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方案優(yōu)化步驟范文1

關(guān)鍵詞：氟硅酸鉀 二氧化硅 準確度

中圖分類號：TQ172 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）01（b）-0009-02

氟硅酸鉀容量法是測定水泥中二氧化硅含量的常用方法。氟硅酸鉀容量法從樣品熔融到氟硅酸鉀沉淀的生成、過濾、洗滌、水解、滴定，要經(jīng)過一系列的操作過程，因此影響結(jié)果準確度的因素較多。GB/T 176-2008對于氟硅酸鉀容量法測水泥中二氧化硅含量的測定操作步驟做了說明，但每個步驟的具體操作細節(jié)并不詳盡，因此通過實驗研究形成各操作要點的綜合優(yōu)化方案尤為重要。

該文針對氟硅酸鉀容量法測水泥中二氧化硅的沉淀生成條件控制、過濾操作等步驟提出了綜合優(yōu)化方案，并進行了相關(guān)的試驗和探討，旨在提高氟硅酸鉀容量法測硅的準確度。

1 測定原理

2 操作優(yōu)化方案

從氟硅酸鉀容量法測水泥中二氧化硅含量的原理可以看出，要得到準確的二氧化硅含量測定結(jié)果，一方面需將試樣中硅轉(zhuǎn)變?yōu)榭扇苄怨杷猁}，提供足量的氫離子、氟離子和鉀離子并控制操作條件將硅酸根離子完全轉(zhuǎn)化為氟硅酸鉀沉淀，另一方面需控制條件避免氟硅酸鉀沉淀的提前水解，使氟硅酸鉀沉淀在最終滴定時完全水解。因此，形成穩(wěn)定純凈的氟硅酸鉀沉淀并抑制沉淀的提前水解至關(guān)重要。

3 試驗儀器和試劑

3.1 試驗樣品

本樣品采用水泥生料標準樣。

3.2 試驗儀器

3.3 藥品及試劑

4 試驗步驟

4.1 熔樣及脫堝

4.2 氟硅酸鉀沉淀的生成、過濾優(yōu)化方案試驗步驟

4.3 氟硅酸鉀沉淀的洗劑、中和、水解及滴定

5 試驗結(jié)果

本文對所提出的操作優(yōu)化方案進行了試驗，并設(shè)置了對比實驗。試驗結(jié)果見表1。

可見，采用所提優(yōu)化方案的條件進行試驗，結(jié)果準確度更高，實驗耗時更短。

6 結(jié)語

該文所提出的操作綜合優(yōu)化方案使測定結(jié)果準確度更高，說明氟化鉀的加入采用逐滴加入的方式、過濾前用氯化鉀-乙醇溶液沖洗濾紙并使漏斗形成液柱的綜合實驗方案在提高氟硅酸鉀容量法測二氧化硅準確度方面是可行的。

過濾過程中以形成水柱的形式過濾可以提高過濾速度，縮短過濾時間，這一方面使實驗過程更快速，另一方面有利于抑制氟硅酸鉀沉淀的提前水解，從而提高結(jié)果準確度。

參考文獻

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[7] 王賢.氟硅酸鉀容量法測硅誤差分析及對策[J].玻璃，2010（7）：25―27.

注釋

方案優(yōu)化步驟范文2

關(guān)鍵詞：聚集優(yōu)化;數(shù)據(jù)倉庫;決策支持；最優(yōu)路徑算法

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2008)10-030-03

DAOA：A Dynamic Data Warehouse Aggregation Optimization Approach

ZHANG Baili1,ZHU Wen2,LV Jianhua1

(1.School of Computer Science and Engineering,Southeast University,Nanjing,210096,China;

2.College of Science,Nanjing University of Science & Technology,Nanjing,210094,China)

Abstract：Nowadays,more and more enterprises have built up or are going to build up their data warehouse for supporting enterprises′ decisions.But it is necessary for us to optimize the DW constantly and periodically,for that users′ requirement can′t be caught correctly at the beginning of its creation and that users′ requirement is altering frequently.DW aggregation optimization is one of the most important part of DW optimization.In this paper aggregation route_optimize algorithm and aggregation materialization Select_Optimize algorithm are proposed,and then we design an effective method-DAOA to get an aggregation scheme that respond to users demand with best time-space complexity.At last we apply this scheme to a company′s decision system.It proves that the scheme has good efficient.

Keywords：aggregation optimization;data warehouse;decision support;optimized route algorithm

目前，我國大、中型企業(yè)約有50多萬家，分布在各大、中城市以及縣城中，由于政府職能的轉(zhuǎn)換以及環(huán)境和條件的限制，這些企業(yè)受到國內(nèi)外市場很大的沖擊和影響，為了應(yīng)對這種局面，企業(yè)決策層都逐步意識到企業(yè)信息化對其發(fā)展的重要意義。因而他們對企業(yè)內(nèi)外的信息需求日益增強，對信息的收集、加工、查詢以及預(yù)測決策也越來越重視。企業(yè)原來的管理方式和手段已不再適應(yīng)這些需求，也將嚴重妨礙企業(yè)的生存與發(fā)展。為了提高企業(yè)的生存能力和競爭力，同時也為了改變企業(yè)落后的管理體制、管理方式和手段，他們強烈地感到建立信息管理系統(tǒng)并在此基礎(chǔ)上建立決策支持系統(tǒng)的重要性，而新興的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)則為他們建立企業(yè)決策支持系統(tǒng)提供了很好的解決途徑[1]。

數(shù)據(jù)倉庫是計算機應(yīng)用的新領(lǐng)域，旨在通過通暢、合理、全面的信息管理，達到有效的決策支持[1,2]。作為數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)之一，聚集優(yōu)化技術(shù)承擔(dān)著對現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫不斷地進行優(yōu)化，彌補設(shè)計開發(fā)階段的不足，提高數(shù)據(jù)倉庫的運行效率以及可用性、實用性等重要任務(wù)。同時，聚集優(yōu)化則直接影響了查詢的響應(yīng)速度，從而最終關(guān)系到用戶滿意程度和數(shù)據(jù)倉庫的生命周期。

1 數(shù)據(jù)倉庫與聚集優(yōu)化

1.1 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫的定義是：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的，不同時間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程[2]。數(shù)據(jù)倉庫的思想隨著逐漸嘗試對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行再加工，形成一個綜合的、面向分析的環(huán)境，更好地支持決策分析而逐漸形成。他不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存放的是操作性的數(shù)據(jù)，主要用于聯(lián)機事務(wù)處理（OLTP），也叫操作型處理，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機進行日常操作，他關(guān)心的是響應(yīng)時間；而存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是分析性的數(shù)據(jù)，主要用于聯(lián)機分析處理（OLAP），也稱分析型處理，檢索的內(nèi)容隨機性和數(shù)量更大，不但存儲近期數(shù)據(jù)，也存儲歷史數(shù)據(jù)，且當(dāng)前數(shù)據(jù)不斷得到補充、更新，并可實現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的融合。數(shù)據(jù)倉庫支持隨機的查詢，為使用者提供更多的信息，而不是數(shù)據(jù)，為決策者提供了更好的決策支持，他是建立決策支持系統(tǒng)（DSS）的基礎(chǔ)[2-4]。

