Research on virtual dynamic optimization design for NC machine tools
Autodesk Nastran 2023 参考手册说明书
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File Management Directives – Output File Specifications: .............................................................................. 5
BULKDATAFILE .................................................................................................................................................... 7
动态个体反恶化混沌粒子群优化算法
化、 神经 网络训练 、 糊系统 控制 、 产和生 活 中的大 模 生 规模组合优化等 问题求解
粒 子 群 优 化 算 法 形 式 如 下【 ｌ １ ：
’ ｃｒ （ ． ， １１ｐ
ｖ
１ 动态 个 体 反 恶化 混 沌 粒 子 群优 化 算 法
为使 粒子避 开恶化环境 ． 逃离局部最优 。 免进化 避 停止 ． 出了个体反恶化思想 。 提 现有粒子群优化算法基
据 记 忆 当 中个 体 最 优 和 整 体 最 优 逐 步 调 整方 向 。除 这
作者简介： 苏瑞 娟 （ ８ － ， 士 ， 教 ， 究方 向为 智 能 优 化 算 法 １ ０ ）硕 ９ 助 研
现 计 机 ２１． ｏ 代 算 ００４ ０
种行为外 ， 还有 另外 一 种 行 为 ： 子 有 意 识 地 回避 记 忆 粒
Ｐ Ｏ）是 由 Ｋ ｎ ｅ ｙ和 Ｅｂ ｒａｔ １ ９ Ｓ ｅｎ ｄ ｅｈ ｒ 于 ９ ５年 首 次 提 出 的
一
有影响的两种改进方法为 ： ｌ ｃ ①Ｃｅ 引入 了收缩因子 Ｋ ， ｒ 圈
种 群 智 能 优 化 算 法 。它 源 于对 鸟群 等 生 物 群 体 觅 食 粒 子 群 优 化 算 法 提 出 之 后 引 起 了全 世 界学 者 的广
当中个体和整体最差 环境 ． 如食物 匮乏 、 例 长期干旱无
水 、 度 极 高 或 极低 、 温 容易 遭 到捕 杀 等 难 以生 存 的 恶 劣 环 境 本 文加 入 了这 种 粒 子 群 有 意 识 避 开 恶 化 环 境 的 行 为 ． 出 了个 体反 恶 化 机 制 的粒 子 群 优 化 算 法 ． 算 提 该 法 形式 如 公 式 （） （ ） 示 。公 式 （ ） 用 到 的变 量 Ｕ ３ 和 ４所 ３所 和 混沌 映射 形 式都 如 公 式 （ ） （ ） 示 。 ５和 ６所
微虚拟化技术将虚拟机效率再提升30%
微虚拟化技术将虚拟机效率再提升30%作者：郭涛来源：《中国计算机报》2012年第15期大多数用户已经认同，使用VMware、Citrix、微软的服务器虚拟化软件，可以大幅提升服务器的效率。
如果有厂商说，它不仅可以将物理服务器的效率提升60%～80%，而且可以将虚拟环境中服务器的效率再提升30%，你相信吗？Virtustream公司高级副总裁Reuven Cohen坚定地表示，Virtustream可以做到这一点。
Virtustream是一家云计算软件和服务提供商，其产品的核心技术之一就是Reuven Cohen 津津乐道的微虚拟化技术。
Reuven Cohen将VMware、Citrix、微软等提供的虚拟化技术称为第一代虚拟化技术。
这些技术都是以虚拟机（VM）为最小单位进行部署和调整的，每个VM 配备多少CUP、内存等都是相对固定的。
Virtustream的微虚拟化技术则不同，它可以深入到VM之下，实现更细粒度的虚拟化资源调配。
比如，它可以对每个VM之下的CPU、内存进行调整、管理和优化，因此才能将虚拟环境中的服务器效率再提升30%。
Virtustream不仅可以实现更细粒度的虚拟化，而且其计费也不是以VM为单位，而是细化到I/O层面。
“微虚拟化技术在VM的基础上实现了更细粒度的虚拟化。
”Reuven Cohen表示，“微虚拟化技术与第一代虚拟化技术之间并不是相互替代的关系，而是实现了进一步优化。
”作为一个云基础架构方案提供商，Virtustream主要为世界2000强这样的大型企业服务。
因此，Virtustream的云平台除了具有高性能以外，还必须在可扩展性以及安全性上优于其他为中小企业或个人提供服务的云平台。
很多人习惯将Virtustream云平台与Amazon进行比较。
Reuven Cohen表示，Virtustream与Amazon的不同主要体现在两方面：第一，Virtustream的可扩展性更强；第二，Virtustream是为大型企业服务的，而Amazon主要是为中小企业服务的。
毕业论文外文文献翻译
2013届本科生毕业论文英文参考文献翻译
Oracle虚拟机服务器软件虚拟化在一个64位
