基于优先级的应用层组播的分层结构模型

在分层结构的基础上提出了一种基于优先级的ALM管理模型PBHM。该模型以分层结构为基础,具有控制开销小,高效、分布式的构建,更好的扩展性,以及无须任何底层拓扑信息等优点,且构建了PR IOR ITY数学模型来确定每个组成员的优先级。另外,通过仿真实验测试了系统性能,验证了相关结论。本模型能够更好地对用户进行管理和提高应用层组播的转发效率。     

基于多agent和分层递阶结构的城市快速路网多模控制*

提出了基于多agent和分层递阶智能结构的城市快速路网多模控制策略。执行级agent采用单点积分反馈控制策略,协调级agent采用多匝道协调控制策略,组织级agent采用路线诱导与匝道控制相集成的控制策略。仿真表明,多模控制能灵活有效地适应路网中各种状况的实时变化,控制效果良好。     

基于拥塞控制的片上网络多播路由算法

为了满足片上网络日益丰富的应用要求,多播路由机制被应用到片上网络,以弥补传统单播通信方式的不足。以Mesh和Torus类的片上网络为例,分析了基于路径的3种多播路由算法(即XY路由、UpDown路由和SubPartition路由算法),并研究了相应的拥塞控制策略。通过模拟实验表明,多播较单播通信具有更小的平均传输延时和更高的网络吞吐量,且负载分配均匀;特别是SubPartition路由算法随着规模增大效果更加明显;提出的多播拥塞控制机制,能更有效地利用多播通信,提高片上网络的性能。     

面向校园网的IP地址逐步优化层次聚类算法

对校园网主干数据流中IP地址进行聚类,可以得到网络用户访问地址的分布概况从而了解用户行为特征。已有聚类算法大都将IP地址作为普通数字考虑，忽略了其特征属性以致聚类结果不合理。为此提出一种改进算法：首先基于最长前缀匹配和改进的最近邻规则算法得到初始聚类，然后运用逐步优化层次聚类的思想进一步聚合最靠近子类，最终得到基于IP地址特征属性的聚类。实验结果表明该算法与以往算法相比，提高了聚类效果，具有较好的准确性和可行性。     

一种基于转交地址池的层次移动IPv6改进协议

层次移动IPv6协议中,链路转交地址和区域转交地址的重复地址检测操作需要的时间占IP层切换延时的绝大部分。提出了一种层次移动IPv6改进协议,引入链路转交地址池和区域转交地址池,从地址池直接获取转交地址,避免了重复地址检测操作。实验表明,相比层次移动IPv6协议,有效缩短了切换延时。     

基于PID控制的组播拥塞控制算法

针对计算机高速互联网中组播流的速率调节问题,在单点对多点的组播流量模型基础上,设计了一种由发送方驱动的单速率组播拥塞控制器PID控制方案,运用Schur-Cohn判据和Routh-Hurwitz稳定性分析方法对其稳定性进行着重分析.通过分析证明系统具有较好的性能.求出了控制参数通式,便于根据不同参数另行设计出不同网络环境及拓扑结构下的控制器,形成一类较广泛的拥塞控制方案.     

基于层级控制的宏观基本图交通信号控制模型

针对城市交通子区内部与边界交叉口的协调控制问题,提出基于分层多粒度与宏观基本图的交通信号控制模型HDMF.首先利用城市交通系统的分层多粒度特性与粗糙集理论描述交通要素的实时状态;然后结合基于背压算法的分布式交叉信号控制和交通元素的动态特性,计算交叉口相位压力并对相位进行决策;最后使用宏观基本图(MFD)实现区域驶出总流...     

