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.     

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.     

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.     

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.     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

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.     

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.