应用于测试资源匹配的婚姻稳定算法改进

下一代自动测试系统中将实现测试资源的动态分配,我们使用婚姻稳定(Stable Marriage)算法来解决测试过程中测试资源与被测设备的匹配问题,本文中使用择偶倾向队列缩减模型对求解典型"婚姻稳定"问题的Gale-Shapley(G-S)算法进行优化.该模型中使用择偶倾向队列描述婚姻稳定问题中匹配优先顺序,该队列会随着算法进行逐渐缩短,在简化数据规模的同时优化了处理婚姻稳定问题的G-S算法处理流程,改进后算法实现无效匹配请求的预先清除,从而使用后来请求优先的原则对匹配请求进行处理机制,对原有算法的时间空间成本实现了优化,适应了测试资源匹配任务的需求.     

多类别复合资源的空间匹配

针对现有的空间匹配(SPM)问题中无法适用于多类别资源的不足,提出并解决了多类别复合资源的空间匹配问题.假设度量空间下有资源提供者和用户2个对象集合,资源提供者能够提供多类别的资源,并且受限于有限的容量,用户对各种资源有不同数量需求.多类别复合资源的空间匹配将资源提供者与资源需求者进行匹配,使资源利用效益最大化,同时要求这个匹配是稳定匹配,稳定匹配是指每个用户优先与距其最近的资源提供者匹配,且所需资源未被比该用户更近的其他用户所耗尽.提出利用网络流、最近邻等方法来解决该问题的有效算法.通过大量的实验验证了这些算法的正确性和有效性,对这些算法以及特殊情形下的已有解决方法进行比较.     

高空飞艇推进系统参数匹配设计

进行临近空间飞艇推进系统动态性能仿真可以预先调整部件参数,优化推进系统效率,减小太阳电池和锂电池重量。利用Matlab/Simulink建模仿真工具,通过对稀土永磁无刷直流电机多个独立功能模块的建立和组合,构建了基于PID以及PI控制的转速、电流双闭环串级控制电机仿真模型;根据螺旋桨的运动方程建立了螺旋桨的动态仿真模型。按照电机和螺旋桨的扭矩、转速匹配关系对各仿真模块进行协同化处理。利用集成化仿真模型,进行推进系统各部件参数匹配。得出推进系统功率30 kW时不同桨径推进系统的动态响应特性以及不同高度下最佳减速比,得出了6.8 m桨径推进系统的最佳额定工作点及其工作区域。     

一种面向任务的不确定效能资源分配方法研究

针对面向任务的不确定效能的资源分配问题,提出了基于多维动态规划的解决框架。框架中深入分析该问题的特性,在资源约束、时间约束和策略约束下对问题进行建模,在该模型的基础上将问题有机分解为3个子问题:任务序列的确定、任务资源的分配和占用时间优化;并分别应用综合优先度分析,多维动态规划,探索式优化的方法解决了上述问题;最后通过实验案例对框架的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该框架能够有效求解面向任务的不确定效能资源分配问题。     

军事配送式后勤车辆路径问题研究

为提高军事后勤车辆的配送效率,实现快速响应,文中在分析军事后勤车辆路径问题特点的基础上,建立了单时间窗多目标动态军事后勤车辆路径模型,设计了遗传-蚁群混合算法对模型进行两阶段求解.仿真实验结果表明,该算法解决了遗传算法求解效率低及蚁群算法收敛过早的问题,可有效解决军事后勤车辆动态路径优化问题.     

一种XML文档树节点编码的动态调整算法的研究

结合局部编码思想和全局编码思想提出了一种支持动态调整的XML文档树节点编码方案,设计了节点的动态调整算法.在动态调整算法中引入了局部编码块增位的方式,有效地解决了现存编码在动态变化的XML数据的重新编码方面效率较低的问题.     

应用于测试资源匹配的婚姻稳定算法改进

下一代自动测试系统中将实现测试资源的动态分配,我们使用婚姻稳定（Stable Marriage）算法来解决测试过程中测试资源与被测设备的匹配问题,本文中使用择偶倾向队列缩减模型对求解典型“婚姻稳定”问题的Gale—Shapley（G—S）算法进行优化．该模型中使用择偶倾向队列描述婚姻稳定问题中匹配优先M页序,该队列会随着算法进行逐渐缩短,在简化数据规模的同时优化了处理婚姻稳定问题的G-S算法处理流程,改进后算法实现无效匹配请求的预先清除,从而使用后来请求优先的原则对匹配请求进行处理机制,对原有算法的时间空间成本实现了优化,适应了测试资源匹配任务的需求．     

基于正态云模型的自适应果蝇优化算法

为有效解决果蝇优化算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种采用正态云模型优化的自适应果蝇优化算法。该算法首先给出敏感因子的概念,采用自适应机制来修正敏感因子,控制搜索步长,更新果蝇种群位置;然后采用正态云模型描述味道浓度参数的随机性与模糊性,动态调整味道浓度参数,进行嗅觉搜索操作。最后将该算法应用于自动组卷中,与相关文献中的果蝇优化算法进行实验比较分析。结果表明,该算法在组卷效率及寻优精度上均有所提高。     

基于熵模型的动态粒子群优化算法

受多种群并行寻优机制的启发,提出了一种基于熵模型的动态粒子群优化算法(entropy dynamic multiPSO,EDM-PSO)用于处理动态优化问题.将解空间划分为多个子空间,在每个子空间中利用熵模型增加种群多样性,多种群并行搜索,利用多点环境检测机制检测环境变化.对动态多峰benchmark优化问题进行了数值实验,并与其他几种动态优化算法进行了比较,结果表明:EDM-PSO算法对于处理动态优化问题具有优势.     

基于细胞自动机的大尺度制造4D调度模型

针对大型装备生产过程中空间、时间和设备资源冲突问题,提出了基于细胞自动机的大尺度4D调度模型.用生产场地长、宽、零部件加工时间和设备资源四个维度构建4D调度概念.在时间维度上设定分割点划分三维时空从而获得有限个三维划分层.在三维划分层上建立基于规则的二维空间调度模型和基于层次遗传算法的设备调度模型.层布局细胞和设备资源调度细胞通过自组织演化规则相互作用构成动态调度系统的演化,建立4D调度细胞自动机模型.通过实例演算验证模型和算法的正确性和有效性.