物流运输网络中的网络容量扩张成本效益均衡模型及算法研究

在给定一个单源单汇物流运输网络中，网络中的每条弧都有一个容量和运输时间的限制，研究了当网络的容量提高到指定水平，同时限制从网络中源点到汇点运输时间，应该如何对网络进行适当的扩张，减少网络的运输时间，同时使网络效益与预期效益尽可能的接近。     

一个基于命名网络的自稳定的选举算法

选举问题是分布式计算中的一个基本问题。它一直受到广泛关注,先后发表了一大批研究论文。但是,现有的研究较少涉及选举算法的自稳定性,已经提出的自稳定选举算法的性能还不能令人满意。针对两个经典的自稳定选举算法———AG算法和DIM算法进行了分析。AG算法适用于命名网络,算法虽然简单,但算法需要假设网络的大小是已知的并且时间复杂度为O(n2),其中n表示网络结点数目。DIM算法虽不需要网络大小假设是已知的,但其时间复杂度仍然需要O(ΔDlogn),其中Δ和D分别表示结点最大的度和树的深度。利用DIM算法的思想,在AG算法的基础上,提出了一个基于命名网络的自稳定选举算法。该算法不需要知道网络的大小,而且时间复杂度为O(δ)(δ为网络直径)。     

结合GMDH算法与AC算法建模的汇率预测

汇率波动预测是金融市场的一个重要课题,本文结合GMDH算法(分组数据处理算法)和AC算法(相似体合成算法)建立模型用于预测汇率市场的波动。首先用相似体合成算法选择与当前时期有相同特征的相似体,再用分组数据处理算法将相似体进行加权组合,选择最优模式,用于预测当前时期的发展趋势。实证结果表明,此组合模型的预测效果较好。     

非线性系统模型参数估计的差分进化算法

将差分进化算法用于非线性系统模型的参数估计,通过对谷氨酸菌体生长模型的参数估计进行验证,并与人工神经网络、遗传算法和微粒群算法的优化结果进行了比较。仿真试验结果表明:差分进化算法为非线性系统模型参数估计提供了一种有效的途径,对非线性系统模型的参数估计精度高于人工神经网络、遗传算法和微粒群算法。     

基于流固耦合算法的装备部件毁伤研究

研究战场环境下爆炸冲击过程及其对装备部件的毁伤机理,对于武器系统改进和战斗损伤评估具有重要意义。本文利用流固耦合算法进行爆炸冲击模拟,探讨了冲击波形成机理,确定了将爆炸冲击波直接毁伤靶板的方法,以及冲击波的数值定义和加载方法,并利用流固耦合算法进行了爆炸冲击仿真,其方法可以为爆炸冲击与毁伤研究提供一定参考。     

自动检测粘贴及整形装置设计应用

介绍了该装置的结构、工作原理及各部件之间的动作配合,创新在于:采用非接触式、环保的箱烟缺条检测算法-二值化算法实现视觉检测功能;能实行智能化粘贴,引入胶带的滚轮组可以根据实际情况调整封箱胶带的松紧程度,保证封箱胶带的粘接强度,不出现褶皱,重叠缺陷等;旋转式程序控制的整形机构使烟箱胶带翘边率降低到1％以下.     

带有颜色填充的等值线画法研究

本文分析了常规的等值线绘制算法的缺点,根据经验提出了一种由离散数据生成等值线的算法,不但简单有效,又能达到更好的精度,而且适应能力更强,并且能方便地实现颜色填充,丰富了等值线图的表达能力。文中给出了具体算法的实现原理和过程。     

信息不对称条件下套期保值影响企业价值的模型分析

很多理论研究认为,套期保值作为财务危机防范的措施之一可以规避风险。但是本文在信息不对称的基础之上认为,套期保值对企业的价值影响并不总是好的。实施套期保值时,存在一个博弈,特别是好公司和小公司要在套期保值的收益和因为信息不对称而导致的企业价值的减少之间进行博弈。     

编组站车流接续优化模型及算法

在解编顺序给定的条件下,建立车流接续优化模型。在模型构建中,列车属性方面同时考虑了换重、换长和满轴三个约束,通过算例证明,该设定不但更加符合实际,而且使得车流接续优化具有了一定的灵活性。在算例分析部分,分别利用一般数学软件Lingo11.0以及VC++编写的自适应免疫克隆算法对模型进行求解,证明了模型和算法的有效性,为编组站阶段计划车流接续优化智能化提供了较好的解决途径。     

浅谈工厂电力负荷的计算

工厂用电是国家电力的主要负荷,本文介绍了几种工厂电力负荷的计算公式及方法.在实践中,根据各种不同类型电力负荷选择合适的计算方法,可以快速准确地计算工厂的电力负荷,再结合相应对策进行修正,可使计算结果明显地降低,既保证了安全可靠性又获得节能、节资的经济效益.彻底解决了工厂计算负荷偏大或偏小的问题.