基于备选Leader的分布式选举算法的研究

在传统Raft选举Leader过程中,每个节点都有可能成为Leader。但也会引发选举冲突,从而进行多轮选举;一些性能较低的节点也可能成为Leader,很快再次下线触发新的选举。这些行为会让选举的效率大大降低。我们可以事先指定一批性能较高的服务器做为Leader的备选节点,按照优先级别进行排序。在某个Follower连接不上leader的时候,可以按照备选Leader节点 的优先级别排序进行询问看是否可以连接。备选Leader节点如果收到n/2+1的询问时,就可以升级为leader。如果leader发现自身连接少于n/2+1可以降为Follower。事先指定备选Leader可以在选举leader的过程中减少选举冲突,提高选举效率,增加系统稳定性。

基于节点选择优化的DAG-SVM多类别分类

有向无环图支持向量机(DAG-SVM)对于N类别分类问题,会构造N×(N-1)/2个支持向量机分类器(为每2个类构造一个支持向量机),DAG-SVM可能出现由于节点选择不佳而导致整个分类器分类结果较差的情况。为此,提出一种改进的DAG-SVM。通过为每一层建立备选节点集合进行节点选择,选取下层备选节点集合中训练分类精度最高的一个节点组合作为当前层节点的下层节点,从而优化DAG-SVM的拓扑结构。实验结果表明,与已有的DAG-SVM,1-vs-1SVM,1-vs-a SVM方法相比,该方法的分类精度较高。

面向供应节点失效的供应链应急策略研究

针对突发事件导致的某供应节点失效的三级供应链应急问题,提出了启用备选供应商、修复失效供应商和重新优化供应计划的综合应急策略;建立了基于客户需求情景的多时段供应中断应急计划随机模型,该模型考虑了缺货惩罚成本、备选供应商启用成本与失效供应商修复成本之间的平衡,通过突发事件后在不同时段的应急策略方案选择和供应计划再优化实现供应链期望运作成本最小。最后案例分析验证了供应中断应急计划模型的有效性。

自动匹配虚拟人模型与运动数据

使用运动数据驱动虚拟人模型运动是人体运动仿真的常用方法.通常,运动数据本身定义了适合该运动数据的骨架结构,这要求被其驱动的虚拟人模型也必须有相匹配的骨架定义.提出了一种推迟到运动数据导入时再为模型生成骨架结构的基于语义分析的懒匹配算法(lazymatchbasedonsemanticanalysis,简称LMSA),该算法先用一组平行平面切分人体模型以生成备选关节点集,并在导入运动数据后对备选关节点集和运动数据的骨架结构进行语义分析,匹配具有相同语义的备选关节点和骨架结构的各关节,使已有的虚拟人几何模型能够直接应用于具有不同骨架结构的人体运动数据.

车辆导航系统中最短路径算法分析

路线选择是车辆导航系统的核心功能,其实用性和效率对整个系统有着重大的影响。从车辆自导航的角度出发,针对系统运行平台PDA设备容量小且运算速度慢的特点,从节约存储空间、提高运算效率等方面对现有Dijkstra算法提出改进,并结合实际城市地图数据给予实现,试验表明,应用效果良好。

济南铁路局物流基地布局规划研究

为适应经济新常态,满足物流发展新需求,发挥铁路物流基地在现代物流中的作用,在阐述济南铁路局物流基地发展现状的基础上,对济南铁路局物流基地布局规划进行研究。依据物流基地定位和物流基地规划原则,分析物流基地布局规划影响因素,制定规划选址技术路线,建立运输总成本最小的规划选址评价模型,并以淄博市为例,对山东省17个地市依次开展物流基地规划选址分析,提出济南铁路局物流基地布局规划建议,为济南铁路局发展现代物流提供理论参考。

考虑单一枢纽点失效的中欧班列轴辐网络研究

中欧班列发展迅猛,但点对点直达的班列组织模式一定程度上影响了其高质量进程。为优化中欧班列运输组织模式,提出构建考虑枢纽节点失效及拥堵情形的轴辐式运输网络,建立网络运输成本最小为目标的0-1非线性规划模型,模型对枢纽选址、非枢纽点分配及备选枢纽选址进行决策。此外,基于中欧班列常规开行城市设计算例,采用CPLEX对模型进行求解,结果表明,设计阶段考虑拥堵成本和备选节点选择的网络设计节约了18%的运输成本,提高了中欧班列轴辐式运输网络的可靠性,可为中欧班列网络规划及组织模式优化提供借鉴。

项目集管理在制造业落地的逻辑思维

不论是已有项目,还是新增项目,我们都可以通过项目集管理的方式来提高多项目整体交付的能力,从而为企业赢得更多的收益。制造业的项目管理方式与其他行业有所不同,其一是产品研发周期相对较长。