并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

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.     

警卫指挥调度系统的开发及应用

警卫部队的信息化是警卫部队提高快速反应、协同作战能力的必由之路.介绍了警卫指挥调度系统的功能及工作流程,阐述了开发过程中遇到的一些问题的解决方案,突出了该系统的特点.     

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。     

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。     

一个实时调度仿真模型算法的算法

提出了一个在仿真支撑系统中所采用的实时调度仿真模型算法的算法,并且成功地应用在“RDFI—50MW热电厂训练仿真机”中.