微软已经对Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition中的许可方式进行了一些改变。如果购买了Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition,你可以在Virtual Server 2005 R2中运行该服务器软件的4个虚拟机实例并且无需额外的费用。...微软已经对Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition中的许可方式进行了一些改变。如果购买了Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition,你可以在Virtual Server 2005 R2中运行该服务器软件的4个虚拟机实例并且无需额外的费用。除了它的4个运行实例之外,你还可以拥有50个虚拟实例,但是同时只能运行4个,除非你打算购买额外的许可。你可以在微软公司的Virtualization_brief.doc文档中得到更多相关信息(http://list.windowsitpro.com/t?ctl=1EA13:4606C)。展开更多
微软已于近期推出了Windows Server 2003 Enterprise x64 SP1英文正式版(目前尚未在中国推出该系统的中文正式版,不过微软已经为中国用户提供了中文外挂语言包以实现中文界面)。64位Windows Server 2003(以下简称Win2003 x64)将带来基...微软已于近期推出了Windows Server 2003 Enterprise x64 SP1英文正式版(目前尚未在中国推出该系统的中文正式版,不过微软已经为中国用户提供了中文外挂语言包以实现中文界面)。64位Windows Server 2003(以下简称Win2003 x64)将带来基于64位技术的超强运算体验,并为新一代更快、更强的软硬件提供了统一的服务器平台。展开更多
针对电商企业开放式物流配送路径优化问题,考虑车辆使用成本、运输成本以及碳排放成本,建立企业满意度模型,考虑顾客的多个模糊时间窗口建立顾客满意度模型,将二者综合,构建了基于企业与顾客综合满意度的开放式电商物流车辆路径优化模型...针对电商企业开放式物流配送路径优化问题,考虑车辆使用成本、运输成本以及碳排放成本,建立企业满意度模型,考虑顾客的多个模糊时间窗口建立顾客满意度模型,将二者综合,构建了基于企业与顾客综合满意度的开放式电商物流车辆路径优化模型(Open vehicle routing problem-the model based on comprehensive satisfaction of enterprises and customers,OVRP-CSEC),并结合早晚高峰交通状况分析车辆时变速度与行驶时间。设计“自适应-邻域搜索蚁群算法”(Adaptive-neighborhood search ant colony optimization,A-NACO),对蚁群算法的状态转移概率,信息素更新策略进行改进,并在算法中加入大邻域搜索机制以增强算法的搜索性能。采用实际案例与改进的Solomon测试算例,设计两组对比实验,验证了模型及算法在综合与提高电商企业与顾客满意度、降低物流配送成本上的有效性。展开更多
文摘微软已经对Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition中的许可方式进行了一些改变。如果购买了Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition,你可以在Virtual Server 2005 R2中运行该服务器软件的4个虚拟机实例并且无需额外的费用。除了它的4个运行实例之外,你还可以拥有50个虚拟实例,但是同时只能运行4个,除非你打算购买额外的许可。你可以在微软公司的Virtualization_brief.doc文档中得到更多相关信息(http://list.windowsitpro.com/t?ctl=1EA13:4606C)。
文摘微软已于近期推出了Windows Server 2003 Enterprise x64 SP1英文正式版(目前尚未在中国推出该系统的中文正式版,不过微软已经为中国用户提供了中文外挂语言包以实现中文界面)。64位Windows Server 2003(以下简称Win2003 x64)将带来基于64位技术的超强运算体验,并为新一代更快、更强的软硬件提供了统一的服务器平台。
文摘针对电商企业开放式物流配送路径优化问题,考虑车辆使用成本、运输成本以及碳排放成本,建立企业满意度模型,考虑顾客的多个模糊时间窗口建立顾客满意度模型,将二者综合,构建了基于企业与顾客综合满意度的开放式电商物流车辆路径优化模型(Open vehicle routing problem-the model based on comprehensive satisfaction of enterprises and customers,OVRP-CSEC),并结合早晚高峰交通状况分析车辆时变速度与行驶时间。设计“自适应-邻域搜索蚁群算法”(Adaptive-neighborhood search ant colony optimization,A-NACO),对蚁群算法的状态转移概率,信息素更新策略进行改进,并在算法中加入大邻域搜索机制以增强算法的搜索性能。采用实际案例与改进的Solomon测试算例,设计两组对比实验,验证了模型及算法在综合与提高电商企业与顾客满意度、降低物流配送成本上的有效性。