基于区间值模糊集的柔性工作车间调度模型

论文首先描述了现实柔性工作车间调度中的时间参数不确定性问题,并阐述了模糊理论中α截集、区间值模糊集等相关概念;然后给出了以遗传算法为框架的基于区间值梯形模糊数的柔性工作车间调度模型,并且通过实例验证了模型的可行性和有效性。     

并行分布计算中随机任务负载的分配

为了提高并行分布计算的执行效率,必须尽量减少处理结点间的通讯和平衡处理结点间的计算成本,这两个目标看上去是冲突的。从减少通讯量角度出发,应把所有任务放在同一处理结点上,但很明显,这样会造成系统资源的极大浪费而且各处理结点计算成本极不平衡;从求得处理结点间的计算成本平衡及提高资源利用率出发,应把任务均匀分配到各处理结点上,但这样有可能大大增加处理结点间的通讯。因此,并行分布系统中仟务分配的目标就是寻找一个任务分配方案,使得整个任务负载的执行时间最短。     

随机柔性Flow shop加权完成时间调度问题的启发式策略性能分析

因实际生产中调度问题的规模很大,分析其近似算法的绝对性能比很难,有时甚至不可能,所以研究近似算法的渐近性能比就很有必要．本文针对随机柔性Flow shop加权完成时间调度问题,使用单机松弛和概率分析方法,证明了基于加权最短期望处理时间需求的启发式策略是渐近最优的．     

西红柿的香气

本文详细介绍了新鲜西红柿与西红柿酱的香气差异 ,并提供了具体的香气成分 ,对调香师配制西红柿香精会有一定的参考价值和启迪作用。     

MIMD模型上并行推理的一种实现机制

推理机制是人工智能及逻辑程序设计的关键技术。本文主要讨论了ＭＩＭＤ共享存储器模型上并行正向推理的一种实现机制，并利用队栈结构来实现本地任务的求解及与其它处理器之间的任务调度，同时给出了两种动态的负载平衡调度算法。     

两阶段流水车间批调度问题的蚁群优化算法

针对差异工件(工件尺寸不同)两阶段流水车间的批处理机调度问题,提出一种以最小化加工时间跨度为目标的蚁群优化算法.根据批中工件在每阶段加工时间的相似程度(标准差衡量),得到一个能够提高批中工件加工时间相似水平的启发式信息.同时,改进蚁群算法的编码方案,并引入局部优化算法来提高优化性能.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在工件规模较大的情况下具有较好的求解性能.     

动态二进制翻译器QEMU中冗余指令消除技术研究

计算机体系结构的不断发展,使得代码迁移工作变得尤为重要,在这种背景下,二进制翻译技术应运而生。二进制翻译技术使得在已有的体系结构下生成的可执行文件自动迁移到新的体系结构中成为可能。以龙芯2F处理器为硬件平台,研究二进制翻译器QEMU中冗余指令的删除优化技术,使用代码活性分析方法来降低代码膨胀度,提高执行效率。该优化技术带来的优化效果超过其自身开销,具有实际优化价值。     

计算机硬件故障的判断与维修

计算机的广泛应用使计算机硬件维修成为人们不能忽视的问题。文章结合多年的计算机实验室管理与维修的经验,综述了计算机硬件产生故障的原因,给出了维修的具体方法。     

基于云模型的PSO算法求解差异工件单机批调度问题

为了提高粒子群（PSO）算法的性能,提出一种基于云模型理论的改进PSO算法,并应用于差异工件单机批调度问题的求解。首先根据粒子的适应值把种群划分为三个子群,提出一种随机的位置和速度更新方法,来有效平衡算法的局部和全局搜索;然后引入基于云模型理论的自适应参数策略,不同的子群采用不同的惯性权重生成方法,提高种群的多样性和算法的收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。     

不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法*

研究不同尺寸工件单机批调度问题,将蚁群算法与模拟退火算法相结合,引入自适应状态转移概率,提出了一种自适应蚁群退火算法AACSA(adaptive ant colony simulated annealing)。该算法利用模拟退火算法实现了一种新的混合信息素更新策略,此外根据停滞次数,动态改变状态转移概率,有效地避免算法陷入停滞以及局部最优,提高算法的性能。仿真实验结果表明,AACSA与蚁群优化算法BACO、模拟退火算法SA、启发式规则BFLPT相比,算法求解的性能更好。