摘要：为了解决跨企业业务过程的仿真问题,将高层体系结构应用于业务过程仿真领域。给出了业务过程仿真联邦的体系结构,将业务过程仿真联邦分为业务过程仿真联邦对象模型、管理联邦成员、业务过程仿真联邦成员和仿真运行监视联邦成员4个组成部分;提出了业务过程的仿真联邦对象模型;讨论了业务过程仿真联邦生命周期的管理方法、各个联邦成员的职责和时间管理方法以及联邦成员订阅和发布的对象属性和交互,给出了链式、嵌套式和并行同步3种互操作模式下,业务过程仿真联邦成员订阅和发布对象属性和交互的原则。最后,结合某型号直升机旋翼虚拟设计过程,给出了建立业务过程仿真联邦的实例。

摘要：为使虚拟企业的经营过程仿真建模能快速地响应虚拟企业的变化,提出了一个支持虚拟企业经营过程仿真模型重用、重构和规模扩展的联邦建模框架。该框架分为两个阶段,在成员企业经营过程仿真建模阶段,为了重用成员企业的经营过程仿真模型,成员企业的经营过程被分为外部触发过程、内部触发过程和混合触发过程,将每个外部触发过程仿真模型和混合触发过程仿真模型作为一个原子经营过程仿真模型来建立。在虚拟企业经营过程仿真建模阶段,通过组合成员企业的原子经营过程仿真模型,以经营过程仿真联邦的方式,建立虚拟企业经营过程的仿真模型。讨论了基于高层体系结构实现虚拟企业经营过程仿真联邦建模的关键技术。最后,结合某型号直升机旋翼虚拟设计过程,给出了建立虚拟企业经营过程仿真模型的实例。

摘要：为了简化多目标二元匹配问题的求解,将该问题建模为多目标非线性0-1规划模型,该模型将变量约束转移到目标函数中,从而降低了问题求解难度.针对该模型,设计了基于熵矩阵计算的贪心近似算法,该算法通过熵矩阵的熵值计算确定多目标二元匹配度,并根据熵值的大小预先优化匹配顺序,从而使近似解更快速地接近最优解.仿真实验结果证明,对于单目标非线性0-1规划问题,本算法优于已有的近似算法,对于多目标非线性0-1规划问题,本算法在计算时间以问题规模的指数级减少的情况下,近似解能够很好地逼近最优解.因此,本算法与其它近似算法相比,在不增加时间复杂度的前提下,结果更优,近似度更高.

摘要：在动态联盟企业模型基础上，阐述了动态联盟企业模型（ＶＥＭ）的建模框架和模型化方法，进一步探讨了支持动态联盟企业模型化的工具系统的系统功能结构与系统的设计实现。

摘要：针对动态联盟伙伴选择优化问题 ,提出一种自适应遗传算法用来求解此类问题。该算法设计了自适应交叉和变异概率 ,在遗传过程中可以根据适应度自动选择 ,从而使群体中每个个体对环境的变化具有自适应调节能力 ;所设计的自适应变异概率可以避免算法的早熟现象 ;遗传过程中 ,通过保持迭代过程中的最优解 ,加快了搜索速度 ,并保证了收敛于全局最优解。通过算例 ,证实了该算法的有效。

摘要：动态联盟组织建立过程需要计算机仿真优化技术的支持．文中深入讨论了动态联盟组织建立过程中相关的仿真代化问题（如动态联盟过程仿真、动态联盟伙伴选择以及动态联盟仿真运行等）；并论述了将计算机仿真优化技术应用于动态联盟组织建立过程所涉及到的关键技术（如系统建模和仿真策略等）设计了支持动态联盟组织建立的仿真优化系统SIMAP（动态联盟过程仿真系统），并对该系统的各个模块（如用户接口、仿真运行和结果分析等）进行了详细的说明．

摘要：相关分析在信号处理，振动测试等领域内得到广泛应用．本文基于相关分析技术，提出一种探测平面横向振源的方法，并设计了一组实验来检验该方法的有效性．通过对实验结果的分析，找出了利用该方法探测振源时所应满足的条件和需要解决的问题．实验证明，在一定条件下，该方法可以成功地探测出震源位置．

摘要：面向动态联盟的伙伴选择群体决策代表了一类最复杂组合问题的决策。该问题的决策效果直接关系到动态联盟建立的效率和参与企业操作的复杂度 ,是动态联盟建立过程的关键。本文提出了应用遗传算法优化这一群体决策过程的方法 ,并根据问题的特点设计了相应的编码方式、选择过程和遗传算子。最后给出了应用该算法处理群体决策问题的一个实例 ,以证明该算法的可行性与有效性。

摘要：考试大数据是教育大数据的重要组成部分,其中蕴藏着的巨大价值对于实现从单一考试向多元评价转变和精准教育决策有着重要的意义。相较于其他行业的大数据,考试大数据具有更强的真实性和相关性,数据采集和处理也更加复杂。目前,考试大数据应用中存在着数据采集和处理困难、数据共享存在壁垒、专业人才匮乏、安全保护压力巨大等一系列问题。要解决这些问题,应该从顶层制度设计入手,不断加强大数据基础设施建设,促进考试大数据的"产、学、研"协同发展,完善数据安全保护政策法规和技术措施来确保考试大数据应用的健康发展。

摘要：提出了一种战场目标打击顺序的多属性决策方法,该方法把主观和客观信息集成起来,通过一个数学规划模型把获得的战场目标客观信息与决策者给出的主观权重偏好信息有机地集成,使属性的权重可在决策者主观基础上根据战场态势动态调整,利用TOPSIS方法排定目标的打击顺序,为战场目标的打击顺序问题提出了一种新的解决方法。