基于异构多核系统的混合关键任务调度算法

针对目前混合关键系统任务调度过程中处理器利用率不高、对非关键任务消极处理、不允许关键任务核间迁移等问题,提出一种适用于异构多核系统的混合关键任务调度算法。在处理器映射阶段优先将关键任务分配到强核上,并以处理器最大剩余带宽为指标进行任务分配,在系统模式切换时考虑关键任务的核间迁移,引入回收队列对被丢弃非关键任务进行回收再分配。仿真结果表明,该算法能最大限度保证关键任务在截止期前完成,同时提高非关键级任务的执行率和系统的任务接受能力。     

OFDMA多维无线资源联合快速分配算法

OFDMA中多维无线资源的分配是无线通信的重要研究课题之一.通过分部分配的方法,OFDMA系统中的多维无线资源分配算法能够有效降低无线资源分配的时间复杂度,实现资源的快速分配.在此基础上,基于流平衡的资源分配算法综合考虑了用户加权业务速率以及全体用户的归一化子载波容量,能够对多维无线资源联合进行分配.仿真表明,与传统的无线资源分配算法M-LWDF相比,流平衡分部分配算法能更好地适用于多维无线资源系统,在相同的时间复杂度下能够拥有更大的频谱利用率,达到良好的系统性能.     

一种增强关键服务可生存性的多目标资源重配算法

可生存性研究是网络安全技术发展所处的一个新阶段,如何使用有效的可生存技术来增强系统的可生存性是一个重要的研究内容.以应急响应需求为背景,提出了一种基于资源重配的多目标可生存性增强算法.该算法重点针对应急响应时间和受剥夺影响的非关键服务个数这两个限制条件,建立模型并求解,最后确定出合理的资源重配方案.实例分析和模拟的结果表明,该算法为关键服务的可生存性提供了保证,有效地提高了整个系统的可生存能力.     

基于关键区间可靠度的网格工作流资源分配算法

目前针对执行时间限制严格的网格工作流资源调度与分配的研究工作已经取得了进展,然而这些工作没有考虑关键路径和非关键路径上任务执行时间的相对差异对资源分配算法产生的影响,这些算法或者仅考虑关键路径任务的资源可靠度问题而降低工作流执行成功率,或者仅考虑所有任务的资源可靠度问题而造成算法的低效率.针对这些问题,提出了一些新的定义,如关键区间和关键区间可靠度;同时也提出了一个新的网格工作流资源分配算法.与现有的分配算法相比,新的分配算法能既能保证限定期限内网格工作流执行成功率,又能提高资源分配效率.仿真结果证明了算法的正确性.     

一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法

为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题,提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型;其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法;最后提出一种改进的粒子群算法,用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明,本文算法在满足用户响应时间的前提下,在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。     

异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配

资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点,针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题,结合基因算法（GA）和差分进化算法（DE）,分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略,改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配（DRFH）模型转化成为整数线性规划（ILP）模型,并提出了基于最大任务数匹配值（MTM）的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作,以此提高算法的收敛速度,使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明,基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解,在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且针对不同任务类型的资源需求,具有较强的自适应能力。     

采用随机规划模型的云资源分配算法

针对云资源提供问题,为了降低云消费者的资源使用成本,提出了一种采用随机规划模型的云资源分配算法.同时考虑按需实例和预留实例,采用两阶段随机整数规划对云资源提供问题进行建模,在资源预留阶段,根据长期的工作负载情况,确定预留实例的类型和数量,在按需分配阶段,根据当前的工作负载,确定动态分配的按需实例的类型和数量.采用抽样平均近似方法减少资源提供问题的场景数量,降低求解复杂度,并提出了一种基于阶段分解的混合进化算法求解资源提供问题.仿真实验结果表明,采用随机规划模型的云资源分配算法能够在较短时间内获得近似最优的云资源预留方案,有效降低了云消费者的资源使用成本.     

