基于遗传算法的机场机位分配策略

通过对大型机场机位分配所受约束和最终目标的分析研究,将其模型化,提出使用遗传算法来解决机场机位分配问题,并设计实现了该算法。为促进算法收敛,引入模拟退火思想对适应度函数进行了修正。实验数据表明,该算法相对已有的其它机位分配方法在计算时间、实时性和结果优化程度上都有一定的优势。目前该方法已经成功应用到国内某国际机场。     

基于规则库优化的浦东机场机位分配系统研究与实践

浦东机场机位分配系统是航班信息集成系统的核心业务子系统,通过对运行指挥中心机位分配业务流程及机位分配系统现有功能的研究,详细分析系统存在的技术和管理问题。继而开展机位分配规则梳理及用户需求深入调研,实施机位规则库的优化升级以及其他配套功能的整体升级,使系统升级达到预期的应用效果。最后对开发基于人工智能的机位分配系统的概要技术路线做出展望。     

机场机位分配专家系统研究

介绍了机位分配专家系统。该方法使用现有的ＤＢＭＳ管理知识库。分配过程采用三级推理模式,初期分配,中期分配和后期分配。一个内嵌的知识库用于各个分配过程过滤无效机位和冲突消解。由于知识库与推理机相分离,系统具有较好的可移置性和可扩充性。     

基于遗传算法的动态飞机停机位分配模型研究

机场停机位作为机场保障服务工作中的重要设施,随着中国民航业逐步拓宽的规模,航班数量的不断增长给其分配带来巨大压力;迅速合理的机位分配方案可以最大化促进航班运行效率以及其它机场地面服务工作的开展;为了缓解机场停机位资源的紧张现象,同时解决飞机停机位到跑道出口或者入口的滑行时间最短,对到场飞机所使用的停机位最优化分配问题进行了研究,对飞机从跑道出口到停机位的最短路径进行了分析计算,采用了目前计算速度更快的遗传算法的关键技术,引入改进策略求解,对停机位最优分配进行迭代计算,不断计算出最合理的机位分配资源,根据机位分配问题的约束条件和主要优化目标分析,建立以机位空闲时间均匀化为目标的模型,经模型优化后,远机位使用空闲时间的平方差由156.89降低为75.69,近机位使用效率提高了12%～22%,实验验证满足了机场机位资源最优分配等工程应用。     

基于并行遗传算法的规则发现研究

阐述了传统遗传算法的基本思想、原理和步骤及其在数据挖掘(规则集发现)中的应用,给出了基于遗传算法的知识规则挖掘算法的基本思想和关键问题,包括知识规则表示、适应度函数定义等,继而提出多种群并行进化结构,利用精英重组策略,产生池进化模型以及自适应参数的手段调整并行遗传算法进行数据挖掘。在算法具体实现过程中,采用了动态变异交叉概率等方法,有效避免了并行遗传算法中早熟现象的发生。以北美香菇数据为例,进行并行遗传算法挖掘分类规则,实验说明了该算法在发现和进化规则方面的有效性。     

基于并行遗传算法的规则发现研究

阐述了传统遗传算法的基本思想、原理和步骤及其在数据挖掘(规则集发现)中的应用,给出了基于遗传算法的知识规则挖掘算法的基本思想和关键问题,包括知识规则表示、适应度函数定义等,继而提出多种群并行进化结构,利用精英重组策略,产生池进化模型以及自适应参数的手段调整并行遗传算法进行数据挖掘.在算法具体实现过程中,采用了动态变异交叉概率等方法,有效避免了并行遗传算法中早熟现象的发生.以北美香菇数据为例,进行并行遗传算法挖掘分类规则,实验说明了该算法在发现和进化规则方面的有效性.     

DDedDBS中的一种启发式规则分配算法

本文讨论分布式演绎数据库系统中的规则分配问题。文中给出了五种有效的启发式规则分配算法，它将规则库表示成一个有向的层次结构图，并依据此图按自上而五方式分配规则。本算法的时间复杂度是Ｏ，其中ｍ是系统中的站点个数，ｎ是规则条数。     

基于遗传算法的Fuzzy规则自动获取的研究

为了实现Fuzzy规则自动获取,进而构造高性能智能系统和解决智能系统的瓶颈问题,研究了利用遗传算法自动获取规则的方法以及遗传算法的组合优化能力.模拟结果表明,这是一种有效地获取Fuzzy规则的方法.     

