VB.Net中的多窗体编程技术

本文较为详细地分析了VB．Net与VB6．0在窗体处理机制方面的差异，给出了VB.Net环境下实现多窗体编程的有效途径和方法。     

微机UNIX直接视频图形程序设计

本文介绍利用微机内部硬件控制。针对EGA／VGA图形适配器，进行直接视频图形程序设计。     

Determination of Optimal Due-Date for Single-Machine Scheduling with Dynamic Programming Approach

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄｕｅ ｄａｔｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔａｎｄｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｏｆａｓｅｔｏｆｎｉｎｄｅｐｅｎ ｄｅｎｔｊｏｂｓｏｎａｓｉｎｇｌｅｍａｃｈｉｎｅ .Ｄｕｅ ｄａｔｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎａｐｏｐｕｌａｒｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃａｎｄｐｌｅｎｔｉｆｕｌｆｒｕｉｔｆｕｌｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｏｂｔａｉｎｅｄｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔｙｅａｒｓ .Ｔｈｅｐｏｐｕｌａｒｉｔｙｏｆｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒ…     

关于《高级语言程序设计》课程双语教学的思考

针对《高级语言程序设计》课程实行双语教学提出了自己的思路，对如何才能成功地对该课程实施双语教学提出了几点建议．     

自适应PBIL算法求解合同优化匹配问题

描述钢铁企业中客户合同与库存材料的优化匹配问题，建立实现库存利用量最大化、匹配成本最小化的多目标O-1规划模型。结合问题的特点，采用模糊决策方法对多目标函数进行集成，设计一种具有自适应能力的PBIL(Population-based Increased Learning)算法用于模型求解，它的基本思想是利用信息熵来度量算法的进化程度，并按照熵值的变化自适应地调整算法的学习因子和变异率。通过应用实例的计算，以及和基本PBIL算法、GA计算结果的比较，证明该模型和算法的有效性和应用潜力。     

中央空调系统循环泵的自动化改造

本文介绍了在机场或高级办公大楼中央空调系统的运行过程中，为了提高循环泵的运行可靠性及其效率，利用可编程控制器KL－51实现对循环工作状态的自动检测和一开一备的自动转换功能。     

Optimization of HMM Parameters Based on Chaos and Genetic Algorithm for Hand Gesture Recognition

In order to prevent standard genetic algorithm (SGA) from being premature, chaos is introduced into GA, thus forming chaotic anneal genetic algorithm (CAGA). Chaos' ergodicity is used to initialize the population, and chaotic anneal mutation operator is used as the substitute for the mutation operator in SGA. CAGA is a unified framework of the existing chaotic mutation methods. To validate the proposed algorithm, three algorithms, i. e. Baum-Welch, SGA and CAGA, are compared on training hidden Markov model (HMM) to recognize the hand gestures. Experiments on twenty-six alphabetical gestures show the CAGA's validity.     

基于GA的小卫星星务规划的全局优化算法

小卫星任务规划是为确定飞行任务目标并根据飞行任务目标控制它运行的指令序列，小卫星的任务规划可以归结为资源受限的规划和调度问题，对于此类问题，目前有许多解决方案，但对于解决大规模问题仍然十分困难，并且在大多数情况下只能得到局部最优解。本文用基于GA的优化算法解决小卫星星务规划的优化问题，不仅可以得到全局最优解，而且在满足卫星上快速性和准确性方面显示出非常大的优势。     

基于遗传算法的特征结构配置及其在导弹控制中的应用仿真研究

本文研究采用遗传算法求解线性多变量系统在输出反馈作用下的特征结构配置及其在导弹控制系统中的应用问题。遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传学机理的参数搜索方法。采用遗传算法求解特征结构配置问题，具有适用广泛和计算稳定等特性。对导弹控制系统的仿真结果表明，这种方法是有效的。     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.