离散事件动态系统仿真的递阶算法

本文在大系统分解-协调原理的基础上提出了一种离散事件动态系统仿真的两级递阶算法。这种方法首先将离散事件动态系统(DEDS)分解为N个互相关联的子系统,然后,下级对N个子系统进行仿真,上级协调子系统间的同步运行。文中对系统的分解原则进行了探讨,并对其正确性进行了证明。     

离散事件系统仿真程序的正确性验证

本文在仿真事件图的基础上建立了离散事件系统仿真过程的数学模型,它包括事件表转移模型和状态空间模型,讨论了仿真过程数学模型在仿真程序正确性验证中的应用.     

一种面向对象的混合动态系统的仿真环境

面向对象技术和混合动态系统均是当前的研究热点。本文把面向对象的软件技术应用于混合动态系统的仿真环境研究之中 ,设计了面向对象的混合动态系统的仿真环境的软件结构 ,完成了类的构造 ,并在中文Windows95环境下 ,以VisualC 2 .0语言实现之。     

求解非线性规划问题的混合遗传算法

本文针对一般形式的非线性规划问题，提出一种具有学习算子的混合遗传算法，该算法具有收敛速度快且能收敛于最优解等特点。     

一种新的模糊滑模控制方法

本文针对常规滑模控制存在的高频颤动现象,把滑模控制与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的模糊滑模控制方法。仿真结果表明,这种模糊滑模控制方法不但避免了滑模控制所固有的颤动现象,而且对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

离散事件动态系统的一种新仿真方法

本文针对离散事件动态系统,提出了一种新的仿真方法,它由异步仿真运行、仿真死锁检测、解除仿真死锁三部分组成。文中详细讨论了这种方法的原理及特性,并应用此方法对—FMS进行了仿真研究。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

基于Agent的企业人际关系网络的演化模型

应用基于Agent的建模方法,根据企业组织中行为个体的行为特点,设计Agent节点的行为策略,构造智能Agent节点,使Agent节点能够自主地选择是否与其他节点建立联系或取消联系,形成基于Agent的企业人际关系网络的演化模型,并对其进行仿真实验,观察企业人际关系网络的生成和演化过程。同时,运用复杂网络的统计特征分析企业人际关系网络模型在演化过程中的变化规律。结果表明,企业人际关系网络是随着Agent节点寻找资源的行为逐渐生成和演化的,网络结构也随着企业组织系统的演化不断变化,最终形成了具有"小世界"特性和"无标度"特性的复杂网络。     

关联规则挖掘在农业产值分析中的应用

简述了数据挖掘技术及其在农业中的应用.针对农业普查数据,分析了数据挖掘系统结构,并详细描述了农业数据的预处理.利用关联规则FP-Tree算法从农业产值的大量相关历史数据中挖掘农作物数据的各种属性与其农业产值之间的关联关系, 为农民及时有效的对农业生产做出规划和调整提供科学依据.     

基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法

并行计算是解决复杂大规模工程计算问题的有效方法。现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法,它是一种粗粒度的并行。它将种群分为几个子种群,分别放在不同的处理器上,每个子种群独立、同时进化,周期性地交换、更新最优信息。实验结果表明：若选择合适的通讯周期时,该并行微粒群算法不仅具有理想的加速比,而且有效地提高解的质量。