Linux环境的性能和可扩展性
（译文）
学院（系）：
信息工程
专业年级：
学生姓名：
指导教师：
合作指导教师：
完成日期：
2013年6月
Oracle虚拟机服务器软件虚拟化在一个64位Linux环境的性能和可扩展性
benefits, however, this has not been without its attendantproblems and anomalies, such as performance tuning anderratic performance metrics, unresponsive virtualized systems,crashed virtualized servers, misconfigured virtual hostingplatforms, amongst others. The focus of this research was theanalysis of the performance of the Oracle VM servervirtualization platform against that of the bare-metal serverenvironment. The scalability and its support for high volumetransactions were also analyzed using 30 and 50 active usersfor the performance evaluation. Swingbench and LMbench,two open suite benchmark tools were utilized in measuringperformance. Scalability was also measured using Swingbench.Evidential results gathered from Swingbench revealed 4% and8% overhead for 30 and 50 active users respectively in theperformance evaluation of Oracle database in a single OracleVM. Correspondingly, performance metric法
dynamic optimization 中译本
动态优化（dynamic optimization）是一种在不确定性环境下对系统进行优化的方法。
随着信息技术的发展和应用范围的扩大，动态优化在实际问题中得到了广泛的应用和研究。
1.动态优化的概念动态优化是指在不断变化的环境下，通过调整系统的参数或策略，以达到最优化的目标。
在这种情况下，传统的静态优化方法往往不再适用，因为系统不再是静态的，而是不断变化的。
动态优化的目标可以是最大化收益、最小化成本、或者在特定约束条件下达到最优的状态。
2.动态优化的应用领域动态优化的应用领域非常广泛，包括但不限于生产调度、资源分配、供应链管理、金融投资、能源管理等。
在这些领域中，由于环境的变化和不确定性因素的影响，传统的优化方法往往无法达到预期的效果，因此需要采用动态优化的方法来解决问题。
3.动态优化的方法动态优化的方法包括动态规划、强化学习、遗传算法、粒子群优化等。
这些方法通过对环境的监测和学习，不断调整系统的参数或策略，以适应环境的变化，并达到最优的目标。
其中，动态规划是一种经典的动态优化方法，通过将问题分解为子问题，并利用子问题的最优解来推导出原问题的最优解。
4.动态优化的挑战虽然动态优化在理论上是非常有吸引力的，但在实际应用中也面临着很多挑战。
其中包括环境的不确定性、系统的复杂性、数据的稀疏性等。
这些挑战使得动态优化的方法在实际应用中往往需要更多的技术和经验的积累。
5.动态优化的未来随着数据技术和人工智能的发展，动态优化的方法也在不断地得到改进和完善。
未来，动态优化的方法将更加注重对环境的感知和学习能力，以适应更为复杂和不确定的环境，并在更多的领域中得到应用。
动态优化是一种在不确定性环境下对系统进行优化的方法，它在生产调度、资源分配、供应链管理、金融投资、能源管理等领域得到了广泛的应用和研究。
在实际应用中，动态优化面临着诸多挑战，但随着数据技术和人工智能的不断发展，动态优化的方法也在不断地得到改进和完善。
未来，动态优化将在更多的领域中得到应用，并发挥越来越重要的作用。
【计算机应用】_自适应变异_期刊发文热词逐年推荐_20140727
