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1.
本介绍在三层结构系统模式中应用CGI构造Web服务器的中间件技术,并存实例中综合运用这种技术,在Web上实现对数据库的存储和查询操作。 相似文献
2.
群体感知是群体协作有效进行的前提条件.在分析当前群体感知模型及群体协作模型研究现状的基础上,以角色为协作基础,根据任务相关度、协作者间组织结构的紧密程度来进行分层感知,提出了一种支持层次角色群体感知的模型(role based hierarchical awareness model,简称RHAM).RHAM 首先构建了一个群体协作环境(group cooperation environment,简称GCE),然后在GCE 的基础上扩展定义群体协作感知内容、感知层次及感知相关特性.最后对该模型的应用进行了 相似文献
3.
改进并行蚁群算法求解置换流水线调度问题 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决置换流水线的调度问题,提出了改进的并行蚁群算法.针对置换流水线问题本身的特性,在蚂蚁系统算法(ACS)的基础上,设计出了新的启发式信息算法.在计算大数据量的情况下,通过设计的新规律对数据进行分组,并对分组进行并行计算,然后合并各组最优解来问题的最优解.实验结果表明,该改进方法行之有效,新的启发式信息提高了解的质量,而按数据规律的分组并行不仅缩小查找最优值时间,相比于随机分组的并行算法,更加提高了解的质量. 相似文献
4.
针对无等待流水线车间调度问题(no-wait flow-shop scheduling problem,NWFSP)的特点,为了进一步提高求解质量,提出了新的启发函数的构造方法.为降低算法陷入局部最优状态的可能性,采取了控制启发值的上下限进行控制,达到了缩小启发值之间差异的目标.另外,受统计学中的正交试验设计方法的启发,使用正交表对蚁群算法的搜索结果进行正交测试.最后,通过引入多重插入移动机制进行搜索,提高了算法求解的质量.对标准测试数据进行测试,实验结果表明,该方法获得的解要优于标准测试数据中提供的已知解,证明正交测试对解有一定的改进效果. 相似文献
5.
基于扩展知识结构图的智能教学规划 总被引:1,自引:0,他引:1
智能教学规划是智能教学系统的核心组成部分,领域知识模型、教学方法模型以及学习者模型是智能教学系统的三个要素。提出了扩展知识结构图(ExtendedKnowledgeStructureGraph,EKSG)的概念,通过扩展知识结构图将领域知识模型、教学方法模型、学习者模型有机地结合起来。在此基础上,给出了根据扩展知识结构图制定学习者关于学习目标的最优教学规划算法,规划算法由两部分组成:判定算法JUDGE和最优规划生成算法TPLAN,其中JUDGE判断规划问题是否有解,在有解的情况下求出最优解图,TPLAN根据最优解图计算最优规划。证明了算法的正确性,分析了算法的效率。 相似文献
6.
提出一种基于小世界网络的自适应拓扑结构。每个粒子都与它的近邻粒子进行交互,其有一定概率通过小世界重置与远方的粒子进行沟通;为粒子群体的每个维度分配一个特定的小世界网络,不同维能够学习不同邻居的历史信息;粒子的邻域大小与小世界重置的概率将在种群收敛状态的基础上进行自适应调整。利用标准函数集对该算法进行测试,测试结果表明,通过该机制,粒子群体具有更好的搜索多样性,能够平衡全局探索与局部开发。 相似文献
7.
8.
Josephus问题是一个经典的递归问题。本文从问题的编程解决入手,提出静态数组、环链表、递归等3种解题方案。本文还对问题作进一步分析,考虑解的稳定点,最后提出一个优化方案,将问题的解决归约到一个较小的规模。 相似文献
9.
目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新模式.新算法中每个粒子的信息一部分来自该粒子当前解排列与全局最优排列的最长公共子串,另一部分来自描述所有个体最优值分布信息的概率模型.这样粒子的当前解、所有个体最优值和全局最优值都参与了新解的生成过程,提出的算法秉承了粒子群优化算法的思想,同时具有更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力以及避免陷入局部最优的能力.在两个经典的排列问题上的实验结果表明提出的算法具有良好的性能. 相似文献
10.
将所提出的细观元胞自动要应用于化学混沌与BZ反应的计算机模拟,分别制定了8组分和5组分系统中粒子随机运动和反应碰撞的演化规则,建立了Willamowski-Rossler化学混沌与Belousov-Zhalbotinski反应的二维元胞自动机模型,并在计算机上对它们进行了成功地动态模拟。 相似文献