基于MILP的云计算数据中心扩张策略优化模型

随着云计算系统的日益发展,云服务提供商需要对大规模数据中心进行不断扩张,为此,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)的数据中心扩张策略优化模型.综合考虑了流量负载、能耗、电力成本、土地成本、税率、服务器利用率等多种约束,构建MILP模型,在满足用户的服务级别协议(SLA)下,求解最优扩张策略,使服务商利润最大化.其中,扩张策略包括扩建现有数据中心和在何时何地新建数据中心等措施.仿真实验结果表明,该模型能够根据实际情况获得最优扩张策略,提高了利润.     

基于虚拟机的数据中心能耗测量

提出一种基于计算密集型与I/O密集型建立虚拟机动态能耗的数学模型方法.结合了设备运行状态参数,在模型功耗处于计算密集型时引入了虚拟机的CPU使用率与CPU频率,处于I/O密集型时引入了虚拟机的硬盘读写总字节数与内存读写总字节数计算功耗,并对功耗进行积分得出数据中心能耗.与常规方法相比该方法进一步细化了测量粒度,且在使用Wordcount运行任务与Sort运行任务进行节点能耗测试时,得出能耗的平均误差为0.062 5.实验结果在粒度细化的同时保证了常规方法的同级别测量精度.     

多目标优化下料问题的研究

本文研究多目标下料问题．首先建立它的非线性规划模型，然后把上述模型转化成单目标整数线性规划模型，这样就可以用分支定界法求解．计算实例表明这种方法简单有效．     

基于MILP模型的无线Mesh网络多径路由优化方案

针对多接口多信道无线Mesh网络(WMN)中多径路由优化问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型的多径路由优化方案.首先,利用Select xfor less than x拓扑控制算法构建网络连接图.然后,利用MILP模型,在考虑链路容量、节点度约束和链路流量下,构建链路负载均衡的多径路由.另外,利用图着色理论分配信道,形成完整的WMN模型.实验结果表明,该方案具有较高的网络吞吐量和较低的端到端延迟.     

Multi-radio无线网络中基于协议冲突模型的功率分配算法研究

为了提高无线Ad hoc网络中的Multi-radio Multi-channel利用率,最大化全网吞吐量,提出了一种基于协议冲突模型的功率分配算法- LPCA.LPCA首先利用整数线性规划方法得到了最小功率下所有链路并行传送数据所需的最小信道数,然后又分别估计了相同功率和混合功率下Multi-radio Multi-...     

多包接收无线Mesh网络的跨层优化

多包接收是一种可有效提高无线网络吞吐量的技术.文中建立了无线mesh网络的多包接收跨层设计模型,该模型是一个混合整数规划模型,一般不可能在多项式时间内求解.为此设计了一种可在多项式时间内求解的近似最优策略,将模型中的整数变量释放到实数域空间,使原来的混合整数规划模型成为一线性规划模型,并通过反复迭代寻找近似最优解.仿真显示采用该策略的多包接收跨层模型使数据传输速率提高了至少3倍.     

多种群竞争最优捕捞策略模型

讨论了捕鱼业的产量模型、效益模型、具有不规则捕捞的多种群竞争模型,重点研究了生物学中的具有不规则捕捞的多种群竞争捕捞最优策略模型,模型表明海洋渔业的合理捕捞将有利于资源的合理配置,实现利润最大化,进而提高社会总产出。     

基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制,将输入空间划分为若干个区域,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度,然后再通过多模型切换控制,实现对整体非线性系统的逼近与控制。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于两阶段收费的云计算服务定价策略研究

云计算作为一种新兴的服务模式,其运营商一般对各类服务收取固定的价格,这将无法满足用户的需求,并降低了运营商的利润。将双边市场的理论引入云计算服务定价,从两阶段收费角度建模,针对用户单归属和部分多归属的情况建立模型,并得到最优定价策略。研究结果表明,当云计算服务运营商采用两阶段收费时,应采取收取低注册费和高交易费的方式,差异化经营有助于云计算服务运营商提高自身竞争力;当用户存在多归属情况时,运营商可以通过提高用户注册费、降低开发商注册费的策略,来抢占市场份额。     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

基于沪深300指数股票的多因子模型研究

随着中国资本市场的发展、金融产品的完善以及市场竞争的客观需求,量化选股策略随之不断丰富,该文基于R、SPSS软件和choice金融数据库利用回归法构建了多因子选股模型.该文选取的样本数据为2011～2016年间的沪深300股票市场上的财务指标、行情指标等.对于因子的选取考虑了市场的经验以及因子对公司的代表性.首先对因子进行了初步的单因子检验删除了相关性不明显的部分因子;其次对剩余的因子做进一步的相关性分析,删除了相关性较高的因子;最后进行逐步回归,得到了最终的回归选股模型.     