1.2 數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化和聚集優(yōu)化

當(dāng)前主流數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)和聯(lián)機分析服務(wù)器，都要求用戶必須熟知企業(yè)模型、了解原始數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)倉庫具備相當(dāng)程度的知識背景。然而對于企業(yè)在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和開發(fā)階段，由于用戶和開發(fā)人員對此認識有所不同和不足，導(dǎo)致在使用過程中暴露出大量問題。因此如何根據(jù)系統(tǒng)運行情況和用戶需求的變化，對數(shù)據(jù)倉庫不斷地進行優(yōu)化，彌補設(shè)計開發(fā)階段的不足，以提高數(shù)據(jù)倉庫的運行效率以及可用性、實用性，已經(jīng)是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中迫切需要解決的重要問題[5-7]。

作為數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化的一項重要組成，數(shù)據(jù)聚集優(yōu)化主要針對數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)聚集部分的選擇而進行優(yōu)化，他包括了對進入聚集空間的維、層次以及路徑依據(jù)實際使用效果從獲得最佳時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度的角度進行選擇[4,5]。具體而言，聚集通過對數(shù)據(jù)進行分組匯總，使數(shù)據(jù)到達一個用戶感興趣的層次，然后可以在這個概念更為清晰的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)分析。例如對一個藥品銷售企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫而言，可以聚集藥品的銷售額或銷售量，得到月、季、年的銷售數(shù)據(jù)，然后再分析哪些因素對月、季、年的銷售數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，而在聚集前的數(shù)據(jù)集，進行這種數(shù)據(jù)分析研究比較困難或可能本身就沒有意義。

在數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計開發(fā)階段，如果想獲得較好的聚集物化方案，需要分析所有用戶和應(yīng)用的需求，研究實際使用中需要哪些維度、粒度層次的匯總信息，從而確定所有可能涉及的聚集和估算使用的頻度。但在數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建初期，進行這種需求分析顯然是比較困難或不太現(xiàn)實，且很多情況下可能并不準確。為此本文提出2種動態(tài)聚集優(yōu)化算法：聚集路徑優(yōu)化算法Route_Optimize和聚集物化選擇算法Select_Optimize，并以他們?yōu)榛A(chǔ)，獲得一種比較切實可行聚集優(yōu)化的實施方案DAOA：在初期采用系統(tǒng)缺省的聚集物化方案，而在系統(tǒng)運行的過程中，通過對用戶查詢信息不斷的統(tǒng)計分析，利用聚集路徑優(yōu)化和物化選擇2種算法對聚集進行周期性優(yōu)化，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫中聚集跟隨用戶和應(yīng)用的變化而進行動態(tài)調(diào)整，提高了數(shù)據(jù)倉庫查詢響應(yīng)性能，以更好地滿足用戶的需求。

2 聚集動態(tài)優(yōu)化方案DAOA

2.1 方案的具體步驟

針對一般商業(yè)企業(yè)決策支持系統(tǒng)的特點,提出以下的步驟,以有效地實現(xiàn)聚集的優(yōu)化。

（1） 建立初始聚集物化方案；

（2） 確定并錄入與聚集優(yōu)化的相關(guān)參數(shù)指標；

（3） 啟動/周期性觸發(fā)聚集監(jiān)測進程，采集系統(tǒng)運行記錄；

（4） 系統(tǒng)日志分析和用戶需求分析。在對系統(tǒng)日志分析的基礎(chǔ)上，按照維和粒度層次的取舍原則和應(yīng)用需求度的判斷流程，確定哪些聚集需要物化，哪些可以刪除，哪些聚集需要經(jīng)過下一步算法的判斷；

（5） 建立有向聚集關(guān)系表，獲取各聚集權(quán)重；

（6） 交替執(zhí)行物化選擇算法和聚集路徑的優(yōu)化算法，在滿足用戶期望值和系統(tǒng)性能要求的基礎(chǔ)上，確定哪些聚集需要物化，確定哪些聚集無需物化，而轉(zhuǎn)為查詢關(guān)系，實現(xiàn)聚集方案的聚集總代價最小；

（7） 根據(jù)優(yōu)化算法處理后得到的物化聚集方案集合和最優(yōu)路徑，重新調(diào)整數(shù)據(jù)倉庫的聚集。

2.2 最優(yōu)聚集路徑優(yōu)化算法Route_Optimize

對于具有n維的立方體，每一個聚集最多都可以由n個聚集直接生成，如圖1所示，圖中給出了一個聚集方案(222)和由他可以生成及生成他的其他聚集方案之間的關(guān)系，聚集方案之間的箭頭方向為聚集生成方向也即上卷方向，若―個聚集方案能夠由另外一個聚集方案經(jīng)過某一維的1次聚集 (指跨一個層次)生成，那么第二個聚集方案就稱為第一個聚集方案的雙親，如(222)是(122)的雙親，即(122)是由(222)產(chǎn)生的，反過來，(122)是(222)的孩子。由圖分析推論可得：每一個聚集方案至多能夠直接生成n個聚集，每一個聚集最多都可以由n個聚集直接生成，任何一個聚集都可以由細節(jié)數(shù)據(jù)(999)即事實表直接或間接生成。但由這nЦ鏊親生成目標聚集的效率是不同的，還有可能存在有的雙親聚集沒有生成，這可能就要用到祖父層的聚集。因此產(chǎn)生了最優(yōu)聚集路徑選擇的問題：在聚集中查找最有效路徑，從而以最小的聚集成本、最快的速度產(chǎn)生結(jié)果。但最優(yōu)聚集路徑的選擇是一個NP問題[5]，只能通過啟發(fā)式規(guī)則，應(yīng)用優(yōu)化方法來接近最優(yōu)效果。

目前應(yīng)用較多的優(yōu)化方法有最小父親方法、緩存計算結(jié)果方法、分期清償掃描方法、貪心算法[5-7]等，但是其中多數(shù)算法僅適用于系統(tǒng)建立立方體，屬于一次性物化路徑生成，沒有考慮實際的查詢執(zhí)行情況和用戶需求的變化，聚集的物化都是在查詢開始之前定義好的，因此，可以稱作靜態(tài)的聚集優(yōu)化。另外，其中的一些算法僅側(cè)重考慮聚集代價的最優(yōu)或用戶響應(yīng)最優(yōu)，未能加以有效綜合。

