基于目标增量的无等待流水调度快速迭代贪婪算法

最小化总完工时间无等待流水调度是典型的NP-完全问题,广泛存在于实际生产系统.改变传统求解调度序列目标函数的模式,提出目标增量法,通过目标函数变化量判断新解的优劣,大大降低算法所需计算时间;通过证明启发式算法基本操作的目标增量性质,设计两种基本目标增量法以快速评估新产生解的质量.提出快速迭代贪婪算法FIG(Fast Iterative Greedy algorithm)求解该问题,构造初始解生成算法,提出分段式重构局部搜索方法和迭代改进全局搜索策略以进一步提高解的质量.基于110个经典Benchmark实例,将提出的FIG算法与目前求解该问题较好的启发式算法PHlp和元启发式算法SRTS、DPSOvnd进行比较,实验结果表明FIG在性能上优于SRTS和PHlp,略逊于DPSOvnd;在效率上优于SRTS和DPSOvnd,略逊于PHlp.     

求解一类并行多机调度问题的混合启发式算法

该文研究了一类工件具有不同释放时间的并行多机调度问题，调度目标为使总流程时间最小。针对该类调度问题具有强NP—hard的特点，首先构造了的一种启发式算法，该算法能够在很短的时间内找到次优解。由于通常启发式算法会随着问题规模的扩大导致求解的质量有所下降，结合遗传算法的全局搜索能力，提出了一种混合启发式算法进一步改善解的质量。仿真结果表明该算法很好地结合了启发式算法和遗传算法的特点，能够在较短的时间内求解较大规模的调度问题，算法的计算量小，鲁棒性好。     

基于总加权完成时间的可重入混合流水车间调度问题

研究以最小化总加权完成时间为目标的可重入混合流水车间调度问题(RHFS-TWC),并构建问题的整数规划模型.根据模型的特点,设计基于二维矩阵组的调度解编码方案,结合NEH启发式算法确定工件初始加工顺序,生成高质量初始调度解群.为避免算法陷入早熟及扩大解的搜索空间,给出IGA的遗传参数自适应调整策略,最终形成NEH-IGA融合求解策略.针对不同规模问题分别用传统GA、基于遗传参数自适应调整的IGA、NEH启发式、NEH-IGA算法进行仿真测试,仿真结果表明NEH启发式和遗传参数自适应动态调整策略的引入有效改善了原有GA的求解能力,NEH-IGA算法在求解RHFS-TWC问题方面优势明显.     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求。提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求。通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题。     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题.     

生产调度优化问题文化进化算法研究

许多生产调度优化问题属于NP-hard问题,其求解通常采用智能启发式算法。基于文化算法及文化进化思想设计的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到置换Flow shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试,结果表明此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其全局搜索性能优于一种改进的GA算法。     

自适应超启发式遗传算法求解随机型生产调度问题

不确定型车间作业调度问题是由确定型车间作业调度问题转化而来的一个随机规划问题.针对目前求解SJSSP问题的启发式算法存在的一些局限,利用目标函数理想最值的条件,以最大加工时间最小化的期望为目标函数,提出了自适应超启发式遗传算法(Adaptive Hyper-Heuristics genetic algorithms,AHHGA),解决此类问题.在上层利用目标函数理想最值的条件,对于不同的场景选用不同的启发式规则.在下层根据上层选择的启发式规则,构造可行解,然后搜索获取最优解.通过上下两层的协同搜索,确保在有限的搜索范围内,找到性能更为优良的解,与此同时,尽可能的减少运算时间.仿真分析表明,对于FT类基准问题,当加工时间服从正态分布时,本文提出算法较目前求解此类问题的同类方法的求解质量具有一定的改进.     

混合遗传算法求解含机器可利用约束的HFSP

针对含机器阻塞和可利用约束的混合流水车间调度优化问题,考虑工件运输时间,以最小化总加权完工时间为优化目标,建立混合整数规划模型,提出一种基于启发式规则的自适应混合遗传算法求解该模型.在传统遗传算法的基础结构上,引入五种启发式规则生成部分初始种群,从而改善部分初始解的质量;设计分段自适应交叉概率和变异概率计算公式,以加快算法收敛;利用局域搜索对得到的调度解进行再次优化,进一步提高算法搜索能力.对不同规模问题进行仿真实验,结果验证了该算法的可行性和有效性.     

混合遗传算法求解带不相关并行机的HFSSP

研究了带不相关并行机和批生产约束的混合流水车间调度问题,其中初始阶段为串行批处理机,相邻加工阶段间工件的运输时间独立于加工时间。针对该问题,以最小化最大完工时间(makespan)为目标,建立了整数规划模型,提出一种结合NEH启发式算法、局域搜索和自适应遗传算法的混合遗传算法获取近优解。采用NEH启发式算法产生初始工件加工序列群以提高群质量,提出自适应参数调节机制设计交叉变异概率,进而利用交叉和变异操作改进解的质量。最后,通过局域搜索产生邻域解以更新遗传算法(GA)的解。仿真实验测试了不同规模的实例,与其他基于GA的混合算法的性能进行对比,结果表明所提出的混合遗传算法优于其他算法,能在合理的计算时间内得到较好的近优解。     

混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法

针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法进行求解,采用基于启发式方法的初始种群生成方式以提高种群的质量和多样性,并引入一种局域搜索策略以改善求解算法所获得的非支配解的质量及分布性.通过对大量数值算例进行仿真实验,并与典型的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的模型和算法在收敛性、分布性及极端点质量方面均具有优势,能够较好的解决多目标混合并行机调度问题.     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。