基于模糊认知图的动态网格分布式资源调度

论文利用多代理的理论,通过网格节点自主选择任务来实现网格系统中的资源优化调度。由于各节点的自主性,对于任务分配方案将存在不同的支持度。论文采用模糊认知图,建立了对任务分配方案的支持度的协调控制策略,并在此基础上给出了一种智能的网格资源调度策略。考虑到各个网格节点的资源配置各不相同,提出了标准支持度的概念,保证了支持度协调策略的可行性和有效性。该调度策略无需存在处于上层的资源调度单元,各节点通过协调对任务分配方案的标准支持度即可实现网格资源的优化调度。该策略适用于分布式计算,并支持网格节点的动态变化,具有较好的实时性和鲁棒性。     

水泥窑富氧燃烧废气循环碳捕集技术

富氧燃烧技术可以改善水泥窑煅烧环境,二三次风温明显提高,系统煤耗有显著降低,对水泥行业具有一定的碳减排意义.将富氧燃烧的窑尾废气循环富集,提高烟气CO2浓度,可以降低CO2捕集纯化成本.在具体实施上具有一定的可行性,为水泥行业碳减排碳中和提供一种思路.     

Boosting算法在近红外光谱分析中的应用

Boosting是一种新型的机器学习算法，其主要用于提高回归算法的性能。介绍了一种以RBF神经网络为基础学习机的Boosting回归算法，并将此算法应用于油品辛烷值分析中，与常用的油品分析技术偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)方法和单个RBF神经网络的拟和预测效果对比分析。结果显示，该算法具有学习速度快、跟踪性能好、范化能力强等优点。     

基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机

普通支持向量机(SVM)方法用于多尺度回归建模时不能取得满意的精度,而现有的多尺度SVM算法存在只适合均匀分布的样本并可能收敛于局部极值等问题.为解决上述问题,本文提出了一种基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机学习算法.文中提出并证明了一种新的径向基小波支持向量核,可提高小波SVM的训练速度和逼近精度.在此基础上,通过解一个二次优化问题可求出多尺度回归建模问题的全局最优解.最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

RoboCup机器人足球仿真比赛开发设计

机器人世界杯足球锦标赛(TheRobotWorldCup),简称RoboCup,通过提供一个标准任务来促进分布式人工智能、智能机器人技术及其相关领域的研究与发展。该文在介绍RoboCup仿真环境的基础上,系统完整地介绍了客户端程序的开发设计流程,阐述了其中涉及到的一些主要问题和算法,最后简要综述目前国际上的典型高层算法结构。     

基于活跃约束条件辅助目标的进化算法求解油品调合问题

根据油品调合问题的特点,提出了一种基于活跃约束条件辅助目标的求解约束优化问题的新方法。该方法根据进化算法种群中的可行解和不可行解共同辨识约束优化问题的活跃约束条件。然后,通过增加活跃约束条件辅助目标的方法将单目标约束优化问题转换为多目标约束优化问题进行求解。通过该方法,相应的进化算法可以利用油品调合问题的活跃约束条件信息,从而达到提高进化算法求解油品调合问题的搜索效率和避免局部最优解的目的。最后,通过仿真研究证实了该方法的有效性。     

最小二乘支持向量机在煤着火特性研究中的应用

为避免煤热失重反应静态燃烧过程获取的燃烧参数与实际锅炉动态燃烧之间的误差,以及解决沉降炉实验工作量大、难以对所有煤种进行试验的问题,利用最小二乘支持向量机建立了煤粉着火特性模型,通过对热失重反应过程的机理分析确定最佳输入变量,并进行仿真实验.结果表明:利用热失重反应过程数据预测煤着火性能具有较高的预测精度,可以在实际中应用,指导大型电站锅炉及燃烧装置的设计和运行.     

自适应p-持续CSMA/CD介质访问控制策略

针对IEEE802．3局域网介质随机访问协议l-持续CSMA／CD，在同一个冲突域内，它的性能在重荷载下有明显缺陷的问题，本文分析了p-持续CSMA／CD协议，提出了一种新的关于概率p的自适应算法。该算法基于对网络流量的分析，在OSI物理层通过信道信息量的在线实时检测，根据反馈控制的原理，在数据链路层动态地调整控制输入参数p，从而控制站点发送分组数据帧的行为，使信道处于最佳的传输状态，提高信道的效率。     

即时恢复--一种新的TCP拥塞控制快速恢复算法

针对TCP连接的网络传输中经常会出现同一窗口多个分组丢失的情况,本文提出了一种新的TCP拥塞控制快速恢复算法:即时恢复算法。即时恢复算法能在恢复阶段探测网络的可用带宽,并将之用于窗口拥塞控制。另外,通过动态设定退出恢复阶段的参数域值,除了能恢复首次丢失的多个分组外,该算法还能很好的解决恢复阶段分组进一步丢失的情况。与SACK、FACK TCP等算法需要对TCP协议的发送、接收部分同时修改不同,该算法只需修改协议的发送部分,而接收部分不需作任何改变。在ns仿真环境的仿真结果表明:在同一窗口有多个分组丢失时,即时恢复算法的性能比TCP New-Reno有较大提高,与 SACK TCP性能相当。     

基于决策优化模型的驾驶行为建模方法

为了能在微观交通仿真模型中对复杂交通环境下的驾驶行为进行统一的数学描述，提出一个基于决策优化模型的驾驶行为建模方法.通过扩展Helly跟车模型并将其等式约束变换为不等式约束，建立驾驶员的可行加速度决策空间，再依次求解轨迹最优目标和速度最优目标，得到一个满意的横纵加速度.该建模方法将跟车、换道、超车、穿插、制动等驾驶行为统一地在驾驶行为决策优化模型进行描述中，模型结构灵活，模型参数校正方法简单明了，适用于交通环境复杂的混合交通流微观仿真建模.