一种基于FCFS调度策略的多处理机系统的仿真模型

根据多处理机的随机模型调度算法和排队系统的仿真原理，提出了基于FCFS的多处理机的调度评价模型，并开发了仿真软件，用于预测多处理机方式下的系统性能参数。     

基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

粗糙集计算方法及应用研究

研究总结了粗糙集计算方法新进展,同时对它们的计算复杂性进行了分析,并给出了这些计算方法之间的逻辑关系结构图,然后讨论了粗糙集在模型方面的扩展,最后对粗糙集计算方法的应用进行了论述.     

平面变栅距位相光栅位移传感器的测量精度极限

提出用透射式变栅距位相光栅作位移传感器,用标量衍射理论讨论了这种传感器的测量精度与光栅的起始栅距及栅距变化系数之间的关系,同时用时域有限元差分(FDTD)算法计算了变栅距位相光栅的衍射场,计算结果表明受衍射偏振特性的影响,这种位移传感器的测量精度在理论上存在极限.     

用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题

有时间窗约束的车辆路径规划问题是一种NP-hard问题,这种问题往往采用遗传算法来解决.但是传统的遗传算法本身存在的不足将严重影响整个算法的性能.本文设计了一种混合遗传算法,并进行了仿真试验.试验结果表明,用这种算法求解带有时间窗约束的车辆调度问题,可以在一定程度上克服上述问题,从而得到较高质量的解.     

环型配网优化规划的遗传算法

直接使用闭环结构约束,采用遗传算法对仅有2个变电站的环型配网进行优化规划.在配网优化规划的同时考虑到了结构上的环状约束和运行上的辐射状约束.首先介绍了环型配电网优化规划中采用的数学模型,然后介绍了遗传算法理论及其在环型配电网中的应用,并使用Visual C 编程语言,设计、开发环型配网优化规划软件.最后通过对一个17节点的试验系统的优化规划,验证了方法的实用性和有效性.     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.