Route_Optimize是在貪心算法基礎(chǔ)上進行的改進算法，用于動態(tài)地實現(xiàn)解決聚集方案之間的最優(yōu)路徑問題。其基本思路是：簡化聚集方案之間的關(guān)系，每1個節(jié)點有且只有1個父節(jié)點，允許沒有或有多個子節(jié)點，被淘汰的父子關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)樘撽P(guān)系，其約束條件是聚集方案關(guān)系圖權(quán)值總和最低。Route_Optimize算法的基本步驟為：

（1） 輸入帶權(quán)值的聚集關(guān)系圖R0（由屬于P1和P2的聚集方案組成）；

（2） 從聚集關(guān)系圖R0的最低層出發(fā)，逐層掃描各聚集方案節(jié)點Xi；

（3） 選擇連接Xi權(quán)值最小的父節(jié)點Qi為節(jié)點Xi的最優(yōu)父節(jié)點；

（4） 斷開Xi與其他聚集方案父節(jié)點之間的連接，以聚集方案節(jié)點Xi與Qi的聚集權(quán)值累計圖R0的總體聚集成本C0；從而得到基于R0的最小代價為C0Ь奐方案關(guān)系圖。

算法中的P1，P2的含義如下:P1代表需物化的聚集方案集合；P2代表需要根據(jù)聚集和查詢閥值進一步判斷的聚集方案集合，另外用P3代表原則上無需物化的聚集方案。

2.3 聚集的物化選擇算法Select_Optimize

在聚集方案關(guān)系圖中，存在一些聚集方案：在滿足用戶和應(yīng)用要求的條件下，其父節(jié)點得到這些聚集方案的聚集成本很低，同時通過他們的父節(jié)點得到其子節(jié)點的聚集成本也很低，即如果不對這些聚集方案進行物化，則由這些聚集方案的父節(jié)點聚集產(chǎn)生這些聚集方案的子節(jié)點的聚集成本將低于聚集閾值，這些聚集方案的父節(jié)點在用戶查詢的時候，臨時聚集產(chǎn)生這些聚集方案的查詢成本將低于查詢閥值(本文把這樣的聚集方案稱為滿足聚集閾值與查詢閾值的聚集方案)；更重要的是，即便是不對這些聚集方案進行物化，對其他聚集方案進行物化的總體聚集成本將低于對這些聚集方案進行物化的總體聚集成本。因而，出于降低數(shù)據(jù)冗余度和降低聚集復(fù)雜性的要求，完全可以摒棄對這些多余的聚集方案進行物化，而在查詢需要的時候，對沒有物化的聚集方案進行臨時聚集。這就是聚集方案物化選擇的問題。

與Route_Optimize算法類似，本文參考了包括貪心算法在內(nèi)的一些已有算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合動態(tài)優(yōu)化的特點，提出Select_Optimize算法。其基本思路是：在原有關(guān)系圖的基礎(chǔ)上，將屬于集合P2中，滿足最低權(quán)值條件(聚集閾值、查詢閾值) 和關(guān)系圖權(quán)值總和最低的聚集方案轉(zhuǎn)變?yōu)樘摼奂桨?，將該聚集方案的父關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)樘撽P(guān)系或查詢關(guān)系，將該虛聚集方案的子關(guān)系轉(zhuǎn)交給該方案的父聚集方案。Select_Optimize算法的基本步驟為：

（1） 輸入攜帶權(quán)值的聚集關(guān)系圖R0（由屬于P1和P2的聚集方案組成）、聚集閾值L0、查詢閾值Q0 ；

（2） 備份聚集關(guān)系圖R0，基于聚集關(guān)系圖R0運行Route_Optimize算法，獲得初始總體聚集成本C0 (已刪除節(jié)點不參與運算),恢復(fù)聚集關(guān)系圖R0；

（3） 篩選出聚集關(guān)系圖R0中屬于集合P2且滿足聚集閾值與查詢閾值的聚集方案節(jié)點X={Xl，X2，…，Xm}，即節(jié)點Xi刪除后（i ∈ (1,2,…,m)），節(jié)點Xi可以由其最低權(quán)值父節(jié)點Xi′查詢生成，且這個權(quán)值不大于查詢閾值；節(jié)點Xi的子節(jié)點Xi″可以由其最低權(quán)值父節(jié)點Xi′聚集生成，且若這個子節(jié)Xi″點是已經(jīng)被刪除的節(jié)點，則節(jié)點Xi與其子節(jié)點Xi″之間的查詢權(quán)值加上節(jié)點Xi與父節(jié)點Xi′之間的聚集權(quán)值的和應(yīng)不大于查詢閾值；若這個子節(jié)點Xi″不是已經(jīng)被刪除的節(jié)點，則節(jié)點Xi與其子節(jié)點Xi″之間的聚集權(quán)值加上節(jié)點Xi與父節(jié)點Xi′之間的聚集權(quán)值的和應(yīng)不大于聚集閾值。如沒有一個這樣的聚集方案節(jié)點則轉(zhuǎn)至步驟（7）；

（4） 分別得到刪除聚集方案節(jié)點Xi后的聚集關(guān)系圖Ri (即節(jié)點Xi的聚集方案轉(zhuǎn)變?yōu)樘摼奂桨福还?jié)點Xi與其最低權(quán)值父節(jié)點Qi建立查詢關(guān)系，斷開節(jié)點Xi與其他父節(jié)點之間的關(guān)系：節(jié)點Xi的未刪除子節(jié)點Xi″與節(jié)點Xi的最低權(quán)值父節(jié)點Qi建立聚集關(guān)系，權(quán)值為父權(quán)值與子權(quán)值之和；節(jié)點Xi的已刪除子節(jié)點Xi″與節(jié)點Xi的最低權(quán)值父節(jié)點Qi建立查詢關(guān)系，權(quán)值為父權(quán)值與子權(quán)值之和。其中i ∈ (1,2,…,m))，基于聚集關(guān)系圖Ri運行Route_Optimize算法，得出他們對應(yīng)的總體聚集成本Ci。

（5） 篩選出節(jié)點Xt (這里t ∈ （1,2,…,m）)，他滿足條件：總體聚集成本Ct=Min(Cl，C2,…Cm)且總體聚集成本Ct

（6） 用Rt替換R0，轉(zhuǎn)至步驟（2）運行；

（7） 基于聚集關(guān)系圖R0運行算法Route_Optimize，返回新的聚集關(guān)系圖R0及總體聚集成本C0。И

經(jīng)過在Select_Optimize算法尾部調(diào)用Route_Optimize算法，能夠得到總體聚集成本最低的聚集關(guān)系圖以及各聚集方案之間的查詢關(guān)系圖(針對虛聚集方案)。