基于神经元自适应变结构控制的主动队列管理算法

针对网络TCP模型的非线性以及回路延时和负载波动等不确定性因素,提出一种基于神经元自适应变结构控制(VSC)的主动队列管理(AQM)算法。通过非线性变结构控制以保证路由器队列响应的快速性和鲁棒性;同时考虑到滑模控制中存在的抖振会引起队列波动和控制精度降低等问题,引入神经元在线调整控制器参数以减弱抖振,从而减小队列延时和模型不确定性的影响,提高AQM系统的鲁棒性和性能。最后通过NS-2仿真实验验证了算法的有效性。     

基于格贴近度的SVM决策树层次结构设计方法

利用格贴近度对模糊集的贴近程度进行度量,给出一种基于格贴近度的SVM决策树层次结构设计方法,从而解决对多类模糊样本的分类问题。实验结果表明：基于该层次结构设计方法得到的多类分类器,对多类模糊样本具有良好的分类效果。     

汇聚组播:新型MPLS服务质量组播体系结构

为支持新兴网络应用,IP组播(multicast)和MPLS(multi-protocol label switching)技术分别从不同方向扩展了当前的IP路由和交换模式.MPLS和IP组播的结合是当前研究的一个热点,MPLS网络中的服务质量组播面临着标签资源匮乏、组播路由状态的可扩展性以及具体实现上的困难.针对这些问题,提出了基于汇聚方法的新型MPLS服务质量组播体系结构,提出在现有的路由控制平面上叠加一层面向IP组播服务的控制平面,取代组播路由协议并支持组播聚集,形成2层控制平面结构.定义了两平面之间的协作和交互方式,并通过扩展RSVP-TE(resource reservation protocol-traffic engineering) P2MP(point to multi-point)协议,在新的体系结构中融合了服务质量控制能力.另外,还探讨了汇聚组播中基于距离约束选择汇聚路由器的算法,实现了基于Linux的MPLS组播路由器和IP组播服务控制系统,并组建了实验平台.实验和模拟结果表明,基于汇聚组播的双平面网络控制结构能够适应组播用户和网络拓扑的动态变化,能够有效节省MPLS标签资源,平衡网络中组播流量的分布.     

基于逐段约束的组播拥塞控制机制研究

提出了一种基于逐段随机早期检测（RED）的网络层组播拥塞控制机制STSR,并对其有效性进行了数学推证,证明了STSR组播拥塞控制将具有更高的敏感度,组播传输链路也将具有更高的吞吐量。利用NS 2对STSR拥塞控制进行了模拟,结果证明它能保证对TCP流的友好,并实现了较粗粒度下的分布式控制。STSR在提高网络层组播健壮性的同时,最大限度地保证了其服务效率与质量。     

基于多播树的HMIPv6快速切换方案

为了缩短移动节点的切换延迟时间,提出基于多播树的分层移动IPv6(HMIPv6)快速切换方案。该方案采用快速切换方式建立移动锚点与移动节点之间的多播隧道,移动节点在同一个区域内始终使用相同的多播地址。仿真结果表明,与现有HMIPv6方案相比,该方案的切换时间更短、丢包率更低、性能更好。     

基于多根多树结构的多播传感器网络编码方法

针对现有无线传感器网络结构中数据流向单一且多播网络编码实施过程复杂的缺陷,提出了一种基于多根多树(MRMT)结构的多播网络编码方法.利用基于位置和链接关系的父节点选择算法构建MRMT结构,为每个节点提供多个数据流向,利用能量相关的MRMT链接矩阵快速地获取源节点到目的节点的多条能量相关的分离路径,从而使得多播编码方式可以在MRMT结构上简单地实施.实验结果显示:该方法不仅促进了能耗均衡,延长了网络寿命,而且提高了网络带宽.     

