批量独立可修件的备件需求预测仿真算法

利用Monte Carlo随机仿真技术,采用事件调度法的仿真策略对可修件的使用与维修过程进行仿真,给出了在给定备件和维修分队数量下批量独立可修件的备件保障概率仿真算法,并用一系列计算实例证明了算法的可行性和正确性,该算法能有效解决安装在不同装备上,具有不同已工作时间、不同故障间隔时间分布、不同修复时间分布的可修件的备件保障概率计算问题,为备件的科学储备提供了有力的决策依据。     

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.     

基于统计性QoS保证的数据包延时界调度算法

讨论了调度算法的性能指标,对目前基于业务流的调度算法的技术特点与性能优劣进行了分析和比较.重点研究了基于时延和丢包率的算法,并提出了一种基于数据包延时界(PDB)排列的调度策略,与WFQ及传统EDF算法进行了比较,证明业务端到端超时概率随网络带宽利用率的变化性能优于传统EDF算法.     

动态规划在消防增援调度中的应用

由于各消防中队一般规模较小，对于较大规模的火灾需要多个消防队共同救护，此时若能够实现增援调度的最优化可以提高这些同时出现的火灾被全部扑灭的概率。利用多阶段动态规划对增援调度进行了研究，并分析了具体案例。通过分析得出此方法有助于改善消防资源分配状况，以实现最大程度地减小经济损失。     

基于改进遗传算法的舰载机出库调度优化方法

舰载机出库最优调度方案是合理编排一批次舰载机出库顺序,使目标舰载机在最短的时间内调出机库。提出舰载机出库调度方案4步单目标优化方法。第1步实现舰载机数量分配功能;第2步依靠遗传算法,实现舰载机选择功能,寻找最优出库组合方案;第3步根据优先级规则对舰载机出库作业进行排序,从而得到最优出库方案的舰载机调度序列;第4步找出需要倒机的舰载机并根据一定规则进行整理后,得到出库作业序列。最后,建立模拟机库验证调度方案的优化方法可行、高效。     

认知无线电技术研究新进展专题讲座(三) 第6讲 协作中继通信系统中能量收集技术的研究动态

在协作中继通信系统中,能量收集设备可从周围环境中收集能量,并将之用于支持中继设备工作,减少能源浪费和损害环境。文章首先对能量收集协作中继通信系统的系统模型进行了描述,其次针对其研究侧重点介绍了不同模型下的问题及解决方案,最后针对目前研究的不足提出了对下一步研究方向的展望。     

星载高速标签交换机星地流控机制设计与仿真

为了优化大容量星载标签交换机的设计,提出了一种星地流控机制,根据星载交换机存储资源使用状态调整地面网络设备队列调度权重,降低星载交换机存储资源使用量和丢包率。使用网络仿真软件(NS2)仿真分析了地面网队列调度机制对星载交换机存储资源需求和丢包率等关键指标的影响,为星载标签交换机和星地协同网络的设计提供了参考。     

基于服务功能链的网络功能资源调度机制设计与实现

针对于邻居网络功能节点对资源调度的影响,提出了基于服务功能链的网络功能资源调度机制GSDM。基于服务功能链,GSDM将邻居节点运行状态信息加入到调度策略中,有效刻画了网络功能连接关系对资源调度的影响。实验结果表明：GSDM有效地提高了资源调度的召回率以及精准率,并有效提高了网络功能虚拟化系统性能。     

星地融合网络中基于遍历容量的地面用户调度算法

星地融合网络采用无人机作为卫星与地面用户的中继设备,有效地解决偏远地区因地面无线覆盖能力不足问题。针对星地融合网络的系统资源调度问题,提出基于遍历容量的比例公平性（ergodic capacity-based proportional fairness,ECPF）调度算法。ECPF调度算法构建基于自由空间光通信（free space optical,FSO）的卫星-无人机的通信模型,并推导FSO链路的瞬时信噪比;构建基于译码转发（decode-and-forward,DF）的无人机-用户的通信模型,并推导RF链路的瞬时信噪比。然后,计算用户的遍历容量,并结合比例公平性（proportional fairness,PF）调度算法对资源进行调度。仿真结果表明,提出的ECPF调度算法更好地保证了用户使用资源的公平性,提升了系统的吞吐量。     

面向计算流体力学的图形处理器资源管理

针对求解计算流体力学过程中图形处理器资源利用率低的问题,提出面向计算流体力学的图形处理器资源优化管理方案。基于计算流体力学的算法特性和同时运行任务的执行特点,设计合理的调度方案。通过动态改变不同任务的启动规模和启动时间,在减少资源竞争的同时提高图形处理器资源的有效使用。实验结果表明:本文提出的资源管理方案相比基线方法在不同任务规模下的平均加速比达到 1.64,对图形处理器的硬件资源使用也有了显著的提升。