新装卸工艺下双倍场吊的平板小车调度策略

为给高效智能型立体装卸集装箱码头生产调度系统提供1套双倍场吊的平板小车调度策略,以最小化平板小车运行时间为目标,构建动态规划模型,并采用简化算法减少求解模型的时间,使得模型及其求解能够满足实时作业的需要.新工艺下双倍场吊的平板小车调度系统通过减少岸吊和双倍场吊之间的运行距离和等待时间来提高集装箱码头的装卸效率.通过案例分析,新装卸工艺比传统装卸工艺的工作效率提高约7%.     

光热-风电联合运行调度策略研究

为最大限度地利用风能和太阳能抑制风电力的随机变动性使其趋于稳定态势,并将废弃风力控制在最小限度,研究基于复合发电系统,通过建立风力-光热-水力发电系统的最佳调度模型,并利用富含常驻粒子的粒子群算法优化调度模型参数以求实现最佳的经济效率调度方式。研究结果表明,所提出的风力-光热-水力发电系统能有效地实现风电力顶峰到谷差的稳定化,在确保电力体系处于良好的维稳运行状态基础上,能最大化提高风力发电电力系统的能力,减少水力发电站输出的变动,使整个电力体系的经济效益实现有效提升。     

多用户毫米波大规模MIMO系统中收发端联合的混合波束成形设计

毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统可以带来频谱效率和能量效率数个量级的提升.但是由于硬件成本和能耗的限制,传统的每个天线元件需要一条射频链路的全数字波束成形技术不再可行.为解决这个问题,考虑采用部分连接的数模混合波束成形架构,提出一种联合设计基站(BS)端和用户端波束成形矩阵的方案.为了充分利用大规模MIMO系统...     

特色发展与高职教务管理排调课体系的构建

高职院校要以实施管理创新为突破口,采用先进的教育管理理念和现代化管理技术对教育教学过程进行网络化、信息化管理,并以多层次的师资队伍、规范的教学管理制度为保障,构建和完善教务管理排调课体系.这是高职院校不断丰富和发展特色优势,增强核心竞争力,提高教育质量,走可持续发展道路的根本保证.     

单机加工问题在一般条件下的算法研究

Biskup首次将学习效应的约束条件引入排序模型,此后带有学习效应的相关排序问题受到了众多学者的关注.大量学者研究了特定条件下带有学习效应的单机排序问题,并给出了多项式算法的证明.对于更为一般条件下的此类问题,通常使用分枝定界法和启发式算法进行求解和对比验证.本文重点介绍分枝定界算法在带有学习效应的单机排序中的应用和几种常用的启发式算法,并给出了一些后续的研究方向.     

数据库并发访问机制研究

对多用户数据库并发访问机制进行了理论探讨,并给出了SQL Server2000中的实现示例。     

基于改进AGA的微电网优化管理研究

针对电动汽车无序充放电影响传统微电网稳定性及经济性问题,建立一种根据电动汽车随机负荷种类分时段调度模型,使用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的充放电功率。同时,对传统微电网优化收敛速度慢、精度低等问题,提出一种改进自适应遗传优化算法（SAGA）。最优保存策略结合自适应调整交叉变异概率,解决遗传算法多样性问题,从而改善收敛速度与精度。通过建模及仿真计算,证明该方法在含电动汽车的风光柴储微电网优化中,能较快收敛到最优解,提高了微电网稳定性和经济性,具有良好的工程实用性。     

直扩多用户超宽带系统在室内衰落信道下的BER表达式

基于室内多径衰落信道统计模型,分析并仿真了直扩二相相移键控多用户超宽带无线通信系统的比特误码率性能.通过理论分析,推导出了系统比特误码率性能的解析表达式,该表达式表示为脉冲宽度、脉冲重复周期、用户数以及脉冲波形等信道参数和系统参数的函数,从而可以方便、统一地分析这些参数对系统性能的影响.仿真结果与基于理论分析的数值计算结果相当吻合,表明直扩二相相移键控超宽带系统的多址干扰为正态分布.     

用遗传神经网络混合算法求解可变加工时间Job-shop调度问题

有效地混合了遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络算法,对于一类加工时间可变的调度问题进行了研究.遗传算法被用来进行迭代寻优.当前代经交叉和变异后生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,实验结果说明了遗传/自适应神经网络算法混合算法的有效性.     

基于多用户的安全控制策略在MIS中的实现

说明了应用VB6．0结合SQL Server 2000进行信息系统开发时安全控制的重要性，提出了通过后台SQL Server 2000数据库的设计和前台应用程序的实现，两方面实施多用户系统中安全控制的基本思路，井且给出了具体的实现方法。