关于“关键路径的极大代数解法”的补充说明

本文对文[1]的算法补充了确定关键路径集合的步骤。     

离散事件动态系统性能优化的非光滑分析方法

扰动分析（ＩＰＡ）是研究离散事件动态系统性能优化的最有效方法,当系统的性能函数不可微时,该方法不可直接应用．本文利用关键路径的概念,证明了具有有限存储器的随机串行生产线的关键路径以概率１唯一时,系统稳态性能函数可微,而且,当系统的关键路径以正概率不唯一时性能函数的方向导数存在．对于一个给定的样本,当关键路径不唯一时,由关键路径的梯度方向可构造出系统性能函数的下降方向的估计量,进而用非光滑分析方法优化系统性能     

基于网络图的网络化防空作战系统分析与优化

采用图论的有关理论方法,建立了网络化防空作战系统与空袭目标交战的网络图模型;以此模型为基础,利用改进的关键路径算法,得到网络化防空作战系统与目标对抗过程中的关键路径;进而根据得到的关键路径,提出了优化系统性能的方法,为网络化防空作战系统的分析和优化,提供了一种新的思路和行之有效的定量分析方法。     

几种求关键路径算法的分析

分别从算法的时间复杂度、空间复杂度、数据结构形式以及实现的难易程度等方面分析了几种求关键路径算法的优劣．表明三种算法的时间复杂度分别为：O（n＋e）,O（n^2）,O（n＋e^2／n）．     

基于改进型脉冲耦合神经网络的关键路径求解

 在脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了改进型脉冲耦合神经网络(mPCNN-modified PCNN)模型,并将其用于AOE-网的关键路径问题的求解.该方法通过快速并行计算,一次正向计算即可求解AOE-网的所有关键路径,与传统方法相比体现了较好的优势.     

求解柔性作业车间调度问题的多策略融合Pareto人工蜂群算法

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启发式策略产生质量较高的初始化种群;雇佣蜂采用多种探索操作实现蜂群自主邻域搜索;观察蜂选择较优食物源执行交叉操作,实现蜂群协作搜索,扩大搜索范围,并执行柔性作业车间关键路径相关局部搜索操作,进一步加强蜂群寻优能力;最后侦查蜂对种群重复解进行多样性重构.多种搜索策略的融合使算法不仅实现了人工蜂群的自主与协同搜索,而且达到了全局探索与局部寻优的平衡.通过验证,所提算法在求解质量和获取基准算例Pareto最优解数目方面具有优势.     

基于双层循环的流水车间调度与设备维护鲁棒集成优化方法

针对流水车间调度、预防维护、故障维护的集成优化问题,为了制定出在随机故障影响下仍然相对稳定的调度方案,特提出一种采用双层循环结构的鲁棒优化算法.外层循环通过邻域搜索优化加工序列,确定预防维护位置;在内层循环的灰狼优化算法中嵌入两种改善算子:一是采用基于关键路径的启发式规则改善闲置时间初始解的性能,二是利用交叉算子加强低...     

48kHz～44.1kHz抽样率转换系统设计

文章设计了一个最小单元的48kHz～44.1kHz抽样率转换系统.作为低通滤波器,分析和比较了无限脉冲响应滤波器(IIR)和有限脉冲响应(FIR)滤波器的特性和优缺点.根据设计要求和平面图,预计了面积和关键路径,并对后续研究提出了重点和方向.     

基于关键路径串行再生系统的参数优化

对串行排队系统,在一定条件下构造其再生轨迹,基于关键路径研究了系统参数的优化问题.在一个再生周期内,用有限长度的观测值估计性能指标对可调参数的梯度,得到了串行排队系统参数优化的新算法,该算法仿真次数少,易于实现,避免了扰动传播的繁琐分析.     

一种基于领域本体的最优Web服务组合方法

基于领域本体技术,提出了一种最优Web服务组合(OWSC)方法。将众多的服务及它们间的匹配度用树的形式表示出来,结点代表Web服务,边值表示服务匹配度。服务组合的分支汇合结构用服务组表示,将服务组简化为由两个服务组成的服务链,以便于在树中表示。树中从根结点到不同叶结点的路径表达了服务组合的选择结构,树中的关键路径(即适配度最大的路径)对应的服务组合为最优Web服务组合。该方法考虑了服务组合的顺序、选择和并发结构,而不涉及循环结构,能较好地实现Web服务的自动组合,同时选择出最优的服务组合。