3 結(jié) 語

以上的算法模塊利用VC++在Oracle9i中得以實現(xiàn)，并在實驗中進行驗證。在實驗室的環(huán)境中，原型系統(tǒng)所用的Dell Power Edge 6600硬件平臺是一款雙至強（XEON）CPU的企業(yè)級服務(wù)器，良好的系統(tǒng)性能為實驗提供了很好條件。但由于實驗數(shù)據(jù)量尚達不到海量，為了較清晰反映物化調(diào)整后的效果，實驗過程中盡量采用了一些極端取值，以更好地驗證算法。具體做法是：一方面采用較大范圍內(nèi)改變聚集的權(quán)重系數(shù)大小（可人為設(shè)定的代表聚集重要性的參數(shù)）影響聚集物化的取舍，其直接可以從聚集查詢的響應(yīng)速度上反映出來。另一方面通過專門編寫的程序模擬日志的數(shù)據(jù)改變或修改聚集閥值等參數(shù)，觀察聚集的效果，均達到預(yù)期的目標：利用最優(yōu)路徑算法使聚集關(guān)系圖得到了很大的簡化，大大低于原先缺省的聚集成本，為后來的物化選擇算法提供了方便。

迄今為止，由于具體實現(xiàn)的復(fù)雜性和多變性，目前國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在商業(yè)企業(yè)中的應(yīng)用還十分有限。本文針對現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中關(guān)鍵的聚集優(yōu)化問題，提出一種切實可行的實施方案，并在實驗中和具體應(yīng)用收到了良好的效果，說明方案有效可行。

參 考 文 獻

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作者簡介 張柏禮 男，1970年出生,江蘇鹽城人,博士,講師。主要研究方向為數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和Web。

方案優(yōu)化步驟范文3

關(guān)鍵詞： 工程進度 動態(tài)控制 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

中圖分類號：G250文獻標識碼： A 文章編號：

一、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化概述

1、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的概念

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是在既定的條件下，對初步擬定的網(wǎng)絡(luò)計劃方案，利用時差不斷調(diào)整和改善，使之達到工期最短、成本最低、資源最優(yōu)的目的。

2、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的類型

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的類型包括時間優(yōu)化、工期與成本優(yōu)化和資源優(yōu)化三方面的內(nèi)容。

二、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的具體方法

（一）、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的時間優(yōu)化

1工期優(yōu)化概述

1）工期優(yōu)化基本原理

（1）利用時差，前后移動各項工作，改變有關(guān)工作的時間參數(shù)，從而達到資源參數(shù)的調(diào)整。

（2）利用關(guān)鍵線路，對關(guān)鍵工作適當(dāng)增加資源的投入，縮短其工作持續(xù)時間，從而縮短工期。

2）網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的措施與途徑

（1）網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要是調(diào)整關(guān)鍵線路上的關(guān)鍵工作，因此可采取下述措施：

①將順序施工的關(guān)鍵工作改為平行施工或者搭接施工

②將順序施工的關(guān)鍵工作調(diào)整為流水作業(yè)方式

③縮短關(guān)鍵工作的持續(xù)時間。

（2）時間優(yōu)化的途徑是壓縮關(guān)鍵線路的長度（即縮短工期），縮短工期通?？梢圆捎萌缦虏襟E：

①平均壓縮關(guān)鍵線路工作的持續(xù)時間

②依次壓縮關(guān)鍵線路工作的持續(xù)時間

③選擇壓縮關(guān)鍵線路工作的持續(xù)時間

2工期優(yōu)化步驟

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的關(guān)鍵方法是循環(huán)法，要縮短工期就必須壓縮關(guān)鍵線路，因此就必須從關(guān)鍵線路入手。循環(huán)優(yōu)化法的基本原理是：計算初始網(wǎng)絡(luò)計劃圖的計劃工期和關(guān)鍵線路，將計劃工期與指令工期比較求出需要縮短的時間，采取適當(dāng)?shù)臅r間優(yōu)化途徑壓縮關(guān)鍵工作持續(xù)時間，從而壓縮了關(guān)鍵線路工作長度，并重新計算網(wǎng)絡(luò)計劃的工期和確定新的關(guān)鍵線路，此時如果網(wǎng)絡(luò)計劃的工期不大于指令工期，時間優(yōu)化即告完成；否則重復(fù)上面的步驟進行調(diào)整。

（二）、工期—成本優(yōu)化

1、工期—成本優(yōu)化概述

1）概念

工期—成本優(yōu)化又叫做費用優(yōu)化。是指尋求工程總成本最低時的工期或者按照要求工期尋求最低成本的計劃安排過程。

2）工期與成本之間的關(guān)系

（1） 連續(xù)性工期與直接費用的關(guān)系

a直接費用的計算：直接費=勞動量×每工日（臺班）費用

b在連續(xù)型的直接費用變化率中是采用近視的方法表示將曲線近視為直線（如上圖）

直接費用的變化率（趕工費率）=（Cb-Ca）/（ta-tb）

（2）離散型工序的工序與直接費用的關(guān)系

離散型直接費用不存在變化率，只有直接費用的數(shù)值（或直接成本），選用不同的時間就有相應(yīng)的直接費用值。

2、工期—成本優(yōu)化的方法

1)工期—成本優(yōu)化的目標

獲得直接費用最低的曲線，與間接費用（一般曲線）疊加后形成總費用曲線，從而找到總費用最低的最優(yōu)工期。

2）工期—成本優(yōu)化的途徑

將工作進度計劃從正常工期開始，壓縮關(guān)鍵工序的持續(xù)時間，從而壓縮了工程的工期，一直壓縮到工程的極限工期。同時要保證在壓縮過程中所增加的直接費用是最少的。

3）工期—成本優(yōu)化的方法與注意事項

（1）選擇壓縮的關(guān)鍵工序，保證直接費增加最少—趕工費率最低

①只有一條關(guān)鍵線路時，選擇趕工費率最低的關(guān)鍵工序。

②兩天以上關(guān)鍵線路時，選擇趕工費率和最低的多個關(guān)鍵工序。

（2）選擇壓縮合理的工作量

①不能超過工序的極限持續(xù)時間

②應(yīng)保證壓縮后的關(guān)鍵工序仍是關(guān)鍵工序。即通過時差分析總時差和自由時差，是否滿足要求，及不能超壓和欠壓；將關(guān)鍵線路長短計算出來，逐條比較，來決定壓縮量。

