模拟退火法在协同优化中的应用

为解决传统标准协同优化算法经常无法收敛和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火法的改进协同优化算法.该算法在继承标准协同优化算法并行自治优点的前提下,首先系统级由全局模拟退火算法和梯度算法相结合的组合优化策略代替单优化算法,其次根据优化具体情况引入动态松弛因子,以此来保证优化的全局性和精度.通过两个典型的MDO测试算例对改进的协同优化算法进行验证,优化结果表明,改进的协同优化算法具有更好的精度、收敛速度和稳定性.     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址研究

针对存在失效风险的设施选址问题,构建了信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址模型.该模型既反映了信息缺失下顾客访问设施方式的变化,又在预算有限的情况下考虑了设施优化布局方案.针对构建模型的特性,基于拉格朗日松弛算法,提出了定制的启发式求解算法.基于京津冀区域的实际数据,构建了一系列的算例,对选址模型的性能和参数进行深入分析研究.研究结果表明:采用拉格朗日松弛算法求解该模型可以获得合理的物流设施选址方案.通过灵敏度分析,探讨了模型参数对物流设施选址成本的影响.     

《TRIPS协定》药品专利强制许可制度的国际实践及我国的改革之路

为应对全球严峻的公共健康形势,《TRIPs协定》构建了药品专利强制许可制度。在国际上发展中国家和发达国家立足本国需要在药品专利强制许可制度上均有所实践。为切实提高我国药品可及性,保障公共健康,我国应坚持"慎用而善用"的指导思想,实现药品专利强制许可法律规范体系化、科学化,扩大药品专利强制许可启动主体范围,完善药品专利强制许可事由,明确许可使用费标准。     

拟双曲一致域与弱拟对称映射

根据拟双曲一致域和拟对称映射的基本性质,利用拟双曲度量作为研究的重要工具,主要讨论了度量空间中拟双曲一致域的几何性质,同时刻画了拟双曲一致域在弱拟对称映射下仍然是保持不变的.     

单调变分不等式问题的惯性松弛投影算法

在Hilbert空间中研究单调变分不等式问题的惯性松弛投影算法.在该算法的每一次迭代中，只需要向特殊结构的半空间进行2次投影.另外，采取一定的线搜索条件，在单调和Lipschitz连续且Lipschitz系数大小未知的假设下，证明该算法所产生的序列强收敛到变分不等式的解.     

近似保正交线性映射的新扰动

在复Hilbert空间中,在已有近似保正交线性映射充分条件的基础上,应用算子论的方法,得到了关于近似保正交线性映射新的扰动定理,即证明了在一定条件下,给定非零近似保正交线性映射的附近必存在近似保正交线性映射.     

基于数据包络分析松弛变量的排序方法

为协助管理层更加全面充分地评价所有决策单元(decision making unit,DMU)的绩效表现,提出一种新的基于松弛变量和(有效)DMU影响力的排序方法。根据数据包络分析中关于松弛变量的研究,定义了直接使用投入-产出松弛变量来计算的δ-效率值,将所有DMU分为δ-有效和非δ-有效两类。依据δ-效率值大小来区分和排列非δ-有效DMU;同时对于δ-有效DMU,考虑将其从参考集中剔除后,利用δ-效率值的变化来度量其对其它DMU的影响程度,根据影响程度的大小可以有效区分那些被传统模型定义为有效的DMU,实现所有DMU的排序。通过对算例和实际应用的计算比较,提出的排序方法展现了较高的可操作性,实现了比较好的区分效果和相对合理的排序结果,可以为决策者提供有效的决策支持。     

纹理映射技术算法综述

纹理映射技术随计算机技术的发展,经历了二维纹理映射到三维纹理映射,再到过程纹理映射的一个过程。在这个过程中,纹理映射算法层出不穷,各有优劣。通过系统地总结纹理映射技术的发展历史和纹理映射发展历史中的几种经典算法,从应用的角度给出了纹理映射技术的各种常用算法,并比较其中几种算法的优劣。     

预应力锚索施工浅析

本文主要介绍了预应力锚索施工工艺流程及施工技术。