按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

基于RTI的PDM框架实现策略

近年来,随着分布交互仿真技术的不断发展,解决仿真系统互操作和重用的高层体系结构的提出,以及ＰＤＭ技术的广泛应用和面临的新的挑战,提出了基于ＲＴＩ的ＰＤＭ框架技术,采用ＲＴＩ作为框架的运行支撑系统,以及通过联邦的运行方式,支持企业的动态联盟。阐述了基于ＲＴＩ的ＰＤＭ框架的特点,并对其实现的策略和应用作了有意义的研究。     

基于反射的分布交互仿真软件框架

软件框架需要在领域内不同的应用环境中使用,因此框架的适应性是其非常重要的质量属性.将反射技术引入建模与仿真领域,通过将支持大规模分布交互仿真系统开发的软件框架进行体系结构级的反射,解决了系统结构动态演化和运行时扩展问题;通过对仿真模型进行组件或对象级的反射,解决了模型的动态表示和行为演化问题.通过将反射塔构造为一个数据仓库对反射模型进行集中管理和统一接口访问,使系统在体系结构模式上表现为以数据仓库为中心,改善了反射系统的安全性,同时提出了一种新的基于反射数据库的软件设计模式.利用RTI的服务去维护分布的仿真节点的反射数据库,简化了系统的实现,同时也封装了RTI,从而构造了一个比HLA更高级和友好的分布计算和仿真环境,为仿真应用系统的快速开发提供了强有力的支持.      

仿真网格下的节点选择

仿真网格是一个将网格技术和建模与仿真技术相结合的网络化仿真平台,节点选择是提高仿真网格下仿真执行性能的重要手段.根据仿真网格下资源异构性的特点,提出一套形式化的节点性能评价标准,以此标准为依据建立节点选择的数学模型,并给出选择最优节点集合的节点选择算法.算法实验表明,该算法以节点的计算能力为优先考虑,同时顾及节点之间的通信性能,并能够回避通信性能参差不齐时好的通信性能掩盖住差的通信性能的情况,能够起到提高仿真执行效率目的.     

一种新的仿真组件模型及其实现

为了提高仿真组件的重用性、兼容性,给仿真应用提供通用的开发模型,使仿真系统独立于仿真中间件,提出了一个新的自包含仿真组件模型,该模型由服务端口、适配器和调度引擎构成。而模型的描述采用静态结构和动态行为元元模型。开发时首先采用面向组件的建模工具描述系统的静态结构和动态行为,根据静态结构自动生成应用代码和适配器。其中适配器是联系仿真组件和仿真中间件的纽带,使它们彼此独立。运行时调度引擎将仿真组件装配到应用框架中并根据动态行为模型调度组件运行。实践表明该模型是一个适用于不同仿真中间件的标准模型,可以提高仿真模型的协同能力和重用性。     

复杂产品集成制造系统技术

分析了复杂产品制造企业面临的形势与挑战 ,探讨了复杂产品集成制造系统的体系结构、技术体系及其关键技术 ,论述了我国复杂产品集成制造系统技术的现状及其发展     

基于BOM和FEDEP的多分辨率建模框架

为了规范和统一多分辨率模型的描述方法、建模步骤和活动,提出一种基于BOM(Base Object Model)和FEDEP(Federation Development and Execution Process)的多分辨率建模框架.该框架包括3种基于BOM的多分辨率建模方法和基于FEDEP的多分辨率建模过程.简要介绍这3种方法,重点分析FEDEP中与BOM和多分辨率建模相关的基本活动,将基于BOM的多分辨率建模过程与FEDEP集成在一起.该框架可以实现多分辨率模型描述的形式化和通用性、建模步骤和过程的规范化,促进多分辨率模型的重用、互操作和组合,保证模型的一致性和多分辨率建模的有效性.     

基于语义的仿真网格模型资源发现技术

针对现有网格资源管理中间件缺乏对仿真模型资源语义层次的描述和发现匹配这一问题,引入本体概念,定义了仿真模型描述本体,实现了对仿真模型的语义描述;提出了基于本体推理的仿真模型语义匹配算法,将仿真模型语义匹配的量化程度映射到了 上的连续值域,并且支持仿真模型输入/输出的组合匹配;将研究结果应用于仿真网格的仿真模型匹配发现服务的实现中,通过典型的应用实例,有效地验证了提出的仿真模型描述本体和语义匹配算法.