基于双种群的混合免疫动态优化算法

针对传统的群智能算法在求解动态优化问题时出现的早熟收敛和多样性缺失等问题,提出一种基于双种群的混合免疫动态优化算法BPAIS。首先,受生物免疫系统中固有免疫反应和自适应免疫反应的启发,将初始种群根据适应度值分为2个种群——固有种群和自适应种群;其次,对固有种群进行固有免疫反应操作,在进行全局性搜索的同时保持种群的多样性,而对自适应种群进行自适应免疫反应操作,采用差分进化算法加强局部搜索能力,通过引入记忆跟踪机制在环境变化时跟踪局部最优解;最后,结合双种群的免疫反应和记忆跟踪机制,提出基于双种群的混合免疫动态优化算法,并在简单测试用例产生器(simple test-case generator,STCG)和移动峰测试函数上进行仿真实验。结果表明,BPAIS具有很好的动态优化能力,能够有效地跟踪和定位全局最优解,与其他算法相比,具有很强的竞争力。     

基于中文关键词提取的预案智能匹配方案

针对当下在公共社会领域中突发事件应急预案结构复杂、难以为决策者进行信息筛选和整合的热点问题,提出了一种基于中文关键词提取的预案智能匹配方案.在运用框架理论解决预案结构存储的基础上,对存储的预案文本进行预处理分词;选用词语的词频、词性以及存在于预案框架中的位置作为提取出来的中文关键词特征值;利用均方误差最小的线性估计法训练关键词权重的调节因子,能够有效提高关键词提取的准确率.实验结果表明,在预案智能匹配方案中运用此种中文关键词提取算法比传统的FIFA算法效果更佳.     

面向行为的需求建模研究及实现

需求建模是需求工程中的重要步骤。提出了一种面向行为的需求建模方法,首先将目标系统问题域划分成多个子问题域,然后在子问题域里建立多个视点,在每个视点内,根据需求建立多个场景。对于每个场景,用行为描述语言建立场景行为模型,视点内所有场景的行为模型组合构成视点行为模型,目标系统所有视点的行为模型组合构成系统行为模型。在行为模型的基础上,提出了一系列特性以及其验证方法,用于验证行为模型的正确性以及系统特性。基于以上方法,设计和实现了面向行为的需求建模工具BRMT),以辅助开发人员从行为的角度进行需求建模。     

普适环境中上下文感知的带演算的Bigraphs描述

针对普适环境中上下文感知系统的形式化建模问题,讨论了Bigraphs理论的扩展模型———柏拉图图形模型在此问题中的适用性及不足。在此基础上,利用带演算的Bigraphs反应系统对上下文感知系统进行描述,并给出了与柏拉图图形模型之间的比较。     

第三方监督在建设工程招投标中的应用

通过分析我国现阶段建设工程招投标监督的现状,指出了建设领域招投标监督多元化的必要性,并介绍了招投标可信度评价的应用,对该评价的应用提出了一些观点,以期提高监督力度。     

基于物联网技术的移动学习模型研究

随着移动技术的不断发展,移动学习这一学习概念也逐渐由模糊走向清晰。利用现今飞速发展的物联网相关技术,通过对相关学习理论进行分析,针对存在的相关问题并结合移动学习理论的特有优势,总结出移动学习模型的设计原则,构建出具体的移动学习模型,以提高人们移动学习的效果。     

一种软件需求描述语言的设计与实现

提出了一种面向软件行为的需求建模方法和需求描述语言BDL,介绍了需求描述语言的设计和实现方法。利用此需求建模可以根据用户的需求信息寻找出目标系统的有效行为,建立目标系统的行为模型。该行为模型可以帮助用户和开发人员正确认识和理解目标系统的行为,而且能为以后自动检测系统的各种特性提供良好的基础。     

基于嵌套赋类的Bigraph反应系统模型

针对Bigraph反应系统中位置图控制间的嵌套关系问题,提出了一个赋类的Bigraph扩展模型。在利用标签范畴Scat(K)给出嵌套赋类位置图定义的基础上,讨论了嵌套赋类位置图的相关性质,给出了嵌套赋类位置图中RPO的构建、证明,以及同前推出IPO的一致性条件的定义、证明。