2011年 科研热词 混沌序列 混沌 差分进化 高维多模态 飞行控制系统 铁路空车调配 遗传算法 进化策略自适应 蛙跳算法 自适应资源分配 自适应变异 自适应 网格 维变异 精英保留策略 粒子群算法 粒子群优化算法 粒子群优化 禁忌搜索 混沌自适应变异 混沌变异 正交设计 改进粒子群优化算法 惯性权重 并行 差分演化算法 局部搜索 小生境识别 多目标进化算法 变异策略 变异操作 双种群 危险理论 动态调整 动态 克隆选择算法 任务调度 人工免疫系统 交叉概率自适应 nsga-ⅱ laplace分布 推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 推荐指数 遗传算法 4 多目标优化 3 变异 3 演化算法 2 非劣分层遗传算法2 1 阈值 1 门限阈值 1 量子门 1 量子进化算法 1 量子粒子群优化算法 1 遗传优化 1 通用差异演化算法 1 进化阶段 1 航路规划 1 自适应重采样 1 自适应遗传算法 1 自适应控制参数 1 自适应差分进化算法 1 自适应变异概率 1 自适应变异 1 自适应交替变异算子 1 自适应 1 聚焦距离变化率 1 群体智能 1 组合电路 1 组合测试 1 线网优化 1 约束处理 1 精英策略 1 精英克隆选择 1 粗糙集 1 粒子群算法 1 粒子群优化算法 1 粒子群(pso) 1 粒子群 1 粒子滤波 1 粒子变异操作 1 相似度 1 直方图 1 物联网 1 物种监测 1 熵 1 混沌变异 1 混沌 1 混合整数非线性规划问题 1 混合建议分布 1 武器-目标分配(wta) 1 正态云模型 1 模拟退火遗传算法 1 模式识别 1 模式替代操作 1 核属性 1
改进的二进制粒子群优化算法
改进的二进制粒子群优化算法二进制粒子群优化算法（Binary Particle Swarm Optimization, BPSO）是一种常用的启发式优化算法，它基于群体智能和仿生学理论，模拟鸟群觅食过程中的行为，并通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
在传统的粒子群优化算法中，粒子的位置是连续的实数值，而在二进制粒子群优化算法中，粒子的位置和速度都被表示为二进制串，从而减少了计算的复杂性，提高了算法的效率和可靠性。
为了进一步改进二进制粒子群优化算法的性能，研究者们提出了一系列的改进方法，包括参数调整、约束处理、局部搜索策略、自适应策略等。
下面将详细介绍一些改进的二进制粒子群优化算法及其特点：1. Adaptive Binary Particle Swarm Optimization（ABPSO）：ABPSO算法引入了自适应参数调整策略，根据粒子群的搜索状态动态调整惯性权重、学习因子等参数，以提高算法的收敛速度和收敛精度。
通过适应性的参数调整，ABPSO算法能够更好地适应不同的优化问题，取得更好的优化性能。
2. Hybrid Binary Particle Swarm Optimization（HBPSO）：HBPSO算法将二进制粒子群优化算法与其他优化方法（如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等）进行有效结合，形成混合优化算法，以充分利用各种算法的优势，提高优化性能。
通过灵活的混合策略，HBPSO算法能够更好地克服局部最优、收敛速度慢等问题，取得更好的优化效果。
3. Constrained Binary Particle Swarm Optimization（CBPSO）：CBPSO算法针对约束优化问题提出了专门的处理策略，通过有效的约束处理技术，使算法能够在满足约束条件的前提下搜索最优解。
CBPSO算法能够有效处理约束优化问题，提高了算法的鲁棒性和可靠性。
4. Local Search Binary Particle Swarm Optimization（LSBPSO）：LSBPSO算法在二进制粒子群优化算法中引入局部搜索策略，通过在粒子的邻域空间进行局部搜索，加速算法的收敛速度，提高优化性能。
基于扩展有限状态机测试序列生成方法研究
基于扩展有限状态机测试序列生成方法研究
蒋凡;魏蓉;郐吉丰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)007
【摘要】扩展有限状态机是对有限状态机的扩展,由于引入了变量、状态迁移的前置条件以及状态迁移所引起的操作,它的测试序列存在可执行性问题.讨论了基于扩展有限状态机的测试序列生成方法的主要特点及局限性,指出了有待进一步研究的若干问题.
【总页数】4页(P62-64,74)
【作者】蒋凡;魏蓉;郐吉丰
【作者单位】中国科学技术大学,计算机科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学,计算机科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学,计算机科学与技术系,合肥,230026
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
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1.基于可扩展有限状态机规格说明的测试数据生成效率因素模型分析 [J], 江良;赵瑞莲;李征
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5.基于扩展有限状态机测试用例生成方法 [J], 王蒙蒙; 罗杨
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