实时系统最大化奖赏值的能耗感知调度

针对实时系统中周期任务在可变电压处理器上的能耗感知调度问题,提出了一种贪婪人工蜂群算法.在人工蜂群算法的基础上,引入贪婪算法的思想,按照最大价值密度优先原则,为任务分配执行速度,以保证价值密度大的任务能被执行,从而提高系统的奖赏值.仿真结果表明:能耗利用率随着能耗约束的减小而增大,说明算法具有良好的能耗感知特性;相比贪婪算法,当能耗约束因子为0.1时,系统的奖赏值平均提高了78%,随着任务数的增加、能耗约束越强,其优势更加明显.     

一种改进的人工蜂群算法——粒子蜂群算法

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中"全局最优"的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的"发展潜力",趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度.      

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.本文提出了一种支持QoS的Web服务发现模型,该模型增加了Qos代理中心机构,并引入监控和反馈机制.在满足用户对Web服务功能需求的基础上,它以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据结合QoS代理中心的监控器、量化器、选择器、管理器对Web服务的非功能性属性进行量化,实现服务质量动态评估,保证Web服务QoS信息的公平性、可靠性和实时性.同时在查找服务时引入概念权重和服务请求权重,并通过关键字匹配、功能性约束匹配、非功能性需求量化、非功能性需求归一化和综合评估、全局最优化,五阶段选择算法,实现服务的动态排序.既能满足大众化需求,又能满足个性化需求,提高了服务的查准率.     

基于网络编码的网络QoS性能分析

网络编码的核心思想是允许网络节点对传输信息进行编码处理,运用网络编码能够提升网络吞吐量、均衡网络负载和提高网络带宽利用率等.介绍了网络编码的几种主要算法和机制,并对这些算法在提高网络QoS性能方面进行了仿真和比较研究.     

基于QOS升降级的无线单播多播混合带宽资源分配方法

在单播与多播混合服务的OFDM蜂窝系统中,因负载较重而使带宽资源被完全占用时,为接纳更多的多播用户,在单播多媒体用户可接受的范围内提出:基于信道容量平滑的QoS升降级带宽借用方法.通过建立QoS升降级的子载波借用模型和CUpDown-QoS算法,达到最大化多播用户数和减小多播切换呼叫中断率;提出了GoS保证下,限制新呼叫的动态带宽借用阈值,给出基于Markov模型的CBP(Call Blocking Probability)与HDP(Handoff Dropping Probability)最优折中的阈值确定方法,以及多播优先的动态带宽借用策略对阈值确定的影响.     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.      

人工势场与蚁群算法结合下的移动机器人路径规划研究及其仿真

针对现代移动机器人路径规划中的蚁群算法收敛速度比较慢,并且容易陷入局部最优的问题中,提出了基于势场蚁群算法的多机器人编队研究。此算法通过机器人、人工势场力和目标的距离时间机器人移动及避障综合启发信息的创建,并且通过蚁群搜索机制处于未知环境中,对机器人通过起始位置到目标位置全局的最优路径进行寻找。所提出的算法能够有效结合人工势场法及蚁群算法,从而有效提高传统蚁群算法对于最优路径搜索的效率。最后,利用仿真实验对提出算法在机器人编队规划过程中的有效性进行了全面的仿真。     

无线传感器网络中最优分割圆定位算法

为提高无需测距定位算法精度,提出一种最优分割圆定位(OPCL)算法.以节点通信半径做分割圆,将待定位节点附近的锚节点分割为圆内及圆外两部分,定义匹配函数以量化衡量分割结果与实际一、两跳锚节点集合的匹配程度.在一定搜索范围和搜索粒度下,取最优分割圆的圆心作为目标位置.算法综合利用了节点连通性约束及非连通性约束.仿真结果显示,与同类的质心算法、最小包含圆算法相比定位精度显著提升,尤其是对边缘节点定位效果更明显.     