（三）、資源優(yōu)化

資源優(yōu)化主要包括工期一定資源均衡和資源有限工期短兩大方面的內(nèi)容。

1、工期一定資源均衡

工期一定資源均衡優(yōu)化的目標就是使資源的柱狀圖高差最小。

該優(yōu)化的通俗說法就是在工期不變的情況下，對相應(yīng)的資源進行削峰填谷，就是在時標網(wǎng)絡(luò)圖上，對資源峰值高有波浪線的工序進行前后移動，調(diào)整到資源峰值較低的時間段位置。一般只是一種資源的調(diào)整，多種資源的調(diào)整難度相對較大，所得的實際意義并沒有多大的用處。

2、資源有限工期最短

資源有限工期最短的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要是當(dāng)兩個以上的工序進行平行施工時，資源數(shù)量無法滿足平行施工的要求，例如：當(dāng)兩個路基填筑平行施工時，此時只有一臺壓路機，因此無法進行平行施工。解決的方法有兩種：①購買或者租賃一臺壓路機；②將平行施工改為順序施工。然而就產(chǎn)生了一個新的問題，那個施工工序先用，才能使得采用順序施工后所用的總工期最短。這就是資源有限工期最短的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重點解決的問題。

三、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化在實際工程中的應(yīng)用舉例

由于在實際的建筑工程中追求工期最短，經(jīng)濟成本較低是業(yè)主和施工單位共同追求的目標，然而進行工期優(yōu)化是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化最基本的優(yōu)化因此在此僅僅舉例說明，工期優(yōu)化的實際運用。

已知某工程初步方案的計算工期為46 d，建設(shè)單位要求工期為36 d，初步施工進度計劃及各項工作的持續(xù)時間如圖1所示（圖中箭線下方數(shù)字為各工作正常持續(xù)時間，括號內(nèi)為各工作最短持續(xù)時間）。現(xiàn)施工企業(yè)對其工期進行優(yōu)化。

1）確定關(guān)鍵線路的總時差

根據(jù)圖1計算法的網(wǎng)絡(luò)計劃中節(jié)點時間參數(shù)，得出該工程的關(guān)鍵線路為：①②③⑤⑥⑧⑨⑩。從而可計算出各工作的總時差。

2）確定各關(guān)鍵工作的有效壓縮時間

由工期優(yōu)化步驟可得各關(guān)鍵工作的平行非關(guān)鍵線路段、線路段總時差和有效壓縮時間。

3）確定工期優(yōu)化方案

從關(guān)鍵工作的有效壓縮時間可知，本工程需同時壓縮多個工作的持續(xù)時間，才可有效地縮短工期，且不會改變關(guān)鍵工作。由各工作的工藝技術(shù)、操作水平、施工條件、經(jīng)濟條件等情況，可得到工作的最短持續(xù)時間如圖1所示。由于工作A1和C3無其他平行工作可考慮先將工作A1壓縮2 d，C3壓縮4 d。此時并未滿足建設(shè)單位的工期要求，需繼續(xù)壓縮其他工作持續(xù)時間。若采用關(guān)鍵工作組合壓縮方案，則必須分析次關(guān)鍵線路對關(guān)鍵線路的約束。不難發(fā)現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)計劃中次關(guān)鍵線路為①②③⑤⑥⑦⑨⑩。由此，經(jīng)分析可得到所有可行的工期優(yōu)化方案，如表1所示。

表1：

在以上8種可行方案中，施工企業(yè)可結(jié)合該工程的質(zhì)量控制目標、成本控制目標和資源供應(yīng)情況等條件進行方案選擇。若實際工程施工過程中另有變更，可按上述步驟反復(fù)進行工期優(yōu)化，直至實現(xiàn)工期目標為止。

四、結(jié)論

在實際工程中，工程進度極易受到各種因素影響，而導(dǎo)致原有工期、建設(shè)成本以及資源等目標難以實現(xiàn)。根據(jù)本文所述的方法，找出網(wǎng)絡(luò)計劃中各關(guān)鍵工作的平行非關(guān)鍵線路后，利用工作總時差的性質(zhì)，迅速得到各關(guān)鍵工作的有效壓縮時間，比較次關(guān)鍵線路，確定各種可行的工期優(yōu)化方案，可快速方便地為工程進度的動態(tài)控制和管理決策提供科學(xué)依據(jù)，并為工程節(jié)約經(jīng)濟成本和資源提供必要的條件。

參考文獻

[1] 天津市市政工程局《道路橋梁工程施工手冊》中國建筑工業(yè)出版社，2003

方案優(yōu)化步驟范文4

關(guān)鍵詞：采礦設(shè)計優(yōu)化主要步驟

用最安全合理和經(jīng)濟的方法將埋藏在地底下的礦石開采出來是地下采礦設(shè)計優(yōu)化。因為存在于復(fù)雜地層中的礦體賦并且有很復(fù)雜的地應(yīng)力作用，在巖層礦體和地應(yīng)力這方面的知識人類的認識都是非常少的。有著很多不能確定的因素存在而且會在采礦的過程當(dāng)中是多步驟多次數(shù)的開挖，它在最后的力學(xué)效應(yīng)和其穩(wěn)定態(tài)都具有有多樣性的發(fā)展。額外在選定采礦方法不僅僅是被地層和礦體自身問題有著顯著，在安全經(jīng)濟和環(huán)境等多方面都有著約束，能夠?qū)Σ傻V設(shè)計和決策有影響的原因是很多的。所以確定采礦方法以及優(yōu)化設(shè)計不是僅僅一個原因和結(jié)果的問題將其影響的，也不是經(jīng)過力學(xué)簡單的計算或者經(jīng)過經(jīng)濟的分析就能將其確定的。作為一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，采礦一定要通過系統(tǒng)論原則、不確定性和非線性研究方法、多重目標的理論的運用應(yīng)用下才能夠?qū)⒉傻V設(shè)計優(yōu)化問題得到有效地解決方法。

根據(jù)系統(tǒng)論的原則進行采礦設(shè)計優(yōu)化，首先要建立一個優(yōu)化分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)要包括上述影響采礦設(shè)計和施工的各種主要因素。同時要確定優(yōu)化目標，目標不是單一的，而是多元化的，“安全、經(jīng)濟、高效和有利于環(huán)境保護”是采礦工程所追求的共同目標。單對每一個具體工程，要求的目標側(cè)重可能不一樣。然后，就是要采取計算機數(shù)值分析等現(xiàn)代技術(shù)手段，對眾多的開采技術(shù)方案和工藝流程進行定量計算和分析，考慮多因素的影響進行多目標的評價，從中篩選出一種最適合具體工程條件的開采方案。因而進行設(shè)計優(yōu)化必須從實際出發(fā)，進行系統(tǒng)的可行性研究。離開了具體的系統(tǒng)環(huán)境條件，包括工程地質(zhì)條件、礦體賦存狀況、開采技術(shù)條件和經(jīng)濟條件來研究開挖系統(tǒng)優(yōu)化是沒有實際意義的。根據(jù)上述的基本思路，進行采礦設(shè)計優(yōu)化應(yīng)包含下列六個步驟：

