基于复杂网络的舰艇编队协同反导作战模型研究

现代战争已进入网络化作战时代,利用小世界网络具有较小的最短路径和较大的聚类系数,BA无标度网络的择优连接特性,提出传感器之间采用NW小世界网络连接,决策器之间采用BA无标度网络连接,建立了舰艇编队协同反导作战网络模型,应用复杂网络的若干特征参数对作战网络效能进行了仿真分析。通过仿真结果的对比,表明在网络中心战条件下,提出的舰艇编队协同反导作战网络实现了战场信息互通和共享,能够大大提高舰艇编队的作战效能。     

编队协同防空决策优化模型研究

在有限的防空资源下,如何根据作战态势的变化选择舰艇编队的作战单元,来提高舰艇编队协同防空的作战效能,是指挥员所必须要考虑的问题。为了提高整个编队的防空作战决策效能,在舰艇编队防空协同作战的基础上,对舰艇编队防空决策优化决策模型进行了研究,提出了基于多阶段多目标的个体/协同信息成员选择模型。     

基于潜艇先验航向信息的编队应召搜索研究

应召反潜是水面舰艇编队常用的反潜方式之一，现阶段研究的应召反潜方法多是在已知敌潜艇先验位置信息条件下的对潜搜索方法，而对于某些特定条件下的对潜搜索不具有普适性。在研究水面舰艇编队平行应召反潜的基础上，建立了潜艇初始位置和概略航向已知、航速未知条件下的水面舰艇编队对潜搜索概率基本模型，并进行了仿真评估。通过Matlab仿真，给出了水面舰艇数量、接敌速度、搜索速度和潜艇机动速度等因素对搜索概率的影响关系，为水面舰艇编队反潜作战提供了理论依据和技术支撑。     

DTN技术在舰艇编队通信中的应用研究

提出了在基于异构多子网互联和通信链路频繁中断的舰艇编队网络传输系统中,使用容迟/容中断网络技术构建DTN网络覆盖层,阐述了DTN网络架构下的编队网络数据传输机制。结合舰艇编队通信网络的特点,提出了适合编队网络信息传输的存储-携带-转发模式。仿真结果表明,与传统网络路由机制相比,DTN网络架构可以有效地提高网络的递交率和数据包的传输延时,有效地缓解舰艇编队网络环境下通信效率低下的问题。     

透视美军网络中心电子战

在研究网络中心战特点的基础上,提出了网络中心电子战的概念。本史详细阐述-『网络中心电子战核心作战概念和网络中心作战的概念模型,并对美国网络中心电子战的发展进行了论述。     

网络中心战初探

随着信息技术的快速发展，20世纪末开始酝酿一场新的军事革命——网络中心战（NCW，network centric warfare）。信息化战争将从“平台中心战”转向“网络中心战”，网络中心战将成为未来信息化作战的主要作战方式。论述了网络中心战的概念、网络中心战的网络结构和作战结构，介绍了美国网络中心战现状，分析了当前制约美国网络中心战发展的因索，筒述了计算机在网络中心战中的地位和作用。     

舰艇编队CEC系统作战效能模型研究

海上区域作战是一个比较复杂的问题,组织作战的关键是及时准确地协同舰艇编队各个火力平台,舰载CEC系统就是舰艇编队协同作战的中枢神经,可以有效地将舰艇编队武器系统结合成为一个整体。通过分析舰艇编队CEC系统组成及主要作战功能,确定了舰艇编队CEC系统的作战体系与作战效能指标,运用排队论法构建出舰艇编队CEC系统作战效能模型。分析表明,CEC系统比传统作战指挥系统更具有信息处理优势,对于提高舰艇编队的战斗力有着至关重要的作用。     

一种动态决策的舰艇编队防空作战模型北大核心CSCD

针对舰艇编队防空作战决策的实时性和紧迫性特点,在建立舰艇编队防空作战模型的基础上,提出了一种基于动态决策的优化启发算法,用以解决舰艇编队防空作战决策的生成问题。考虑传统火力分配算法动态决策时间延迟的不足,以对来袭目标最大毁伤和缩短抗击时间为目的,为舰艇编队防空决策选择合适的规则策略。仿真算例表明:采用基于动态决策的优化启发算法能有效解决防空作战中的动态决策问题,所提出的模型算法在保证抗击来袭目标时效性的前提下,合理分配舰载武器资源,提高作战效率。     

Jini技术在网络中心战中的应用

介绍了网络中心战的实质、全球信息栅格及其在实现网络中心战中的重要性.为了有效促进网络中心战的建设,分析了基于Jini的信息栅格组网的可行性,提出将Jini技术应用到网络中心战中.在信息栅格环境下,将Jini技术应用于网络中心战是一个崭新的理念,其目的就是利用Jini即插即用、自管理和自愈合的特性,不仅可实现作战实体的"硬"连接,而且可实现"作战程序"、"运行机制"的软连接,从而最终实现由传感器到射手的无缝连接.     