雾辅助物联网中公平节能的计算迁移

为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案。首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题。其次,提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法用于解决上述混合整数非线性规划问题。该算法基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗。最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与随机选择和贪婪任务迁移方案两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%。进一步地,该方案在不同雾节点数量以及不同任务大小的环境下仍然能够保持性能优势,体现了方案鲁棒性高的特点。      

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区,实现覆盖增强.仿真实验表明,该算法简单、高效,优于传统的覆盖增强算法.     

Water Distribution Network Renewal Planning

This paper provides an overview of the writers' previous work in formulating a comprehensive approach to the important problem of water distribution network renewal planning, with a particular emphasis on the computing aspects involved. As pipes in a water distribution network age in service, they are characterized by increased frequency of breakage and decreased hydraulic capacity. The resulting service failures incur utility costs for the repair or rehabilitation of the pipe systems and consumer costs for degraded system performance. The challenge to the decision maker is to determine the most cost-effective plan in terms of what pipes in the network to rehabilitate, by which rehabilitation alternative and at what time in the planning horizon, subject to the constraints of service requirements (system reliability, service pressure, etc.) A dynamic programming approach, combined with partial and implicit enumeration schemes, was used to search the vast combinatorial solution space that this problem presents. A computer program was written to implement these concepts. A hydraulic network solver is used by the program to assure the network conformance to hydraulic constraints during the search for a solution. The outcome is a strategy that identifies, for each pipe in the network, the optimal rehabilitation∕renewal alternative and its optimal time of implementation. The significance of this method is in its ability to identify an optimal rehabilitation strategy while considering the deterioration of both structural integrity and hydraulic capacity of the entire network. The best current heuristic method is limited in practical studies to a network of up to 15–20 pipe links. A more efficient heuristic method is required for implementing these principles in a larger-scale water distribution system and is the subject of current research.     

邮政发展电子商务第三方物流的研究

对邮政发展电子商务第三方物流的可行性和必要性进行了分析,阐述了邮政发展电子商务第三方物流的意义,并就邮政如何开展电子商务第三方物流提出了一些对策.     

GPSLoc: Framework for Predicting Global Positioning System Quality of Service

While currently numerous existing engineering applications benefit from the global positioning system (GPS), it is anticipated that operation of many new, emerging applications (e.g., applications related to ubiquitous mobile computing) will rely on the information provided by this technology. Depending on the application requirement, GPS data may be collected and post-processed or collected and processed in real time. In either case, there are questions about availability, quality, and reliability of GPS data in engineering applications. To date, despite available techniques for realizing, and to some extent improving, a certain level of GPS accuracy, there is no integrated, coherent approach or technique that would provide users with solutions that combine GPS availability, quality, and reliability. To that end, we propose quality of service (QoS) assurance for GPS. With GPS QoS, users and applications would be provided with the means for predicting GPS solutions in advance meeting the requirements in a timely and cost-effective manner. We have developed a framework for the proposed GPS QoS called GPSLoc. In this paper, we discuss the requirements, methodologies, models, and algorithms for the GPSLoc framework and the experimentation with one of the GPS QoS parameters (visibility).     

云计算在企业信息系统整合的应用探索

随着国内制造业生产模式、物流模式、销售模式的转变,企业的信息化不再仅是为生产经营服务,而是需要通过对信息资源的深度开发和广泛利用,不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平,增强企业的核心竞争力,云计算为企业信息化提供了全新的整合平台。     

Dynamic Site Layout Planning Using Approximate Dynamic Programming

Dynamic site layout planning requires identifying and updating the positions of all temporary construction facilities such as offices, storage areas, and workshops over the entire project duration. Existing models do not guarantee global optimal solutions because they focus on optimizing the planning and layout of successive construction stages in a chronological order, without considering the future implications of layout decisions made in early stages. This paper presents the development of an approximate dynamic programming model that is capable of searching for and identifying global optimal dynamic site layout plans. The model applies the concepts of approximate dynamic programming to estimate the future effects of layout decisions in early stages on future decisions in later stages. The model is developed in three main phases: (1) formulating the decision variables, geometric constraints, and objective function of the dynamic site layout planning problem; (2) modeling the problem using approximate dynamic programming; and (3) implementing and evaluating the performance of the model. An evaluation example is analyzed to illustrate the use of the model and demonstrate its capabilities in generating global optimal solution for dynamic site layout planning of construction projects.     

