自动化集装箱码头自动导引小车与轨道式龙门起重机的协同调度

为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响.     

基于加权关联规则挖掘的相关文献推荐*

研究利用数据挖掘中的关联规则挖掘分析及论文数据库，进行相关文献推荐，提出适用于进行相关文献推荐的改进的混合加权关联规则挖掘算法，并通过用户行为分析确定相关文献集和垂直权重，采用Google搜索引擎的PageRank算法确定水平权重，获得一些有意义的分析结果。     

基于EM算法的汉语自动分词方法

汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectation Maximization)算法 ,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。     

分布式系统上异构拥有源服务质量的优化研究

提出的正交同步解调法(即GQSD算法)是一种可用来减少种群代的最大重复次数的新技术手段。GQSD算法有助于在现有(非旧式的)优化算法上使处理源调度达到最优化。GQSD是一种通过界定新参数和度量数据来降低任务延时以及响应用时的新型算法。GQSD算法还达到服务器的服务水平。模拟实验表明采用GQSD算法后,分布式系统的总任务进程的完成时间得到缩短,性能有所提高,从而使得不同层次分布式处理器的服务质量得到提高,处理延时也大大降低。     

学术性期刊数字化组配系统应用研究

【目的】为优化学术性期刊组稿,使已录用的稿件与栏目进行匹配和内部排序布局更加地合理,探讨学术期刊数字化组配系统的构建和应用。【方法】以《指挥控制与仿真》为例,介绍数字化组配系统的模型结构、开发经验及应用成效。【结果】 与传统的人工组稿相比,学术性期刊数字化组配系统能够简化和优化工作流程。【结论】利用学术性期刊数字化组配系统可以提高编辑部工作效率与办公自动化水平。     

图书借阅排行算法研究

目前图书借阅排行的传统算法是仅按借阅次数排序,该算法存在某些热门图书可能会长期占据排行榜前列之不足。论文提出了新的图书借阅排行算法,该算法综合考虑了借阅次数、复本数、入藏日期和最近外借日期等影响因素,在保证了较好推荐效果的情况下,实现了自动淘汰的机制,解决了传统算法的不足。     

虹膜识别技术发展概述

本文在回顾虹膜识别的研究背景基础上,对国内外虹膜识别方法的研究进展进行了综述,总结了存在的研究难点并提出了今后的发展方向。     

基于聚集密度的自适应选择多目标进化算法

分析了线性选择方法的两个缺陷,提出了一种基于聚集密度的非线性自适应选择方法。算法基本思想是：首先将每代种群划分成Pareto劣解集和Pareto非劣解集,然后依照个体的聚集密度分别在劣解集和非劣解集中构造一种偏序集,分别按照不同的等概率在这两个偏序集中选择个体,其中劣解偏序集的个体选择概率远小于非劣解偏序集的个体选择概率,根据两个偏序集中的容量自动计算出两个选择概率。这种非线性选择方法既体现了劣解集和非劣解集中个体的绝对平等性及非劣解集对劣解集的相对优先选择权,又充分考虑到了Pareto最优解的分布性。理论分析和数值计算表明,这种新的选择机制不仅能改善排序选择法的收敛性,而且能得到分布性良好的Pareto最优解。     

VB冒泡排序的四种算法实现

排序是数据处理中很重要的技术之一,冒泡排序是实现排序功能诸多方法中的一种。根据冒泡排序算法思想,讨论了4种算法,并在Visual Basic环境中实现。     

动态规划算法分析与研究

分析多阶段决策问题,总结动态规划的基本概念、原理以及解题。通过0－1背包问题的具体解题步骤,阐述动态规划算法一般解题思路。并分析常用经典算法在解决最优问题中的差异性,比较各自优缺点,探讨其研究方向。