哲学家进餐问题产生死锁的1种解决方案

哲学家进餐问题是<操作系统原理>课程中经典的进程同步问题.本文对哲学家进餐问题产生死锁提出了1种解决方案,并在JAVA多线程环境下编程实现,有较强的参考价值和实践意义.     

流体网络图形管理系统的设计与实现

流体网络建模在工业系统仿真中具有不可缺少的重要地位,本文提出了一种利用MFC开发流体网络图形管理系统的方法,包括如何设计、组织以及管理图形类,其中图形的跨文档复制和粘贴、端口的添加、减少和旋转等功能的实现方法是本文的创新点,这些创新点使得对图形的操作更加稳定、快捷.实验表明,利用本系统能够快速、简便地搭建流体网络的模型图,而且能实现图形间数据的处理和传递.     

蚁群优化算法的研究与改进

本文通过对蚁群优化算法进行分析,提出影响蚁群优化算法收敛性、解质量和算法稳定性的几个关键问题是:下一个结点的选择、局部信息素更新的必要性和参数的选择.文中采用不同的方法解决这三个关键问题并且将算法应用到TSPs,实验结果与几个改进算法相比具有一定的优越性.本文进一步在蚁群优化算法中嵌入局部搜索方法,通过实验说明,算法的求解速度和最优解的质量都得到明显改善,算法的稳定性也明显提高.     

可扩展的节点保护的预连接圆的设计

在波分多路复用光纤网络中,预连接保护圆的设计已经被广泛地研究.大多数文献涉及如何保护有效的保护单一的链路毁损,没有考虑节点故障.本文提出了一个新的可扩展的基于保护圆的设计方法,用来保护链路及节点.该方法基于一种称为“列生成”的大规模优化技术,在优化过程中生成候选保护圆.实验结果表明,此设计方法具有较好的易用性和可扩展性.     

改进遗传算法在云任务调度中的应用研究

云计算环境下的任务调度问题是当前研究的热点问题,而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是解决任务调度问题的重要智能算法之一。文章针对基于吞噬机制改进遗传算法(Phagocytosis Improved Genetic Algorithm,PIGA)在云任务数量较大的情况下,应用吞噬机制解决任务调度问题时易出现大量云任务集中于一台或者几台虚拟机,使得算法收敛于局部最优解的问题展开研究,并以最短云任务执行时间为目标,在IGA(Improved Genetic Algorithm)调度的基础上,改进吞噬机制,将"吞噬细胞"、"普通细胞"、"病原体细胞"的概念引入到该算法中,提出增强型吞噬遗传算法(Enhanced Phagocytosis Genetic Algorithm,EPGA),探寻更快的云任务执行时间。仿真实验表明,与GA、IGA、PIGA相比,所提算法明显改善了云任务的完成时间,并且在云任务数量较大的情况下,EPGA较PIGA更能探寻到最优解。     

基于三角重组位置修正的DV-Hop混合定位算法

针对传统DV-Hop算法直接选取最近1个信标节点的平均跳距作为定位参数,在获知3个或更多信标节点的欧氏距离时利用三边测量法对未知节点硬性定位,导致定位误差较大和覆盖率降低的问题,提出了1种基于三角重组位置修正的DV-Hop混合定位算法.仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,改进算法无需附加额外特定硬件开销,有效地提高节点定位精度和覆盖率,充分证明其有效性、实用性和可行性.     

微型机硬件实验在微机上的模拟实现

就模拟和仿真技术在实验教学中的应用，讨论了在微机上模拟硬件实验，建立虚拟实验室的可行性和实用性，并提出了设计方案。