简介：整体布局是超大规模集成电路设计自动化中的重要一环。简要介绍了整体布局中被广泛采用的方法:解析布局。解析布局由两部分组成:半周线长和密度约束。对两者的模型建立、光滑化、算法设计以及实现的过程进行了描述,最后给出了一个简单的算例作为演示。

简介：用多目标规划方法研究相互屏蔽的M\D＼2排队系统，得到关于系统优化的若干定理及其规划模型，在给定参数条件下得到了模型的数值解．

简介：本文给出了Frac(M)／M／1排队系统队长的瞬时分布的向后方程和向前方程。

简介：证明了M／G／1排队系统中(L(f)，θ(t))几何遍历的充分必要条件是服务时间分布函数B(x)∈g^+(r)，改进了文[2]的证明方法。

简介：本文用三种方式给出计算队长L(t)的瞬时分布。

简介：在l^1空间研究了常微分方程形式的M／M／1排队模型确定的算子А的谱问题．通过细致的谱分析，表明算子А的谱是一个椭圆型，椭圆内部点全是算子А的本征值．0位于椭圆的右边界点是边界上唯一的本征值，从而0不能与其它谱点相分离．这一结果表明常微分方程形式的M／M／1排队系统在有限时间不可能看到系统的稳定状态．

简介：研究了同时考虑单重休假和N-策略两种休假策略的排队系统，其休假准则为任一个条件满足．我们给出了此排队系统的稳态队长，忙期分布等基本指标，并得到稳态等待时间的LST（Laplace—StieltjesTrans—form）。

简介：运用算子半群理论证明了M/M/1排队模型的l^1动态解的稳定性和正等距性。

简介：本文研究了无完美服务无等待的M/G/1排队系统的指数稳定性.首先运用预解正算子理论,证得该系统主算子和系统算子均为预解正算子.然后对主算子的谱界进行估值,并得到主算子的谱界与各修复率平均值的最小值互为相反数这一结论.进而利用共尾理论证明主算子谱界等于其增长界.最后,通过分析系统算子的谱分布,得到了系统的指数稳定性.

简介：研究具有可选服务的M/M/1排队模型的主算子在左半实轴上的点谱.当顾客的到达率λ，必选服务的服务率μ1与可选服务的服务率μ2满足λ/μ1＋λμ2〈1时，证明区间（η，-λ）中的所有点都是该主算子的几何重数为1的特征值，其中η=max{-μ1，-μ2，-4/3λ，-2λμ2/μ1＋μ2-λ，-μ1μ2（μ1μ2-λμ1-λμ2）＋λ3μ1（1-r）/[μ12（μ2-λ）＋μ1μ2（μ1-λ）]（1-r）＋λ2μ1-λ}，r表示顾客选择可选服务的概率.

简介：证明对一切θ∈(0,1),所有θ(2√λη-λ-η)都是单重休假的M/M/1排队模型的主算子的几何重数为1的特征值.

简介：讨论动态Ｍ／Ｍ／１排队模型，运用半群理论证明了该模型存在唯一的正解，并研究了相应算子的谱特征．

简介：应用线性算子的积分群理论证明M/M^B/1排队模型的时间依赖解的存在唯一性，其次推出M/M/1排队模型的时间依赖解的存在唯一性。

简介：证明0是具有可选服务的M／M／1排队模型的主算子及其共轭算子的几何重数为1的特征值，由此推出该模型的时间依赖解强收敛于该模型的稳态解．

简介：首先通过讨论具有可选服务和无等待空间的M/G/1排队模型的主算子生成的C0-半群的本质增长界指出0是该主算子的一级极点,然后运用残数定理证明该模型的时间依赖解指数收敛于其稳态解.

简介：研究服务员强制休假的M/M/1排队模型的主算子在左半复平面中的特征值,证明(λ-μ-b)-√(b+μ)2-3λ2-μb/2是该主算子的几何重数为1的特征值.

简介：研究每个忙期中第一个顾客被拒绝服务的M／M／1排队模型的主算子在左半复平面中的特征值，证明对一切θ∈（0，1），（2√λμ-λ—μ）θ是该主算子的几何重数为1的特征值．

简介：1C题背景当代社会,道路交通问题已经成为一个不可忽视的社会问题,并变得越来越严重,如何解决这个问题已成为学者们关注的重点。随着汽车技术的发展,自动驾驶汽车系统已经成为当前研究的热点和未来汽车发展的重要趋势。在不增加车道或道路数量的前提下,学者们开始研究如何将自动驾驶汽车用于交通,以期改善日益严重的拥堵问题,并对其效能进行量化分析。

简介：研究每个忙期中第一个顾客被拒绝服务的M／M／1排队模型主算子在左半复平面中的特征值，证明2√λμ-λ-μ是该主算子的几何重数为1的特征值。

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。