基于遗传算法的战场频率分配研究

频率分配是指为用频台站合理的频率分配,使相互之间不产生干扰或者干扰最小,是军事电磁频谱管理的基础性内容。建立了基于干扰最小的频率分配数学模型,提出了基于遗传算法的频率分配算法,可以得到满足战场分配需求的多个分配组合。     

基于角色限制条件的用户-角色指派研究

URA97和URA02作为两个主要的用户-角色指派模型,得到广泛的应用。但这两个模型的指派先决条件较弱,不能满足一些对用户限制较强情况下的用户角色指派。本文认为同一角色下的不同用户之间存在差异,用户在指派某角色时除了常见的约束外,还要受到其他限制。提出了角色和用户属性概念,定义了角色限制条件角色资格条件,改进了指派先决条件,实现了指派先决条件的统一和更严格的用户角色指派限制。对RBAC96模型做了相应的修改。     

基于SSD算法的智能定员检测研究

为了保障企业生产线的安全生产,针对生产线定员检测问题,论文提出了一种基于SSD目标检测算法的生产线定员检测算法,在传统SSD算法基础上优化了小尺寸目标的检测效果.该算法通过在ResNet101网络和添加的卷积层上选取适合的特征层进行提取多尺寸图像特征,然后产生一连串大小固定的边框和相应概率,最后使用非极大值抑制法得到最...     

基于关联规则的数据挖掘研究

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间相关联系的知识,这些重要信息是关于这些数据的整体特征描述以及对其发展趋势的预测,对决策的制定有着重要的参考价值。主要介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的概念,并对数据挖掘经典算法Apriori的进行了分析与改进,算法的改进可以有效地减少对数据库的扫描次数,使挖掘的效率更好更快。     

基于遗传算法的多UCAV动态任务分配研究

为了使多无人作战飞机在复杂多变的动态战场环境下协同性、实时性更优,文章针对多无人作战飞机动态任务分配问题建立了一种扩展的多目标整数规划模型,同时设计了基于模糊集隶属度的混合重调度方法,并采用遗传算法进行求解;对无人作战飞机失效和出现新目标两种动态情况进行仿真实验,与完全重调度进行对比,得到基于模糊集隶属度的混合重调度方法在效率及稳定性方面明显优于完全重调度,说明设计的混合重调度方法及模型在解决多无人作战飞机动态任务分配问题上的有效性。     

基于分布式优化的协同干扰任务分配研究

为保证目标区域干扰覆盖和最小能量消耗的优化目标,建立协同干扰任务分配模型。在分布式协同优化框架下,将集中式任务分配问题,转换为各个虚任务区内小规模的分布式优化问题,采用分解-协调优化模式和启发式遗传算法相结合的方法,实现对各个子区域优化问题的二次迭代求解。仿真结果表明,分布式协同优化方法能够有效降低协同干扰任务分配问题的求解规模,避免“维数灾”,具有可行性。     

基于云模型的多维关联规则研究

本文利用云模型对数据软划分的理论和方法使相邻属性值可以重叠,利用云变换方法完成数值型属性与布尔型属性的转换,给出了一种云多维关联规则的定义,提出了ApfioK_Cube_Cloud算法对云化后的数据进行多维关联规则挖掘,这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界,从而使发现的规则更让人理解也更符合实际.     

一个销售模型的关联规则挖掘研究

论文先介绍数据挖掘中关联规则理论知识,包括Apriori经典算法、支持度、可信度等概念。以一个超市的销售模型系统为例,建立一个sales数据库系统,由关系数据库管理系统和数据仓库挖掘工具进行单维及多维关联规则挖掘。     

基于规则的防火墙匹配算法研究

传统防火墙包过滤过程是通过数据包与过滤规则顺序匹配,直到有一条规则匹配后即可停止。当过滤规则日益增多时,防火墙的吞吐量也不断下降,严重影响了网络的性能。该文提出并设计了快速的规则匹配算法,改变了以往的顺序匹配,极大地提高了防火墙的吞吐量和性能。     

基于关联规则的研讨信息分析研究

文章描述了数据挖掘中关联规则算法的基本思想,介绍了Apriori算法的过程,将其应用于研讨信息的分析,研究各个专家支持的主张之间的关系,引导专家的意见达成共识。最后通过算例说明了这个过程。     

InfoPath在远程作业系统中的创新应用

InfoPath是Microsoft Office System办公组件中在2003年新推出的一个应用程序。它主要用于开发基于XML格式的电子表单。通过分析远程作业系统的应用现状,针对现存的一些问题提出了基于InfoPath的远程作业系统的全新解决方案,并在分析InfoPath运行机制的基础上,对基于InfoPath开发远程作业系统的模式和实现方法进行了探讨。