1.系統(tǒng)目標的確定

就是要根據(jù)采礦設(shè)計優(yōu)化的目標和內(nèi)容、影響采礦方法選擇和設(shè)計的主要因素，確定地下開采所要選定的生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)能力技術(shù)指標以及環(huán)境保護的要求等。

2.系統(tǒng)信息的獲取

就是對采礦工程基礎(chǔ)資料的調(diào)查、實驗，研究。這一步的工作量很大，是為建立采礦工程系統(tǒng)提供必需的原始數(shù)據(jù)。最重要的基礎(chǔ)資料包括現(xiàn)場地應(yīng)力狀態(tài)，工程地質(zhì)、水文地質(zhì)條件和礦體賦存的狀態(tài)，巖體結(jié)構(gòu)和質(zhì)量等。由于上述需要調(diào)查的基礎(chǔ)資料中均存在大量的不確定性因素，因而在基礎(chǔ)資料調(diào)查、分析過程中均需要借助模糊數(shù)學(xué)、灰色理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不確定性分析方法來進行處理。

3.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的建立

就是開采設(shè)計“預(yù)選方案”的確定。地下采礦方法有很多種，而且同一種采礦方法其結(jié)構(gòu)形式，包括采場結(jié)構(gòu)參數(shù)、開采順序、開挖步驟、支護方式、支護結(jié)構(gòu)參數(shù)等都可以不相同。“預(yù)選方案的確定”就是根據(jù)工程地質(zhì)、水文地質(zhì)和礦體賦存條件，以及需要達到的開采目標，事先合理選擇若干個較為可行的方案，然后進行詳細的計算、分析、比較，以確定最終的開采方案

4.系統(tǒng)的功能分析

就是對開采設(shè)計“預(yù)選方案”的定量計算分析。最常用的分析方法為數(shù)值分析方法。其中有限元、離散元和有限差分法等是最基本的數(shù)值分析方法。對普通的巖體條件，采用彈塑性有限元分析是比較合適的，而當(dāng)巖體比較松軟破碎的時候，則需要用離散元和有限差分方法；對于具有流變性和膨脹性的巖體，則需要考慮時間因素，粘彈塑性有限元分析方法較為適用；在存在動載荷作用的情況下，則需要進行動態(tài)的數(shù)值模擬分析。

在采礦系統(tǒng)的功能分析中，第一位考慮的是穩(wěn)定性，在保證一定的開采技術(shù)經(jīng)濟指標的前提下，如何減少開挖和支護量，如何減少生產(chǎn)成本，并同時保證開采系統(tǒng)的穩(wěn)定性，就是我們所研究的內(nèi)容。開采系統(tǒng)的穩(wěn)定性通常有三類指標來判斷。第一類是應(yīng)力、位移、塑性區(qū)、破壞區(qū)綜合指標分析，多數(shù)的有限元和有限差分數(shù)值分析都用這類判斷指標；第二類是平衡狀態(tài)分析，其中，一是能量分析，分析開采過程系統(tǒng)的能量變化、能量聚集和耗散規(guī)律，由此分析系統(tǒng)的平衡過程和狀態(tài)；二是運動分析，分析運動過程、判斷平衡點和穩(wěn)定狀態(tài)，離散元法屬于這一種；第三類指標是破壞概率，通過可靠度分析，來確定系統(tǒng)的穩(wěn)定性狀態(tài)。

由于原始參數(shù)的不確定性和不完全性，對“預(yù)選方案”的計算和分析需要采用定量化、模糊化和經(jīng)驗化相結(jié)合的方法?；疑到y(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為這類方法提供了理論基礎(chǔ)。同時，由于巖體材料、地質(zhì)環(huán)境和開挖過程的非線性，在計算分析過程中往往也要借助非線性理論和方法，這就為分岔論、突變論、混沌論等非線性理論的應(yīng)用提供了廣闊的天地。

5.現(xiàn)場監(jiān)測和反分析——系統(tǒng)信息反饋

就是對開采系統(tǒng)的行為包括應(yīng)力、位移狀態(tài)和變形、破壞規(guī)律等，采取多種手段進行實時現(xiàn)場監(jiān)測，將監(jiān)測的結(jié)果與理論計算分析結(jié)果相比較，找出二者的差異。同時，根據(jù)監(jiān)測的結(jié)果可以采用反分析方法，推求原始參數(shù)的相應(yīng)值，從而為修正原始參數(shù)，修改原設(shè)計中的錯誤和不完善之處提供依據(jù)。如此循環(huán)往復(fù)，使得系統(tǒng)設(shè)計逐步符合工程實際。

參考文獻

[1]張強.采礦方法發(fā)展方向.第2屆全國青年采礦學(xué)術(shù)會議論文集，1996.

方案優(yōu)化步驟范文5

分為三個步驟點來看論文寫作技巧：

一、宣傳本身并申明論文寫作的重要性質(zhì)

