一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

多目标数据关联的多维Lagrangian松驰法

将多目标跟踪中的数据关联问题提成为一个离散最优化问题 ,并采用 L agrangian松驰算法来克服该问题面临的计算困难 ,这是目前多祯多目标测量数据关联研究发展的重要方向。首先将多祯多目标数据关联问题建立为一个带约束的多维分配问题 ;并在维数大于 2时 ,采用 L agrangian松驰算法来松驰约束条件 ,使问题降维为计算上可接受的二维分配问题。     

浅析广域网加速设备对传输效率的优化

随着业务的发展和信息化建设步伐的加快,各级数据中心分支机构日益增多,网络内跨省、跨市之间需要进行大量的数据传输。这种“一对多”的数据服务,给各中心服务器和带宽带来了巨大的压力,严重影响了广域网数据传输和网上浏览的速度。深信服广域网加速设备提供的对广域网络传输和应用交互问题的一整套优化技术,具有良好的应用效果。     

基于Nastran优化的某导弹结构模型修正

为了对某型号导弹结构建立合理的有限元全弹模型,基于Nastran的灵敏度分析及优化功能,首先对初始导弹模型设计参数进行了灵敏度分析,并确定优化设计的设计变量,然后以模态试验结果为优化目标,对其进行动力学优化,得到修正模型.结果表明,修正后模型的计算结果与试验结果偏差有很大程度的改进,符合了工程的使用需要.     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

内可逆闭式中冷回热布雷顿循环效率优化

以热效率为目标,应用有限时间热力学的方法优化了恒温热源条件下内可逆闭式中冷回热布雷顿循环的中间压比分配和高低温侧换热器、中冷器及回热器热导率分配,得到循环最大热效率.进一步对总压比优化,可以得到双重最大效率.通过数值计算,研究了一些重要参数对循环优化结果的影响.     

高速三体船研究综述

从水动力理论、模型试验和船型优化等方面对高速三体船的研究进展进行了综述,阐述了高速三体船的应用前景,归纳评述了有关的研究成果和尚存在的问题,并提出了关于这种新船型的若干研究方向.     

自航式鱼雷发射装置发射管长度优化研究

基于某型鱼雷自航发射的内弹道数学模型,选择自航管的总长度作为优化目标,讨论了约束函数的取值,确定了优化问题的数学表达.采用惩罚函数法进行寻优计算,针对约束函数具有不可微和非线性的特点,采用模式搜索算法进行了无约束优化的求解,给出了优化结果并进行了比较.     

Approximating nondominated sets in continuous multiobjective optimization problems

Many important problems in Operations Research and Statistics require the computation of nondominated (or Pareto or efficient) sets. This task may be currently undertaken efficiently for discrete sets of alternatives or for continuous sets under special and fairly tight structural conditions. Under more general continuous settings, parametric characterisations of the nondominated set, for example through convex combinations of the objective functions or ε‐constrained problems, or discretizations‐based approaches, pose several problems. In this paper, the lack of a general approach to approximate the nondominated set in continuous multiobjective problems is addressed. Our simulation‐based procedure only requires to sample from the set of alternatives and check whether an alternative dominates another. Stopping rules, efficient sampling schemes, and procedures to check for dominance are proposed. A continuous approximation to the nondominated set is obtained by fitting a surface through the points of a discrete approximation, using a local (robust) regression method. Other actions like clustering and projecting points onto the frontier are required in nonconvex feasible regions and nonconnected Pareto sets. In a sense, our method may be seen as an evolutionary algorithm with a variable population size. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

型号项目工期风险管理决策模型与自适应遗传算法

针对型号项目的过程特点,建立了型号项目工期风险的管理决策模型。模型考虑了型号项目中活动重叠、活动迭代、活动执行时间的不确定性和可更新资源总量等重要的工期风险影响因素。从模型的特点出发,给出了问题求解的基于自适应遗传算法的仿真优化方法。算例显示,该算法能较好地求解本文的工期风险管理决策问题。