带移动奇异源热方程的移动网格方法

研究了一个带若干奇异源热方程的数值求解,其源的移动由一个常微分方程描述.基于移动观察区域和区域分解思想提出了一个移动网格预估校正算法.网格方程可自然的通过并行高效求解,算法避免了跳跃信息[u]的计算而使物理方程的离散格式变得非常简单,且仍保持了空间上的二阶收敛性.数值例子验证了算法的收敛性和高效性,并模拟了非线性源函数带来的爆破现象.     

求解Hamilton-Jacobi方程的局部移动网格方法

对Hamilton-Jacobi方程设计了一个基于Runge-Kutta间断Galerkin方法的移动网格方法,并利用坏单元指示子进一步设计了一个局部移动网格方法.数值结果表明这两个方法相比均匀网格能提高数值解的质量.同时局部移动网格方法通过将网格移动局部化,在不影响精度的前提下节省了计算时间,提高了计算效率。     

内生无限平面网格上基于策略互动的均衡网络结构及吸收集

在内生网络环境下,基于局中人的策略互动研究了均衡网络的结构特性,以及局中人策略选择的倾向性. 在动态进程的同一阶段,规定所有局中人同时进行策略更新,研究了网络生成的连接费用、互动支付等参数之间的相互关系及其对均衡结构或吸收集的影响. 主要贡献是将网络的内生性与无限网格上的策略互动联系在一起,得出不同连接费用水平之下的均衡结构、吸收集的准确特征.     

基于移动Agent的智能交易安全风险控制机制研究

在移动网络交易中,交易双方的互信是网络交易能够顺利进行的前提和关键,实体间的信任度量涉及到交易额、交易时间、消费实体个人相关信息及其对信任的风险态度等因素,通常难以准确地进行量化计算.为探明这种互信关系的本质特点,基于多Agent系统协同理论,提出了基于移动Agent的动态互信计算模型,实现了对信任的定性与定量的转换;...     

基于多Agent系统的项目调度研究

近年来 ,大型项目特别是大型工程项目存在如下的发展趋势 :1 )项目规模越来越大 ;2 )项目的复杂程度不断增加 ;3 )项目必须由多方合作才能完成 .本文针对上述特点 ,提出了基于多 Agent系统 (MAS:Multi-Agent Systems)解决资源约束条件下的项目调度问题 (RCPSP:Resource Constrained ProjectScheduling Problems)的方法 ,并通过实例项目对所提出的算法进行了验证 .     

求解含源项非定常对流扩散问题的移动网格方法

本文研究了一类含源项非定常奇异摄动对流扩散问题.利用Crank-Nicolson差分格式下的移动网格方法,获得了求解该类问题的数值实验结果,改进了均匀网格下求解的结果.     

带有爆破现象的反应扩散方程的移动网格方法

研究了带有指数非线性项的反应扩散方程的数值解.针对方程在有限时间内会变得非常奇异,提出了移动网格方法和维数分析方法来解该方程.数值结果验证了当移动网格方程具有等分布占优这个性质的时候,移动网格方法求解方程非常有效.另外,数值结果同样显示了等分布占优不是一个必要条件.     

基于非结构自适应网格的二维Euler方程数值求解方法研究

提出了一种基于非结构自适应网格的二维Euler方程的数值解法.采用有限体积法进行空间离散,通量计算采用Jamson中心格式,使得它适用于任意多边形计算单元.为了得到定常解,采用一种显式的四步Runge-Kutta迭代方法对时间进行积分.根据流场参数的变化梯度确定加密边,由加密准则进行自适应网格剖分,然后得到分布合理的加密过后的网格.求解二维Euler方程,对NACA0012翼型进行了数值模拟,通过对自适应前后的数值解的对比,说明所建立的方法是正确的.     

基于多Agent的心理战效果评估方法研究

心理作战系统是典型的复杂适应系统。以复杂适应系统理论为指导,运用多Agent建模仿真方法,建立了心理战效果评估模型,开发了心理战智能体仿真平台PSYOPASP,对5种心理战防御方案进行仿真实验。     

扩展型动网格的Chebyshev有限谱方法

给出了基于非均匀网格的Chebyshev有限谱方法．提出了可生成两种类型扩展型动网格的均布格式．一种类型的网格被用来提高波面附近的分辨率,另一种类型则用在梯度较大的流动区域．由于采用Chebyshev多项式作为基函数,该方法具有高阶精度．从上个时间步到当前时间步,两套不均匀网格间的物理量采用Chebyshev多项式插值．为使方法在时间离散方面保持高精度,采用了Adams-Bashforth预报格式和Adams-Moulton校正格式．为了避免由Korteweg-deVries(KdV)方程的弥散项引起的数值振荡,给出了一种非均匀网格下的数值稳定器．给出的方法与具有分析解的Burgers方程的非线性对流扩散问题和KdV方程的单孤独波和双孤独波传播问题进行了比较,结果非常吻合．     

The Markov Model Based Algorithm to Predict Networking Load on the Computational Grid

The computational Grid is currently gaining in popularity, and it enables computers scattered all over the world to be connected by the Internet as if they are part of a large computational infrastructure. While the computational Grid gathers more and more computational resources and the number of the applications for the computational Grid is increasing, load balancing for the computational Grid is still not effective enough. Because the computers are connected by a wide area network on the computational Grid, the significant communication latency and the frequency of large wave throughputs make it difficult to achieve effective load balancing. Thus, in this paper, we propose an algorithm to predict networking loads on the computational Grid to make the use of computational resources more efficient. The proposed algorithm based on the Markov model is evaluated using an actual networking load. As a result, the Markov model based algorithm offers the most accurate predictions compared with the related work. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

