主动服务架构的构建

随着主动服务技术的不断深入研究，各项主动服务的关键性技术己经得到研究者们的实现以及优化，如何架构一个主动服务的系统环境，使得这些智能代理能够能高效、安全地提供协作服务成为研究者们努力实现的一个方向。     

QoS感知的云服务优化组合研究

为了更好地解决服务质量感知的云服务优化组合问题,首先对社会认知算法进行了改进,提出了面向离散型优化问题的模仿学习方法以及基于多次变异的观察学习方法。然后使用改进的社会认知算法对服务质量感知的云服务优化组合问题进行了求解。实验结果表明,改进的社会认知算法具有较强的搜索能力和较快的收敛速度,并且具有较强的推广性,可以用来求解其他离散型优化问题。     

基于点面结合方法的洪水预测研究

目前对于大面积流域的洪水预测研究还仅仅停留在时间的预测上,对于详细地点的预测研究不足,而点面结合的研究方法可以从时间和空间上相互论证预报的合理性及完整性。采用可公度法对东北地区进行洪水预测,不仅对整个东北地区洪水发生年份进行了预测,对于具体详细地点的预测,通过采用点面结合的预测方法来提高预测的精度。面预测验证了2013年洪水的必然性,且预测了2017年的东北洪水。点预测中由于空间分布的差异性,用四个代表性的站点对东北地区的来水情况进行丰平枯的辅助定性预测,除一个站点没有显著年份外,其他三个站点均显示2017年为极丰。综合判断2017年东北洪水有极大可能性。     

群居蜘蛛优化算法在水电站优化调度中的应用及其效能分析

针对水电站优化调度高维、非线性、多约束以及模型不易求解的特点,本文提出将群居蜘蛛优化算法应用于水电站优化调度。算法依据群居蜘蛛的协同机制全局寻优,能够避免早熟收敛和陷于局部最优值,获得最优的水库调度决策。结合具体实例并与动态规划、遗传算法的效能进行比较,结果表明该方法不仅寻优效果好,而且稳健性强,参数少、搜索效率高,是一种有效的水电站优化调度模型的求解方法,可在实际中推广应用。