流程：

1）說明問題S的重要性；

2）綜合前輩研究過的這個問題并提出相對應(yīng)的A、B解決方案；

3）但是在解決方案中A、B存在著一些缺陷；

4）我們提出了方法D；

5）對其A、B比對D方法實驗進行比較問題；

6）以實驗證明D比A、B的解決方案更優(yōu)越；

7）詮釋為什么利用D方案更優(yōu)，而其他的方案思路（比如E）卻存在不可能事件；

8）論述方案D的有效性以及局限性；

9）對D實施進一步的方案發(fā)展討論。

10）簡潔最重要；

11）避免可能事件的問題發(fā)生，認真探究結(jié)果及選擇適當(dāng)用詞。

二、對畢業(yè)生文章進行細心的修改

步驟：

1）30%的時間細心思考，70%的時間認真撰寫初稿；

2）把寫好的論文放一段時間；

3）逐字逐句地瀏覽論文，發(fā)現(xiàn)問題；

4）請其他人幫助閱讀和修改；

5）論文修改之時，要別人的角度來審視解決論文；

6）仔細修改的次數(shù)》3；修改的總次數(shù)》5；

7）自身閱讀自己的論文很乏味，而且不易找到錯誤之處；

8）為了論文小層次的提升，就需要進一步付出大量勞動。

三、進行論文修改加色和優(yōu)化

步驟：

1）從頭到腳地進行組織論文（綱領(lǐng)/邏輯/流程）；

2）通過其他優(yōu)秀論文范本（尤其是同期刊/同系列的論文，優(yōu)秀書籍）作為示例；

3）邀請他人幫忙解讀和修改論文內(nèi)容語法及用詞問題；

方案優(yōu)化步驟范文6

通常，用戶在面臨應(yīng)用交付方面的問題時，首先想到的是“開源”的做法。但無休止地升級網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)、擴大廣域網(wǎng)出口帶寬，并不是一個有延續(xù)性的解決方案，也有悖于當(dāng)前經(jīng)濟形勢下用戶的投入能力。Blue Coat的解決思路則是先為用戶“截流”，即剔除占用資源的非業(yè)務(wù)流量、阻止各類安全威脅、再優(yōu)化加速真正的業(yè)務(wù)流量，發(fā)揮用戶現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)與接入帶寬的最大潛力。與某些拼接起來的ADN解決方案不同，Blue Coat提供的三種技術(shù)手段之間環(huán)環(huán)相扣，部屬起來具有很好的銜接性。為驗證這些特點，計算機世界實驗室近日聯(lián)合Blue Coat，對其提供的ADN解決方案進行了詳細測試。

走出實驗室

既然測試對象是應(yīng)用交付解決方案，我們也一改針對產(chǎn)品的測試模式，站在用戶角度，選取了移動辦公這種應(yīng)用模型進行考察。這是企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中比較有代表性的一類應(yīng)用，涉及到管理、加速、安全等多種需求，傳統(tǒng)方案實現(xiàn)起來較為復(fù)雜，并且很難做到統(tǒng)一協(xié)調(diào)。針對這種情況，Blue Coat的ADN解決方案使用了ProxyClient客戶端軟件與ProxySG網(wǎng)關(guān)的搭配方式，將應(yīng)用交付的相關(guān)特性無縫延展至遠程節(jié)點。經(jīng)驗表明，實驗室環(huán)境下的測試很難反映出真實的廣域網(wǎng)加速效果，我們索性將測試環(huán)境完整地搭建在互聯(lián)網(wǎng)上，使用一臺主流配置的筆記本電腦（Intel Core 2 Duo T7500/2G內(nèi)存）在不同網(wǎng)絡(luò)接入條件下進行測試。部署在模擬企業(yè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的是一臺ProxySG 510，該產(chǎn)品提供了Blue Coat ADN解決方案中涉及到的豐富特性，并負責(zé)與ProxyClient實施聯(lián)動?？紤]到絕大多數(shù)企業(yè)都會為移動辦公用戶提供VPN接入，在ProxySG 510的外部也部署有IPSec VPN網(wǎng)關(guān)。遠程用戶必須先與之建立隧道，才可以訪問企業(yè)網(wǎng)絡(luò)。

廣域網(wǎng)加速―

讓應(yīng)用暢通無阻

移動辦公用戶最大的需求，莫過于隨時隨地訪問企業(yè)內(nèi)部資源。在帶寬、鏈路質(zhì)量等多種因素的制約下，大多數(shù)通過廣域網(wǎng)的訪問并不會有很好的應(yīng)用體驗，ADN解決方案帶來的改善是值得評估的重點。我們在ProxySG 510的后端部署了三臺服務(wù)器，分別提供文件共享（CIFS）、郵件（SMTP/POP3）與Web（HTTP）服務(wù)，再使用裝有ProxyClient的電腦從外部進行訪問，考察ProxyClient開啟與關(guān)閉狀態(tài)下的實際效果。為更加真實地模擬實際情況，我們還抽象了一些用戶行為，制定了三個比較復(fù)雜的測試用例?？紤]到鏈路質(zhì)量在不同的時間段可能存在差異，測試分別被安排在9～10點、17～18點、0～1點三個時間段進行，每個項目都重復(fù)執(zhí)行3遍。由于文件與Web服務(wù)都有一定的緩存機制，我們在每次測試后都會重啟筆記本電腦，并刪除IE臨時文件；在ProxyClient啟用的情況下，我們還會將緩存與統(tǒng)計信息清零，以便于取得未經(jīng)干擾的準確數(shù)據(jù)。

我們首先在北京聯(lián)通的ADSL鏈路（上行512Kbps/下行1Mbps）上進行測試。長時間的監(jiān)測表明，該鏈路質(zhì)量較為出色，訪問國內(nèi)站點沒有丟包等現(xiàn)象發(fā)生。但由于測試使用的VPN網(wǎng)關(guān)部署在美國，PING三臺應(yīng)用服務(wù)器時會有比較多的丟包，實際訪問效果很不理想。從測試結(jié)果中可以看出，文件復(fù)制用時相當(dāng)漫長，并且同一時段的三次測試結(jié)果也有不小差異；郵件及Web服務(wù)的情況也與之類似，載入CRM頁面動輒一、兩分鐘的耗時說不定會讓銷售人員與商機失之交臂。而啟用ProxyClient后的測試結(jié)果則大為改觀，文件復(fù)制所用的時間只有先前的數(shù)十分之一，個別較小的文件甚至在進度條出現(xiàn)前就已完成復(fù)制；郵件與Web服務(wù)方面的改善在數(shù)值上雖然沒有那么驚人，卻也有效縮減了之前難以忍受的等待時間，讓應(yīng)用真正有了可用性。

必須承認，移動辦公用戶獨享一條ADSL鏈路的機會并不多。在賓館、機場等場合，一般只有更加復(fù)雜（通常也更慢）的共享型網(wǎng)絡(luò)提供使用。針對這種情況，我們將裝有ProxyClient的筆記本電腦接入《計算機世界》報社的辦公網(wǎng)絡(luò)進行了第二輪測試。雖然報社網(wǎng)絡(luò)出口的帶寬遠遠大于家用ADSL，但由于用戶眾多、應(yīng)用復(fù)雜，鏈路質(zhì)量并不穩(wěn)定，不同時間段內(nèi)效果差異很大。禁用ProxyClient的情況下，網(wǎng)絡(luò)最繁忙的9～10點所測得的結(jié)果明顯不如凌晨0～1點，且單項所需時間越長，差異越明顯。由于上午的網(wǎng)絡(luò)丟包率與抖動較高，在大文件復(fù)制過程中甚至還出現(xiàn)過長時間無響應(yīng)，最終出錯的情況；啟用ProxyClient后，三種應(yīng)用在不同時間段內(nèi)都有較好的應(yīng)用體驗。我們感覺，這種穩(wěn)定性方面的提高有效避免了突如其來的等待或中斷，比單純速度提升更有價值。