网络中心战概念下的舰载多平台综合电子战系统设计

本文简述了网络中心战的概念及由来，分析了网络中心战概念对海上作战的影响，着力阐述了网络中心战概念下舰载多平台综合电子战系统设计所应考虑的主要内容。     

Decentral task allocation for industrial AGV-systems with resource constraints

Automated Guided Vehicles (AGVs) form a large and important part of the logistics transportation systems in today's industry and are widely used, especially in Europe. Today's AGV-systems offered by global manufacturers almost all operate under some form of centralized control where a single central controller coordinates the entire fleet of AGVs. There is a trend towards decentralized control of these systems where AGVs make individual decisions that promote the flexibility, robustness and scalability of transport. However, its practical implementation seems to be in its infancy. In addition to the lack of practical implementation of decentralized control in industrial AGV-systems, we have observed a research gap in intelligent resource management of AGV-systems, which we have tried to address in previous work by proposing a more intelligent resource management approach. In this paper, we have addressed both the perceived lack of practical decentralized AGV control and the lack of intelligent resource management by proposing a decentralized task allocation algorithm based on sequential single-item auctions, taking into account resource constraints, and in which our intelligent resource management approach from previous work is introduced. We have benchmarked our new approach to a genetic algorithm-based task-allocation solver that uses “threshold-100”-charging as a resource management strategy. The result of the proposal is a decentralized task-allocation architecture under resource constraints that could be used in current AGV-systems to add more decentralized features to the fleet.     

移动网格环境下可靠任务调度研究

移动网格的资源环境具有很高的动态性,在任意时刻可能发生资源加入、退出、故障、移动等。采用任务复制策略实现对资源不可靠性的容错。用weibull分布刻画资源的可靠性,建立任务复制模型;形式化描述了基于复制策略的独立任务调度问题,给出调度目标和约束条件;通过遗传算法解决调度问题。仿真结果表明,调度算法具有良好的可扩展性,调度性能与资源可靠性呈线性关系。     

Automation-induced monitoring inefficiency: role of display location

Operators can be poor monitors of automation if they are engaged concurrently in other tasks. However, in previous studies of this phenomenon the automated task was always presented in the periphery, away from the primary manual tasks that were centrally displayed. In this study we examined whether centrally locating an automated task would boost monitoring performance during a flight-simulation task consisting of system monitoring, tracking and fuel resource management sub-tasks. Twelve nonpilot subjects were required to perform the tracking and fuel management tasks manually while watching the automated system monitoring task for occasional failures. The automation reliability was constant at 87.5% for six subjects and variable (alternating between 87.5% and 56.25%) for the other six subjects. Each subject completed four 30 min sessions over a period of 2 days. In each automation reliability condition the automation routine was disabled for the last 20 min of the fourth session in order to simulate catastrophic automation failure (0 % reliability). Monitoring for automation failure was inefficient when automation reliability was constant but not when it varied over time, replicating previous results. Furthermore, there was no evidence of resource or speed accuracy trade-off between tasks. Thus, automation-induced failures of monitoring cannot be prevented by centrally locating the automated task.     

一种基于PVM的矩阵相乘并行算法

研究了一种运行于PVM并行计算平台的矩阵相乘的并行算法。在工作站数量不为某个数的平方数时，Cannon算法在PVM环境下不能充分地利用机群系统中的资源。根据PVM并行编程环境中任务间通信的特点，文中设计了一种基于PVM的矩阵相乘并行算法，该算法根据工作站数量来确定子任务的数量，并对矩阵A进行分块，每个子任务可以计算一个分块。实验表明，该算法提高了机群并行环境中资源的利用率，提高了程序的运行效率。     

