基于多服务类比例公平的分组调度算法

研究了同时满足多性能目标的资源管理模型和算法, 基于服务质量模型实现比例公平性原则, 考虑了包括延迟、丢失率在内的服务质量要求及对于综合的多服务类数据流非常重要的公平性问题, 提出了一种分组网络中的比例公平调度模型, 该调度模型综合描述了网络效率、用户QoS要求和系统公平性等多维目标. 分析论证了能有效满足比例公平的调度策略PFS(proportional fairness scheduling), 同时在Linux上实现了该算法. 最后在模拟和实验测量的基础上对PFS调度算法的性能和系统开销进行了分析讨论.     

基于安全域的安全约束机组组合

鉴于电力系统安全稳定问题日益突出，有必要在电力系统的日前调度，即机组组合中考虑静态电压稳定和暂态稳定等与系统有功调度方式密切相关的安全性约束．然而，由于电力系统暂态稳定等问题本身的复杂性与现有方法的局限性，尚未见到在机组组合中考虑这些约束的相关报道．同时，由于缺少对不同调度方案的安全裕度进行定量评估的手段，至今在制定日前发电计划时难以有效地协调电力系统的经济性与安全性．针对上述问题，以安全域的方法学为基础，建立了一种可同时考虑系统运行经济性与安全性的多目标机组组合模型，首次在电力系统机组组合问题中同时考虑了支路潮流约束、静态电压稳定约束和暂态稳定约束．建立的模型以系统总运行成本、支路传输容量裕度、静态电压稳定裕度和暂态稳定裕度为优化子目标，通过子目标的权值，可以方便的调整对系统运行经济性与安全性的偏好，达到两者的兼顾．以IEEERTS-24节点系统为例，验证了所建立模型的正确性与有效性．     

考虑交互关系和风险偏好的企业R&D项目组合决策模型研究

针对风险偏好者的决策模型缺乏风险因素的考量、风险规避者的模型相对保守、交互关系增加了项目组合决策复杂性等目前不同风险偏好下的RD项目组合决策研究存在的不足,首先,分析交互关系的影响机理,并采用关联矩阵对交互关系进行度量。其次,提出RD项目组合风险波动上界概念,依据风险偏好追求"高赢利"与风险规避者追求"低风险"的目标,给出满足不同风险偏好的RD项目组合决策模型。最后,通过实例研究发现,与传统模型相比,本文提出的风险规避者决策模型可以在风险可控范围内,选择收益增加较高的项目组合;风险偏好者的决策模型能在追求"高赢利"项目组合的同时,加强局部项目的风险控制,减少组合失败可能性。     

考虑交互与决策者偏好的项目组合改进蚁群优化算法研究

针对在战略项目管理中起关键作用的交互项目组合选择问题,结合考虑决策者偏好的非级别高于模型与交互项目组合模型,得出待搜索的问题模型,并将项目间的协同、冲突和冗余效应同时引入到模型设计中,使其更加完备。通过改进蚁群算法对最优解完成搜索,解决了有效解少、搜索收敛速度慢的问题。算例通过两组对比实验和结果分析验证了模型和算法的有效性和可靠性。     

考虑多种污染物时空分布的电力系统高维多目标优化调度策略

提出了一种全新的考虑多种污染物时空分布的电力系统高维多目标优化调度策略.首先,构建出一种真正适用于电力调度的火电厂污染物时空分布模型,首次将大气边界层的日变化考虑在内,充分体现了火电厂的污染物扩散特征,提升了结果的准确性;然后,结合各类污染物的时空分布特点及环境容量,建立同时减少发电成本、碳排放及PM_(2.5),SO_2,NO_2空气质量影响的高维多目标优化调度模型;最后,借助具有代表性的高维多目标优化算法获得近似的帕累托最优解集,并提出一种考虑目标特征与环境容量的多目标决策方法筛选折中解.采用自建的模拟城市案例以及广东省案例进行仿真,结果表明:所述调度方法不仅可以有效改善空气质量,还可根据环境容量的时空变化做出相应的调整,真正意义上实现经济、环保的电力调度.     

