摘要：在指派问题中加入了对资源量限制的考虑,给出一种含有双重不确定变量的多目标指派问题模型。设计了一种等价转换方法对该模型进行求解,即将随机模糊变量的密度函数转化成为具有概率密度性质的函数,以此计算随机模糊变量的期望值,并采用数值算例对方法进行了验证。说明该方法的合理性和可行性。

摘要：通过比较采用联邦卡尔曼滤波的状态向量融合和量测信息融合,得出量测信息融合优于状态向量融合,因为只有当卡尔曼滤波一致时状态向量融合才有效。采用基于最小均方差估计的观测值加权融合法融合了多传感器数据,保持了观测向量的维数。这种方法具有高效性。为了提高该算法的速度和精度,对系统的量测空间进行了等价变换,而等价系统的状态空间却没有改变。给出了等价变换前后的系统误差方差阵和状态估计均一致性的证明。把矩阵分析中的L-D分解算法运用到该算法中以避免计算矩阵的逆,从而改善了算法的稳定性和精度。举例验证了所设计算法的这些优点,给出了采用联邦卡尔曼滤波和所优化滤波算法的状态估计和误差的仿真结果,并依次进行了分析。经过这种优化,算法的精度和速度得到很大提高,已经应用到实际工程中。

摘要：基于分布式查询的概念和优化要求,结合实际的信息管理系统分片查询的实践,描述分布式数据库分片查询时建立、查询对关系表达式的等价变换实现查询的优化方法。通过建立查询优化树,研究典型教务管理系统数据库分片查询优化的关系变换方法,验证分片条件与查询选择条件优化查询树的片段,获得减少操作以达到查询优化效果,导出分片查询优化的一种方法。