工作集划分算法求解多维函数极小值

通过对工作集元素贡献度算法研究,对工作集中个体元素按照其贡献度的不同将工作集划分3个子工作集即优、良、劣工作集。采用保留优工作集中个体元素,将其作为下一次迭代的个体元素。根据优工作集元素产生新的良工作集元素和良工作集元素产生新的劣工作集元素,保障置换后的新工作集能够快速收敛。通过对4个标准集多维测试函数仿真,表明算法能有效、快速、准确收敛。

凸包工作集TSP算法

TSP问题是一个NP完全问题,在现实生活中许多领域得到充分应用。通过对"S计算几何"中凸包算法分析,提出了一种最大凸包工作集规划TSP路径算法,能快速解决二维TSP问题。首先运用凸包算法构造城市的最大凸包工作集,将剩余城市节点根据隶属度大小加入到相应的凸包子工作集中。再应用最大凸包算法逐个划分凸包子工作集,直至子工作集中的尺度为2。最后依次访问每个子工作集头,得到TSP最短路径。实验结果表明,该算法能更快速地得到问题的近似最优解。

改进工作集选择策略的序贯最小优化算法

针对标准序贯最小优化(sequential minimal optimization,SMO)算法采用可行方向工作集选择策略所带来的缓存命中率低下问题,给出了SMO类型算法每次迭代所带来的目标函数下降量的二阶表达式,并据此提出了一种改进的工作集选择策略.新策略综合考虑算法收敛所需的迭代次数及缓存效率,从总体上减少了核函数计算次数,因此极大提高了训练效率,并且,它在理论上具有严格的收敛保障.实验结果表明,核函数越复杂,样本维度越高,缓存容量相对训练样本的规模越小,改进工作集选择策略的SMO算法相较于标准SMO算法的性能提高就越显著.

DAEF工作集管理函数的实现

为了保证数据仓中数据的安全 ,POSC在DAEF中定义了工作集管理函数 ,而在POSC的样本实现中 ,却没有给出这些函数的具体实现 .分析了Epicentre模型在Oracle上的投影技术 ,用G ++作为开发工具 ,采用面向对象的编程方法 ,开发了实现相应功能的类和一批辅助函数 ,包括工作集的创建、实例句柄的增加、实例句柄的删除、以及工作集的删除等函数 ;实现了满足POSC规范的工作集管理函数 ,完善了POSC提供的DAEF样本实现的功能 .

分布式工作集的实现

在实际应用POSC技术过程中 ,由于Epicentre数据模型庞大 ,用户访问数据速度慢 ,查询方向不明确 .利用基于网络的Socket程序设计技术 ,实现了分布式工作集管理机制 .该机制采用主从服务器技术 ,具体数据的存储对用户透明 ,用户根据定义的主题 ,可方便、快速地访问所需的数据 .在确定用户工作集存放的位置时 ,应用了最近最少使用、最短等待时间等策略 ,保证了数据更新的同步 .

基于预备工作集的最小序列优化算法

为了提高支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了一种新的工作集选择策略——预备工作集策略:在SMO中,利用可行方向策略提取最大违反对的同时,从核缓存cache中提取违反KKT条件程度最大的一系列样本组成预备工作集,为此后历次SMO迭代优化提供工作集。该方法提高了核缓存的命中率,减少了工作集选择的代价。理论分析和实验结果表明,预备工作集策略能够很好地胜任待优化的工作集,加快了支持向量机求解大规模问题的训练速度。

基于黄金工作集多维数值函数极小值算法

提出一种黄金工作集的多维数值函数极值优化算法。根据工作集元素的贡献度不同并结合黄金分割法将工作集划分为黄金工作集和非黄金工作集。通过保留黄金工作集元素和置换非黄金工作集元素方法,保障工作集中的元素都是最优解,从而达到加速收敛实现算法的优化。通过与人工蜂群算法的进行比较,结果证明该算法在极值收敛上具有明显优势。

调整用户工作集参数提高VAX/VMS系统性能

通过调整用户工作集,合理分配用户使用内存,可以提高计算机系统整体性能,本文着重讨论了VAX/VMS系统用户内存使用中的页故障问题和用户工作集参数的作用,并详细地叙述了一种更合理地设置或调整这些参数的方法。

基于工作集的移动应用设计

在移动数据库环境中,同时保证数据的移动性、可用性和一致性是非常困难的事情。提出了工作集管理器机制,该机制在固定网络上维护用户工作集的不同版本,用户可以根据对数据的需求以及当前的网络情况,指定对哪些数据进行监控,同时指定在什么条件下生成新的视图版本。通过对标准SQL语句进行扩充,使得用户在数据移动性、可用性和一致性之间取得一种平衡。

