基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

高压交直流同塔输电线路无线电干扰与可听噪声的计算

为了寻求一种适合交直流同塔架设线路的无线电干扰与可听噪声计算方法,从理论上分析了混合线路表面场强的特点,利用线性叠加原理求出混合线路表面场强,并结合晴天和雨天对交流和直流线路电晕程度的不同影响,提出在同一种天气状况下计算交直流线路无线电干扰与可听噪声。用3种计算无线电干扰与可听噪声的方法,分晴天和雨天情况进行计算比较,结果表明3种方法中 BPA 修正公式计算值最大,该方法可视为目前计算交直流同塔线路无线电干扰与可听噪声的有效方法。     

分数阶初值问题解的存在性与唯一性

讨论了带有Riemann-Liouville微分算子的分数阶微分方程初值问题,利用混合单调算子理论,获得了初值问题解的存在唯一性定理, 并举例说明主要结果.     

基于关键变量的OPLS预测方法

产品的最终质量主要是由生产过程中的关键变量决定的,因此,回归模型的质量预测能力与过程变量的选择密切相关。本文提出了一种新的基于关键变量(CV)的OPLS预测方法(CVOPLS),用于输出变量较多过程的质量预测。首先,根据关键变量选取准则,为每个质量变量选取建模所需的关键过程变量。为了减少最后需要建立的模型个数,将由质量变量及其相应的关键过程变量组成的数据阵进行重组,并用OSC算法去除重组后的数据阵中与质量变量无关的干扰信息。然后,对校正后的数据阵建立PLS模型,求取相应的模型回归系数,得到最终的质量预测结果。与传统的PLS及OPLS方法相比,该方法能够在保证模型较好预测精度的前提下,有效地简化模型结构。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的实验仿真验证了CV-OPLS方法的有效性。     

计算机海量数据处理SLIQ算法研究

探讨云计算在SLIQ算法中的应用,研究结果显示,云计算下的SLIQ算法能够对计算机海量数据存储中的节点失效问题有效解决,并且显著提升计算机数据处理效率,进一步降低数据处理难度与复杂度,还可以快速挖掘海量数据信息。     

改进的多尺度Retinex井下图像增强算法

为解决煤矿井下图像质量差、图像清晰度差、可分辨率低、模糊等问题,针对多尺度Retinex增强算法存在的不足,提出一种改进的基于S曲线函数的多尺度Retinex图像增强算法,该S曲线函数不同于基本的sig函数,函数图像具有S形状,为不对称函数.研究结果表明:应用改进后的算法,处理后的图像在有效增强目标图像的同时也抑制了背景噪声,图像的对比度与质量得到提高,能够获得目标区域的最佳视觉效果.     

陆地地震勘探环境噪声的混沌性建模研究

为提取地震资料中的有效信息, 了解环境噪声的性质和产生机制, 提出了一种陆地地震勘探环境噪声的混沌建模方法。该类环境噪声具有混沌性出发, 采用经典混沌杜芬(Duffing)系统对中国林带测区的环境噪声进行建模。根据Duffing 系统的非线性特征, 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对系统参数进行求解,并对模拟噪声记录与实际环境噪声从时域波形, 相态图, 频谱图以及李雅谱诺夫(Lyapunov)指数等方面进行对比分析。结果表明, 模拟噪声记录可保持实际环境噪声的混沌性, 且在时域波形, 相态图和频谱图上拟合较好。利用此模型获得的替代数据更加接近实际噪声, 从而为压制环境噪声提供新对策, 为复杂环境下的地震勘探提供理论支持。     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).