实时磁盘调度算法研究

总结分析了现阶段流行的实时磁盘调度算法,针对磁盘的存储特性,在对任务请求的磁盘访问时间精确预估的基础上,提出了一种新的调度算法-DSJIT(diskjustintime).该算法通过对请求文件在磁盘上分布的预分析得出处理请求所需时间的一个精确预估值,然后根据此预估值再对任务队列进行调度调整,它在保证应用程序对磁盘工作实时要求的同时,尽可能地提高磁盘的吞吐量.最后通过模拟试验,验证了算法的有效性.     

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.     

基于概念模型的仿真模型调度决策法

仿真模型调度决策是实现仿真结果合理、可信、可用的重要环节。界定了模型调度决策问题域,引入了模型调度序列表示决策结果,提出了基于UML(unified modeling language)概念模型的模型调度决策法,分析了防空作战仿真模型调度决策示例,为解决舰艇作战仿真模型的调度决策提供可行办法,对复杂军事问题仿真模型调度决策具有一定的理论意义。     

基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经网络的输入和输出,建立了目标威胁度评估模型;算法根据威胁度的大小进行波束调度,并采用执行威胁率衡量波束调度的效果.仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度,能够准确地实现目标威胁评估,在此基础上具有较好的波束调度效果.     

多岛礁协同护航任务的均衡调度规划模型

针对战斗机协同护航任务的调度规划问题,以油料、弹药、飞行员工作量和保障人员工作量的相对均衡为目标函数,在确保护航任务完成的约束下,建立护航任务均衡分配优化模型;根据战斗机寿控件状态,建立指标体系评估战斗机状态,形成战斗机状态的优先级队列,从而构成战斗机值飞选派模型;仿真算例分析中,采用贪心搜索算法进行求解,给出1周的战斗机护航调度方案.在此方案下,油料消耗相对均衡率0.335、航材消耗相对均衡率为0.149、弹药消耗相对均衡率为0.129,说明护航任务分配均匀,验证了模型的有效性和先进性.     

军事与经济协调度测定方法评价

从统计的角度看,测定协调度的常用指标有距离协调度、综合发展度两种,二者在计算方法上有较大差异。前者相对简单,使用频率较高,应用性强;后者计算过程复杂,但方法更成熟。应用的时候,应根据不同时期系统的发展特征选择恰当的测定方法。     

基于蚁群算法的试验流程优化研究

水中兵器的海上试验涉及许多人员、兵力、被试产品、测量设备等,试验周期长、消耗大,因此如何缩短试验周期是亟待研究解决的问题.文中首先将试验流程优化问题转化为车间调度问题,建立了相应的数学模型,再应用蚁群算法转移规则得到中间结果并进行排队以对各种资源约束进行处理.最后将结果利用局部搜索算法优化后作为蚁群算法信息素更新的基础.实例计算结果表明,该方法优化效果良好.     

基于逆向强化学习的舰载机甲板调度优化方案生成方法

针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点,引入基于逆向学习的强化学习方法,将指挥员或专家的演示作为学习对象,通过分析舰载机的甲板活动,建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架;经线性近似,采用逆向学习方法计算得到回报函数,从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略,生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证,本文所提方法能够较好地学习专家演示,结果符合调度方案优化需求,为形成辅助决策提供了基础。     

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.