基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换（OBS）网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突 发控制包（BCP）缓存的批调度算法M其主要思想是：对到达的突发控制包进行缓存M当设定的最大缓冲时间到了, 首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据 突发（DB）该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿 真结果表明：该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

季节性商品的促销定价模型与算法

研究了季节性商品在促销前提下的定价问题.在综合考虑季节性商品的销售特点、销售折扣率、商品库存、商品周期衰退、商品价格等问题的基础上,建立了以利润损失最小为目标的动态定价模型,以商家需处理的货物量为约束条件,基于改进遗传算法和粒子群算法,找到了成本最优的商品定价.并通过仿真,分析了商品定价对利润损失的影响,为大中型企业的促销决策提供了重要依据.     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

CuPCr钢显微组织对全浸海水腐蚀行为的影响

为考察CuPCr型耐海水腐蚀钢不同显微组织的腐蚀行为,采用热轧后不同冷却方式分别获得贝氏体和铁素体+珠光体组织,进行模拟海水腐蚀的全浸加速腐蚀实验,并利用失重法测量腐蚀速率,采用SEM,XRD和电化学方法评价钢的腐蚀行为.结果表明:贝氏体组织能够在更短时间内形成比较致密的锈层,其耐蚀性能明显优于铁素体和珠光体组织.碳元素在贝氏体中的均匀分布减少了微电池数量,因而能够降低钢的腐蚀电流密度.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

模糊自适应控制算法在水轮机调速器建模中的应用

在模糊控制器的设计中,模糊规则的提取,比例、量化因子和隶属度函数的确定都具有一定主观性;针对这种情况,提出改进的模糊自适应PID控制算法(IFPID),利用微粒群算法对经过预处理的隶属度函数进行优化.在水轮机调速器仿真实验中,与简单PID控制算法和一般模糊控制算法相比,基于改进模糊自适应PID算法的系统在响应频率扰动和负荷扰动时有着更短的调节时间和更小的超调量.     

SCE-UA算法在TOPMODEL参数优化中的应用

以江西修水万家埠流域为例,用SCE-UA算法对TOPMODEL参数进行了优化,并对优化结果进行了检验.结果表明:SCE-UA算法不仅可以用于概念性水文模型和分布式水文模型,还可以用于半分布式水文模型———TOPMODEL;TOPMODEL参数上下边界需根据参数的物理意义和研究流域特性来确定;在SCE-UA算法中,目标函数的建立对于参数优化具有重要作用,在次洪模拟时,目标函数应突出高水过程和洪峰对模拟效果的影响;SCE-UA算法的绝大部分参数取值都可以采用已有研究成果的默认值,只有复合型个数p需要根据具体问题确定.     

出租车合乘模式的探讨

文章针对城市交通拥挤以及出租车所占交通量大而载客量却很小的现状,提出了出租车合乘运营模式,在考虑了司机和乘客双方利益的基础上建立相应的数学模型,建立乘客合乘查询系统,求出最佳行驶路线,确定各个乘客的费率,计算合理费用。     

一种新的门限秘密共享方案

一个(k,n)门限秘密共享方案允许把一个秘密S分成n份Si(1≤i≤n),每一份交由一个用户Pi,使得任意k个或多于k个用户联合起来可以恢复秘密S,而任意少于k个用户却不能。在现实生活中,它有着非常广泛的应用。文章介绍了Shamir秘密共享方案,并设计了一种新的基于线性方程组求解的门限秘密共享方案。该方案满足完备、理想特性;与Shamir门限方案相比,其安全性相当;但在计算、重构以及更新共享时更有效。     

一种基于免疫的敏捷供应链形成算法

敏捷供应链形成是敏捷制造的首要问题,主要研究如何在众多候选企业中选择合作伙伴,形成最优供应链。该文通过引入多目标约束条件,优化了问题的数学模型,并设计了一种基于免疫的敏捷供应链形成算法,最后给出一个典型算例,以说明该算法的有效性和实用性。