多级服务台系统的优化＊

本文研究DEDS中多级服务台系统的优化问题．设顾客进入系统的顺序固定,系统指标是使总服务时间最短．系统的建立者可以用一定的投入来改善某些服务台的效率．本文提出一套设计最佳投资方案的算法,使得在一定的资金条件下,系统的总服务时间能达到最小．     

一类混合动态系统(HDS)的时间最优路由调度*

本文研究服务过程为连续动态过程的单服务台型混合动态系统（ＨＤＳ）的时间最短路由调度问题。通过定义事件函数和估计服务时间，本文证明在一定条件下，可将此类动态调度问题化为静态调度问题加以求解。     

基于汽车检测设备共享的混合制动态排队论系统研究

如何以有限的设备提供更好的检测服务成为汽车检测行业的首要问题.针对目前多数研究者仅仅做到对客户分类,并未考虑顾客流量随时间变化而服务台配置不变引起的配置不合理问题,提出了一种基于顾客流量变化的服务台混合制动态配置算法(MDSWCA).仿真结果表明:该算法能有效增加系统的总服务时间和有效吞吐量,能很好地解决顾客流量随时间变化的汽车检测问题,明显降低服务成本.     

带工作休假和工作故障的M/M/1/N排队系统性能分析

本文在可修M/M/1/N排队系统中引入了启动时间、工作休假和工作故障策略.在该系统中,服务台在休假期间不是完全停止工作,而是处于低速服务状态.设定服务台在任何时候均可发生故障,当故障发生时立刻进行维修.且当服务台在正规忙期出现故障时,服务台仍以较低的服务速率为顾客服务.服务台的寿命时间和修理时间均服从指数分布,且在不同的时期有不同的取值.同时,从关闭期到正规忙期有服从指数分布的启动时间.本文建立此模型的有限状态拟生灭过程(QBD),使用矩阵几何方法得到系统的稳态概率向量,并应用基本阵和协方差矩阵理论,计算出系统稳态可用度、系统方差、系统吞吐率、系统稳态队长及各系统稳态概率等系统性能指标.同时,通过数值实验对各系统参数对系统性能的影响进行了初探.文中的敏感性分析体现了这种方法的有效性和可用性.实验表明,文中提出的模型,可有效改善仅带有工作休假或工作故障策略排队模型的系统性能.     

一类排队系统模型的计算机模拟

排队系统是离散事件系统最典型的问题之一，本文讨论了服务时间与队长有关的排队系统模拟，在单服务台及串联，并联多服务台情形下，建立了六个模拟模型，并给出模拟模型的计算实例。     

系统容量有限的一类排队系统模型的计算机模拟

本文讨论了系统容量有限、服务时间与队长有关的一类排队系统模型的计算机模拟。由于系统容量有限，当队长超过某值时，到达系统的顾客要直接离开，不能进入系统接受服务，这将造成系统的某些损失，因此本文还讨论了严重影响系统信誉的损失率。在单服务台、串联和并联多服务台情形下建立六个模拟模型，这类模型在网络、通讯及生产和服务系统中都有较广泛的应用。本文最后给出模拟模型的计算实例。     

基于OPNET的排队模型网络仿真

利用OPNET对排队论中的M/M/S服务系统模型进行仿真,得出数据包到达的平均速率、数据包平均大小、服务台个数、服务台平均服务速率等参数的改变,可以影响数据包平均延时和队列长度平均时间,也可以影响系统的稳定性。     

一类多随机顾客流排队系统模型的计算机模拟

本文讨论了服务时间与队长有关的多随机顾客流的排队系统模拟。在单服务台、串联及并联多服务台情形下建立了六个模拟模型。这一类模型在网络、多用户系统等方面的性能分析和设计都有较广泛的应用。本文最后给出模拟模型的计算实例。     

排队规则为后进先出且系统容量有限的一类排队系统模型的计算机模拟

本文讨论了排队规则为后进先出，系统容量有限且服务时间与队长有关的一类排队系统机模型的计算机模拟，由于系统容量有限，当队长超过某一值时，到达系统的顾客将直接离开，不能进入系统接受任何服务，这将造成系统的某些损失，因此本文也讨论了影响系统信誉的损失率，在排队规则为后进先出和单服务台，串联及并联多服务台情形下建立六个模拟模型，这类模型在计算机系统，物资管理系统及情报系统中都有较广泛的使用，本文最后给出模     

带启动时间和可修服务台的M/M/1/N工作休假排队系统

分析带有启动时间、服务台可故障的M/M/1/N单重工作休假排队系统.在该系统中,服务台在休假期间不是完全停止工作,而是处于低速服务状态.假定服务台允许出现故障且当出现故障时,服务台停止为顾客服务且立即进行修理.服务台的失效时间和修理时间均服从指数分布,且工作休假期和正规忙期具有不同的取值;同时,从关闭期到正规忙期有服从指数分布的启动时间.建立此工作休假排队系统的有限状态拟生灭过程(QBD),使用矩阵几何方法得到QBD的各稳态概率相互依赖的率阵,从而求得稳态概率向量.通过有限状态QBD的最小生成元和稳态概率向量得到系统的基本阵和协方差矩阵,求解出系统方差、系统稳态可用度、系统吞吐率、系统稳态队长、系统稳态故障频度等系统性能.数值分析体现了所提出方法的有效性和实用性,通过敏感性分析将各参数对系统性能的影响进行了初探,为此模型的实际应用提供了很好的理论依据.     

