基于Hadoop的压力管道数据存储系统

为提高压力管道数据存储性能,改善数据存储效率,增强压力管道后期的可维护性,构建一种基于Hadoop的压力管道数据存储系统.该系统利用HDFS分布式存储框架建立压力管道数据的存储模型,采用MapReduce对压力管道海量数据进行分析和处理,从而完成数据写入HBase数据库的低延迟响应.在实验中,采用压力管道数据对MySQL、Oracle、Spark SQL、MongoDB和Rasdaman进行性能对比.结果表明,在相同数据量的情况下,系统运行时间更短,占用内存更少,其在存储压力管道海量数据方面具有较好的优越性.

基于二维码技术的化纤企业工业管道安全检测管理系统

工业管道作为工业设备的基础设施在化纤企业的生产中发挥了重要的作用,然而传统的信息管理模式存在效率低、负载性差等问题导致其无法满足现代化企业的要求。为此设计了一种基于二维码的工业管道安全检测管理系统,系统结合二维码技术与工业管道项目流程及特点,采用B/S架构模式进行开发,实现了工业管道的实时运行状态和相关信息的智能化存储与管理,为现代工业管道检测管理提供了一种新思路。

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.

求解N-车探险问题的Memetic烟花算法

N-车探险问题是一类在燃油约束下安排N辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题,提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性,设计基于rankedorder value(ROV)规则的编码方式,引入动态爆炸半径,使用烟花算法进行全局搜索;设计插入、交换和反转等邻域操作,增强算法的局部搜索能力;利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在N-车探险问题上的寻优精度;MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO);与MFWA相比,禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明,MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.

电视传媒行业商业模式研究

随着互联网的普及和新媒体的出现,电视传媒行业正发生着日新月异的变革,研究其商业模式及商业模式创新对于把握电视传媒行业的深刻变革以及进一步分析、创新现有的商业模式都具有重要意义。本文梳理国内外电视传媒行业商业模式的研究进展,评述现有文献中关于电视传媒行业商业模式的研究及其研究方法,提出未来电视传媒行业商业模式研究的三个方向。