JSP中文乱码问题的探讨与解决方法

JSP程序在运行过程中经常会出现中文乱码现象。解决这个问题涉及到字符编码知识、Java语言中字符编码转换、JSP程序处理过程等。本文详细探讨了这些技术问题,并提出了JSP中文乱码的解决方法,以及JSP页面的中文编码和传输策略。     

JSP下中文乱码问题的解决方法

使用JSP常会碰到中文显示乱码的问题,不同的人会有不同的解决办法,笔者在实际开发中所遇到如下的一些中文显示乱码的问题的解决方法进行了总结,供开发的朋友参考。     

JSP中文乱码问题及解决方法

JSP是以Java编程语言为基础的跨平台web开发技术。本文从JSP页面产生中文乱码的原因着手,但在JSP中处理和显示中文是项繁琐的工作,而且没有统一的解决方法。因此对JSP编程中涉及的中文乱码问题进行探讨,并提出相应的解决方案。     

试谈解决JSP Web开发中的中文乱码

介绍在JSP中解决页面显示的中文乱码、URL传递参数、数据提交后的中文乱码以及访问MySQL数据库的中文乱码问题。     

基于范例分析的JSP中文乱码解决方案

中文乱码是JSP动态网站开发过程中经常遇到的问题,该文从产生JSP中文乱码的范例入手,分析了产生乱码的原因,给出了消除乱码的具体方法,具有实用性和易操作性。     

关于Java Web技术开发中中文乱码问题的深入探讨

在利用Servlet/JSP技术开发Web应用程序的时候,不可避免的会遇到中文乱码问题,本文首先分析了中文乱码问题产生的原因,并在此基础上提出了解决方案。     

Java中文处理研究

在简要介绍字符编码常识的基础上,深入分析了Java源程序在编译运行过程中的编码解码过程,从而找到了能直接在控制台上运行的Java类,JSP,Servlet及Java程序和数据库之间中文乱码问题产生的根本原因,并分别给出了解决方法,从而较好地解决了Java程序在移植及输入输出过程中的乱码问题。     

Java中文处理研究

在简要介绍字符编码常识的基础上，深入分析了Java源程序在编译运行过程中的编码解码过程，从而找到了能直接在控制台上运行的Java类，JSP，Servlet及Java程序和数据库之间中文乱码问题产生的根本原因，并分别给出了解决方法。从而较好地解决了Java程序在移植及输入输出过程中的乱码问题。     

对Java Web应用开发中的中文乱码问题的研究与解决

Java Web程序员或初学者在利用JSP/Servlet技术来开发Java Web应用程序的时候,经常会遇到中文乱码问题。文章首先介绍了在J2EE平台下的Web应用开发中常用的编码方式,然后分析了中文乱码问题产生的原因,并在此基础上针对不同的应用情况提出了具体解决方案。     

Java Web中文显示乱码问题的分析与解决方案

作为一个Java Web程序开发人员,在开发过程中,经常会遇到意想不到的中文显示乱码问题,它会出现在程序中传递/接收中文参数或者是与数据库连接/查询等等项目中经常出现的操作过程中,这些乱码问题总是困扰着程序开发人员。本论文首先从操作系统与服务器的字符集/编码方式和JSP文件执行流程中编码的转换两个方面全面分析了产生乱码的根本原因,然后根据不同情况下中文显示乱码原因进行了详细的分析并给出了多种不同的解决方案。     

A tutorial survey of job-shop scheduling problems using genetic algorithms-I. representation

Job-shop scheduling problem (abbreviated to JSP) is one of the well-known hardest combinatorial optimization problems. During the last three decades, the problem has captured the interest of a significant number of researchers and a lot of literature has been published, but no efficient solution algorithm has been found yet for solving it to optimality in polynomial time. This has led to recent interest in using genetic algorithms (GAs) to address it. The purpose of this paper and its companion (Part II: Hybrid Genetic Search Strategies) is to give a tutorial survey of recent works on solving classical JSP using genetic algorithms. In Part I, we devote our attention to the representation schemes proposed for JSP. In Part II, we will discuss various hybrid approaches of genetic algorithms and conventional heuristics. The research works on GA/JSP provide very rich experiences for the constrained combinatorial optimization problems. All of the techniques developed for JSP may be useful for other scheduling problems in modern flexible manufacturing systems and other combinatorial optimization problems.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

