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。     

网络化无人水下航行器CAN总线调度方法

传感器时间驱动,控制器和执行器均为事件驱动的网络控制系统节点驱动方式,已在众多的网络控制系统研究中被采用。在此种节点驱动方式下,依据各控制回路传感信息的不同时间性质将网络化无人水下航行器各控制回路划分为周期性控制回路和随机性控制回路来进行处理。采用时分复用原理对系统总线传输时间进行划分,通过递归遍历寻优方法对系统周期性控制回路信息传输需求进行优化调度;基本周期最小时间余量最大的寻优指标确保了总线负载均衡和随机性控制回路信息传输需求得到及时满足,这样有效地减少了低优先级控制回路(节点)信息传输的延迟等待时间。利用M ATLAB/T uretim e工具进行仿真试验,仿真结果说明了调度方法的有效性。     

一种航天侦察任务-资源匹配的负载均衡方法

当前航天侦察任务预处理方法一般仅从任务需求的角度考虑资源分配问题,容易导致负载不均衡,对此提出了一种综合考虑任务需求与资源负载的任务-资源匹配方法.分析了资源负载均衡需要考虑的任务要素以及相应的描述方法,提出用任务执行概率度量卫星资源负载状况,基于任务流模型给出了单任务执行概率的估算公式,并给出了一种简易的多任务执行概...     

单相自激异步发电机恒压输出和负载能力研究

单相自激式异步发电机的研制在国内外一直是一个热课题,但困扰异步机作发电机使用的主要问题是输出电压不稳和带动态负载能力研究,本文对单相自激式异步发电机研制过程中的这两大关键技术难题进行了研究和探讨。     

一种通用有效的神经网络映射算法

首先分析了神经网络映射的本质,神经网络拓扑结构和神经计算过程,在充分考虑负载均衡与通讯开销的基础上,引入了时间步的思想,提出了一种通用有效的神经网络映射算法,最后给出的对多种拓扑结构的神经网络的测试结果证明了该算法的通用性和有效性。     

基于IFTS的网络动态负载均衡方法

针对网络负载均衡过程中节点负载变化趋势难以预测的问题,在分析网络负载模糊时序变化特性的基础上,设计了可变阶自循环误差校正机制,构建了网络负载直觉模糊时间序列(IFTS)预测模型,并将基于IFTS的负载预测与网络动态负载均衡相融合,提出了基于IFTS的网络动态负载均衡方法,有效地提升了网络负载预测精度,增强了动态负载均衡系统运行效率,改善了网络整体服务质量。并通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

ATIE:一种自适应的可调域间出口选择算法

TIE算法能对域间出口的选择进行调节,但是该算法的参数计算过于复杂,并且出口选择的调节并不能随负载的变化而变化,因此提出了一种自适应的可调域间出口选择算法ATIE,该算法能够满足流量工程和网络健壮性要求,并通过参数T的改变随当前负载的变化而变化.实验表明,ATIE算法能够在控制剖面敏感性和随负载变化的流量工程自适应性上达到合理的折衷.     

摆动喷管控制精度相关问题讨论

对不同性质的喷管特点以及在控制力作用下喷管的响应特性进行了初步分析;以某防空导弹为例,阐述了摆动喷管在非理想状态下摆动时作动器牵连运动、正负摆角不对称、力臂变化、摆心漂移、位移传递系数精度和预调角对摆角控制的影响;同时说明了负载力矩和伺服机构相关参数影响着摆动喷管位置控制精度。     

前馈——模型参考自适应复合控制策略

由于多余力矩严重影响了电动负载模拟器的加载性能,提出了一种复合控制方法对该问题进行研究。首先考虑承载对象运动带来的干扰,建立了系统的数学模型;然后,针对控制系统单独采用前馈补偿或自适应控制方法的局限性,进行了基于前馈控制和模型参考自适应控制的复合控制系统设计,并利用Lyapunov函数的方法构造了自适应控制器。最后的仿真结果表明,采用复合控制方法能够大幅度消除电动负载模拟器的多余力矩,验证了控制策略的可行性。