基于多刚体假人模型的道路交通事故仿真研究

以多刚体动力学为基础,结合人车碰撞事故特征,建立多刚体假人模型,利用PC-crash对模型进行模拟仿真,得到头、胸、骨盆等人体各部分与损伤有关的运动学参数,并通过真实事故进行验证.结果表明,15关节、16刚体的假人模型能较真实地反映车辆正面撞击时行人的运行轨迹和伤害程度.     

基于粒子群算法的直觉模糊多目标规划

提出了一种基于粒子群算法的直觉模糊多目标规划.首先利用直觉模糊集与区间模糊集同构的性质分别对目标函数和约束函数的直觉模糊集进行转化,然后利用线性加权的方法处理目标函数和约束函数的优越集,得到一个含有参数的求解模型,并用粒子群算法求解,最后,通过一个算例表明该文的算法的可行性和优越性.     

基于多项Logit模型的快递服务选择偏好研究

本文以沈阳市各高校大学生为调研对象,针对顺丰速运、四通一达、新快递三大类快递企业,运用多项Logit模型分析大学生对校园快递服务的选择偏好。研究发现,大学生对快递品牌和快递费用较为敏感,而对快递送达时间较不敏感。因此,快递企业要准确把握消费者快递服务选择偏好,更快地发现市场机遇,迎合消费者需求。     

基于多因素模型的增强现实技术应用于网络购物的经济效益评估

增强现实技术应用于网络购物,能提高网络购物的服务质量,创造更大的经济效益。然而,在目前对增强现实技术的研究中,还不能定量地计算增强现实技术为网络购物带来的经济效益。为了优化这个问题,本文设计了一个多因素模型来计算增强现实技术应用于网络购物的经济效益。结果表明,增强现实技术在网络购物中的应用将带来巨大的经济效益(最大比例为12.6%)。     

基于多目标非线性规划对原材料订购与转运优化的研究

针对“生产企业原材料的订购与运输”,分别使用模糊综合评价和时间序列预测法,构建了基于TOPSIS改进的因子分析模型、基于模拟退火算法的最经济订购模型以及基于多目标优化和遗传算法的最优订购与转运模型.综合运用了MATLAB、Python及SPSS等软件编程求解,研究得出：对于给定企业的供应商的量化特征,不同约束条件下的最优原材料订购方案和转运方案及相应实施效果的分析,最后通过上述结论预测该企业的产能提升及未来订购与转运方案.     

基于连通图的高速高机动目标变结构多模型算法

针对传统的基于活跃有向图的变结构多模型(variable structure multiple model based on adaptive digraph, AD-VSMM) 算法不能实现模型子集之间快速跳转且计算量大的问题,提出了一种基于连通图的高速高机动目标变结构多模型(variable structure multiple model algorithm based on connected graph, CG-VSMM)
算法. 通过分析传统AD-VSMM 算法的模型集转换方法,选择加速度和角速度作为模型参数,建立模型集连通图之间的连通关系. 根据目标机动情况选择参与计算的模型子集,然后依据子模型的后验概率大小对模型子集进行实时局部调整. Monte Carlo 仿真结果表明,新方法能实现变结构多模型(variable structure multiple model,VSMM) 算法模型子集之间的快速跳转,且跟踪精度、计算量、稳定性等都得到了较好的改善,可应用于高速高机动目标的跟踪.     

基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计

计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP)回归模型和零膨胀负二项(ZINB)回归模型.但是,如果非零观测值过度分散并且具有相关性,则参数估计可能会出现严重偏差,导致传统的ZINB模型不能对其进行很好的拟合.提出了一种具有随机效应的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型,并利用极大似然估计的EM算法对多水平零膨胀负二项混合效应回归模型进行参数估计.     

基于大数据的中小微企业信贷风险评估和信贷策略研究

针对中小微企业的信贷风险评估和信贷策略等问题,主要分为3个方面来研究.首先,针对有信誉记录的历史企业,选取有效的风险评估指标,并对其进行主成分分析和灰靶决策模型分析出是否放贷和放贷次序,然后利用风险-收益数学关系模型计算出其具体的信贷策略.其次,针对无信誉等级和违约记录的新增企业,在第一步的基础上,采用BP神经网络和二...