鏈路質(zhì)量不可改變，ProxyClient卻能為應(yīng)用的效果帶來翻天覆地的變化，其內(nèi)置的優(yōu)化手段功不可沒。該軟件使用了協(xié)議優(yōu)化、字節(jié)緩存、對象緩存與壓縮等技術(shù)，通過減少廣域網(wǎng)流量的方式起到加速作用。協(xié)議優(yōu)化是比較關(guān)鍵的一項技術(shù)，大多數(shù)應(yīng)用都可以從中受益。以文件服務(wù)為例，我們抓取了禁用ProxyClient時登錄服務(wù)器過程中的數(shù)據(jù)包進行分析，發(fā)現(xiàn)在47秒鐘內(nèi)雙向僅傳輸了93個包，大量時間都消耗在交互等待及丟包重傳上。而TCP與CIFS協(xié)議的優(yōu)化大幅減少了兩點間交互次數(shù)，將登錄時間壓縮到5秒以內(nèi)，與局域網(wǎng)效果相類似。壓縮功能可以有效降低需要發(fā)送的數(shù)據(jù)量，對文件復(fù)制等大數(shù)據(jù)量傳輸操作最為有效。不過，本次我們測試使用的RAR文件與BMP文件大小相仿，啟用ProxyClient時前者用時至少超過后者一倍，可見壓縮效果與數(shù)據(jù)類型息息相關(guān)。字節(jié)緩存與對象緩存的意義則主要體現(xiàn)在應(yīng)用模型中，郵件服務(wù)就是最好的例子。當(dāng)乙收到郵件時，兩端的緩存中都保存了附件Word文檔；修改后再次發(fā)送時，只需將變更部分內(nèi)容與其他部分的指針地址回傳即可，從而使達到加速的效果。此外，我們還嘗試在文件復(fù)制后和文件復(fù)制中途取消后，再次進行復(fù)制操作，所用時間都有較大程度的減少，原因自然與郵件服務(wù)如出一轍。

經(jīng)過分析，我們發(fā)現(xiàn)很多應(yīng)用模型都是從多種優(yōu)化技術(shù)的共同作用中受益。但也有一些極端的例子，如網(wǎng)絡(luò)管理者常用的遠程桌面，RDP協(xié)議本身就對傳輸數(shù)據(jù)做了優(yōu)化，緩存與壓縮技術(shù)在這里基本不起作用。我們專門做了一個針對遠程桌面功能的主觀對比測試：禁用ProxyClient時，遠程服務(wù)器響應(yīng)非常慢，光登錄界面就要等很久，輸入用戶名與密碼時回顯延遲較大，框選目標時也有明顯的遲滯感；啟用ProxyClient后，遠端主機屏幕的刷新速度快了很多，輸入用戶名和密碼時立即可以看到回顯，框選目標時感覺也很流暢。測試結(jié)果表明，這類時延敏感型應(yīng)用的效果也可以從協(xié)議優(yōu)化中得到改善。并且越是糟糕的鏈路，效果越明顯。

安全性與易用性

既然是應(yīng)用交付解決方案，就必須盡量全面地提供用戶需要的功能特性。移動辦公用戶在物理上游離于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)之外，安全方面的需求決不亞于廣域網(wǎng)加速特性。ProxyClient提供了被動防護與主動防御相結(jié)合的安全解決方案，一方面，可以利用Blue Coat現(xiàn)有的WebFilter網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫，屏蔽已知的可能帶有威脅因素的網(wǎng)站。另一方面，裝有ProxyClient的電腦會自動加入WebPulse云安全體系，成為一個分享并受益的節(jié)點。如果遭遇惡意軟件入侵或蠕蟲病毒爆發(fā)等突發(fā)事件，WebPulse有可能在本地防病毒軟件未能識別前做出反應(yīng)，將安全威脅攔截在外。此外，利用WebFilter網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫的分類與分級特性，移動辦公用戶也可以同步執(zhí)行企業(yè)內(nèi)部的訪問控制策略，在節(jié)省成本的同時規(guī)避不必要的風(fēng)險。我們嘗試著在裝有ProxyClient的筆記本電腦上訪問幾個屬于ProxySG策略中禁止類別的網(wǎng)站，都被有效拒絕，效果令人滿意。

沒有幾個移動辦公用戶能精通IT專業(yè)知識，他們需要的是無障礙解決方案。所以在測試過程中，我們也著重注意了Blue Coat ADN解決方案的易用性。策略制定與ProxySG的調(diào)配是管理員的任務(wù)，普通用戶無需費心；而唯一需要打交道的ProxyClient，則“簡單”得令人印象深刻。以部署過程為例，移動辦公用戶只需到指定網(wǎng)址下載安裝一個文件即可，操作起來沒有任何難度。此文件中包含了所有的設(shè)置信息，可以做到即裝即用。軟件主界面下設(shè)狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)與高級三個子頁面，諸如運行模式、資源統(tǒng)計等用戶比較感興趣的信息都被集中在首頁。ProxyClient的維護也令人省心，軟件升級與策略同步都會自動進行，不需要人工干預(yù)；管理、加速等功能全部都在后成，客戶端不需要也不能進行設(shè)定。簡而言之，雖然ProxyClient實現(xiàn)了許多復(fù)雜特性，對于移動辦公用戶來說卻是完全透明的。（因版面限制，測試數(shù)據(jù)表未能刊登，請登錄.cn獲取完整報告。）

測試點評

ProxyClient的主界面上有一個很有意思的統(tǒng)計圖，用百分比的形式顯示出廣域網(wǎng)加速特性節(jié)省的帶寬。經(jīng)歷了完整測試后，我們反倒覺得這并不是最貼切的表現(xiàn)方式。因為，Blue Coat ADN解決方案給工程師最深刻的感受是時間上的節(jié)省，以及為移動辦公用戶降低風(fēng)險、提高安全系數(shù)。這才是工作效率提高的根本原因，也是企業(yè)降低總體擁有成本的重要因素。

測試用例

文件服務(wù)

模擬場景：從企業(yè)內(nèi)部文件服務(wù)器上獲取文檔（7個不同類型文件樣本）。

步驟：將文件復(fù)制到本地。

郵件服務(wù)

模擬場景：通過郵件進行文檔審閱。

步驟1：甲發(fā)送一封附帶182KB大小DOC文檔的郵件給乙；

步驟2：乙接收該郵件；

步驟3：乙將修改過的DOC文檔（插入一段內(nèi)容，共計184KB）發(fā)送給甲。

Web服務(wù)

模擬場景：從企業(yè)CRM中查找客戶聯(lián)系方式。

步驟1：進入登錄頁面；

步驟2：輸入用戶名、密碼，進入主界面；