多速率敏感无线多跳网中最小化延迟多播路由

针对物理层提供的多速率传输特性,研究了最小化多播延迟的问题。其主要思想是上游节点将对数据包的一次低传输速率广播换成若干次传输速率不同的广播,达到最小化多播延迟的目标。首先将该问题模型化为一个最优化问题,然后提出了一个分布式最小化延迟的多播路由DMDMR算法,并且证明了该算法能够取得最优值。大量模拟实验结果表明,与上游节点对数据包只进行一次广播的经典技术相比,DMDMR算法可降低多播延迟17%以上。     

需求分布含未知参数时报童模型的实施方法

考虑需求分布未知时的报童模型,假设需求分布的类型已知,但分布函数中含未知参数.证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望利润偏离理论上的最优水平,只能得到一个次优结果.给出了两种修正的实施方法:一是基于大样本理论,通过收集足够多的需求样本数据,不断修正未知参数的相合估计值;另是在小样本下,直接修正未知参数的估计量.     

基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究

基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能.     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

面向多用途的数学概念知识分层表示方法

着重介绍NKIMath中数学概念的知识表示方法.首先给出了NKIMath知识系统的体系结构,分析了获取数学知识的不同用途.在次基础上给出了一种融合了本体、框架和逻辑综合的知识表示方法,将知识分为谓词逻辑层、知识描述层和概念关系层,不同层次可以满足不同用途的需求,详细给出了数学概念知识表示的基本模式以及参数表示形式.NKIMath可以很容易地实现与W3C推荐的数学文档标注语言OMDoc之间的相互转换,同时在知识表示的多粒度、多语言版本知识自动生成等方面优于OMDoc.     

质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

不确定需求下供应链合作广告与订货策略的博弈

基于报童类型产品的二级供应链结构,放宽了市场需求为确定性的假设,引入了订货量这一决策变量,先后考察了Stackelberg主从博弈和Nash合作博弈时制造商与零售商的最优广告策略及零售商的最优订货策略,比较了不同博弈均衡下的策略选择及系统期望利润,探讨了市场需求随机性对制造商与零售商广告投入水平的抑制作用.并利用Nash讨价还价理论对合作利益进行了分配.最后,通过一个数学算例验证了有关结论.     

基于模型预测的网络化控制系统补偿控制

针对分时控制模式下存在于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化随机控制系统中的空采样和数据拒绝问题,提出了一种基于模型预测的补偿控制法。该方法通过在执行器设立缓冲区窗口并存放一定数目的历史控制量,利用多个历史控制量对当前采样周期的控制状态进行估计预测,对空采样和数据拒绝情况进行补偿控制,达到改善系统性能的目的。通过仿真实验证明了该补偿控制算法的有效性。     

C~4ISR需求模型及一体化描述

研究了C4ISR需求要素及层次化C4ISR需求模型.探讨了节点、活动和信息在节点-关系模型、信息模型与IDEF0活动模型相互之间的映射关系,包括节点映射、活动映射、信息需求映射和约束数据映射,使节点,活动和信息在C4ISR需求模型中匹配起来;在此基础上,提出C4ISR需求一体化层次建模方法.最后,通过一个案例示例以说明了所提出方法的有效性,实用性.     

基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.