一种基于MPLS流量工程的快速重路由算法

重路由技术已成为基于MPLS流量工程(MPLS—TE)中调整流量分布的主要手段。本文在分析了IETF制定的准标准快速重路由算法基础上，设计了一种基于MPLS流量工程的新快速重路由算法NEW—FR，并进行了仿真实验，实验结果和分析表明，该算法具有以下优点：消除了重路由时无共享链路节点对之间资资的双份占用情况、缓和了一次性报文流失序问题、大大降低了重路由切换时延和提高了重路由速度等。     

社会排斥视角下农村学校体育贫困分析及其解决路径

农村学校体育是农村学校教育的重要组成部分,但农村学校体育贫困现象较为突出,由于学校体育资源的缺乏造成学生体育教育机会缺失,而引起这种现象的根源是社会排斥.通过对学校体育贫困概念的界定和学校体育贫困外在表现的分析,从社会排斥的经济、教育、文化3个维度探讨了农村学校体育贫困的原因,并从反社会排斥的视角提出解决农村学校体育贫困的5条路径,以期为农村学校体育发展和促进公平教育提供思考.     

抗战时期台湾学生来大陆途径考

抗日战争爆发后,台湾学生陆陆续续来到大陆参加抗日斗争。考察他们来大陆的途径,有的直接从台湾来到大陆,有的从日本和东南亚等国间接来到大陆。他们来大陆的特点：一是以抗日为目的;二是路上困难重重。     

“百家争鸣”与“五四”新文化运动之比较研究

战国时期的＂百家争鸣＂与＂五四＂新文化运动是中华民族历史上两个最为伟大和辉煌的时代,前者成功开辟了中华民族的古代发展路径,后者则开启了中华民族的现代化道路。对这两个时代进行比较分析,找出两个时代在新旧路径选择的异同点,从而使我们可以从第一次路径选择中获得有益的启示,对于中华民族的伟大复兴将具有极大的历史价值和现实意义。     

考虑不确定因素的多模式城市交通网络路径决策

由于时间的波动性与突发事件的影响,多模式城市交通网络的运行时常伴随着各种不确定性情况的发生。通过考虑多模式交通网络的出行特点与交通网络不同的运行状态,建立了基于马尔可夫决策过程的多模式交通网络的路线决策模型与算法,所提方法应用到北京市多模式城市交通网络。结果显示,不同出发时间需要不同的路径决策以达到最小出行时间。基于马尔可夫决策过程的路径决策方法的有效性得到验证,它可以为出行者路线选择提供更合理的指示。     

多UAV协同区域覆盖搜索研究

针对多无人机协同区域覆盖搜索问题,为降低问题求解的复杂度,将其分解为多UAV任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题,对子问题分别优化求解。建立了无人机任务执行代价模型,采用分层模糊推理求解无人机的性能评估指数,根据性能评估指数采用基于面积的区域分割方法实现多无人机搜索任务区域的分配。分析了无人机实现区域内覆盖搜索的最优路径问题,给出了在特定多边形区域下最小代价的搜索模式和搜索路径。仿真实验结果验证了所给方法的有效性。     

Bi8V2O17颜料的制备及其基本特征

用粉末煅烧法和水悬浮液法研制了Bi8V2O17颜料．利用差热分析法确定制备工艺参数．产物用X射线衍射、扫描电镜(SEM)和激光粒度测试法进行物相鉴定、微观形貌观察和粒径测定．结合两种制备过程进行了颜料合成的异同比较及机制探讨．     

基于过滤机制的抑制BGP路由表增长的方法

经过对BGP路由表进行分析,发现在BGP路由表中包含大量前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由·给出了一种减缓路由表增长的方法,该方法基于前缀长度对路由进行过滤·对前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由,只允许其在指定的距离范围内被通告,一旦该路由穿越了指定数目的AS,它就将被过滤掉,不再被通告·通过修改BGP协议,为其增加一个新的属性来记录被过滤路由的最大通告距离,实现对路由过滤·通过模拟实验证明所给方法可行,对抑制路由表增长效果明显·     

基于危险值分布流模型的飞机时间间隔计算方法

前后两架飞机的间隔是影响进近航路容量的关键因素,为了在飞机进近阶段前后两架飞机之间既能保持安全,又能最大程度地缩小两机之间的尾流间隔,提升进近阶段的到达容量,使用一种改进的Lighthill-Whitham-Richards(LWR)的交通流量模型,改进后的LWR模型将进场着陆的飞机发生碰撞冲突的概率视为与飞机数量相关的连续分布,称为危险值分布,通过危险值分布预测发生冲突的概率,使用速度平差法计算不同机型组合的安全间隔.基于危险值分布流模型对进近阶段上不满足间隔的飞机提出速度调整方法,使飞机之间保持所需的最小间隔时间,以便能够最佳利用进场着陆空域的容量.     

激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划

为提高优化算法搜索能力,分析了基本蚁群优化算法和心理学家斯金纳的强化激励方法的基本原理,将正、负激励原理应用于改进基本蚁群优化算法,提出了基于激励机制的改进蚁群算法,并给出了其数学描述。将改进的算法应用于求解旅行商问题和避碰约束下的最短路径规划问题,并与基本算法进行比较。仿真试验显示,改进的蚁群算法有效搜索到最短路径,实现全局路径优化。由于采用了激励机制,使得种群中所有个体都能够积极向最优解移动,从而更快地找到最优解,其较之基本蚁群算法具有较快的收敛速度,整体性能优越,能够应用于求解路径规划等问题。