移动工作集的冲突避免和解决

复制/缓存技术是为移动应用提供数据可用性的有效技术,但是,也存在数据大量冗余以及数据冲突等问题。以数据的语义片段为管理单位,将不同客户需要复制的数据进行合并管理,大大地减少了数据被复制的次数。同时,模拟传统数据库中锁的机制,提出了事务协调器方案,避免和解决数据冲突问题。

一种用于支持向量回归的动态工作集选择方法

在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,功耗建模是一个必不可少的步骤.基于工作集选择的支持向量回归方法是将功耗经验数据训练为功耗模型的有效手段.现有的工作集选择方法利用的是固定的一阶或二阶信息,没有考虑回归参数的影响,导致收敛时间较长.针对这一不足,提出了根据回归参数调整工作集选择策略的动态工作集选择方法 DWSS,减少了算法收敛的迭代次数.在数值试验部分,对此方法进行了验证,结果表明新的方法具有更快的收敛速度.

基于工作集择优保留策略算法

通过对工作集元素置换算法研究基础上提出工作集择优保留策略算法。根据工作集的个体元素的贡献度不同将工作集元素划分为优个体、良个体、劣个体。保留最接近最优解的优个体,采用相邻优个体平均数置换良个体,相邻良个体元素平均数置换劣个体。从而达到新产生的工作集个体元素接近最优解并能够快速收敛。通过对4个多维测试函数的算法仿真,表明本算法有效、快速、准确收敛近似最优解。

基于WRK的进程工作集实验设计

微软在WRK(Windows Research Kernel)中开放了大部分Windows Server 2003的代码,这对高校了解Windows操作系统内核、设计操作系统实验提供了一个很好的基础。但是由于WRK的代码量很大,在缺乏指导的情况下学生很难有效地在WRK上完成操作系统原理实验。本文在分析WRK进程工作集的基础上,设计了三个针对工作集的实验,并给出了实验效果验证方法。

约束优化一个结合工作集技术的模松弛SQP算法(英文)

结合模松弛SQP方法、可行方向法和工作集技术,提出了一个求解非线性不等式约束优化的SQP算法。在每一次迭代,模松弛QP子问题的约束函数个数只决定于相应的工作集。在MFCQ条件下,得到算法的全局收敛性。最后,给出了初步的数值结果。

基于SVC算法的SVM工作集优选法

工作集的规模很大时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度很慢.文中提出一种基于支持向量聚类的工作集优选方法,分别最优化每一类样本集获取支持向量,利用支持向量几何分布特性,筛选后构造工作集.针对样本集不平衡情况,根据每一类支持向量个数对惩罚系数加权的加权优选法解决最优分离超平面偏移问题.该算法所选工作集具有代表性,能大幅度降低学习代价,同时具有较高的分类效率.

序列最小优化工作集选择算法的改进

序列最小化算法(SMO)是支持向量机重要的常用分解方法。而工作集的选择是实现序列最小优化算法的关键。通过重写KKT条件,提出了一种改进的新工作集选择方法,并相应提出最小化步骤。通过将改进的支持向量机方法应用于网络用户行为数据的分析,与现有方法进行对比测试,验证了新工作集选择方法将减少支持向量机的学习时间并加快收敛过程,改进的支持向量机方法在运行效率和准确度上都有不同程度的提高。

基于工作集模式的BIM协同深化设计

通过工程设计案例探讨了以“工作集模式”为基础的BIM协同深化设计方法,对模型数据标准、构件族库开发和协同深化设计三个方面进行了分析、优化,并进行实际应用。设计结果证明,该方法是可行高效的,不仅提高了设计协同效率、积累了一批模块化族库,还取得了良好的项目优化效益。

河北省组织开展全省养殖水域滩涂规划编制工作集中督导活动

7月23日，河北省农业厅在张家口市组织开展了全酋养殖水域滩涂规划编制工作集中督导活动。活动传达学习了于康震副部长在全国养殖水域滩涂规划集中督导活动上的讲话，总结汇报了各地养殖水域滩涂规划编制进展情况。酋农业厅党组副书记、副厅长吴更雨出席集中督导活动并讲话。

基于Revit的工作集与设计选项的应用型研究

Revit是具有代表性的一款三维软件,但在进行大体量工程项目翻模或设计过程中经常会出现软件运行缓慢和图元构件难以控制的问题,极大地影响了工作效率。本文将通过介绍Revi“t工作集”和“设计选项”的功能作用,分析说明如何将这两个功能模块配合应用从而解决Revit运行缓慢和图元构件难以控制的问题。