应用数据挖掘的束流状态描述建模

聚类分析是描述数据群体特征的有效方法.然而,随着挖掘数据库规模的增大,评分函数极值搜索是计算复杂度很高的问题.文中提出了一种新的算法,并将其运用到束流状态描述建模中.试验结果表明,该算法快速有效.同时,重复性是电子储存环的重要指标,聚类模型可作为机器研究和决策的依据,具有指导意义.     

面向远海岛礁群的双向物流网络规划

针对若干远海岛礁群系统封闭性的分布特点,将中心岛礁选址、各岛礁建设泊位数量和规模、仓库储存量、运输船型和数量以及航线设置、班期组织等作为规划内容,以整个运输网络系统总成本最低为原则,综合考虑了仓库存储理论,建立了兼顾“选址-库存-路径”的规划模型。结合所建模型特点,提出了双层并行搜索遗传算法,构建了以海上运输为基本交通方式的双向物流系统。最后,以我国南海为例进行建模并求解,采用不同算法并通过多组不同规模的算例进行演算比较,验证了所建模型和算法的有效性与合理性。     

考虑策略型消费者和退货的零售商降价促销决策研究

基于零售商降价促销问题,引入策略型消费者,考虑到异质性消费者有可能对商品不满意,构建两期决策模型,旨在从退货和价格路径优化两方面提高零售商利润。研究给出(不)允许退货时,零售商面对策略型消费者的定价建议,指出零售商制定价格要在一定程度上参考商品类型。订货量相同时,给出策略型消费者降低零售商的期望利润的条件;面对短视型或者策略型消费者时,允许退货可在特定条件下提升零售商利润。消费者退货成本越高,对策略型消费者消极影响的抑制作用越明显,零售商的利润增长越显著。最后,通过数值算例分析了在两种退货决策以及不同退货成本下产品类型对零售商定价的影响,以及退货措施对策略型消费者消极影响的作用。     

基于路阻函数的多任务点机动路径规划方法研究

针对复杂路网条件下,多分队多任务点行军时路线难以决策的问题,建立了同时考虑道路服务水平和分队数量的路阻函数;基于该函数的性质,提出了多任务点行军时各分队路径优化规则,构建了多任务点行军时路径规划模型;对比了部队统一机动和各分队自主行进两种规划方式的行程时间,定量说明了指挥员路径规划能力对多任务点行军的影响.为复杂路网条件下多分队、多任务点的机动指挥提供了决策方法和依据.     

The Global Convergence of Self-Scaling BFGS Algorithm with Nonmonotone Line Search for Unconstrained Nonconvex Optimization Problems

The self-scaling quasi-Newton method solves an unconstrained optimization problem by scaling the Hessian approximation matrix before it is updated at each iteration to avoid the possible large eigenvalues in the Hessian approximation matrices of the objective function. It has been proved in the literature that this method has the global and superlinear convergence when the objective function is convex （or even uniformly convex）. We propose to solve unconstrained nonconvex optimization problems by a self-scaling BFGS algorithm with nonmonotone linear search. Nonmonotone line search has been recognized in numerical practices as a competitive approach for solving large-scale nonlinear problems. We consider two different nonmonotone line search forms and study the global convergence of these nonmonotone self-scale BFGS algorithms. We prove that, under some weaker condition than that in the literature, both forms of the self-scaling BFGS algorithm are globally convergent for unconstrained nonconvex optimization problems.     

求解物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题的扩展标号法

研究了物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题. 基于模糊规划方法提出了一种求解SUM-MIN双目标路径问题的目标函数集成方法,以及集成后目标函数的扩展标号法. 在将双目标转化为单目标时,综合考虑了每个目标的边缘评价和两个目标的整体评价因素,通过对每个目标分配的权重将决策者的偏好充分体现到决策过程中,采用广义的模糊目标集成算子形成了相应的折衷规划模型. 最后,通过实例对所提方法进行了说明.     

利用费曼路径积分理论分析多光子干涉

将费曼路径积分理论引入量子力学教学,用来分析光子干涉现象.对非简并的两光子和三光子干涉的关联函数进行了推导,并对干涉结果进行了模拟.模拟结果显示,非简并的多光子干涉是多光子聚束和量子拍效应叠加的结果.     

云环境下基于节能和负载均衡的混沌粒子群资源优化调度

针对传统云计算资源调度方法仅关注任务的最大完成时间,没有考虑到节能和资源负载均衡的问题,提出了一种基于混沌粒子群算法实现云资源优化调度的方法;首先,定义了以节能和负载均衡为目标的多目标数学模型,然后设计了一组靠近最优Pareto 前沿的解作为初始种群,采用改进的粒子群算法来搜索最优调度方案,当最优解连续两代未发生变化时,通过混沌遍历法对粒子进行局部寻优,以加快获取全局最优解;在CloudSim仿真环境下结合Matlab工具进行实验,结果表明:文中方法负载均衡离差平均值为0.156,且较其它方法,具有较好的负载均衡能力和较低的能耗,具有很强的可行性。     

拆边法求最短路径

本文利用局部比较法 ,在图中定义子图、无效路径、以及可去边 .利用推导的有关定理 ,拆去可去边 ,利用最短路径相同的等价性 ,达到化简图 ,从而求出最短路径     

大型差异数据库中入侵路径恢复模型分析

在大型差异数据库中,假设入侵特征存在较大的伪装,将难以形成入侵判断的依据,无法建立入侵路径恢复模型。提出基于敏感性数据挖掘方法的大型差异数据库中入侵路径恢复方法模型。利用主成分分析方法搜索大型差异数据路中的入侵路径,为模型的建立提供准确的数据基础,利用敏感性数据挖掘方法能够检测到入侵路径的特征,从而能够建立准确的入侵路径模型。实验结果表明,利用改进方法进行大型差异数据库中入侵路径恢复,能够提高恢复的准确性,从而保证大型差异数据库的安全。