Overlay Share Mesh for Interactive Group Communication with High Dynamic

An overlay share mesh infrastructure is presented for high dynamic group communication systems, such as distributed interactive simulation (DIS) and distributed virtual environments (DVE). Overlay share mesh infrastructure can own better adapting ability for high dynamic group than tradition multi-tree multicast infrastructure by sharing links among different groups. The mechanism of overlay share mesh based on area of interest (AOI) was discussed in detail in this paper. A large number of simulation experiments were done and the performance of mesh infrastructure was studied. Experiments results proved that overlay mesh infrastructure owns better adaptability than traditional multi-tree infrastructure for high dynamic group communication systems.     

美孚精神锻造激情团队——记第一届美孚瑞兆杯足球友谊赛

为了加强企业文化建设,提高员工对企业的认同感、归属感,并构建一只具有强大凝聚力的企业团队,2007年8月4日,埃克森美孚公司北京办事处与北京瑞兆呈祥商贸有限公司共同举办了第一届美孚瑞兆杯足球友谊赛.     

品牌就是最大的价值——张家界冠君旅游投资有限公司董事长李冠君谈旅游客车采购

2005年,李冠君干了件叫旅游界咋舌的大事,年仅27岁的他创办了我国首家VIP旅游公司,将林肯房车拿来搞旅游,李冠君在开拓出一个旅游高端细分市场的同时也为旅游行业带来了一种新的观念.     

交通安全新基准——河北联盟科技有限公司公路胶带投放市场

目前,道路上应用的标示、标线、侧线等大多数产品均是通过热熔涂料加上散布玻璃珠来制作的.     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

基于工作强度均衡的地铁乘务轮班计划优化模型

地铁乘务轮班计划是运营组织工作的重要组成部分,对于提高运营水平和降低运营成本有重要影响.本文采用基于“轮班单元”的周期循环编制模式,以工作强度均衡为目标构建乘务轮班划分和分配两阶段模型,划分模型中不区分同种类型的班次,分配模型将具体班次分配到划分结果中.采用粒子群算法与模拟进化算法相结合的混合智能算法求解,并针对乘务计划两阶段模型分别进行算法设计.最后以北京市某地铁线路数据为例进行求解,对比发现,本文模型求解方案可有效提高乘务员工作量均衡程度.     

边远海域救援船舶与直升机联合搜救优化

以救援船舶行驶路线、释放救援直升机时刻与救援直升机搜索方案为优化内容,以搜救时间最短和发现概率最大为目标,建立了海空联合搜救双目标优化模型,并结合地理信息系统和智能算法设计了模型求解算法; 利用地理信息系统模拟了复杂海洋环境中风、浪因素影响下的救援船舶和遇险船舶运行状态,采用自适应混沌搜索替代随机搜索,改进了传统粒子群算法; 以从南海永兴岛出发前往边远海域执行搜救任务为算例,验证了搜救优化模型。研究结果表明：利用地理信息系统与智能算法结合的海空联合搜救方法得到的搜救行动总时间为4.4~16.9 h,发现概率可达45.12%~99.76%;与传统的粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在发现概率分别为85.00%、90.00%与95.00%的情况下,搜救总时间分别减少1.5、1.3与1.1 h,减少幅度分别为18.07%、14.28%与10.57%,改进后的算法在计算速度、计算稳定性与结果优化方面均效果良好; 海空联合搜救方案优化与传统的多目标路径优化问题有所不同,需要建立特定的海空联合搜救模型,结合新的技术手段开展研究; 未来建议发展不同船型、机型参与的海空联合搜救优化方法,以适应不断提高边远海域搜救行动效率的发展要求。     

信息观和粒子群算法在城市交通拥堵中的研究

交通拥堵是近年来在全国凸现的"城市病",寻找拥堵关键因素是当前急需解决的问题.首先汇总影响交通拥堵的关键因素,再利用信息观理论和粒子群优化算法相结合的约简算法,对关键因素进行特征选择,筛选出影响交通拥堵的关键因素.通过仿真实验结果表明:该算法具有有效性和准确性,为解决城市交通拥堵问题提供有效解决策略.     

随机扰动项呈离散分布的库存路径和定价问题的模型与算法

针对产品需求价格函数随机扰动项呈离散分布的库存路径和定价问题(Inventory Routing and Pricing Problem,IRPP),利用随机扰动项的离散分布率和零售商库存服务水平要求,以供货商期望收益最大化为目标,构建IRPP优化模型,将禁忌搜索算法嵌入改进的粒子群算法中求解模型.3组不同规模的算例分...     

细菌觅食机制粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.