基于反向累积法的强化缓冲算子序列的研究

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,利用反向累积和的概念,构造了l 阶反向累积和算术平均强化缓冲算子及l 阶反向累积和几何平均强化缓冲算子.给出并证明了其强化缓冲算子的性质和算子作用后序列之间的大小关系.该类算子具有普适性,当阶数等于1时即为党氏强化缓冲算子.最后通过一个实例验证了该算子的有效性.

     

基于不动点的新强化缓冲算子及其性质研究

在灰色系统缓冲算于公理体系下,利用反函数定理构造了两类新强化缓冲算子,并研究其特性及各种强化缓冲算子之间的内在关系,有效地解决了冲击扰动系统数据序列建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而推广了缓冲算子的类型.     

基于不动点的强化缓冲算子序列及其应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了4类强化缓冲算子序列,整合了已有的实用强化缓冲算子,并对它们的缓冲作用进行比较.实例验证了这类算子序列的有效性和实用性,解决了冲击扰动系统行为数据在建模预测过程中出现的定性分析与定量预测不符的问题.     

关于强化缓冲算子的研究

运用灰色系统理论,在对缓冲算子研究的基础上,构造一类具有普遍意义的强化缓冲算子,研究了它们的一些特性及内在关系,从而有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例验证了该算子的有效性与实用性.     

强化缓冲算子性质的研究

通过对平均强化缓冲算子（ASBO）,几何平均强化缓冲算子（GASBO）,加权平均强化缓冲算（WASBO）加权几何平均强化缓冲算子（WGASBO）的特性及各种内在关系的研究,明确了当序列前一部分增长（衰减）速度过缓而后一部分增长（衰减）速度过快时,冲击扰动系统数据序列通过强化缓冲算子作用后,强化缓冲作用序列变得比较平缓．从而有效地解决了在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题。     

基于单调函数的新弱化缓冲算子研究

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了2类新弱化缓冲算子,并将其与党氏弱化缓冲算子进行比较,论证了党氏弱化缓冲算子为新算子的特例,从而大大地拓广了弱化缓冲算子的应用范围.对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列,在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向.     

基于一类新的强化缓冲算子的GM(1,1)预测精度研究

根据灰色系统理论中新息优先利用原理,在对缓冲算子和已有强化缓冲算子研究的基础上,构造了一类新的强化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,这类新的强化缓冲算子能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.     

基于新信息优先的强化缓冲算子的构造及应用

现实问题中存在这样一类非负单调递增(或衰减)序列,其早期数据增长(或衰减)缓慢,但从最末一个数据开始,系统由于受到外部强烈的激励,最新数据x(n) 大幅增大(或减小),且定性分析的结果也表明这种强激励带来的快速增长(或衰减)的态势在未来还会持续. 针对这样一类序列的预测建模问题,本文在缓冲算子公理体系下,提出了利用最新信息x(n)所反映的序列快速增长(或衰减)的"端倪"构造一类新的强化缓冲算子的方法,给出了相关定理及其详细证明. 理论分析和实证表明,基于新信息优先的强化缓冲算子建立的灰色模型能够有效地提高这类序列的预测精度.     

全信息变权缓冲算子的拓展、优化及其应用

针对冲击扰动系统的建模预测问题,对全信息变权缓冲算子进行拓展,提出两类含幂指数的全信息变权缓冲算子,并从理论上揭示强化缓冲算子与弱化缓冲算子的转换关系.在此基础上,给出新算子参数优化机理以及具体算法,并探讨算法的时间复杂度问题.最后,以全国风力发电装机容量的冲击扰动数据预测为例,验证算子的有效性和优越性.结果表明:所提出的新算子及其优化算法在不增加时间复杂度的条件下,能够显著提高缓冲算子对冲击扰动系统的适应能力和灰色模型的预测精度.此外,全信息变权强化(弱化)缓冲算子为新算子的特殊形式,当幂指数取值为1时,新算子退化为全信息变权强化缓冲算子;当幂指数取值为-1时,新算子退化为全信息变权弱化缓冲算子.     

一类幂弱化缓冲算子及其性质研究

针对经典弱化缓冲算子的固定结构问题,将可变参数引入弱化缓冲算子,构造若干实用的幂弱化缓冲算子,并分析可变参数与幂弱化缓冲算子作用强度之间的关系.通过调整可变参数的数值,实现对算子作用强度的有效控制.结果表明,经典弱化缓冲算子是幂弱化缓冲算子的特殊情形,幂弱化缓冲算子在控制作用强度方面的有效性明显优于传统缓冲算子.最后,通过实例验证了幂弱化缓冲算子的有效性与优越性.     

弱化缓冲算子性质研究

在灰色系统缓冲算子公理体系下,证明了下列结果:若d是一弱化缓冲算子,则x(k)d是由x(k)···x(n)所构成的表达式.f为严格单调递增函数,g为其反函数.在d中,用f(x(k))替换x(k)d,对得到的表达式用函数g加以作用,最后的表达式记为e.若d为弱化缓冲算子,则e也为弱化缓冲算子.     

变权缓冲算子及其作用强度的研究

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调,从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题,构造了变权弱化缓冲算子和变权强化缓冲算子.研究了缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,并用遗传算法探讨该类缓冲算子的优化问题.研究结果表明,可变权重在功能上类似于高阶作用算子,但控制缓冲算子作用强度的灵活性则明显优于高阶缓冲算子.最后以我国能源消费总量的预测问题为例,验证了变权缓冲算子的有效性和优越性.     

关于新的弱化缓冲算子的研究及其应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造出一类新的弱化缓冲算子.研究其一些特性和内在联系,可有效地解决冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,该类算子是有效而实用的.     

An accurate and practical buffer allocation model for the buffer cache based on marginal gains

A new dynamic buffer allocation strategy based on the notion of marginal gains is presented for the buffer cache that is used by the operating system to store frequently accessed disk blocks in main memory, and the performance of the proposed strategy is compared with those of previous allocation strategies. In the proposed strategy, marginal gain values are predicted by exploiting functions that approximate the expected number of buffer hits per unit time. Experimental results from both trace-driven simulation and an actual implementation in the FreeBSD operating system show that the proposed strategy accurately predicts the marginal gain values for various workloads resulting in significantly improved buffer hit ratios.     

基于IVHFWHM算子的犹豫关联多属性决策方法

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法。基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM)算子,提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和IVHFWHM算子。研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质。建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,通过MADM数值实验验证了模型的可行性与有效性。     

基于灰色聚类的群决策方法研究

采用非线性变换对区间灰数形式的决策信息进行规范化处理,并由决策者问差异度最小构建优化模型,确定指标权重.考虑到在决策者较多的情况下对决策者进行聚类处理可以提高决策质量,给出了决策者决策信息的灰色关联度的计算方法,并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法.在此基础上,提出了对聚类后各决策者类的决策信息集结的决策模型.最后通过一个实例说明了所提出方法的可行性和有效性.