云计算在智能电网中的应用研究

随着现代电网规模的不断扩大,现有的电力系统网络越来越无法满足现代化建设发展的需求,具备自愈、互动、兼容等优点的智能电网成为未来电网的发展趋势.同时,智能电网概念的提出和逐步实现对电力系统的计算和存储能力提出了越来越高的要求.基于云计算技术并结合电力网络系统的特点,提出电力网络系统智能云的概念,在此基础上规划设计了电力系统智能云的体系结构并分析了电力系统智能云实现的关键技术.电力网络系统智能云技术的应用,能够在现有基础资源基本不变的情况下,大大提高电力网络系统的计算和存储能力,实现电力网络系统智能化、信息化和分级化的互动管理,减少电网建设投资,为构建现代化智能电网系统提供了明确的思路和研究方向.     

移动云计算中基于LBS的个性化服务推荐模型

随着智能手机的普及和3G技术的发展,信息呈指数式增长,从海量的信息中提取出用户感兴趣的内容已成为电子商务发展的一个重要趋势,然而传统的推荐策略已不能满足用户的需求.为此,基于移动云计算和位置信息,提出了一个个性化服务推荐模型解决方案,该方案综合了社交网络和时效性,建立了用户兴趣模型库.基于这个解决方案,在Android平台上,实现了初步的个性化图片推荐模型,取得了不错的效果.个性化服务推荐系统具有良好的发展和应用前景,能有效的保留客户,提高电子商务系统的服务能力,带来巨大的效益,具有一定的理论和现实意义.     

基于代理的网上智能购物系统

随着电子商务的快速发展,急切需要一个独立的、稳健的系统来为顾客提供决策支持.为了克服用户所经历回应时间太长的通讯困难,减少通讯的管理费用,介绍了一种移动的基于代理的智能购物系统.基于移动代理的系统应用不同的技术来发送一个移动软件代理到远程系统,从而用嵌入远程系统的软件来指挥多重交互,交互完成后输出结果返回到用户.实验结果证实对基于web的电子商务应用来说,基于移动代理的系统比现有的C/S系统更灵活.     

分布式数据流处理系统管理中负载均衡问题建模与求解

对分布式数据流处理系统管理中,处理节点负载均衡问题进行了研究。阐述了分布式数据流处理系统的运行机理以及节点负载不均衡的成因,并提出了对系统负载均衡调整的优化方案;对提出的优化方案建立模型,并对模型的适用条件进行理论分析;然后采用蚁群算法对模型进行求解,并针对分布式数据流处理系统实时性的需求对算法进行改进;最后用实验证明本文所建立的模型及其求解方法对于解决分布式数据流处理系统管理中节点负载均衡问题的有效性。     

一种云计算的隐私类型阈值模型和隐私保护方法

云计算作为一种新的计算模式,可为用户提供低成本的动态计算资源和存储资源,能充分提高资源的使用效率.但是数据隐私安全问题已成为云计算应用普及的最大挑战.为了更好管理用户的隐私数据,在基于(n+1,t+1)阈值的基础上,提出了一种基于隐私类型的(n+1,t+1)阈值隐私保护模型,结合可信的第三方服务器隔离存储模型,用户可在授权后依据数据隐私类型采用基于角色的访问控制进行相应的访问操作.安全分析表明,基于隐私类型的保护机制在方便用户按类型访问云中的数据资源同时,可以充分地实现用户数据的分类隐私保护.     

一种基于Dijkstra算法的机器人避障问题路径规划

移动机器人的避障问题是移动机器人控制领域的研究热点.针对给定的移动机器人避障问题,探讨了最短路径及最短时间路径的路径规划问题.对于最短路径问题,建立了简化的路径网格模型,将其抽象为由节点及边构成的两维图,再使用经典的Dijkstra算法获得可行的最短路径.对于最短时间路径问题,通过分析移动机器人弯道运行的速度曲线,基于几何方法得出了移动时间与过渡圆弧圆心之间严格的数学关系,此后借助MATLAB优化函数获得最佳的移动路径.算法可为类似机器人避障问题的解决提供借鉴.     

云计算环境下人工蜂群作业调度算法设计

针对云计算环境下作业调度优化问题,提出了一种基于人工蜂群的调度算法.分析人工蜂群算法的求解组合优化问题过程,建立了收益度函数和蜜源位置更新公式,最后论述了利用该算法求解的具体步骤.并通过实验分析了该算法的性能.     

基于模糊数学和层次灰色关联的代建单位评选方法研究

选择合格的代建单位是代建制成功实施的关键.在构建了代建单位评选指标体系的前提下,建立了基于层次灰色关联分析技术与定性指标的模糊隶属度理论相结合的代建单位评选的数学模型.实例研究表明,此法简便实用,能够为代建单位的评选提供客观科学的依据.     

服务型制造模式下的风电场维护服务调度及服务成本研究

针对风电设备制造企业向服务型制造转型的问题,提出风电设备制造企业联合组建风电场维修服务基地,为风电场提供专业维修服务。在考虑了维修时间、运输时间、服务能力约束下,构建了数学模型优化维修队的调度方式,使维修成本最小。用遗传算法求解该模型,提出了基于风电场和维修队的混合非负整数分段编码方式,避免了遗传操作过程中非法解的产生,并用MATLAB编程进行实例求解,得到了满意的结果。