扩展有限递归进程模型

主要讨论离散事件动态系统的建模问题。由ＫＩｎａｎ和ＰＶａｒａｉｙａ提出的有限递归进程（ＦＲＰ）是描述并发离散事件动态系统的有力工具，但在其ＦＲＰ中，没有定义对数据变量的操作和条件转移算子。本文扩展ＦＲＰ包括这两方面内容。最后举例说明扩展ＦＲＰ的描述能力。     

RAID系统的双控制器研究及实现

本文介绍了RAID子系统中双控制器的结构,比较和分析了能够实现双控制器的两个方案,并针对通常的双控制器实现方案中存在的故障检测、故障处理和cache镜象等问题提出了相应的解决方案。     

RAID系统的结构化模型、

分析RAID系统组成,按功能分成target,内存管理,RAID管理和initiator四个部分,对各个部分的功能简单说明。     

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．     

无线传感器网络TDMA调度的能量-时延Pareto优化

针对多到一数据传输模式的无线传感器网络,提出了多目标TDMA（时分多址）调度优化模型,考虑了数据包的时延和节点状态切换导致的能量消耗,合理地建立了TDMA调度问题和进化搜索算法问的映射关系,并设计了基于微粒群的Pareto优化算法．仿真实验表明,该算法可以有效地找到一组能量和时延目标的Pareto优化解,其结果优于图着色算法．     

基于无线传感器网络的控制系统采样频率优化算法

针对基于无线传感网的网络化控制系统,讨论了采样频率的优化问题．建立了以数字和模拟控制系统性能差距指数最低为目标,以无线节点的通信容量为约束条件的非线性优化模型,并以障碍函数法进行求解,提出了基于节点缓冲区信息的分布武迭代算法．该算法在传感节点的计算量小,易于实现．仿真表明该算法能有效收敛到系统的最优目标点,并能适应于系统的负载变化．     

Pareto档案多目标粒子群优化

设计Pareto档案多目标粒子群优化(PAMOPSO).该算法利用改进的强度Pareto进化算法2(SPEA2)对外部档案进行维护.并在维护过程中,为每个粒子从档案中选取合适的全局最好位置,将档案维护和全局最好位置选取结合在一起.将该算法应用于5个测试实例并与3种多目标优化算法比较,计算结果表明该算法性能良好.     

敏捷供应链的生产销售模型

随着全球化市场的形成和信息技术的发展,动 态联盟可以极大地提高成员企业对市场的敏捷响应能力．本文采用精益制造思想,研究供应 链的最小成本生产规划问题,给出了综合考虑产品制造、储存、延期交货和合同取消成本的 单位周期生产规划数学模型．并对敏捷供应链上不同位置的企业采用不同的模型和约束进行 了定性和定量评估．     

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.