基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于文本分类的农业种植信息集成推荐方法研究

目前网络上存在着海量的农业信息,但是对于广大农民来说信息得不到有效的利用,迫切需要对信息进行集成推荐.针对网络上的农业种植方面的文本信息进行了深入研究,该系统首先利用爬虫技术自动地爬取海量农业种植信息,经清洗整理后构建数据集语料库.其次利用机器学习中KNN方法找到每个样本的k近邻对文章进行聚类,通过TF-IDF方法提取出关键词并构造词频矩阵,然后从文本中构建特征向量,进而对相似文档进行分类,最后将加权值经排序后的结果推荐给用户.该系统实现了对农业文本进行准确的自动分类以及自动提取出文章摘要,并对相似文章进行推荐展示的效果.     

用于虚拟化环境的进程隔离方法研究与实现

针对虚拟化环境中用户进程运行安全问题,提出一种适用于虚拟化环境的进程隔离方法.该方法引入安全域作为进程隔离保护的基本单元,安全域是进程以及进程运行过程中依赖的环境构成的整体,通过建立安全域之间的依赖关系和安全域之间信息的交换规则,确保进程初始安全和运行过程中的隔离性.给出了安全域的相关概念和形式化描述,以及安全域之间信息流交换和依赖关系的建立方法和相关证明.以Xen虚拟化系统为基础,给出了该保护方法的具体实现以及实验结果,实验结果分析表明:该方法在虚拟化环境中能够抵御多种攻击手段,额外执行开销不超过10%.     

多停泊基地约束下港口拖轮作业的一体化调度优化

在分析拖轮调度问题基本性质的基础上,结合多处理器任务调度理论,构建了以拖轮总作业时间最小化为目标函数、考虑多停泊基地条件下的一体化调度优化模型;针对问题特点设计了混合模拟退火算法并对其进行求解;以二维实整数的方式作为解的表现形式,在初始解的生成过程中加入首艘可用拖轮的启发式规则,并运用三点交叉的方式产生新解.数值实例结果表明,所提出的算法收敛性较好,求解结果比现行调度规则所得结果的优化率提高了20%.对系统参数的分析表明:移泊作业所占比例和到港船舶类型对目标函数的影响较大;在拖轮配备中,总作业时间对拖轮配备情况具有极弱的敏感性,而在不同装卸作业时间下总作业时间的变化无规律性.     

实现船舶稳性的多油舱自适应调度算法及仿真

针对油舱对船舶浮态与稳性的影响，研究了保持船舶稳性的多油舱自适应调度控制算法，并用WinCC (Windows Control Center)组态软件编写了船舶自动浮态调整仿真系统。在系统架构上，采用布尔逻辑表构建了油舱、泵、管路之间的连通关系，并根据浮态方程计算出舱群之间的调驳油量，再根据多变量多约束的自适应优化调度算法实现了油舱驳油过程中浮态的平衡。仿真结果表明调度算法可以对船舶的浮态进行有效调整，并保持船舶稳性，避免了由油舱油量分布不均给船舶带来的不利影响，保障了航行安全。     

峰值电量约束下的场桥能耗最小化问题研究

随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

“设计素描”教学内容的展开应用

“设计素描”是设计学科中艺术设计专业必修的一门专业基础主干课程。通过本课程的学习，使学生掌握基本的设计造型规律及各种材料的特性和使用方法，训练学生对事物的分析、观察、理解能力和富于理智的认知能力，同时，培养和调动学生思维的能动性，以形成对未知领域自觉探索的想象能力和创造能力及培养学生的思辨能力和创新意识，为学习后续课程及从事专业工作打下良好的基础。其对设计素描教学内容的展开和教学方法、教学实践的探索与研究具有重要意义。进而阐述了设计素描的形成和发展历程，从中提炼了相关性质与发展规律，使之清楚地认识到影响教学发展的各种因素。以此为基础，科学地分析了当前设计素描教学存在的问题，提出了主导设计素描造型基础的新思维和创新能力。     

An effective estimation of distribution algorithm for parallel litho machine scheduling with reticle constraints

In order to improve the scheduling efficiency of photolithography, bottleneck process of wafer fabrications in the semiconductor industry, an effective estimation of distribution algorithm is pro-posed for scheduling problems of parallel litho machines with reticle constraints, where multiple reti-cles are available for each reticle type.First, the scheduling problem domain of parallel litho ma-chines is described with reticle constraints and mathematical programming formulations are put for-ward with the objective of minimizing total weighted completion time.Second, estimation of distribu-tion algorithm is developed with a decoding scheme specially designed to deal with the reticle con-straints.Third, an insert-based local search with the first move strategy is introduced to enhance the local exploitation ability of the algorithm.Finally, simulation experiments and analysis demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

订货与发货整合批量调度问题

在对文题进行数学描述的基础上，建立求解该类问题的混合整数线性规划模型.证明问题NP 困难性并研究多项式可解子问题，进一步提出了3个启发式算法以及精确求解的分支定界算法.数值实验表明，所提出启发式算法以及分支定界算法的有效性与高效性.