一种性能驱动的时序规划方法

在超级计算机体系结构设计阶段 ,有必要进行时序规划 ,以尽早判断设计方案和性能指标的物理可实现性。提出一种性能驱动的时序规划方法 ,采用适于组件性能描述的时序性能模型 ,并按照线网权重分配路径延时余量 ,算法具有效率高、延时分配合理的优点     

基于遗传算法的多约束路由算法研究

针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。     

无标度网络上的队列资源重分配策略

在实际的通信系统中,由于物理条件的限制,每个节点都具有有限长度的队列。研究了在有限队列资源的条件下,队列资源对无标度数据流动力学的影响。提出了一种队列资源重分配策略,策略中节点的队列长度与节点的介数成正比。仿真结果表明,在无标度网络中使用最短路径路由的条件下,所提出的重分配策略可以有效地改进网络的容量。同时对有限队列资源条件下的网络容量进行了理论分析。     

一种适于片上路由器的自适应缓冲调整策略

在典型的片上网络路由节点中,来自不同方向的报文被存储在相互独立的缓冲资源中。在网络负载不均衡的情况下,某些方向的报文将很快填满该方向的缓冲,而其他方向仍可能有较多的缓冲资源处于空闲状态,这样就导致了网络中的缓冲资源利用率不高,进而影响片上网络的整体性能。提出了一种自适应的片上缓冲调整策略,能够根据网络负载情况动态调节缓冲结构,有效地提高了缓冲资源的利用率。在90nmCMOS工艺下设计实现了多端口共享缓冲资源的片上网络路由器,实验结果表明,在负载不均衡的网络中,提出的路由器能够带来性能改进及功耗降低;在达到相同性能的情况下,新路由器的面积较典型路由器减少了20.3%,而其缓冲功耗节约了41%左右。     

一种基于节点资源利用率的无标度网络路由策略

本文研究了节点负载处理能力异质条件下的无标度网络交通动力学过程,提出了一种基于节点资源利用率的全局动态路由策略。该策略利用网络中节点资源利用率构建了一种全局代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输负载。实验结果表明该路由策略在略微增加平均路径长度的情况下成倍地提高了网络负载传输能力,与有效路由策略的比较进一步验证了该策略的有效性。     

一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

多域光网络中的一种支持多播业务的动态RWA算法

路由与波长分配(RWA)仍是下一代智能光网络中的一个核心问题。由于下一代智能光网络将被划分为多个路由域进行分布式的网络管理,因此传统光网络中的那些基于全网信息的 RWA 算法将不再有效。与此同时,随着光网络中多播业务的不断增加,RWA 算法的研究中又出现了一些新的挑战。为解决这些问题,文章结合多播业务的需求,提出了一种适用于多域光网络中的可支持多播业务的动态 RWA 算法,并对其进行了计算机仿真研究,分析了算法的性能。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

基于IEEE 802.11的无线多跳网络路径容量分析模型

旨在建立一个适用于无线多跳路径性能研究的闭合分析模型。首先对导致多跳路径中流内竞争现象的干扰问题进行了详细分析并给出了定量计算方法,然后通过将多跳路径建模为排队网络,利用扩散近似法建立了路径性能分析模型,最后在网络稳定性约束条件下对多跳路径的容量问题进行了研究。利用该模型可以在无线多跳网络中分析网络传输的吞吐能力,同时有助于研究网络对QoS业务的支持能力。通过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。