ATO型供应链生产规划与库存协调集成决策经济模型

结合供应链分析模型研究的现状和ATO(assembletoorder)型供应链企业的特点,建立了供应链联盟生产规划与库存协调集成决策经济模型,该模型包括战略层子模型和运作层子模型两部分.战略层子模型以供应链整体增值利润最大化为目标来确定各层企业的生产计划;运作层子模型,在战略层确定的生产合作计划的基础上,来实现协调多层供应链成员企业生产周期或批量的目标.此外,文章还从合作博弈的角度证实了模型博弈核心解的存在性这样模型确定的生产合作计划可保证联盟整体的稳定性.     

IEEE802.11 MAC层协议栈的均衡多线程实现方法

IEEE802.11标准中的媒体接入控制层(MAC)协议栈由包含22个子模块的有限状态机组成.在嵌入式系统的基础上实现802.11MAC层协议栈时,可以有多线程和单线程的设计方法,但它们都难以达到效率均衡的效果.这里提出的均衡多线程的设计方法,兼顾了系统效率和可实现性的要求,获得了良好的效果.仿真实验结果验证了此方法的高效性.     

一种ad hoc网络可靠性度量——网络均衡度

通过网络节点的重要性,定义了网络的均衡度,从而用来衡量网络的可靠性.该度量反映了网络的抗毁性、生存性以及有效性,是一种衡量网络可靠性的有效尺度.     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

一种新的时变多径环境下OFDM系统参数选取方法

分别针对CP长度大于和小于最大多径时延两种情况，分析了由时变多径环境引入的ISI分量和子载波间干扰（ICI）分量，提出了“基于多径时延分布”选取CP长度进而确定子载波数的方法。计算机仿真验证充分说明了该方法的优越性，所得研究结论对于不同信道环境下的实际OFDM系统参数选择具有指导意义。     

退化图片的图像增强方法研究

采用直方图均衡和灰度匹配变换的图像增强方法对退化图片细节进行了增强处理，在灰度匹配变换中分别采用单映射（SML）规则和组映射规则（GML），并对它们的特点进行了比较分析．实验结果表明，用SML和GML能更好地增强细节．特别是GML能有效减小其匹配后的直方图与匹配函数之间的误差．     

关于QF环的一个新刻画

忠实平衡自正交双模是模类里的一种重要的研究对象．它广泛运用于倾斜模和余倾斜模理论及CM—环理论中．本文首先给出Noether环中Strong Nakayama Conjecture成立的一个条件．通过忠实平衡自正交双模的右极小内射分解给出了左Noether环模类的一个上生成子．最后用忠实平衡自正交双模的性质给出了QF环的一个新的刻画。     

求解两人博弈纳什平衡问题的定制临近点算法

针对一类不允许校正的两人轮流博弈纳什平衡问题,提出一种定制临近点分裂算法.该算法可用于模拟一种实际博弈活动:参与博弈的两个局中人轮流决策,且在一轮博弈中,每位局中人综合考虑对手上一轮与本轮所给出的决策,根据最优响应规则做出自己的相应决策.在一定假设条件下证明定制临近点算法全局地收敛到所考虑博弈的纳什平衡,数值算例验证了算法的有效性.     

ATIS环境下的网络交通流逐日动态演化研究

基于出行者逐日路径选择过程,建立出行者路径选择模型和逐日路径选择学习模型. 在2条平行路径的简单路网中进行多次数值实验,结果表明：网络交通流演化是否稳定,以及能否达到随机用户均衡态,与出行者对昨日感知行程时间的依赖程度和先进的出行者信息系统市场占有率两者都有关系. 当出行者对昨日实际行程时间完全依赖时,路网系统始终偏离随机用户均衡态;当出行者对昨日感知行程时间完全依赖时,出行者集中选择一条路径,并且网络交通流演化稳定.     

半群Q(k)的极大正则子半带

设T(X)和O(X)分别是X上的全变换半群和保序全变换半群,Y是X的非空子集,令F(X,Y)={α∈T(X):Xα?Yα?Y},OF(X,Y)=O(X)∩F(X,Y).当Y=n≥4时,对任意的2≤k≤n-2,考虑半群Q(k)={α∈OF(X,Y):Im(α)≤k}的极大正则子半带的结构,利用Miller-Clifford定理,证明了半群Q(k)的极大正则子半带有且仅有两类:A(α)=Q(k-1)∪(J(k)\L_α),α∈J(k);B(β)=Q(k-1)∪(J(k)\R_β),β∈N(k).