多出口条件行人疏散的元胞自动机模型

在行人疏散元胞自动机模型的基本框架下,提出了一种针对多出口条件的静态场计算方法,该方法能成功解决疏散空间中存在障碍物的问题,在此基础上设计了满足多出口条件行人疏散仿真需要的模型更新规则。之后通过对行人出口选择行为的影响因素进行分析,将行人出口选择行为的影响因素归结为行人主观因素、客观因素和随机因素。根据随机效用理论,用效用描述了行人出口选择行为,建立了行人出口选择行为的多项Log it模型,并以此为基础完善了模型更新规则中的出口选择规则。最后通过计算机编程仿真研究了行人疏散时的理性程度、影响因素的敏感性系数等模型参数对仿真结果的影响。通过仿真表明,该模型能有效地显现多出口条件行人疏散特性。     

大学生体育消费价值观及行为研究

随着我国经济体制改革的不断深入和经济的持续快速发展,体育消费已经在人们的生活消费中占据了一定的比重,在高校学生的生活消费中,体育消费也已占据了一定的位置。本文通过对我国高校大学生体育消费的价值观及消费行为进行研究,旨在为我国高校大学生体育消费价值观和行为指明方向,并提出了一些参考性建议。     

层级树结构中的无标度行为

通过构建层级树的生长模型发现，尽管新部门的添加是随机且等概率的，但由于层级树自身的结构特性使节点累计度的增加具有了择优机制。理论分析和数值模拟证实，在管理幅度恒定时，节点累计度为kcum的概率P（kcum）与累计度之间的关系近似服从幂律分布：P（kcum）=m2kcum-2／（m-1）（kcum〉〉2）。这说明对累计度分布而言，产生无标度行为的演化模型无需同时具备增长和择优两个条件，层级树的结构特点会使累计度的变化形成“富者愈富”的择优机制。这一结果使我们对层级树结构的性质有了新的认识，对用Cayley树及其近似结构描述的实际应用无疑具有重要意义。     

Big data resource service platform for the internet financial industry

It is now the era of big data. Massive volumes of complex and dynamic data exist in a variety of indus- tries, including internet finance. This paper briefly describes the current big data situation and its significance, discusses the big data resource service platform architec- ture that includes three levels： data resource identification and access, data resources storage and analysis, and net- work information service platform, and then introduces some work undertaken by our project team on big data analysis research and application of trusted transactions for internet finance.     

支持区分服务的队列调度与管理

首先分析了区分服务中提供的各种服务之间的映射关系,然后提出了一种边界路由器采用漏桶标记算法、核心路由器采用In和Out随机提前检测算法支持区分服务的路由队列调度与管理实现方案.最后用ns-2.26网络仿真器对实现方案的公平性、带宽使用效率进行了仿真试验和性能分析.仿真试验结果表明:可以对不同业务流提供有区别的服务质量QoS保证,证明了该方案的有效性和可行性.