基于Ontology的试题模型研究

让计算机对试题的语义进行检查是一件难事．本文提出按照试题的概念之间的逻辑关系来构建试题的Ontology模型,采用OWLDL作为本体描述语言将试题进行语义化处理．     

DBLP科研合作网络的建模与拓扑特征分析

使用DBLP(databasesystemsandlogicprogramming)提供的文献索引作为原始数据,对计算机及其相关领域合作发表论文形成的科研合作网络进行了研究.通过解析xml元数据,构建DBLP科研合作网络拓扑并计算其网络拓扑常规参数,分析了若干参数的统计特征,发现DBLP科研合作网络是小世界网络,但无标度特性不明显;该科研合作网络的中心与边缘拓扑反映不同的科研合作模式;DBLP复杂网络的k核与科学家的h-指数并无强相关性.最后使用观察结果讨论了复杂网络的研究发展及本实验室在计算机相关领域的学术定位情况.     

可变吸引力竞争选址模型与算法研究

结合Huff重力模型,考虑了市场存在一个或多个竞争对手情形下的新设施竞争选址模型.假设顾客访问设施的概率与设施吸引力成正比,与设施同需求点的距离成反比.企业通过确定新设施的选址位置和设施的吸引力水平来追求利润最大化.建立了混合整数非线性规划模型并设计算法进行求解.并通过随机算例验证了算法的有效性.     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

基于极大代数的阻塞流水车间启发式动态规划调度算法

基于极大代数理论,引入任务排序函数与时间D子集,建立阻塞流水车间排序与调度代数模型,并提出启发式动态规划调度算法,实例计算表明算法十分有效.     

ISG型速度耦合混合动力系统全局最优控制方法

混合动力系统具有节能和环保优势,为了提高混合动力系统的燃油经济性,结合ISG(integrated starter generator)型速度耦合混合动力系统的结构,构建了系统动力学模型。利用动态规划方法,设计了以发动机节气门开度和电机转矩为控制变量,以发动机转速和电池SOC等为状态变量,以整个循环发动机燃油消耗最低为目标函数,电池SOC维持平衡和限制频繁换挡为附加代价函数的动态规划算法。仿真结果表明:与传统的基础车型相比,混合动力系统燃油经济性提高了35.5%。     

面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法

在深入研究径流中长期预报的单要素预报模糊推理方法基础上.针对其中应用传统的模糊分布函数来描述模糊子集的不合适问题.结合可变模糊集理论,提出了基于可变模糊集理论的径流预报单要素近似推理法;与原有的单要素预报的模糊推理方法相比,新方法可以科学合理地确定待预报径流量隶属干模糊子集区闻的隶属庹,使模糊推理方法更趋完善;详细介绍了新方法的基本原理及步骤;将新方法应用于磨盘山水库年径流预报,验证了方法的科学合理性.     

面向连接的并发多路径转发算法

在分析数据流关系的基础上,通过动态链表给无连接的IP网络增加一定的面向连接的特性,并结合跨层的思想在IP层对TCP报文首部进行跨层操作,提出了一个面向连接的并发多路径转发算法(CCFA).CCFA通过动态链表统计的不同流的比例关系,对不同流的流量特征进行分类,在多路径上对不同流量进行分流转发.最后通过NS2仿真实验研究了不同转发粒度的特点及相关的应用场合,结果表明CCFA以一定的存储开销为代价,获得了较高的转发性能,提高了带宽利用率,降低了端到端延迟,而且本算法易于在下一代网络的可编程路由器中部署使用.     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.