工件带安装时间平行机排序问题的列生成算法

研究了工件带与加工次序有关的安装时间的平行机排序问题，给出它的整数规划模型，并结合动态规划和分支定界方法，给出它的列生成算法．通过试验表明：算法对中等规模的问题是有效的，它可以计算到10台机器和60个工件甚至含有更多大工件的大规模问题．     

价值管理在中国建筑工程造价控制中的应用

VM(价值管理)的概念源于麦尔斯(M ILES)[1].当时正值第二次世界大战,用于生产军需产品的原材料大量短缺.通过对产品和其零部件的功能进行分析,人们成功地寻找到可以实现相同产品功能原材料的替代品,达到降低产品成本和提高产量的目的.美国价值工程师协会认为价值管理是一种以功     

太原市科技发展"十一五"规划纲要

“十一五”时期是21世纪头20年重要战略机遇期中承上启下的时期，也是太原市率先发展的关键阶段。加快区域创新体系建设，充分发挥科技第一生产力对经济社会发展的支撑作用，对于推进经济、结构战略性调整，加快经济增长方式转变，实现建设中西部经济强市、全国生态园林城市和全国文明城市的目标，进而在全省率先全面建成小康社会，具有十分重要的意义。根据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006年-2020年）》和《中共太原市委关于国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》的精神，结合太原市实情，制定《太原市科技发展“十一五”规划纲要》如下。     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

天鹅山水利风景区的规划

天鹅山水利风景区规划以以人为本、人与自然和谐为根本理念.遵循水、山、林、田、路统一规划,突出水秀山清;水利功能、生态功能、休闲娱乐功能和科教功能全面发挥,以水利功能发挥为首务;制定合理开发容量,与水资源和水环境承载力相适应等原则.通过统筹安排水利风景区的功能结构与空间布局,综合协调纵观景、对岸景和鸟瞰景,以及功能区的详细规划等来保障规划的科学性.     

创新驱动:无锡发展的第四次浪潮

“走开放型自主创新之路，把引进消化吸收再创新和产学研结合作为提高自主创新能力的一条主渠道，推动‘无锡制造’向‘无锡创造’跃升。”在无锡市国民经济和社会发展的“十一五”规划建议中，这一段关于科技创新的表述，清楚地显示了无锡创新发展的“精气神”。     

基于GIS的城市物流配送系统规划方法

根据地理信息系统（GIS）的特点，将GIS所提供的空间分析能力以及数字图形环境等功能与城市物流配送系统规划有机结合，提出了基于GIS的城市物流配送系统总体结构，并据此改进了传统的城市物流配送系统规划步骤。对于在配送中心数目优化中规模大小难以确定这一难题，提出了基于克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效解决了配送中心数目的确定问题。同时建立了配送中心空间布局优化模型，并提出采用交替选址划分法对模型进行了有效求解，为完善城市物流配送系统的规划提供了新的途径。     

突出乡土特色营造皖西生态城镇

社会主义市场经济的迅猛发展，带来了城市经济建设的腾飞，尤其推动了遍及各地的小城镇建设的迅速发展。同时，大多数小城镇在发展过程中都出现了对生态建设问题关注程度不够的情况，经济发展的同时伴随着众多生态环境问题的出现，给小城镇的综合治理以及可持续发展带来了巨大的阻碍。六安市地处安徽省西部，皖西周边小城镇的进一步发展也面临着诸多的生态环境问题，本文试图通过对一般小城镇建设存在的土地利用、绿地系统建设、以及规划发展等方面问题的探讨，寻求解决皖西地区小城镇生态建设和规划的出路。     

求解一类整数规划问题最优解的算法

本文给出了求解一类整数规划问题所有最优解的两个算法．一个算法较为简单，其时间复杂性为O（n）,另一个算法求解较为快速，其时间复杂性为O（log n）.     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.