嵌入式异构环境下任务调度算法的研究

高效的任务调度是提升系统性能的关键因素之一。讨论在任务异构和通信速度差异的Fork-join型嵌入式环境下,独立任务的调度问题,提出新的分配调度方案,选取负载最小的处理节点进行分配,实现节点间的负载均衡,且满足任务的响应时间和处理节点数目最小化的要求。基于方案,构造一个以任务的平均响应时间驱动的启发式算法:ARTDHA(Aver-age-Response-Time-Driven Heuristic Algorithm)。仿真实验表明,算法更符合复杂的嵌入式异构环境,能更好满足系统的时间特性、最小化资源的开销,同时任务的调度时间要优于FCFS(First Come First Serve)算法。     

支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法

本文针对云平台按负载峰值需求配置处理机资源、提供单一的服务应用和资源需求动态变化导致资源利用率低下的问题,采用云虚拟机中心来同时提供多种服务应用.利用灰色波形预测算法对未来时间段内到达虚拟机的服务请求量进行预测,给出兼顾资源需求和服务优先等级的虚拟机服务效用函数,以最大化物理机的服务效用值为目标,为物理机内的各虚拟机动态配置物理资源.通过同类虚拟机间的全局负载均衡和多次物理机内各虚拟机的物理资源再分配,进一步增加服务请求量较大的相应类型的虚拟机的物理资源分配量.最后,给出了虚拟机中心基于灰色波形预测的按需资源分配算法ODRGWF.模拟实验表明所提算法能够有效提高云平台中处理机的资源利用率,对提高用户请求完成率以及服务质量都具有实际意义.     

一种基于服务质量区分的激励机制与资源分配方法

针对资源共享系统中的自私行为,对节点从服务决策和资源分配两个方面进行激励.将节点对系统的贡献度、节点的效用值和慷慨度等信息融入到服务决策和资源分配的方案中,以提高系统的资源共享度和性能.实验验证本文所提出的激励机制能较好地抑制资源共享系统中的自私行为,激励节点更多地向系统贡献资源;资源分配机制能够很好地避免资源浪费,保证了系统的有效性.     

基于QoS的网络存活性动态重配置管理模型

传统的安全技术已经不足以保护无边界网络环境中高分布信息系统的存活性问题.针对网络存活性系统中由于外来攻击或自身故障等原因导致失效时,提供关键服务自恢复能力的不足,从容错QoS角度出发,提出了一个有效的网络存活性自适应重配置模型,讨论了存活性重配置策略,并给出存活性重配置的具体实现环节和相应的动态重配置算法.该模型可以实时监测系统当前状态,并能在系统遭受攻击或自身故障时,迅速确定动态调整算法,为系统有效实施存活性动态重配置策略提供了一种可行思路.     

Survivability Evaluation in Large-Scale Mobile Ad-Hoc Networks

Survivability refers to the ability of a network system to fulfill critical services in a timely manner to end users in the presence of failures and/or attacks.In order to establish a highly survivable system,it is necessary to measure its survivability to evaluate the performance of the system's services under adverse conditions.According to survivability requirements of large-scale mobile ad-hoc networks(MANETs),we propose a novel model for quantitative evaluation on survivability.The proposed model co...     

信息系统的可存活性

可存活性是用来表明系统在面对蓄意攻击、故障失效或偶发事故时仍能完成其任务的能力.可存活性要求系统具有四个关键性质:抵抗性、识别性、恢复性、适应和演化性质.目前对于可存活性的研究可以分为分析和实现两个方面.可存活性的分析一般通过建模的方法,对原有系统的可存活性进行度量,找到系统的薄弱环节.可存活性的实现一般通过体系结构的设计改进或者重新配置的方法,来提高系统的可存活能力.无论是分析还是实现的研究,方法多样,但是却有着很大的局限性.     

