兴趣和盈利的博弈

trufun是一家专注于开发UML工具的公司,其最初由纯粹的兴趣驱动发展至今,正面临从兴趣导向向盈利导向转变的过程。随着新股东的加入,trufun开始注重商业回报,并计划在2007年加强UML产品开发与培训服务,同时也期待得到更多资本及国家科技基金的支持。

   trufun目前面临着兴趣和盈利的博弈:从2003末-2006年末整整三年,trufun开发UML工具的唯一目的就是兴趣--就是开发中国人唯一的UML工具的激情。这种激情燃烧了三年,三年后的今天,当新的股东加入后,盈利的压力摆在trufun的面前。
   或许可以认为trufun的前三年都在不计成本,在烧钱;或许在今天,在资本的面前,trufun要或大或小的给出盈利的希望。然而,根本的一点,trufun继续投身中国CASE工具事业的理想不会变,只不过,trufun的今天更加现实,更加脚踏实地--在追求梦想的同时,会考虑更加切实的生存以及生存质量问题。换句话说,生存是为了更好的去追求梦想。
   今年,希望可以有更多的资本加入,当然更希望国家的科技基金可以扶持trufun走一段--因为,套句俗话,trufun的价值不仅仅在于经济价值,更在于社会价值。
   trufun不希望自己变得大,只希望生存的时间长。就像我们向用户承诺的终身免费升级一样,我们希望自己可以做到这一点。
   trufun2007年在继续开发UML系列新产品之外,会加强UML培训和面向对象的系统分析和设计培训。希望各界培训人才可以加入到我们的行列中来。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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