网络拓扑顺序搜索算法及其Web实现

文章首先介绍了 863项目《计算机网络管理与安全系统》中的配置管理子系统所采用的网络拓扑自动搜索算法，然后阐述了使用 Java实现 B/S模式的自动搜索的框架结构与关键技术。

贝叶斯网络预测平台的设计与开发

针对在实际应用中,需要根据不同的对象建立不同的贝叶斯网络来解决预测问题,设计并开发了贝叶斯网络预测平台,介绍了平台的结构和功能,重点介绍了平台实现时网络的数字化和网络拓扑结构的问题。利用数字形式描述网络的全部信息,用关系矩阵直观的描述节点间的依赖关系,并据此确定网络的拓扑结构,利用基于随机数的仿真算法对网络进行推理。该平台简单易用,为贝叶斯网络的建立和推理提供了一个通用的运行环境。

基于细菌觅食和蚁群算法的工艺路线优化

针对工艺路线规划中满足多重约束的最优方案选择问题,提出一种细菌觅食和蚁群优化(bacteria foraging ant colony optimization,BFACO)算法。首先,将工艺路线规划转化为对加工元顺序的优化问题,构造满足多种工艺准则的加工元拓扑优先顺序图,并构建了在缩短加工周期、提高加工质量和降低加工成本目标下的最低加工资源更换成本的目标函数;其次,设计加工元序列与加工资源两个搜索阶段的蚁群搜索,拓扑优先顺序图可弥补加工元序列搜索阶段信息素匮乏的缺点,而在加工资源搜索阶段引入细菌觅食优化算法的复制与趋向操作,可使加工元在多个可选加工资源的情况下获得加工资源更换成本最低的加工序列;最后,基于细菌觅食与蚁群算法的融合优化,完成多个加工元序列的信息素积累并输出最优解,解决蚁群算法局部收敛且计算速度慢的问题。将BFACO算法应用于实例并与其他优化算法的优化结果进行对比,结果显示BFACO算法在工艺路线优化方面较其他优化算法具有较高的计算效率,验证了BFACO算法的可行性与有效性。研究表明,BFACO算法可有效应用于同时考虑工艺约束与加工资源更换成本的工艺规划,为实际生产提供高效且灵活的工艺路线的优化选择。