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为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法。形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法;采用提高初始种群进化程度和增加遗传算子等方法,给出改进混合单亲遗传调度子算法;利用Opnet网络仿真平台建立网络服务质量仿真模型,对比不同算法下网络时延性能。仿真结果表明,该时隙资源分配算法与其他算法相比,网络平均延时降低,网络性能得到显著改善,对构建低延时SpaceFibre网络具有参考意义。 相似文献
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防空监视网络传感器资源分配的最优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对防空监视网络的传感器管理问题,讨论了传感器资源分配的最优化方法。提出了把传感器资源分配问题映射为多代理系统分布约束最优化问题的解决策略,设计了基于约束代价下界搜索的异步分枝定界最优化算法,实现了传感器资源分配问题最优解的异步并行搜索,给出的仿真实例说明了传感器资源分配最优化方法的有效性。 相似文献
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在对模拟退火遗传算法改进的基础上,结合建立的通信装备维修资源分配模型,给出了该算法的实现过程,并利用此算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。 相似文献
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作战体系具有层次高、规模大,各作战分系统间协调配合密切的特征。在作战任务中,这种多层次、多系统、多决策者、多目标的结构使得对各作战子系统的武器装备分配变得更为复杂。为解决此类复杂结构的优化问题,在层次化多目标分析方法基础之上,将层次系统的风险管理引入到模型中来,形成多目标多决策者资源分配模型多目标多决策者资源分配模型,用以解决在不确定风险环境下进行多目标资源分配的问题。利用MOMDRA模型建模空袭风险下防空反导体系的武器装备分配问题,在求解该模型的过程中采用系统分解的思路,利用权重法,站在不同决策者的角度得到该体系的Pareto最优资源分配方案,并通过一个实例来说明此方法的可行性。 相似文献
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针对资源受限情形下的两阶段攻防资源分配问题,提出一种基于多属性决策的资源分配对策模型。防守者首先将有限的防护资源分配到不同的目标上,继而进攻者选择一种威胁组合方式对目标实施打击。基于博弈论相关知识,模型的求解结果可以使防守者最小化自身损失,使进攻者最大化进攻收益。同时,针对模型的特点,给出了一些推论和证明。通过一个示例验证了模型的合理性以及相关推论的准确性,能够为攻、防双方规划决策提供辅助支持。 相似文献
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一种面向应用的NOC缓冲区分配算法 总被引:2,自引:1,他引:1
片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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周翠 《武警工程学院学报》2012,(1):68-70
随着社会主义市场经济的不断发展和武警院校管理体制改革的逐步深入,武警院校应加强教育成本核算,立足于现有的经费、资源,精打细算,通过认真的成本核算,优化资源配置,提高办学质量和经费使用效益。 相似文献
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针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。 相似文献
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随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。 相似文献
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To deal with the radio frequency threat posed by modern complex radar networks to aircraft, we researched the unmanned aerial vehicle (UAV) formations radar countermeasures, aiming at the solution of radar jamming resource allocation under system countermeasures. A jamming resource allocation method based on an improved firefly algorithm (FA) is proposed. Firstly, the comprehensive factors affecting the level of threat and interference efficiency of radiation source are quantified by a fuzzy comprehensive evaluation. Besides, the interference efficiency matrix and the objective function of the allocation model are determined to establish the interference resource allocation model. Finally, A mutation operator and an adaptive heuristic are integtated into the FA algorithm, which searches an interference resource allocation scheme. The simulation results show that the improved FA algorithm can compensate for the deficiencies of the FA algorithm. The improved FA algorithm provides a more sci-entific and reasonable decision-making plan for aircraft mission allocation and can effectively deal with the battlefield threats of the enemy radar network. Moreover, in terms of convergence accuracy and speed as well as algorithm stability, the improved FA algorithm is superior to the simulated annealing algorithm (SA), the niche genetic algorithm (NGA), the improved discrete cuckoo algorithm (IDCS), the mutant firefly algorithm (MFA), the cuckoo search and fireflies algorithm (CSFA), and the best neighbor firefly algorithm (BNFA). 相似文献
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针对离线网络安全实验环境缺少真实网络环境的背景流量,以及实验环境中数据库服务器缺少资源争用的现象,提出了面向数据库服务器的网络流量模拟方法,设计了用户访问数据库的操作模型,实现了面向数据库服务且独立于其客户端的网络流量模拟系统。 相似文献
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We address the problem of optimal decision‐making in conflicts based on Lanchester square law attrition model where a defending force needs to be partitioned optimally, and allocated to two different attacking forces of differing strengths and capabilities. We consider a resource allocation scheme called the Time Zero Allocation with Redistribution (TZAR) strategy, where allocation is followed by redistribution of defending forces, on the occurrence of certain decisive events. Unlike previous work on Lanchester attrition model based tactical decision‐making, which propose time sequential tactics through an optimal control approach, the present article focuses on obtaining simpler resource allocation tactics based on a static optimization framework, and demonstrates that the results obtained are similar to those obtained by the more complex dynamic optimal control solution. Complete solution for this strategy is obtained for optimal partitioning of resources of the defending forces. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008 相似文献