Immune Algorithm for Selecting Optimum Services in Web Services Composition

0 IntroductionInha rveec eenmte yregaerds a,sa t ghreo Iwnitnegrn neut mdbeverel oofps W aetb a S fearsvtic reast e( .W TSshe)Webis nowevolving into a distributed device of computationfroma collection of information resources[1]. But individualWeb services usually cannot satisfy some customers’require-ments ,so we always needtointegrate existingservices to cre-ate newvalue-added composed services .The process model underlying a composite identifies thefunctionalities required by the servic…     

基于实际电网的电压/无功控制策略研究

针对某省2002年实际背景电网,提出了在合理配置无功功率补偿容量前提下,基于变比及补偿容量调节对母线电压变化灵敏度的大小安排变比和补偿容量调整顺序和调整量的电压／无功控制策略、仿真分析表明,基于该策略制定的调整方案电压调整范围大,调压效果显著;满足同样调压要求所需的变比和补偿设备调整次数少、调整量小,不仅能提高电压合格率和系统电压稳定性,而且能显著降低系统网损,提高运行经济性、本文所提出的电压／无功控制策略,对于合理解决现代复杂电网的电压一无功综合协调控制具有较大的理论及实际意义,对于制定电力系统自动电压控制(AVC)方案具有普遍借鉴意义。     

考虑税收和交易费用的最优投资消费模型研究

研究了不完备金融市场上有随机收入、红利支付、税收和交易费用的投资决策问题的最优投资和消费问题.利用随机分析和粘性解的技术,得出值函数是HJB方程的光滑解;证明了最优投资策略、最优消费策略是存在的,并用反馈形式给出了最优消费投资策略.     

局部修复码综述

分布式存储系统因其海量存储能力、高扩展性和低成本等特性受到广泛开发和使用.如何有效保障数据可靠性也成为当前分布式存储系统重点关注的问题之一.局部修复码是目前广泛使用的保障数据可靠性的手段.介绍国际上目前比较热门的三类局部修复码,即经典的局部修复码、再生码和极大局部修复码,并重点介绍这三类码的最优性质.     

时滞积微分系统最优参数选择问题的一致算法

文章讨论了带时滞项的积微分系统最优参数选择问题,并利用变分法推导出目标函数的梯度公式,将最优参数选择问题当成最优化问题利用逐步二次规划法（SQP）进行数值求解,并给出具体的算法．     

局域世界演化模型在贵州输配电网中的应用

根据贵州电网潮流图和相关数据绘制出其输配电网各节点连接图,运用小世界网络、无标度网络和局域世界演化网络模型对贵州输配电网络的结构特征进行了分析验证,通过实例将贵州电网潮流图分成4个部分,78个节点,对研究节点i的度ki统计,应用网络分布服从指数分布,BA网络的度分布函数,局域世界演化模型的度分布函数相关数据的计算结果比较,表明贵州输配电网符合局域世界演化模型,具备该模型的特性在输电网络中,应加强对集散节点的监控和保护,有必要对相继故障的发生机理、相继故障的预防和控制作深入的研究,确保电力网络安全稳定地运行.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理

在工件加工时间具有恶化效应的单机环境下,研究初始计划执行中计划外多个新工件到达的干扰管理问题.将加工成本作为初始目标,将工件相对于初始完工时间的延迟作为扰动目标,构建多目标干扰管理模型.结合归档式多目标模拟退火算法在全局寻优方面的优势,与非支配排序遗传算法在快速收敛到Pareto有效前沿的局部搜索优势,设计了混合元启发式算法在全局搜索和局部搜索之间进行平衡.通过分析问题Pareto最优解特性,可以进一步有效降低混合元启发式算法的搜索空间,提高收敛速度和输出有效前沿的质量.最后,通过随机生成算例进行数值实验,验证混合算法对求解干扰管理问题的有效性和Pareto最优解特性对于算法性能的改进.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

椭圆问题在三角网格剖分下的扩展混合体积元方法

针对一类带有非对角扩散变张量系数的广义自共轭椭圆问题导出的偏微分系统,给出了椭圆问题在三角剖分下的扩展混合体积元方法。该方法在三角单元上采用了最低次的R—T扩展混合元空间,得到近似压力、近似速度以及近似通量的拟最优误差估计。