的M arkov链,因此系统的最优分配策略问题是一个M arkov决策问题。采用策略迭代或值迭代的办法,可以求解系统的最优库存分配策略。数值算例表明,采用最优库存分配策略能显著降低系统的成本。     

基于马尔可夫过程的防空武器目标选择

为对空袭目标进行准确选择,达到最大的射击效率,通过把空袭目标的威胁度作为目标函数制定目标选择策略,提出了基于马尔可夫过程的防空武器目标选择策略.首先定义了各个时刻的火力分配策略矩阵,在此基础上给出了防空武器目标选择过程中的状态转移矩阵以及分配射击一个目标后所能获得的期望效益函数,接着将防空作战系统的平均效益利用火力分配策略表示了出来.该算法能够对来袭目标进行瞬时选择,适应战场作战形势,并且通过算例进行了分析验证,证明了本文方法的可行性.     

三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计

介绍了针对数千位的三值光学计算机解码器而设计的一款并行感光阵列。在整体规划上, 采用了将16个感光单元电路集成为一个感光模块, 再用多个感光模块拼接成实用的并行感光阵列之策略. 设计的感光单元电路将三值光学处理器一个像素输出的光信号转换成对应的电信号, 一个感光模块将三值光学处理器16个像素输出的光信号并行转换成对应的电信号,感光阵列将三值光学处理器的数千个像素输出的光信号并行转换成对应的电信号. 设计的感光模块封装外形解决了拼装成大规模感光阵列的问题. 该模块为三值光学计算机提供了一个成本低、方便维护及更换的并行光电器件. 最后介绍了对感光模块中电路的实验研究和对模块外形拼接性能的实物样板测试, 实验证实了所设计电路的功能有效性和性能稳定性, 样板测试表明该设计的感光模块封装外形适于拼接.     

基于成组技术的FMS刀具分配策略研究

在FMS刀具管理系统中,刀具分配与调度策略的优劣直径影响刀具的合理流动,影响系统加工效率,提出了综合成组技术和虚拟刀具库思想的刀具分配策略,以减少系统的刀具数量,降低刀具在单元间运输的频率,利用遗传算法,得出加工工件的零件族和对应的刀具集,并根据机床负荷进行优化,较好地解决FMS中刀具成组分配优化。     

航站楼离港资源配置优化方法研究综述

随着民航运输业的高速发展,资源负荷过载导致的航站楼拥堵问题愈发严重,不合理的资源分配策略会对整个民航系统的经济、安全、服务等方面都造成较为严重的负面影响,因此,准确及时地对关键资源进行配置优化成为了近年来民航交通运输领域的研究热点。本文首先介绍了基于资源调度与协同决策的航站楼优化概念的研究现状;接着分别针对值机、安检、登机口三个主要服务资源总结了目前国内外常用的配置优化策略,分别为：基于静态配置模型和动态配置模型的值机资源配置方法,考虑旅客移动特点和手续办理流程的安检优化方法,基于数学规划方法（多目标优化模型与图论-网络流模型）和计算机仿真技术的登机口分配方法;最后提出了航站楼服务资源配置优化问题的未来研究方向。     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

针对分布式系统中任务调度问题,根据分布式环境下的任务调度特性,建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架,在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法.相比于静态调度算法,该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识,以适应相邻调度器的分配策略,目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明:所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB(机会主义负载均衡)、MET(最小执行时间)、MCT(最小完成时间)等同类调度算法具有更好的调度性能.     

基于虚拟刀具库FMS刀具分配策略研究

在FMS刀具管理系统中,刀具分配与调度策略的优劣直接影响系统加工效率。为了减少系统的刀具数量,降低刀具在单元间运输的频率,最终降低生产成本,该文提出了综合成组技术和虚拟刀具库思想的刀具分配策略。根据FMS生产作业计划和加工各零件的刀具使用情况,利用遗传算法,得出按最佳零件序列和最佳刀具序列的顺序构成最终结构化矩阵,最后得出加工工件的零件族和对应的刀具集,为刀具强度优化提供条件,较好地解决FMS中刀具的分配问题。     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。     

基于网格的先进分布式仿真系统ADS-G

为了克服现有HLA(h igh leve l arch itecture)仿真系统的诸多缺点:缺乏统一数据表示、仿真资源静态分配、缺乏仿真全生命周期支持、安全性和容错性差等,提出并设计了基于网格的先进分布式仿真体系结构(ADS-G)。该体系结构建立在网格技术基础之上。其主要思想是把HLA功能在网格系统中实现,并充分利用网格系统提供的资源共享及动态分配、安全性和扩展性等HLA协议所不能够提供的特性。开发了ADS-G的原型系统,并在原型系统上运行了仿真实例。仿真系统运行结果表明:ADS-G仿真系统能够正确高效地运行,验证了ADS-G设计概念的可行性。     

跨搜索引擎关键字竞价广告预算分配策略

广告预算分配是关键字竞价推广活动中必须解决的首要问题.合理的预算分配方案能够"自上而下"地优化推广活动,从而在激烈的竞争中占得先机.本文提出了一个针对关键字竞价推广整个生命周期的三层次跨搜索引擎预算分配框架,并分别从横向(跨搜索引擎)和纵向(时序)制定广告预算的分配与调整优化策略.进而,收集整理了实际关键字竞价推广活动的日志数据,设计了相应的关键字竞价预算分配实验场景,对文中提出的预算分配框架和相应模型进行实验评估和验证.结果表明,本文提出的预算分配框架和相应策略模型可以在很大程度上提高实际关键字竞价推广活动中预算分配效率,使广告主在同一固定预算的情况下获取更高的收益.     

云计算中基于拍卖的虚拟机动态供应和分配算法

当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配虚拟机（virtual machine,VM）。针对这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用的问题,提出一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于并行工作负载存档（parallel workload archive,PWA）的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。     

融合相对密度与近邻关系的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(density peaks cluster,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以聚类任意形状的类簇.在类簇间有密度差距的数据集上,DPC不能准确地选择聚类中心.DPC的非中心点分配策略会引起连续错误,影响算法的聚类效果.模糊k近邻密度峰值算法(fuzzy k-nearest neighbor DPC,FKNN-DPC)是一种改进的DPC算法,该算法采用边界点检测并结合2步分配策略来避免连续错误.当类簇间有密度差距时,FKNN-DPC的边界点检测效果不理想,此外,其非中心点分配策略缺乏对样本近邻信息的考虑.定义相对密度(relative density)并结合近邻关系(nearest neighbor relationship)提出RN-DPC算法解决上述问题.针对DPC因为类簇间的密度差距而不能准确选择聚类中心的问题,定义相对密度用于消除类簇间的密度差距.基于反向k近邻关系检测边界点并且引入共享最近邻关系来对FKNN-DPC的分配策略进行改进.RN-DPC算法在人工数据集和真实数据集上分别与不同的聚类算法进行了对比,实验结果验证了RN-DPC算法的有效性和合理性.