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通用装备维修保障资源需求仿真建模研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从新型通用装备维修保障的实际需求出发,在对维修保障系统运行过程分析的基础上,建立了维修资源需求的仿真模型,并给出了相关算法。该模型可实现对各种主要维修资源需求的预测,并能给出装备完好率、备件缺货率和装备待修时间等系统特征指标。该模型和算法可为装备的维修保障提供科学的依据。 相似文献
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研究了网格资源监控理论,介绍了端到端监控组件及LDAP协议。结合基于LDAP的资源监控模型,讨论了装备保障资源监控系统中监控对象的表示及系统的结构设计,并说明其工作机理。 相似文献
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针对装甲装备车务管理信息化建设过程中,出现的数据环境不适应信息化发展的问题,分析了造成数据环境混乱,形成信息孤岛的原因,提出了用信息资源规划的思想和技术对数据环境进行改造,建立车务管理的功能模型、数据模型和数据管理的基础标准,实现信息共享的方案,解决了车务管理信息化建设过程中的信息孤岛问题,为实现车务管理信息化的跨越式发展奠定了基础. 相似文献
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We consider a short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints that arises in the context of operational planning in a semiconductor wafer fabrication facility. The problem is that of allocating the available capacity of parallel nonidentical machines to available work‐in‐process (WIP) inventory of operations. Each machine can process a subset of the operations and a tool setup is required on a machine to change processing from one operation to another. Both the number of tools available for an operation and the number of setups that can be performed on a machine during a specified time horizon are limited. We formulate this problem as a degree‐constrained network flow problem on a bipartite graph, show that the problem is NP‐hard, and propose constant factor approximation algorithms. We also develop constructive heuristics and a greedy randomized adaptive search procedure for the problem. Our computational experiments demonstrate that our solution procedures solve the problem efficiently, rendering the use of our algorithms in real environment feasible. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005 相似文献
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航天装备研制涉及论证、研制、生产、试验、综合保障等各个环节,所产生的数据具有种类多、数据量大、异构性强等特点,且数据资源分散于各科研机构院所,形成一个个数据孤岛,严重制约了型号数据的统一管理和协同应用。为了建立“逻辑统一、物理分散”的航天装备统一大数据中心,本文提出一种航天装备大数据资源平台构建技术,该平台基于统一的数据编目规范,综合利用云计算、微服务、区块链等技术,可实现多维异构数据深度融合管控,实现基于型号科研生产活动下的数据逻辑统一管理和实体分布式存储,能够解决航天装备整个研制活动全要素全过程的数据采集和可控共享的现实需求,为各业务场景下的数据分析奠定基础。 相似文献
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杨隽 《中国人民武装警察部队学院学报》2006,22(4):5-7
分析了目前军队院校科研管理资源配置机制中存在的问题及原因,提出了军队院校建立科学高效优化合理的科研管理资源配置机制的基本思路:建立基于学科的资源优化配置机制;建立和完善资源开放平台和共享机制;建立尊重和适应市场规律、科学合理的人才资源配置机制。 相似文献
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为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。 相似文献
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由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法 (node real-time performance adaptive cluster resource scheduling algorithm,NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。 相似文献
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