基于工作流管理的资源调度模型

主要讨论了面向资源管理的过程调度模型.在静态模型中,可以通过各种调度策略,资源柔性和仿真算法对资源调度进行不断完善,建立了资源-任务分配模型;在动态模型中,采用事件消息形式描述异常事件,根据工作流异常管理器中的规则库和历史数据库作出自适应处理;最后,设计了一种基于工作流管理的过程调度决策系统方案.     

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

业务流程建模中流程校验的研究与实现

随着计算机网络技术的迅速发展,企业的信息化程度不断提高,以自动化流程为核心理念的工作流管理系统应用越来越普及,对工作流管理系统的可靠性和正确性要求也越来越高.提出了一种工作流建模时的验证方法:在工作流管理系统的工作流建模环境中加入流程验证模块,对建模过程中可能产生的错误进行验证,进而建立简洁实用的流程;通过分析流程中的异常和失败的类型,增强系统的纠错能力,减少引擎处理的压力;对有着特殊应用的建模过程,能够方便地添加自定义的验证条件,为流程的正确运行提供有效的保障;向基于规则化的工作流系统提供建模完整性的方案,获得系统工作流的稳健性.     

面向协作式网络化的作战计划生成过程模型

传统的指挥控制系统中作战计划生成过程网络化程度低,各个软件模块间难以进行协作。针对战术作战计划生成问题,参照工作流元模型,对计划生成流程进行分析,提出了计划生成过程模型。重点针对作战计划生成过程中的网络化协作问题,在现有模型的基础上,提出了适用于战术作战计划生成的轻量级工作流引擎的设计思想,最后结合工作流技术,设计了辅助作战计划生成的流程组织工具,通过该工具手动或自动地进行作战计划生成过程,验证了该模型的有效性。     

OCPN装备综合保障工作流引擎设计

针对装备综合保障工作流建模要求,构建了对象有色Petri网(Object-Oriented Colored Petri Net,OCPN)模型,给出该模型的形式化定义。结合装备使用过程综合保障工作,建立基于OCPN的工作流模型。根据工作流的执行过程,进行了工作流引擎体系结构以及相关类的设计,为工作流模型的计算机化以及工作流管理系统设计与实现提供了一种新的思路。     

备件需求过程的MAP数据拟合算法研究

为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process, MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法.首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比.结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率.     

基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法

目前,基于项约束的关联规则挖掘算法,未考虑用户感兴趣的规则前后部项集,常常包含了大量冗余无价值的关联规则。针对此问题,提出了一种基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法AR_FR。该算法根据用户需求,构造指定关联规则的前后部项集,得出针对用户需求的频繁项集和关联规则,并与具有代表性的项约束关联规则挖掘算法Recorder进行了对比实验,结果表明AR_FR算法具有更高的挖掘效率,算法执行时间也有所降低。     

超算环境科学工作流应用的容错

超算环境中科学工作流技术广泛应用于科学研究和工程仿真领域。复杂多物理过程数值模拟、多阶段数据处理等应用往往需要使用多种应用软件相互协作,构建业务流程自动执行来提升工作效率。然而在超算环境中执行科学工作流应用面临着资源失效、任务配置错误等异常情况,造成工作流执行中断,严重影响完成效率,故容错功能对超算工作流应用的稳定持续运行有重要意义。介绍了科学工作流的容错设计分类,并对典型工作流系统的容错设计进行分析评述;提出了基于决策树的事件-条件-动作容错模型,设计了非侵入式可扩展的容错架构,并针对自主研发的部署在超算环境下的科学工作流应用平台HSWAP,实现了运行时可配置的容错策略。在实际的工程仿真任务中,基于所提出模型和架构实现的容错机制为提高工作流执行效率发挥了重要作用。     

