资源有限网络计划的PRWI启发式优化方法

本文在综合考虑了有资源约束的网络计划结构特征、资源强度、时间约束等方面因素的基础上，提出了一种新的资源优化的启发式优化方法—ＰＲＷＩ方法，并通过分析证明了该方法处理问题的效果较现有的其它方法好。

基于BA-KELM法的多级同步感应线圈发射器结构优化研究

用随机优化算法对多级同步感应线圈炮的结构参数进行优化,场模型和场电路耦合模型均耗时较长。将主流机器学习方法作为新的工具建立多级同步感应线圈炮的非参数模型。基于混合测试设计样本空间,用最小二乘支持向量机(LSSVM)、核极限学习机(KELM)和BP神经网络对有限元法获得样本集进行学习;用布谷鸟搜索(CS)算法和蝙蝠算法(BA)实现超参数(C,σ~2)优化,结合仿生鸡群优化(BCSO)确定BP神经网络的权值及阈值;最后,以三级同步感应线圈炮的结构优化为例验证所述方法的实用价值。结果表明:将BA-KELM方法用于多级同步感应线圈炮的非参数建模准确可行,与需大规模迭代计算的参数优化方法相比,具有较高的计算效率,结论可为多级同步感应线圈炮的结构设计与工程应用提供新思路。

基于列存储的MapReduce并行连接算法

针对传统关系型数据库在对大数据进行操作时,系统性能严重下降、计算效率提升有限以及可扩展性差等问题,引入MapReduce并行计算模型,提出一种大数据上基于列存储的MapReduce并行连接算法。设计面向大数据的分布式计算模型,包括MapReduce分布式环境下的列存储文件格式MCF,采用协同定位策略实现对分布式存储的优化。使用分片聚集和子连接启发式优化方法,实现大数据在MapReduce分布式环境下并行连接算法。实验结果证明,在大数据分析处理中,该算法在执行时间和负载能力上有着较好的优化性能,同时具有良好的可扩展性。

人员位置固定的公共场所分区疏散研究

通过将分区疏散转化为分配问题(Allocation Problem),并采用启发式的A*优化算法,对人员位置固定的公共场所分区疏散进行研究。进一步利用基于元胞自动机模型的大型公共场所人员疏散行为模拟仿真系统,在充分考虑公共场所中每个人员的状态、人员之间以及人员与周围环境的相互作用的前提下,对疏散分区的效果进行模拟;通过与未分区的模拟结果相比较,可以认为,分区疏散有助于人员快速疏散,大大缩短整体避难时间,而且基于移动路径搜索的分区更加切合实际。