5.1 为什么要拷贝数据 5.2 消除copy 4 5.3 消除 Copy 3 5.4 优化页面重映射 5.4 优化页面重映射 5.6 把避免拷贝技术扩展到文件系统 5.7 扩展到拷贝之外 5.8 扩展到数据操作之外

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用

针对热连轧过程中板形板厚综合控制问题,提出了兼顾板形的负荷分配方法,并且使用免疫遗传算法进行了参数优化.实验数据对比分析表明,该方法是有效的,能够实现板形板厚的综合控制

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

给出了在存在不确定性干扰的情况下,生产计划-库存控制过程最优化的动态提法.在此基础上提出了一个在线克服不确定性干扰寻求最优控制的实用算法

对连续退火线平整机的板形问题进行研究. 通过实际生产数据的统计分析,基于减小有害接触区和增强弯辊力调控功效的思想,利用影响函数法下的辊系弹性变形计算提出了相应的平整机支持辊辊形优化目标. 采用分层序列法处理多目标函数,并通过混合遗传算法进行求解,设计出新的辊形配置方案. 使用二维变厚度理论建立辊系有限元模型,对辊缝横向刚度、弯辊力调控功效进行计算校核. 将研究结果应用于实际生产,改善了平整机的板形控制效果,降低弯辊负担

本文提出一种基于光伏和储能的电压质量改善方法。该方法以整个建设周期经济收益最大化为目标，考虑储能运行约束、节点电压约束等相关约束，采用蚁群算法求解分布式光伏–储能系统，建立了农网光伏–储能低电压治理的优化模型，最后通过IEEE-33节点为例进行验证。结果表明，光伏–储能系统能够在改善农网末端电压质量的基础上，增加整个配电网系统的经济收益，相比于无光伏储能系统更具备经济优势

针对目前上下文感知推荐系统主要研究方向为用户和系统,而没有结合实际交通网络位置特点进行研究的问题,本文提出了一种基于交通网络数据优化的地理信息推荐系统.该系统在协同过滤推荐模型基础上结合交通网络数据的地理信息对推荐算法进行改进.实验结果显示推荐质量获得明显提升

针对炼钢−连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题，本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢−连铸过程生产调度模型，并采用改进的遗传算法求解该模型. 在遗传操作过程中，引入“炉−机对应”调控策略以改善初始种群质量，并根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较，来确定是否对个体进行交叉、变异操作