一种基于优先级的Ad hoc网络QoS模型*

提出一种基于优先级业务分类的Ad hoc网络QoS模型,它能够为多种优先级多种类别的业务提供不同等级的服务。源端判断业务是否允许接入,中间节点只负责转发允许接入的业务。在资源不足的情况下,能为最高优先级业务提供相对稳定的带宽资源,高优先级业务能获得比低优先级业务更高的调度权限。通过OPNET下的仿真,证明该模型能满足不同级别QoS的要求。     

基于遗传算法的集装箱后方堆场箱位分配策略*

根据重庆港实际情况建立了以提箱时间为制约因素,以最小化翻箱率为目标的集装箱后方堆场箱位分配模型,并针对模型提出了基于遗传算法的解决方案。方案对一次卸船或者进港的一批箱进行全局优化,并考虑其分配对后续集装箱的影响。遗传算法迭代过程中采用适应度函数指数变换防早熟,采用可行解替换法处理约束,并设计最优解保存策略保证最终的优化效果。最后针对实际堆场的不同规模,对方案的优化结果同文献中的其他遗传算法方案进行比较,证明了本文优化策略的优越性和实用性。     

一种基于风险的需求优先级排序方法*

为支持风险的量化分析以提高需求优先级排序的有效性,提出了一种基于风险的方法。方法从需求和任务两个层面实现对需求选取问题的建模,以风险为关键因素计算得出需求优先级。模拟实验的结果表明,本方法有助于提高项目最终取得的价值,同时优先级排序的结果符合费效比原则,即项目实现了在早期尽快获取价值的目标。     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

基于Windows数控系统的多线程实现

本文介绍了基于Windows平台数控系统的多线程的实现方法，着重阐述了数控系统多线程实现的线程创建、优先级设定和线程同步问题。     

基于优先级队列的分布式多主题爬虫

在分布式环境中,为提高资源利用率和网页抓取效率,提出一种基于优先级队列的分布式多主题爬虫调度算法PQ‐MCSA。利用基于缓存的扩展式哈希算法对整体任务集进行切割,按照URL逻辑二级节点哈希映射法,将分割后的子任务集均匀地分配到各处理节点中;利用单处理节点的计算能力结合构建的任务优先级队列进行不同主题任务的调度。该算法改善了传统分布式爬虫对单节点的处理资源调度不充分、多主题任务爬取不均匀等缺点。实际项目的应用结果表明,使用该方法能够有效地提高各主题爬取结果的均衡度,具有较强的实用性。     

C语言教学中关于自加运算符理解的误区

C语言教学过程中普遍存在一个对C语言中自加运算符的错误认识,根据C99规范对该错误进行详细分析,指出后缀加运算符与前缀加运算符的本质区别,解释C语言中令人颇难理解的一个特性。     

基于PSO的属性选择方法

为了减少实例对属性选择的影响,本文提出了基于PSO的属性选择方法。该方法主要利用PSO算法求实例群的最优熵值,获得相应的属性阈值,并利用阈值确定属性的优先级,最后按优先级进行选择。在实验中,通过确定本体中概念属性的优先级来验证所提算法的性能。实验结果表明,该方法减少了对实例的依赖,计算量也相对减少。     

无缝管控

在雨润集团的产品配送现场,一名物流人员正在利用集团IT部专门为他们研发的手持终端操作系统进行物流配送。总部的物流系统已经自动对订单进行排程和配载,并进行了优先级排序。物流人员只要通过手持终端上的应用程序进行线路选择即可。通过这个系统,他们不用站在电脑旁边,也能及时知晓哪些订单包含哪些产品,将要通过哪辆车进行配送。