计算网络连通可靠度的一种新型算法

大型复杂网络系统的可靠性分析都是NP难问题。结合二分决策图原理和因子分解定理以桥型网络为例提出了一种新型的算法——二分决策分解算法(TPDM算法),该算法便于计算机编程实现,通过与BDD等算法的比较研究表明,该算法的复杂度更低、可行性更高。     

3—状态特殊设备网络可靠度的计算

本文利用3－状态设备网络可靠度计算的分解定理，证明了度－2归约，并联归约和串联归约，在此基础上，给出了一系列特殊设备网络类可靠度的计算公式。     

网络可靠度BDD分析中2种边排序策略的性能比较

网络可靠度二元决策图（BDD）分析过程包含边排序、BDD生成和可靠度评估3个步骤,其中BDD生成和可靠度评估的计算复杂度和BDD尺度线性相关,而BDD尺度取决于边排序．因此,边排序问题是研究网络可靠度BDD分析的核心．在实现广度优先和深度优先2种边排序策略的基础上,针对规则网络（N＊N型和M＊N型）,比较了这2种策略的分析性能．实验数据表明：1）规则网络中广度优先边排序策略优于深度优先边排序策略;2）当M〉N时,广度优先边排序策略在M＊N型网络中的性能表现优于与之等价的N＊M型网络．这些结论为设计更优的启发性边排序策略提供了重要依据．     

利用二分决策图计算网络可靠度的一个有效算法

利用二分决策图,同时采用道路排序技巧及布尔代数运算给出了求不交和的方法,它比单纯采和二分决策图的算法更简单,不交和的项数更少,从而得到一个求网络可靠度的有效算法。『     

计算不交和的一个新算法

提出一个计算网络可靠度的有效算法。算法基于二分决策图,但采用新的法则选取Shannon公式中的关键字母及因式分解技巧,与已有的某些算法相比,算例表明这个算法比较简单,产生比较少的不交和项及比较紧凑的公式。     

计算K-终端网络可靠度的一种新算法

讨论了由一个源点s到一个指定的点集K的网络可靠度问题。首先提出了两个网络门限变量化简原则及计算网络K-树和极小K-割的算法。然后,基于具有门限变量的布尔方程和有序二分决策图方法,给出网络K-终端可靠度算法。结果表明这种算法是有效的,改进并推广了Rauzy提出的算法。     

一种计算网络可靠度的不交和算法

给出了一种计算网络可靠度的不交和算法,该算法的最大特点是操作简便,易于在计算机上实现,从而适用于大型网络可靠度的计算。     

计算有圈有向网络根通信可靠度的因子分解算法

对有圈有向网络的拓扑结构进行了研究,提出了一个保持网络可靠度不变的缩减规则和因子分解的一个选边规则.由此建立了一个计算有圈有向网络根可靠度的有效算法.算法的时间复杂度是O(N.(|V|+|E|)),其中N是算法所产生二叉树的叶点数,|V|和|E|分别表示网络的节点数和边数.对一些网络进行了计算,结果显示利用该算法计算根通信可靠度所产生的N比其他算法的要小得多,因此,所提算法更有效.     

基于响应面重构的一种可靠度计算方法

大型复杂结构的可靠度分析中,极限状态方程往往无法显式表达。针对这种情况,文章采用二次多项式函数重构响应面来寻求设计验算点;然后在设计验算点附近,采用BP神经网络重构响应面,拟合极限状态函数;在此基础上,采用基于最优化原理的蒙特卡罗方法求解结构的可靠性指标。与其他单一的响应面重构方法相比,文中方法具有计算简便及精度高的特点;工程计算语言Matlab采用矩阵操作,并提供了包括优化、统计、神经网络在内的大量工具箱,而且语言简单,使得编程效率大大提高,能快速方便地实现可靠度计算程序的编制。     

一种新的有源网络可靠性参数及其算法

为了解决现有有源网络可靠性参数不能描述网络中源点与指定节点集中一定百分比端点间连通能力的问题,提出了一种新的有源网络可靠性参数——S(k/N)T可靠度,并阐述了参数的具体概念与内涵,解释了它与经典有源网络可靠性参数的关系.通过将S(k/N)T可靠性的连通条件组合转化为SKT可靠性(源点到指定节点集K中所有节点的连通概率)的连通条件,建立反映SKT连通能力的K树,并基于容斥原理进行计算,给出了一套适用于S(k/N)T可靠度的精确算法,并对该算法进行了案例应用.结果表明,S(k/N)T可靠度参数符合工程需求,基于容斥原理的算法适用于系统二态性、故障独立性假设前提,同时考虑了端点故障和链路故障对网络可靠性的影响,可以得到精确解.     

