Web应用程序压力测试

Web应用程序多客户并发访问、处理相对集中在服务器端的特点使其测试不同于一般应用程序的测试。文中介绍了Web应用程序压力测试的相关概念、测试流程及一些测试工具，并给出了一个压力测试实例。     

通用AHP计算机模型

本文简单介绍了层次分析法、并过用面向对象方法构造了一个层次分析法的计算机模型。     

多种带保质期的相关商品的库存系统仿真模型

研究了生产商带定货价格折扣、具有随机定货提前期、随机需求种类、随机需求量和需求时间间隔的具有特定保质期限的多种相关商品的库存系统.在此基础上,基于离散系统仿真原理,建立了系统仿真模型,通过仿真实验,对该库存系统模型进行了分析,最后探讨了模型的扩展.该系统仿真模型为销售商制定具有保质期的多种相关商品的库存策略提供了有效的工具.     

基于遗传算法的随机性（Q，r）库存系统仿真优化

（Q，r）模型是库存管理中的重要控制模型。对于随机性（Q，r）库存系统，难以用解析方法求解最优的库存控制策略。运用仿真优化技术，基于离散事件系统仿真原理，建立了随机性（Q，r）库存系统的仿真模型，设计了一种改进的遗传算法并应用它优化库存系统的库存控制策略。采用面向对象方法实现了仿真模型和改进的遗传算法。仿真实例表明所提出的仿真优化技术是可行且有效的。     

求解车辆路径安排问题的混合遗传算法

讨论了具有容量限制的车辆路径安排问题,设计了一个高效混合遗传算法。针对简单遗传算法易收敛于局部最优解的缺点,算法设计了交叉规则和选择策略。只有当两个个体的评价函数值满足一定条件时,才能进行交叉操作。采用优良个体保留策略执行选择操作,设计了保留函数。算法依据顶点间的位置关系,设计了优化策略,在每代进化中按概率选择一定数量的个体执行优化操作。数据实验表明,该算法是一个有效的求解车辆路径安排问题的混合遗传算法。     

基于内省推理的多agent在线学习方法

多agent环境下agent的最优策略取决于其它agent的策略,这使得学习目标不易被清晰定义.基于客观观察行为建模的方法并不能很好体现智能体的个体理性.本文提出基于内省推理方法的多智能体环境下智能体高效在线学习方法,将基于对手模型的客观观察行为与基于换位思考推理的主观意图推测结合起来,智能体通过内省推理能够更多地得到对手的信息.针对经典协调博弈进行仿真实验,结果表明能取得较好的协调性能.     

运用组件技术开发WEB应用程序

本文首先介绍在Windows平台上运用组件技术开发WEB应用程序的背景知识，包括COM线程模型，COM＋组件服务，数据库连接缓冲池；其次，讨论了传统开发方法与采用组件技术开发方法在开发WEB应用程序中的优缺点；最后，结合我们的开发实践，简述了一个编程实例。     

一个基于遗传算法的仿真优化包的设计与实现

介绍了仿真优化的特点与难点，阐述了遗传算法作为仿真优化算法的优点。为了解决随机性系统的仿真优化问题，提出一种改进的遗传算法并基于它设计了一个仿真优化包。针对系统的随机特性，改进的遗传算法提出了一种新的K精英选择算子并设计了一个候选解收集器。上述改进能有效保护遗传进化过程中出现的优起个体并加快遗传算法的收敛速度。使用统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）活动图来说明仿真优化软件包的原理并给出了软件包的UML类图，面向对象方法和设计模式技术的应用使仿真优化包具有较好的通用性和可扩展性。库存仿真优化实例表明所设计的仿真优化包是可行且有效的。     

插件技术及其应用

运用插件技术可以开发出伸缩性良好、便于维护的应用程序。本文首先介绍插件技术的原理，然后结合一个实例展示如何运用插件技术设计、开发应用程序。     

求解车辆路径问题的混合遗传算法

针对物流配送中具有容量限制的车辆路径问题,设计了一种结合2-OPT子路径优化的混合遗传算法.在该算法中,提出了一种新的双层染色体编码方案.该染色体编码方案能确保子路径为满足车辆容量约束的可行路径,并且该编码方案只需根据客户编号生成染色体,无需预先知道有容量限制的车辆路径问题所需的最小车辆数,更适于求解实际中的车辆路径优化问题.采用2-OPT算法作为遗传算法的变异算子以优化子路径,从而提高算法的收敛速度.基于典型基准测试实例的计算结果表明,该算法是求解有容量限制的车辆路径问题的有效方法.