几种遗传算法在舰船电力系统网络重构中应用及比较

舰船电力系统(SPS)的网络重构是恢复系统故障、提高舰船生命力的重要途径之一。在满足各种运行约束条件下,快速地恢复因战斗受损的负荷供电是一典型的非线性整数规划问题。该文给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构,建立了综合考虑线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,提出了全局遗传算法和免疫遗传算法来解决舰船电力系统网络重构问题。通过算例,对这几种遗传算法进行了比较,结果表明免疫遗传算法具有较高的收敛速度和精度,能够迅速求得全局最优解,避免了不成熟收敛,较好地实现了舰船电力系统的多目标故障恢复。     

Evaluating the impacts of dynamic reconfiguration on the QoS of running systems

A major challenge in dynamic reconfiguration of a running system is to understand in advance the impact on the system's Quality of Service (QoS). For some systems, any unexpected change to QoS is unacceptable. In others, the possibility of dissatisfaction increases due to the impaired performance of the running system or unpredictable errors in the resulting system. In general it is difficult to choose a reasonable reconfiguration approach to satisfy a particular domain application. Our investigation on this issue for dynamic approaches is four-fold. First, we define a set of QoS characteristics to identify the evaluation criteria. Second, we design a set of abstract reconfiguration strategies bringing existing and new approaches into a unified evaluation context. Third, we design a reconfiguration benchmark to expose a rich set of QoS problems. Finally, we test the reconfiguration strategies against the benchmark and evaluate the test results. The analysis of acquired results helps to understand dynamic reconfiguration approaches in terms of their impact on the QoS of running systems and possible enhancements for newer QoS capability.     

Dependability through Assured Reconfiguration in Embedded System Software

In many software systems, properties necessary for dependable operation are only a small subset of all desirable system properties. Assuring properties over the simpler subset can provide assurance of critical properties over the entire system. This work provides a method for constructing systems to be dependably reconfigurable. A system's primary function can have less demanding dependability requirements than the overall system because the system can reconfigure to some simpler function. Reconfiguration thus controls the effective complexity of the system without forcing that system to sacrifice desired, but unassurable, capabilities. Focusing a system's dependability argument on reconfiguration means that reconfiguration must proceed correctly with very high assurance. The system construction approach in this work also provides a method through which system dependability properties can be shown. To illustrate the ideas in this work, we have built part of a hypothetical avionics system that is typical of what might be found on an unmanned aerial vehicle.     

信息系统生存性评估方法研究

本文简要介绍了信息系统生存性的基本概念与技术思想,提出了生存性评估的基本要求,建立了一种可适用多种应用系统的生存性评估方法——Multi-Impact评估方法,并进行了实例评估计算。     

基于CAN总线的可重构SHM系统设计

针对结构健康监测(SHM)系统现场节点功能固化,不便于机动配置及后期维护等问题,提出一种基于CAN总线的可重构SHM系统架构,设计节点功能重构、网络结构重构以及资源分配重构等技术。以功能适配接口及嵌入式操作系统的软硬件协同实现节点功能重构,以自组织特征映射网实现网络结构重构的优先级聚类,以基于组件对象模型的上位监控软件实现资源的按需分配。利用该方法设计的系统具有灵活、高效和一定自主性等特点。     

Design of reconfiguration mechanism for holonic manufacturing systems based on formal models

One of the key design issues of holonic manufacturing systems (HMS) is to effectively respond to resource failures based on the flexible holonic architecture. The objective of this paper is to propose a viable design methodology to implement reconfiguration mechanism in HMS. A reconfiguration mechanism is developed to accommodate changes based on collaboration of holons without leading to chaos at the shop floor. To deal with resource failures in HMS, an impact function is defined to characterize the impact of resource failures on different holons in a holarchy. A collaborative reconfiguration mechanism based on an impact function is proposed to effectively reconfigure the systems to achieve minimal cost solutions. The design and implementation methodology combines contract net protocol for negotiation of holons, Petri net for the representation of individual product holons and resource holons and FIPA-compliant agent platform for publication/discovery of holons. A simulation system is developed to verify the proposed reconfiguration mechanism.     

一种面向虚拟化数字中心资源按需重配置方法

面向Web应用,提出一种动态资源按需配置方法,能够根据不断变化的资源需求以在线方式高效地重配置集群,实时地确定集群当前节点运行数量及其上部署的虚拟机类型.该方法基于布尔二次指数平滑法预测用户请求,有效避免了配置结果落后于资源请求;基于遗传算法并行化搜索配置空间,快速发现合理配置.实验结果表明,该方法能够根据需求变化高效地在线调整系统资源配置,并可有效提高集群资源利用率,显著降低了系统能耗.