装箱问题的一种新的近似算法

 研究了一维装箱问题(Bin Packing Problem),给出了一个新的近似算法:交叉装填算法(简称CF算法).证明了CF算法达到装箱问题的最好的近似值3/2;并且当这些物件的大小按非增性质预先排序后,CF算法的时间复杂度是线性的.     

一种曲面拟合内插数字海图水深插值算法的设计与实现

设计和实现了一种改进的曲面拟合内插水深插值算法。以实现海岸带数字高程模型(DEM)为背景，比较几种不同的水深插值算法的优点和不足，设计一种曲面拟合内插算法并建模实现，表明该算法具有插值结果较精确和鲁棒性较好等优点，应用在MGIS上进行海岸带DEM实验并取得了较好的实验结果。     

一种智能终端中避免广播风暴自适应算法

智能终端是一种专用的网络设备，相对于通用计算机终端，其处理能力比较低，在联网的时候容易受到广播风暴的干扰而出现过载，这时表现出很差的系统性能．提出了一种用于智能终端的避免广播风暴的自适应算法，经过实际测试，该算法能很好地避免广播风暴的影响，改进了智能终端的系统性能．     

基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发．网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3／2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3／2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法．实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低．     

基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发.网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3/2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3/2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法.实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低.     

一种修正的DS合成法则及其近似算法

文章对DS合成法则中焦元可信度重新分配及合成法则的复杂度问题进行了探索和研究,提出了焦元在融合时信质部分转移的思想,据此确定了焦元可信度转移度的概念,进而提出了一种修正的DS合成公式.为了解决DS合成法则计算复杂度存在的np难题,论文提出了一种新的近似算法,并进行了实例分析,结果显示了新方法具有一定的合理性.     

蚁群优化算法及其在可靠指标计算中的应用

从可靠指标的几何意义出发,结合罚函数法,将结构可靠指标的求解问题转化成相应的无约束优化问题.在求解过程中,为避免因结构功能函数的高度非线性给求导运算等带来的复杂性,尝试用蚁群优化算法进行结构可靠指标的优化计算,推导了有关公式并编制了计算程序.实例应用表明,用蚁群优化算法进行结构可靠指标计算是可行的.     

元动作单元故障树建模在复杂机电产品可靠性优化中的应用

针对传统的可靠性建模方法难以建立复杂机电产品的可靠性数学模型,提出一种结合功能分解(FMA,function-motion-action)和故障树(FTA,fault tree analysis)的建模方法,降低了复杂机电产品的可靠性优化模型的构造难度。针对遗传算法(GA,genetic algorithm)和粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)在模型求解时存在的不足,提出构建混合GA-PSO算法来改善GA算法易陷入局部最优或全局搜索能力弱的现象。通过数控磨齿机的实例分析,验证了用混合GA-PSO算法构造优化模型的可行性,以及采用混合粒子群算法优化求解的有效性。     

基于缩减控制顶点数和自适应遗传算法的船体水线NURBS拟合

通过船体水线几何特点分析,研究用尽可能少的NURBS控制顶点对水线进行拟合.利用已有的水线型值数据、平边线边界点信息、首尾圆弧切点及其切线方向,对首尾自由段分别设置平边线起止点控制顶点、切矢控制顶点以及形状控制顶点,并以其权因子和相关坐标分量为设计变量,设置合适的约束条件,计算已知水线上半宽型值与所拟合的曲线上相应的半宽型值之间的误差,以最小化其中的最大相对误差为目标函数,建立优化模型,采用自适应遗传算法求解该优化问题.利用NURBS的特性,构造组合曲线,用单一NURBS函数构造任意一条由圆弧曲线、自由曲线和直线构成的水线.实船船体线型逼近和设计算例表明,应用该方法对水线进行拟合是可行的,并能满足工程设计要求,同时还可以减少船体水线NURBS表达的数据量.