基于分层模糊系统的直接自适应控制

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量呈指数增长的问题，利用分层模糊系统设计了一类非线性系统的直接自适应模糊控制器，并证明了所提出的设计方法不但能保证闭环系统的一致有界性。而且可使跟踪误差收敛到原点的小领域内，通过对倒立摆控制的仿真研究验证了该方法的有效性。     

基于分层自主学习的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题，提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化（HCPSO）算法。首先，根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层；然后，根据不同阶层粒子特性，分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型，增加粒子多样性，反映出个体差异的认知对算法性能的影响，提高算法的收敛速度和收敛精度；最后，将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化（PSO-SMS）算法以及动态多子群粒子群优化（DMS-PSO）算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明，HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升，并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0.001量级内，在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。     

基于分层结构保留的增量网络爬虫算法

为了提高目前爬虫算法抓取结果的有效性, 提出了一种旨在获取有效信息的改进网络爬虫算法, 主要设计了信息的分层结构保留策略和URL过滤模式。在改进算法中, 网络资源定位符被分层存储, 在保留信息全部拓扑关系的基础上, 将交错复杂的URL网络系统从一个图结构变为一个层次分明的树结构。在执行结构模式下, 实现了增量爬虫算法。仿真实验以实际网站的BBS为测试数据, 结果表明, 改进算法比现有网络爬虫算法在爬行速度、下载效率与信息有效性等方面有较大的优势。因此, 分层结构策略与URL过滤模式可以在增加少量计算时间的前提下极大提高爬虫抓取页面的有效性。     

A fuzzy logic based supervisory hierarchical control scheme for real time pressure control

This paper describes a supervisory hierarchical fuzzy controller （SHFC） for regulating pressure in a real-time pilot pressure control system. The input scaling factor tuning of a direct expert controller is made using the error and process input parameters in a closed loop system in order to obtain better controller performance for set-point change and load disturbances. This on-line tuning method reduces operator involvement and enhances the controller performance to a wide operating range. The hierarchical control scheme consists of an intelligent upper level supervisory fuzzy controller and a lower level direct fuzzy controller. The upper level controller provides a mechanism to the main goal of the system and the lower level controller delivers the solutions to a particular situation. The control algorithm for the proposed scheme has been developed and tested using an ARM7 microcontroller-based embedded target board for a nonlinear pressure process having dead time. To demonstrate the effectiveness, the results of the proposed hierarchical controller, fuzzy controller and conventional proportional-integral （PI） controller are analyzed. The results prove that the SHFC performance is better in terms of stability and robustness than the conventional control methods.     

基于内容和分层结构的XML文件自动分类方法

提出了一种以XML文件内在的分层结构为基础的文件分类方法,井与改良的VSM方击的实验结果进行了比较。和以往XML文件的分类方法不同的是．此方法更加注重XML文件特有的结构信息。首先利用TF-IDF方法针对XML文件非蛄构的信息产生一般特征集,然后再针对XML文件各个屡次重要性赋予一定的权重。从而产生层次特征集,然后根据一些领域知识,产生知识特征榘。将三个特征集结合起来对XML进行分类。试验结果表明,这种方法比改良的VSM方法在分类的准确性方面有大幅的提高。     

分层自治的Multicast地址管理和连接控制

Multicast动态地址管理和连接控制是多点会话中的重要问题.基于分层自治结构,文章提出了Multicast地址分配管理机制、主从结构连接管理体系和一种简单多点连接建立算法,简述了它们的工作过程,并通过模拟实验比较了3种地址分配方式,即集中管理方式、分布方式（由Eleftheriadis提出）与分层自治方式.分层自治结构与Internet自组织拓扑结构一致,分层自治地址分配机制结合了集中方式和分布方式的优点,具有较高的整体效率,主从结构连接管理体系也具有较高控制效率,它们都具有较高的鲁棒性、柔韧性和伸缩性.     

Towards intelligent autonomous control systems: Architecture and fundamental issues

Autonomous control systems are designed to perform well under significant uncertainties in the system and environment for extended periods of time, and they must be able to compensate for system failures without external intervention. Intelligent autonomous control systems use techniques from the field of artificial intelligence to achieve this autonomy. Such control systems evolve from conventional control systems by adding intelligent components, and their development requires interdisciplinary research. A hierarchical functional intelligent autonomous control architecture is introduced here and its functions are described in detail. The fundamental issues in autonomous control system modelling and analysis are discussed.