改进细菌觅食算法求解车间作业调度问题*

针对细菌觅食算法（BFOA）求解高维优化问题时容易陷入局部最优和早熟的问题,引入自适应步长及差分进化算子,并将改进算法用于车间作业调度问题（JSP）中。求解时,设计了一种编码转换方案,从而无须修改BFOA运算规则即可实现对JSP的寻优;同时,采用空闲时间片段优化策略降低了调度问题的复杂性。仿真实验表明,该算法能够跳出局部最优,避免了早熟的问题,调度结果优于原始细菌觅食算法和离散粒子群算法。     

一种基于JavaBean的文件下载技术

以实例介绍了 Java Script、JSP和 Java Bean实现文件下载的方法 ,通过比较这几种下载方法 ,得到一种满足要求的、基于 JSP+ Java Bean的实现方法 ,解决了 Web应用中通过点击鼠标左键实现文件下载的问题 ,并已用于正在开发的基于 Web的 KMS系统中 ,性能良好     

改进计算能量函数下作业车间调度的混沌神经网络方法

神经网络是求解作业车间调度问题的一种有效方法,本文研究可以获得全局最优或近似全局最优的可行解的作业车问调度神经网络方法.给出包括作业车间调度所有约束条件的新的计算能量函数表达式,并把混沌动力学应用于离散Hopfield神经网络作业车间调度中,提出一种改进的暂态混沌离散神经网络作业车间调度方法.仿真结果表明,该方法不仅具有全局搜索能力,而且收敛速度较快,重要的是能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优的可行的作业车间调度方案.     

JSP问题的遗传算法解决途径

针对车床作业调度问题,讨论了应用于车床作业调度的遗传算法设计,给出了主要的编码、解码、以及死锁问题的算法模型。结合应用实例．说明了设计的可行性与有效性。     

网络并行计算中多处理机任务调度问题研究

在网络并行计算系统中,具有多处理机任务需求的多步骤调度是一类常见问题,为此提出一种混合了多处理机任务调度（Multiprocessor Task Scheduling,MTS）和作业车间调度（Job-shop Scheduling Problem,JSP）的调度模型,即多处理机任务作业车间调度（Multiprocessor Task Job-shop Scheduling Problem,MTJSP）。与传统MTS不同的是MTJSP的每项任务的完成都要经历多个步骤。首先对[m]台处理机加工[n]项任务的MTJSP调度问题建立数学模型,然后设计了一种混合粒子群优化（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）算法进行求解。算法的改进工作包括：设计出针对多处理机问题的解码策略;采用新的粒子更新方式;增加记忆库功能,以保证全局最优解的多样性;加入基于模拟退火的局部搜索功能。大量的仿真实验验证HPSO的性能,结果显示HPSO不但能够有效解决MTJSP问题,在求解经典JSP问题中也表现优良。     

A tabu search algorithm with a new neighborhood structure for the job shop scheduling problem

Tabu search (TS) algorithms are among the most effective approaches for solving the job shop scheduling problem (JSP) which is one of the most difficult NP-complete problems. However, neighborhood structures and move evaluation strategies play the central role in the effectiveness and efficiency of the tabu search for the JSP. In this paper, a new enhanced neighborhood structure is proposed and applied to solving the job shop scheduling problem by TS approach. Using this new neighborhood structure combined with the appropriate move evaluation strategy and parameters, we tested the TS approach on a set of standard benchmark instances and found a large number of better upper bounds among the unsolved instances. The computational results show that for the rectangular problem our approach dominates all others in terms of both solution quality and performance.     

混合哈里斯鹰算法求解作业车间调度问题

针对哈里斯鹰算法（HHO）求解作业车间调度问题（JSP）时存在寻优能力差、易陷入局部最优等缺点提出了混合哈里斯鹰算法（HHHO）。首先,在种群初始化阶段引入混沌理论增加种群多样性;其次,在HHO搜索前期采用能量非线性递减和量子计算增强算法全局探索能力,在搜索后期采用邻域搜索算法增强算法局部开发能力;最后,选取了FT和LA系列算例测试了算法的性能,并与其他先进元启发式算法对比,验证了HHHO在求解JSP时的有效性和优越性。     

新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题

针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法。