一种基于极小化极大接触压力的交界面修形新方法

针对轴承和齿轮等零部件接触压力分布不均问题,提出了一种极小化极大接触压力的弹性交界面修形新方法,仅需要一次结构分析就可以实现理想的修形结果。基于弹性接触理论与有限元法,推导建立了接触节点修形量与接触压力之间的数学方程;以极小化各接触节点的最大接触压力为目标,建立了计算修形量的极小极大模型;并利用最优化方法将其转化为线性规划问题,有效提高了求解的全局收敛性和计算效率。通过两个弹性接触修形实例,验证了新方法对一般弹性接触修形问题的适用性和高效性。

一类极大极小问题的模型转化及算法

本文通过辅助规划和Lagrange对偶 ,把带等式和不等式约束的极大极小问题转化为带线性约束的凸规划问题 ,给出了一个信赖域方法 ,并证明了方法的可行性。

极小极大分式规划的高阶对偶性

文章首先引入极小极大分式规划问题的一个最优性必要条件,给出高阶η-不变凸函数和高阶η-不变拟凸函数的定义。然后,建立该分式规划问题高阶对偶模型。最后,在高阶η-不变凸和高阶η-不变拟凸的条件下讨论该对偶模型的弱对偶和强对偶定理。

基于极大团模型的多星多站测控资源调度方法研究

针对实际应用中大量卫星测控需求不能得到满足这一瓶颈问题,为缓解地面站测控资源有限与不断增长的测控需求数量之间的矛盾,研究多星多站测控调度问题。考虑卫星-地面站可见测控弧段间的冲突及地面测控设备转换时间约束,同时考虑同一测控设备上可能存在多个满足需求的测控弧段,以测控需求是否分配到某一测控弧段为决策变量,建立了多星多站测控调度0-1整数规划模型。针对传统0-1整数规划模型约束众多、规模庞大、难以求解的不足,本文提出了测控弧段区间图描述,基于区间图描述构建了测控调度极大团模型,大幅减少了约束数量,有效提高问题求解效率。为了获取区间图的所有极大团,设计了一个多项式时间(O(nlogn))的极大团获取算法,并从理论上证明了算法的复杂度和最优性。此外,针对存在升降轨特定类型测控数量要求的调度问题,本文对极大团模型进行了拓展,建立了相应的线性整数规划模型。实验结果表明,对于满足实际应用需求的周计划调度问题(测控需求数量≥9000),极大团模型能够在数分钟内得到单次测控需求调度问题最优解。对于多次测控需求调度问题,拓展的极大团模型也能高效求解,得到问题最优解或近似最优解,满足实际应用需求。相对于目前调度系统实际采用的启发式方法,本文算法能够大幅提高测控任务调度成功率。

高阶广义(F,ρ,d)-凸下的高阶Schaible对偶模型

在高阶广义(F,ρ,d)-凸的条件下建立极小极大分式规划问题的高阶Schaible对偶模型,且证明其相应的弱对偶和强对偶定理.

从软件分发到部署:优化数据中心效率的全链路探究

针对分布式军事指挥中心的软件分发和部署,进行了软件分发效率提升和软件部署稳定性和资源利用率提升的研究。为了提升软件分发效率,将软件划分为多个切片,同时利用其他指挥中心作为中继节点,通过不同路径并行传输,实现数据的协同传输。针对软件部署,考虑了负载均衡的问题,并利用改进的整数多背包模型构建了部署方案,以提高系统的稳定性和资源利用率,实现系统的稳定性和资源利用率的提升。仿真结果表明,该分发模型相比于传统的直传方式可缩短85%传输时间,软件部署模型相比于软件部署至最空闲服务器的贪婪模型最高可提升30%的资源利用率。分发和部署的实验证明,分发效率可平均缩短50%时间,部署资源利用率可实现接近20%的提升。

非方阵指派问题的求解

本文将2类方阵指派问题——极大极小和总体极小指派问题——的矩阵作业解法推广到非方阵情形,即求解任务与人员数目不等的指派问题,且维持矩阵作业法的效率.假定m>n,则按本文行优先选取算法求解m×n非方阵指派问题的最大逻辑运算量为O(mn2),其效率通常与执行一轮覆盖的矩阵作业法相当.

重庆市大学城交通网络最优配置问题研究

区域交通网络的最优配置问题研究具有十分重要的理论意义与应用价值.首先,本文以公共交通运营主要投入成本和乘客满意度等为研究指标,在客流量基本稳定的条件下,建立了公交线路增发车班次总数最少的非线性整数规划模型和最长发车间隔最小的非线性极大极小规划模型.进一步,设计了确定各条线路车辆最优配置方案的动态循环算法.最后,运用MATLAB软件对模型进行求解,获得了最优配置方案和最优调度方案.