需求-服务匹配视角下的技术型知识员工任务指派问题研究

基于服务系统中需求-服务匹配视角对具有多种能力、异质效率的技术型知识员工任务指派问题进行分析,提出任务执行窗和可并行任务组概念,建立多阶段的员工分配决策路径图;然后,以任务-员工效率匹配度为目标建立优化模型,并运用动态规划法进行模型求解,确定员工任务指派最优路径,实现员工最优配置;最后,通过算例进行验证。     

考虑降雨预报的跨流域调水供水调度及其风险分析

建立考虑降雨预报的跨流域调水供水调度模型,利用决策树算法根据水库当前状态和GFS降雨预报信息获取跨流域调水规则,以确定跨流域调水量,然后进行水库供水调度;选择调水保证率,供水可靠性（缺水风险率）,供水恢复性,供水破坏率作为风险评价指标建立风险综合评价体系,对跨流域调水供水调度模型进行风险评估．实例表明,采用考虑降雨预报信息的跨流域调水供水调度模型较水库常规调度和优化调度,综合风险率低,且能有效的提高水资源的利用效率．     

国防科研院所项目管理能力评价指标体系的构建研究

根据国防科研院所项目管理的特点,依据项目管理评价指标体系设置原则和项目管理知识体系,提出国防科研院所项目管理能力评价指标,并采用模糊偏好关系群决策的原理和方法对指标进行筛选,建立国防科研院所项目管理能力评价指标体系。在此基础上,运用评价指标体系对A研究所的项目管理能力进行实证分析,有效显示了其项目管理能力水平和主要不足之处。     

一种基于加工匹配度的车间作业调度方法研究

单件小批量生产形式下的作业车间调度是生产调度中的重要问题.在综合考虑订单优先级、加工时间等诸多因素的基础上,提出了加工匹配度的概念来研究作业调度问题,建立了相应的调度模型,设计了一种启发式作业调度算法.在某制动阀生产企业数控车间的实际应用结果表明,该方法能够较好的辅助车间调度人员进行车间作业调度.     

企业知识管理的多阶段优化模型研究

为成功实践企业知识管理，在知识管理优化模型构建及分析的基础上，指出了企业知识管理决策选择的重要性，解析了影响企业知识管理决策选择的相关因素，并对其进行了研究，进而从知识管理战略和知识型员工的管理两方面提出了相应的知识管理方案。     

基于客户满意度的模糊神经网络JSP研究

针对具有不确定性因素的作业车间调度问题，基于模糊数学的思想，把模糊加工时间、间隔期和模糊交货期用梯形模糊数表示，建立了基于客户满意度曲模糊作业车间调模型。运用Hopfleld神经网络算法求解，结合目标函数和JSP的全部约束条件，构建能量函教和JSP换位矩阵，保证了神经网络稳态输出为最优生产调度方案。最后用网络计划图对稳态输出的换位矩阵进行解码得到最优调度甘特图，避免了传统成本树法易出现死锁调度的问题。计算实例验证了本算法的可行性和有效性。     

协同多点传输中迫零预编码和天线选择技术

MIMO无线传输技术极大地提高了系统的容量,在实际通信系统中,整个网络是一个干扰受限的系统,小区间干扰对MIMO系统传输的影响是显著的,每个相邻小区的基站天线都可以看成一个干扰源．由于基站端数据处理能力的提升和回程容量的增加,多个小区协同多点传输技术引起了人们的广泛关注．目前的大部分工作都是集中于研究系统的容量（吞吐量）,而在实际系统中,每个用户的接收等效信噪比（即公平性）对系统的性能如误帧率等有重要的影响．对于每个用户为单天线的情形,研究了总功率受限和每天线功率受限下采用迫零预编码的系统容量和公平性．对两种功率约束条件下的公平性进行了分析,得到了公平性算法的闭式表达式．当每个用户为多天线的情形,为了降低计算的复杂度,引入了信道范数最大的接收天线选择算法,把每个用户为多天线的情形转化成等效的每个用户单天线情形,推导的每用户为单天线的公平性算法仍然适用．仿真结果显示,采用迫零预编码的多小区协作可以使系统性能显著提升．在相同的迫零预编码下,不同的功率分配策略对系统的容量和公平性有显著的影响．和用户为单天线相比,采用天线选择算法可以提升系统的容量和公平性．考虑了用户公平性时的吞吐量和最大系统吞吐量之间的折中关系,并给出了仿真结果．     

基于粒子滤波的部分对应点集刚体配准算法

为了解决部分对应点集之间的刚体配准问题,本文提出了一种基于粒子滤波的刚体配准算法.该方法将部分对应点集配准问题转化成相应的状态估计问题,通过采用基于配准误差驱动的运动模型及设计基于迭代最近点原理的观测模型,从而提出了基于粒子滤波的配准算法解决部分对应点集的刚体配准问题.实验结果验证了本文所提出算法的有效性.     

