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序优方法及并行仿真方法在离散事件动态系统中的应用

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文摘

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致谢

第一章序言

第二章离散事件动态系统的序比较的收敛速率

§1引言

§2指示过程及重合概率

§3指示过程的基本性质

§4重合概率的收敛特性

§5更新过程重合概率的收敛特性

第三章序优方法中优化目标的弱化

§1引言

§2问题的数学描述

§3有序的随机变量与不重合概率

§4优化目标的弱化对不重合概率收敛速率的影响

第四章相关性在序优方法中的作用

§1噪声的数学模型

§2相关噪声对序优方法的影响

§3关于另外一种噪声模型的讨论

第五章离散事件动态系统的并行仿真方法

§1离散动态系统的广义半马尔克夫过程模型

§2事件同步化及时间同步化仿真方法

§3扩展的标准时钟算法

§4序优及标准时钟算法在资源分配问题中的一个应用实例

结束语

参考文献

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摘要

离散事件动态系统(DEDS)的分析、设计、及优化通常面临着三个方面的困难:系统结构信息的缺乏、大的噪声与组合爆炸问题,以及Monte-Carlo仿真方法的低效率,这些都给DEDS基于仿真方法的优化带来了在挑战,寻找与传统方法完全不同的优化策略已成为目前DEDS优化设计的重要方向,其中序优(ordinal optimization)是一个较为具有吸引力的优化方法.作者利用扩展的SC算法对十个结点的个有非指数分布的排队网络进行并行仿真,从而证实了序优方法的有效性.

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