基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划

针对在实时动态条件下多UAV任务规划问题,提出了基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划仿真平台,主要包括基于MultiUAV2的真实UAV群仿真平台和基于Multi-Agent的预测仿真平台两个部分。采用了A*算法对真实系统工作流进行探索,在此基础之上构建了多UAV合成工作流模型,然后针对动态数据注入运行仿真的问题,研究了传感器任务重置及传感器的预处理方法。最后,通过一个仿真实例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于Agent和ECA规则构建的工作流系统

针对当前工作流系统存在的问题,提出了一种能够支持流程动态修改、基于活动和ECA规则组合的工作流模型,并在工作流系统中加入管理流程运行的Agent部件,实现了系统对流程运行的智能化管理.最后采用一种回退策略来处理流程发生变化时正在运行的流程,保证这些流程按照修改后的流程正常执行.     

基于任务和角色的分布式工作流安全模型

针对现有基于角色访问控制的缺陷和分布式工作流管理系统的特性,在传统的基于角色的访问控制模型中引入任务集(Tasks)、任务实例集(TaskInstances)和任务上下文(TaskContext)的概念,将传统的user role permission权限赋予结构修改为user role task permission权限赋予结构,建立了基于任务和角色的访问控制模型,给出了其形式化定义。该模型解决了传统的基于角色访问控制中的动态适应性差和最小权限约束假象的问题,用于分布式工作流管理系统,提高了安全性、实用性。     

A generalization of the weighted set covering problem

We study a generalization of the weighted set covering problem where every element needs to be covered multiple times. When no set contains more than two elements, we can solve the problem in polynomial time by solving a corresponding weighted perfect b‐matching problem. In general, we may use a polynomial‐time greedy heuristic similar to the one for the classical weighted set covering problem studied by D.S. Johnson [Approximation algorithms for combinatorial problems, J Comput Syst Sci 9 (1974), 256–278], L. Lovasz [On the ratio of optimal integral and fractional covers, Discrete Math 13 (1975), 383–390], and V. Chvatal [A greedy heuristic for the set‐covering problem, Math Oper Res 4(3) (1979), 233–235] to get an approximate solution for the problem. We find a worst‐case bound for the heuristic similar to that for the classical problem. In addition, we introduce a general type of probability distribution for the population of the problem instances and prove that the greedy heuristic is asymptotically optimal for instances drawn from such a distribution. We also conduct computational studies to compare solutions resulting from running the heuristic and from running the commercial integer programming solver CPLEX on problem instances drawn from a more specific type of distribution. The results clearly exemplify benefits of using the greedy heuristic when problem instances are large. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005     

嵌入式操作系统多策略调度模型

分析了目前嵌入式操作系统调度策略的现状,指出了传统调度方法的不足之处,给出了多策略调度模型,该模型根据进程的属性参数决定采用哪种调度算法。多策略调度模型采用两级调度方案,即在原传统调度方法的基础上增加一级调度。一级调度确定多个调度算法的优先顺序;二级调度确定同一种调度算法中,的进程优先顺序。该模型使进程调度更加灵活和高效,应用范围更广。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

Bicriteria scheduling on a single batching machine with job transportation and deterioration considerations

We study a single batching machine scheduling problem with transportation and deterioration considerations arising from steel production. A set of jobs are transported, one at a time, by a vehicle from a holding area to the single batching machine. The machine can process several jobs simultaneously as a batch. The processing time of a job will increase if the duration from the time leaving the holding area to the start of its processing exceeds a given threshold. The time needed to process a batch is the longest of the job processing times in the batch. The problem is to determine the job sequence for transportation and the job batching for processing so as to minimize the makespan and the number of batches. We study four variations (P1, P2, P3, P4) of the problem with different treatments of the two criteria. We prove that all the four variations are strongly NP‐hard and further develop polynomial time algorithms for their special cases. For each of the first three variations, we propose a heuristic algorithm and analyze its worst‐case performance. For P4, which is to find the Pareto frontier, we provide a heuristic algorithm and an exact algorithm based on branch and bound. Computational experiments show that all the heuristic algorithms perform well on randomly generated problem instances, and the exact algorithm for P4 can obtain Pareto optimal schedules for small‐scale instances. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 269–285, 2014