基于改进遗传算法的云计算任务调度研究

针对云计算服务集群任务调度算法的效果,提出一种基于改进遗传算法的任务调度算法。该算法采用检测种群个体多样性生成初始种群,遗留优秀个体,检测个体相似度增加交叉操作的有效性等策略实现任务调度的改进。实验表明,该算法在云计算任务调度中是一种有效的算法,缩短了任务的执行时间并节约系统资源。     

基于S1／2建模的稳健稀疏-低秩矩阵分解

为实现稳健的稀疏-低秩矩阵分解,本文首次引入矩阵的S1／2范数以诱导矩阵的低秩性来构建新模型,并在ADMM算法框架下设计了高效的交替阈值迭代算法．该算法采用增广Lagrange乘子技术,在迭代过程中交替更新低秩矩阵和稀疏矩阵．由于这两个矩阵的最优更新具有显式形式、算法整体的计算精度和时间代价得以控制．大量的数值模拟实验说明：相较于目前最好的不精确ALM算法,交替闽值迭代算法的迭代次数与时间代价大幅降低,对噪声更为稳健,分解出的低秩矩阵的秩与稀疏矩阵的稀疏度更接近于真实值．在对监控视频进行背景建模这一实际问题中,交替闽值迭代算法得到的背景矩阵更为低秩,更符合问题先验,且时间代价相较于不精确ALM算法降幅高达一个数量级,这说明新模型与算法能有效解决相关实际问题．     

单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究

针对基于单张正面人脸图像进行三维人脸重建时所需脸部侧面深度信息缺失的问题,提出基于BP神经网络快速三维重建方法。通过建立BP神经网络估计出正侧面人脸数据的关系,从而由输入的正面数据得到侧面数据,并对BP算法做出改进,加速了算法的收敛,提高了拟合的精度。然后利用获取的人脸侧面数据调整CANDIDE-3人脸模型,生成近似图...     

基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

遗传算法与最小元素法相结合在物流中心选址中的应用

针对单一品种货物的物流中心的选址问题，采用一种将单亲遗传算法与最小元素法相结合的方法来处理此类问题，并且对遗传算法做了相应的改进，为了避免遗传算法的“早熟”现象，提高收敛速度，采用优化初始种群，自动调整交叉率和变异率的方法。采用这种混合算法的好处是削弱遗传算法的随机性，加快收敛，使算法的效率得到了提高。     

基于单形体几何的高光谱遥感图像解混算法

提出一种新的基于单形体几何的高光谱遥感图像混合像元丰度估计算法.该算法的目标是在已知端元矩阵的基础之上,估计高光谱图像中各个观测像素点中每个端元的丰度.根据凸几何理论,基于线性混合模型的高光谱解混问题可以看成一个凸几何问题,其中端元位于包含整个高光谱数据集的单形体的顶点,而它们对应的重心坐标则可以看作各个观测像素的丰度.提出的方法由3部分组成,分别为基于单形体体积的重心坐标计算方法、距离几何约束问题和基于内点的单形体子空间定位算法.与其他基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.Cayley-Menger矩阵的引入使得欧式空间上的运算转化为距离空间上的运算,在降低运算复杂度的同时很好地兼顾到数据集的几何结构.而且,单形体重心的使用确立了一种快速而精确的判断方法来确定观测像素所属的子空间,进而利用递归的思想得到丰度值.此外,算法核心仅仅涉及观测点与端元之间的距离,而与波段数无关.因此,该算法无须对数据执行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法与同类其他优秀的算法如FCLS和SPU相比,具有更高的运算精度,同时在端元数目较小时具有较快的运算速度.     

基于隶属度比较的描述逻辑SHOIQ模糊扩展

语义Web模糊知识的表示和应用经常需要涉及多个模糊隶属度值及其比较的复杂模糊知识描述,但现有的描述逻辑模糊扩展缺乏描述和使用这类复杂模糊知识的能力.文中提出新的描述逻辑SHOIQ模糊扩展SHOIQFC语言.SHOIQFC不仅具有模糊描述逻辑FSHOIQ的全部表达能力,还支持涉及多隶属度值及其比较的复杂模糊知识的表示与推理,拓展了描述逻辑模糊扩展的应用范围.证明了SHOIQFC知识库一致性问题的可判定性并给出Tableau推理算法,为实现语义Web复杂模糊知识的表示与推理提供理论基础.