公共场所疏散引导人静态布局优化算法及其应用

采用最大覆盖选址问题的求解思路,提出了公共场所疏散引导人静态布局优化的拉格朗日松弛算法.结合引导人静态布局的特点,重点探讨了考虑和不考虑公共场所中被疏散人员分布状况的两种情况下的优化布局,并在MA-ESM模型的支持下,通过与人为布设引导人方式的模拟结果进行对比,评价了这两种优化布局的模拟效果。结果表明:引导人静态布局的优化不仅有利于充分发挥每个引导人的作用,提高疏散效率,而且可以确定布设引导人的最佳位置和特定公共场所中所需引导人的最大数量;同时考虑公共场所内被疏散人员分布状况下的优化布局能够有的放矢地调度引导人,提高引导效率。

价值链视角下中国企业对东盟投资的静态布局研究

随着"21世纪海上丝绸之路"建设的推进和发展,中国与东盟将继续深化战略合作伙伴关系,打造共同繁荣的未来"钻石十年"。在东盟投资的中国企业也肩负着建立健全中国—东盟地区供应链、产业链和价值链,形成国际生产网络,增强企业国际竞争力的重要目标。本文创新性地以价值链环节的构成作为视角,将产业链和价值链进行分解,分析中国企业在不同环节对东盟直接投资的静态分布状况,并总结出中国在这些年对于东盟国家从价值链视角进行投资的发展变化情况,对价值链投资的分布特征进行剖析,据此提出中国企业未来对东盟投资的建议。本文的数据基础是根据中国商务部发布的《境外投资企业(机构)名录》,统计出投资东盟的中国境外企业价值链数据和信息,分别以发展历程、价值链环节和国别分布为角度,对东盟投资的价值链分布的特征和问题展开分析。

基于自适应静态数据布局策略的深度学习张量程序自动生成框架

如何确定静态数据布局是深度学习张量程序自动生成框架面临的重大挑战。Ansor作为目前应用最广泛、最具前景的此类框架,其根据预先指定的单一静态数据布局策略,训练性能预测模型,依据该模型搜索最佳性能的张量程序。但其存在单一策略非最优和性能预测模型不准确的问题。为此,本文提出基于自适应静态数据布局(AL)策略的深度学习张量程序自动生成框架AL-Ansor。AL-Ansor在搜索过程中自适应地选取多种静态数据布局策略,共同训练性能预测模型,从而搜索得到性能更高的张量程序。本文以32核Intel Xeon CPU为目标硬件平台,在多个卷积层上进行实验,结果表明,在同样的搜索次数下,相较于基于3种指定静态数据布局策略的Ansor,AL-Ansor生成的张量程序分别有13.81%、12.41%和16.59%的平均性能提升。

面向大规模存储系统的静态文件布局策略

为了提高大规模存储系统的访问性能,提出了一种静态文件布局策略(SFLS).SFLS首先把磁盘分成两组,分别用于存放热点文件和大文件,然后按服务时间长短将排序好的文件分别以Round-robin和Greedy的方式存放到两组磁盘上;在进行文件访问时,可根据文件的大小和热度来选择相应的磁盘组进行访问.该策略加快了文件I/O请求的访问速度,提高了存储系统的访问性能.实验结果表明,SFLS能动态适应系统规模的增长,与SP、SOR静态布局策略和HP动态布局策略相比,具有更低的平均响应时间和更好的负载均衡性能.

探究中国园林的布局特色

中国园林建造技艺精湛,尤其是在园林布局中更具特色。本文从中国园林的布局原则入手,详细阐述了园林布局的主要特色,并从静态和动态两个层面针对园林布局进行分析,以此深入探究中国园林在布局构造中的独特性,为当代园林设计提供更有价值的理论参考依据。