一种快速压缩遗传算法及其仿真研究

给出了压缩遗传算法的模式定理以及收敛性和运算参数的分析，并提出一种快速压缩遗传算法(fcGA)．该算法用压缩遗传算法(cGA)运行少量代数得到的概率值及其运行代数组成一个观测样本，借助于统计学中的最小二乘法估算几万代以后的概率值，组成新的概率矩阵并根据该矩阵产生新的个体，用这些新的个体更新概率矩阵．旅行商问题(TSP)的仿真证明，该算法是一种十分高效的遗传算法．     

基于RADIUS协议的AAA服务器设计及其在移动IP中的应用研究

本文首先简要介绍了AAA的基本概念与体系结构，并重点分析了当前主流的RADIUS协议．主要包含RADIUS协议的框架和原理，然后给出了基于RADIUS协议的AAA服务器的设计，并对该服务器在移动IP中的应用做了探讨．最后分析了AAA技术的发展趋势。     

IP in IP Encapsulation在Linux中的实现

IP in IP封装技术有着广泛的用途。在 Mobile IP中 ,它被指定为必须实现的、将数据包由 m obile node的 hom e net-work发向 mobile node当前位置的封装形式。而且 ,它还被用于多点传送、指定安全特性的路由选择、策略路由等。由于 IP in IP封装有如此重要作用 ,因此 L inux很早就实现了该功能模块。本文从源代码对该模块的实现进行了分析。     

多服务器排队网络的规则行为

考虑由多服务器和任务队列网络组成的切换流网络,任务流从外部流入网络节点缓存 的速率是随机的,每个网络节点处任务流由指定的共享服务器按不同速率移向唯一的下游节点 缓存内.当随机任务到达流符合有界性或周期性统计规律时,本文给出了网络动态具有稳定的 规则行为的判别条件.     

“人工智能及其工程应用”讲座：第十一讲 动态系统的知识表达与问题求解

一、引言目前,虽然人们已将一些人工智能系统用于工业过程,但是他们大多只是在这些系统中引入了一些简单的人工智能技术,未能从这些应用中提出一些令人满意的、具有一定普遍性的智能方法。如何进一步将人工智能用于工业过程,至今仍然缺乏系统的阐述。由于目前人工智能系统大都用于静态过程,而工业过程却多为动态系统,并且要求工业计算机系统在线工作,具有较高的实时响应能力。因此,笔者认为,探讨动态系统的知识表达、问题求解及其应用方法,对将人工智能更好地引入工业动态系统具有一定的普遍意义。     

CAN型网络化控制系统的混合带宽优化

A hybrid bandwidth scheduling scheme is proposed to improve the quality of service and the bandwidth utilization for the CAN-based networked control systems. It combines rate monotonic and improved round-robin scheme for both the real-time and non-real-time data. Moreover, considering the constraints of control performance and network schedulability, a heuristic branch and bound genetic algorithm (GA) algorithm is presented for the control data to minimize their bandwidth occupancy and the jitter caused by improper scheduling. The residual bandwidth is allocated to non-real-time data by the proposed scale round-robin scheme such that their network loads are balanced.     

控制系统计算机辅助设计技术综述

本文简要地回顾了控制系统计算机辅助设计(CSCAD)的历史背景,描述了CSCAD中的 硬件及软件体系的特点,简略介绍有关语言、监控、管理和作业安排方面的软件,并对功能软 件的种类、应用范围和进展情况作了介绍.     

“人工智能及其工程应用”讲座：第八讲 工业故障诊断专家系统

由于工业过程往往是一个复杂的动态系统,机理复杂,变量之间互相影响。因此操作工往往难以及时发现故障的症状,确定故障的类型、大小以及故障源的位置。为避免经济损失和保障人身安全,故障的检测与诊断已成为工业过程的重要组成部分,并预计有宽广的应用前景。目前,人们已提出了多种故障检测与诊断的方法。它们基本上可以分为三类。第一类方法是基于数学模型的方法,如参数/状态估计方法。这类方法十分依赖于数学模型。由于在异常工况下,缺乏现场数据,往往难以建模;并且,工业系统的多故障源、多变量耦合的情况也使数学模型难     

柔性制造系统中机器装载计划研究

研究了FMS生产环境下的机器装载问题。机器装载问题涉及将工件工序及其所需刀具合理地安排到加工机器上，在满足某些约束的前提下，使给定的性能指标得到优化。描述了问题的整数规划模型，同时提出了基于遗传算法的解决方案。最后以实例检验了算法的有效性，提出的方案能适用于较大规模的机器装载问题。