二维视觉搜索中成功扫视幅度中值与视力角

用二维视觉搜索实验中的成功扫视幅度中值来量度视力角.通过对成功扫视幅度的 计算和分析,研究了视力角与搜索场景对比度,及干扰物体密度的关系,并揭示了扫视眼动是 由全局搜索策略和瞬间周边视觉信息的引导所共同控制.最后用正态分布模型来模拟视力 角,通过选择适当参数,所给出的函数式能较好地拟合实验数据,并能反映出场景对比度和干 扰物密度之间的互补关系.     

企业内部分布式存储高效扩展机制研究

在研究文件存储基础设备与技术发展的基础上,提出一种可高效扩展的分布式存储机制,将企业中已有的服务器和存储设备作为分布式存储的存储单元,将文件作为存储对象,建立一种高效率甚至是零等待时间的可以随时扩展或减少存储单元的分布式存储机制。企业中存在的服务器和存储设备较多时,利用该分布式存储机制后存储性能会得到较大的提升,管理人员文件管理的劳动强度将大大降低。重点是能够帮助企业充分利用原有的服务器和存储设备,减少更新换代的一次性大量投入。     

A Bayesian network framework for project cost,benefit and risk analysis with an agricultural development case study

Successful implementation of major projects requires careful management of uncertainty and risk. Yet such uncertainty is rarely effectively calculated when analysing project costs and benefits. This paper presents a Bayesian Network (BN) modelling framework to calculate the costs, benefits, and return on investment of a project over a specified time period, allowing for changing circumstances and trade-offs. The framework uses hybrid and dynamic BNs containing both discrete and continuous variables over multiple time stages. The BN framework calculates costs and benefits based on multiple causal factors including the effects of individual risk factors, budget deficits, and time value discounting, taking account of the parameter uncertainty of all continuous variables. The framework can serve as the basis for various project management assessments and is illustrated using a case study of an agricultural development project.     

A hybrid stock selection model using genetic algorithms and support vector regression

In the areas of investment research and applications, feasible quantitative models include methodologies stemming from soft computing for prediction of financial time series, multi-objective optimization of investment return and risk reduction, as well as selection of investment instruments for portfolio management based on asset ranking using a variety of input variables and historical data, etc. Among all these, stock selection has long been identified as a challenging and important task. This line of research is highly contingent upon reliable stock ranking for successful portfolio construction. Recent advances in machine learning and data mining are leading to significant opportunities to solve these problems more effectively. In this study, we aim at developing a methodology for effective stock selection using support vector regression (SVR) as well as genetic algorithms (GAs). We first employ the SVR method to generate surrogates for actual stock returns that in turn serve to provide reliable rankings of stocks. Top-ranked stocks can thus be selected to form a portfolio. On top of this model, the GA is employed for the optimization of model parameters, and feature selection to acquire optimal subsets of input variables to the SVR model. We will show that the investment returns provided by our proposed methodology significantly outperform the benchmark. Based upon these promising results, we expect this hybrid GA-SVR methodology to advance the research in soft computing for finance and provide an effective solution to stock selection in practice.     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

Retooling for Client/Server Applications

Enterprise learning institutes for client/server applications serve two important purposes: they increase the return on the IT investment and they provide IS managers with a new leadership opportunity in the firm's business sector.     

Intelligent forecasting models-selection system for the portfolio internal structure change

In this study, an intelligent forecasting models-selection system for refining portfolio structural estimation is proposed selecting different forecasts time series models, as well as the contents’ trend with refining the risk-return matrices of components. Based on the four inference rules in intelligent selection mechanism, the support system seeks to find the appropriate model solutions satisfying the tracking for the behavior of indices prices in portfolio optimization. The feasibility of the system is verified with a practical simulation experiment. The experimental results show that, for all examined investment assets, the presented system is an efficient way of solving the portfolio internal structure change problem. In addition, we also find that the presented system can also be used as an alternative method for evaluating various forecasting models. By means of global major market as the empirical evidences of portfolio contents, it will show that the proposed system can serve as improving efficient frontier of a portfolio.     

增量配电网关键问题解析

通过分析第二批增量配电投资业务的试点项目,了解增量配电网从顶层设计已经逐步进入推广阶段,而增量配电投资业务作为电力体制改革的关键环节,其投资业务涉及增量市场配电网的建设、投资、运营等,相较于售电业务其更为开放及复杂。同时,由于缺乏配套的实施操作细则,增量配电投资大部分业务仍处于探索阶段。因此通过梳理相关资料及现有研究成果分析,从增量配电网的业务界定、投资方式、项目管理、运营模式等方面,开展逐步放开增量配电投资业务关键问题的研究,包括增量配电投资业务放开方式、定价机制、 发电企业参与试点方式等方面, 可以有序放开增量配电投资业务以及试点项目的顺利落地,同时,结合项目实际,以各地配套的实施细则为依据,可以正确引导增量配电改革的方向,从而保障供电安全的基础上有效提升配电网运营效率。     

基于期权博弈的新产品项目战略投资决策

同时考虑企业投资的先动优势和后动优势．建立了新产品项目战略投资决策的期权博弈分析框架．研究了双头垄断企业最优均衡投资产量和最优投资时机决策．分析了其均衡战略投资策略规则及其条件,探讨了投资成本差异和市场不确定性程度对企业价值和投资临界值的影响．最后通过数值释例对理论结果进行了验证．