面向可靠性一费用优化的网格任务调度模型及算法研究

网格资源的异构性、动态性等特征使得网格任务调度仍面临着诸多问题。针对传统可靠性评佑模型仅考虑 资源失效的问题,在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下,引入任务执行延期失效,从而建立了一种新的 网格资源可靠性评估模型。该模型使用随机服务系统理论建模网格资源的动态负载压力,给出了任务在资源上的执 行可靠性的计算方法及证明。基于建立的网格资源可靠性模型,建立了面向可靠性和费用的多目标任务优化调度模 型,以获得最大化任务执行可靠性、最小化任务执行费用的任务调度策略。针对该NP问题,采用化学反应优化算法 对该优化问题进行求解,并给出了算法4种操作的具体实施方法。仿真实验表明,所提出的可靠性评估模型更符合真 实的网格系统,与遗传算法、粒子群算法相比,化学反应优化算法能更好地解决可靠性一费用双目标优化的网格任务调 度问题。     

一种冗余调度的可靠网格计算模型

为了解决动态、不稳定的网格环境下的可靠计算问题,提出一种基于冗余调度的可靠网格计算模型.首先给出计算网格系统可靠性的定义,并基于系统可靠性定义给出了冗余调度的可靠网格计算模型,设计了冗余调度算法,模拟实验结果证明了提出的模型可以提高计算网格任务调度的可靠性.为了使提出的模型更好应用于实际网格计算环境,给出基于概率的冗余度优化公式,将该公式引入到冗余调度模型,可以获得优化的调度冗余度,不仅可以提高任务调度系统的可靠性,而且能提高资源的利用率.     

基于任务复制的多维QoS云计算任务调度

为了满足云计算环境下用户服务质量(QoS)需求和提高虚拟资源空闲时间段的利用率,提出了一种基于任务复制的多维QoS任务调度策略。首先,构建云资源模型和用户QoS模型,然后根据虚拟资源的利用情况和QoS的满意度对虚拟机进行性能测评,选择综合性能更高的虚拟资源进行任务的分配;在任务执行时为了缩短任务的完成时间,在调度过程中引入了在空闲时间段复制父任务的方式。通过仿真实验将该算法与HEFT、CPOP进行比较,实验结果显示：当用户偏好可靠性执行时,该算法平均可靠性比HEFT和CPOP高;当用户偏好完成时间和费用花费执行时,该算法平均完成时间比HEFT和CPOP少;当用户无偏好执行时,该算法平均完成时间和平均花费均比HEFT和CPOP少。结果表明该算法能有效提高资源利用率和用户的满意度。     

面向可信嵌入式系统的随机实时任务能耗优化

针对可信嵌入式系统应用中将任务的最坏情况下的执行时间(WCET)作为任务的实际执行时间,导致系统资源的极大浪费的问题,提出了一种基于随机任务概率模型的方法。首先,考虑任务执行时间具有特定概率分布,并且任务具有不错过其死限的概率(NDVP)需求,同时考虑了动态电压和频率调整(DVFS)对系统可靠性的影响,利用该技术降低能耗。然后,基于动态规划算法,提出了一种具有多项式运行时间的优化算法,并进一步设计了状态剔除规则降低算法运行开销。仿真表明,所提算法与最坏执行时间模型下的最优算法相比,系统能耗降低了30%以上。实验结果表明,考虑任务的随机执行时间能在保证系统可靠性的同时大大节约系统资源。     

基于网络中心战的导弹部队信息化建设研究

网络中心战作为未来信息化作战的主要样式,已经成为现代战争的主流发展趋势;导弹部队作为未来战争的主要力量,其信息化建设就显得尤为重要;介绍了网络中心战的发展现状,论述了导弹部队在网络中心战中的地位和作用,分析了导弹部队在未来信息化作战的应用使用方法,主要有精确打击、切断信息中枢、突破导弹防御、快速响应及协同作战等;最后,详细分析了导弹部队信息化建设中存在的问题,并指出了进一步研究和建设的重点方向。     

融合安全的网格依赖任务调度双目标优化模型及算法

为了解决异构网格环境下依赖任务调度问题面临的安全威胁,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,分别构建了一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略.同时,为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立一个网格任务调度的安全融合模型.以此为基础,提出一个时间-安全驱动的双目标优化网格依赖任务调度模型.为了求解该模型,处理任务间约束关系时引入深度值和关联耦合度的排序定义,再结合网格任务调度问题的具体特点,重新定义和设计新的粒子进化方程.同时,基于均匀分布向量和粒子浓度定义了选择策略,从而提出一种双目标优化的网格依赖任务调度粒子群进化算法,并运用概率论的有关知识证明算法的收敛性.最后,对所提出的离散粒子群进化算法进行了多角度分析和大规模仿真实验,其仿真结果表明,该算法与同类算法相比,不仅具有较好的收敛速度和单目标优化性能,而且在任务调度长度和安全满意度方面具有更好的双目标优化综合性能.