西北物流的发展与阻力的研究

在现今社会的快速发展下,物流行业也随着电子商务的兴起又迎来了一次人们对它的彻底认知。关于西北地区的物流的缓慢发展是否会有新的机会及其阻力的研究,在我国物流飞速发展的情况下,我国西北物流发展的过程缓慢,其发展效率低下的原因在于其生产力以及物流管理的整合资源工作以及其基础建设工作。而我国的国家战略现今正在大力的发展西北地区,这对于西北地区的经济建设以及现代化物流服务的建设是一种契机。     

基于硬件虚拟化的云服务器设计与实现

随着互联网服务、大数据、云计算的兴起,云服务器渐成需求主流。相对于传统基于虚拟机的解决方案,基于硬件虚拟化的云服务器因减少了软件的花销能更好地实现高效能、按需简约,能更好地满足云计算的需求。与传统云服务器相比,该服务器的特点是高密度、高效能成本比、高效能功耗比和高可扩展性。本文介绍了云服务器按需配置的设计理念、分布式硬件资源共享的系统结构和硬件资源虚拟化的方法。设计并实现了一个基于硬件虚拟化的16个处理器的云服务器原型系统。在该系统中,基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array,FPGA）设计实现云服务器的互联架构控制器（IFC）。IFC集成网络、存储和通用I/O资源,为高密度的云服务器提供多处理器间的互联。借助于IFC,所有CPU能够共享网络、存储和通用I/O资源,实现硬件资源的虚拟化。对原型系统的网络和存储性能进行了测试,结果表明该系统不但具有传统云服务器的架构优点而且还提供更好的扩展性和更高的性能。      

基于索引?存根表的云存储数据完整性审计

近年来研究人员提出了各种针对云存储数据进行完整性审计的方案。其中,在一部分基于同态认证码、数据块随机抽样和随机掩码等技术提出的云存储公共审计方案中,用户需要存储和维护一个与文件中数据块的索引信息有关的二维表。当用户的外包数据需要频繁地进行更新时,为了防止因相同的块索引值被重复使用而遭受伪造攻击,使得设计和维护这个二维表变得繁琐。针对此问题,本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构,并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案,该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作。然后,在随机预言机模型下,对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明,对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析。最后,针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较,结果表明该方案是高效的。      

自动驾驶车联网中通感算融合研究综述与展望

为了应对自动驾驶车联网极低的通信时延、极高的可靠性、更高的传输速率等极致性能需求，亟需破解现有车联网中通信、感知、计算相互割裂与独立分治的问题，实现“云?边?端”一体化协同感知、协同传输和协同决策。为此，急需对自动驾驶车联网的通感算融合开展研究，实现三者的高效融合。首先论述了目前在通信、感知、计算融合领域的研究进展，然后给出了通感算融合网络的定义，论述了通感助算、通算助感以及感算助通的研究进展。针对自动驾驶车联网的应用场景，创造性地提出了“五层四面”通感算融合的网络架构，横向五层自下而上分别是:多元接入层、统一网络层、多域资源层、协同服务层、管理与应用层；纵向四面分别是:通信面、感知面、算力面、智能融合面，通过五层四面的深度融合，进一步提升了自动驾驶车联网中通感算融合网络的性能。其次，提出了评价通感算融合网络的性能指标体系，最后针对目前研究存在的问题以及未来发展方向给出了四点可行性建议。