资源约束多模式项目调度的遗传算法研究

针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束优化调度问题进行研究,在建立数学模型基础上,采用改进遗传算法对模型进行求解.算法设计上,对各活动的执行模式进行统一编号,使模式的内部编号包含了时序约束、资源约束、工期等信息,针对活动执行模式采用特殊的整数编码方式,染色体基因由活动执行模式序号组成.对染色体结构设计了单点交叉和单点变异操作算子,采用锦标赛选择方法.通过实例验证了改进遗传算法在求解MMRCPSP上的有效性.     

一种基于字合成运算的射频识别双向认证协议

RFID系统由标签、读写器、后台数据库3部分组成,其中标签与读写器之间通过无线信道进行信息传输,存在易被攻击者截获通信信息的风险。提出一种基于字合成运算的射频识别双向认证协议。所提协议运用二次剩余定理对信息进行加密,增大破解难度;每轮通信加密过程中,随机数的添加使得前后通信消息均不一致,致使攻击者无法发起追踪攻击行为信消息加密过程中,同时采用字合成运算方法,能够有效减少RFID系统总的计算量;后台数据库端引入随机数校验机制,使系统能够有效抵抗异步攻击等攻击。安全性分析表明,基于字合成运算的射频识别双向认证协议具备较高的安全性;性能分析表明,协议具备轻行为量级计算量的标准。     

触摸屏变量数的扩展设计与工程应用

针对触摸屏传输变量个数不能满足现场生产需要的问题,通过改变传统编程思维进行程序改进,实现了多个变量交替占用单一地址传输,完成了触摸屏传输变量个数的扩展,并最终实现了排风系统控制功能的优化改进.     

运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究

针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解.通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际.通过设计相应的编码方式、遗传算子和调度生成策略,提出了一种改进的遗传算法并用于求解此优化问题,数值实验结果证明了该算法的正确性和高效性.     

蚁群系统算法求解多模式资源约束项目调度问题

针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束项目调度问题进行研究,在建立数学模型的基础上,通过设计合适的编码方式和调度生成策略,生成问题的构建图,定义新的信息素表示和启发式信息,提出一种改进的蚁群系统算法优化求解该问题。将模型和算法在工程项目调度实例中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。     

云计算时代技术技能型IT人才培养模式研究

结合高职院校的人才培养目标和定位,立足市场,提出培养技术技能型IT人才的必要性和研究方案,阐述如何从职业素养、专业素质、师资队伍建设等方面进行改革,对云计算时代培养高质量的复合型、技术技能型IT人才具有一定的现实意义。     

基于混合粒子群优化算法的现金流优化

以最大化现金流净现值为优化目标的多模式资源约束调度问题MMRCPSP(Multi-mode Resource-Constrained Project Scheduling Problem)是一类带有复杂非线性特征的NP-hard问题,传统粒子群算法在解决该类离散问题上具有一定局限性。从粒子群算法的优化原理出发,结合遗传算法,在粒子群算法中引入交叉和变异操作,得出一种应用于MMRCPSP现金流优化的快速、易实现的混合粒子群算法,拓宽了粒子群优化算法在离散优化领域的应用。仿真实验结果验证了算法的有效性和高效性。     

项目调度及其优化

研究了项目调度问题及其优化算法,在对调度问题作了详细分类的基础上,对各种调度问题的优化算法做出．总结,并针对目前各种调度模型存在的不足,提出了均衡优化调度和可持续发展调度等新的调度目标。     

基于随机加速系数的粒子群优化算法

针对粒子群算法中加速系数的取值问题,对C1和C2的各种取值策略做了充分调查分析,得到参数C1和C2对算法性能的影响规律,并提出了一种基于随机加速系数的粒子群优化算法.该算法在迭代的每一代中,加速系数取一定范围内随机产生的一组C1和C2的组合,通过非对称的、范围更大的C1和C2取值来增加算法的多样性,避免了算法早熟.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法在优化性能和稳定性上高于传统粒子群优化算法.