基于多Agent的众包任务推荐系统建模与仿真

为了让众包平台用户更方便准确地搜寻到合适任务,促进其能力水平提升,解决众包任务推荐动态性等问题,提出了一种基于多Agent的众包任务推荐系统。首先,基于众包平台建立多Agent任务推荐模型,提出了模型设计思路与模型框架,并进一步阐述了各Agent功能、相互作用关系与相关算法;其次,提出众包用户能力水平提升相关算法;最后,利用NetLogo仿真软件进行验证。结果表明,众包任务推荐系统可对用户能力水平的提升起到促进作用,证明了在众包平台引入推荐系统的必要性。并且分析了多Agent技术可提升推荐系统的动态性、智能性与灵活性等整体性能,促进了众包平台数据的管理与维护。     

任务计算中基于语义Web的上下文感知服务选择

针对普适环境中任务计算的特点,分析了任务计算的层次结构和复杂任务的分解策略,设计了一种任务计算中服务发现的体系结构。此体系结构依赖于服务和内容的语义表示,而这种语义表示是基于本体的、共享的。它不仅可以增强精确度和调用率,而且能够实现知识共享、基于能力的搜索、自主推理以及语义匹配等功能。据此,提出了一种基于语义Web的上下文感知动态服务选择机制,这种机制可以根据待匹配的服务的动态上下文属性来对其进行过滤和排序,从而进一步优化了发现的过程、节约了用户的时间和精力。此外,该选择机制可用于发现有用的静态或动态上下文信息,从而为用户提供最合适、最相关的服务。     

基于能力的动态任务委派机制

任务委派是工作流管理系统中的重要机制之一，文中引入多主体能力表示和基于能力的动态任务委派机制对工作流管理系统进行了改进。基于CDL，Larks等主体能力表示语言，提出了一种从语法和语义以及能力继承关系一体化的主体能力描述ACDLS语言，并重点研究了其匹配的策略、算法和阶段。试验表明，基于能力的动态任务委派机制能够为工作流管理系统在动态变化的企业计算环境下提供灵活高效的任务委派。     

基于能力的动态任务委派机制

任务委派是工作流管理系统中的重要机制之一,文中引入多主体能力表示和基于能力的动态任务委派机制对工作流管理系统进行了改进.基于CDL,Larks等主体能力表示语言,提出了一种从语法和语义以及能力继承关系一体化的主体能力描述ACDLS语言,并重点研究了其匹配的策略、算法和阶段.试验表明,基于能力的动态任务委派机制能够为工作流管理系统在动态变化的企业计算环境下提供灵活高效的任务委派.     

面向工作者能力评估的众包任务分配方法的研究进展综述

随着互联网技术和共享经济模式的快速发展,作为一种新型的群体计算模式,近年来众包（Crowdsourcing）已经得到了广泛的应用并成为研究热点。针对众包应用的特点,为确保众包任务的完成质量,现有研究从工作者能力评估的角度出发已提出了各种不同的众包任务分配方法。首先介绍了众包的概念和分类,阐述了众包平台的工作流程及其任务特点,并在此基础上总结了现有的工作者能力评估的相关研究工作;然后从基于匹配、基于规划和基于角色协同等三个方面综述了众包任务分配方法及其遇到的挑战;最后提出了未来工作的研究方向。     

融合关联规则的MOOC资源众包平台任务分配算法

在高校大力发展MOOC平台背景下,为了提升学生的主动性、MOOC平台资源库的丰富性,出现了众包协同构建资源的方法,让学生和教师构成学习共同体,在完成新知识学习的同时进行资源库建设。高校MOOC众包平台的任务就属于知识密集型任务,挑选合适的参与者直接关系到MOOC资源库构建质量。为了更好地构建高校MOOC资源平台,提出一种针对知识密集型众包任务的分配方案,它包含学生的准入筛选、预期工作能力评估两个阶段。首先利用改进Apriori课程关联算法对学生进行准入筛选;其次利用知识关联算法对学生预期工作能力进行评估并将众包任务分配到工作能力最合适的学生;最后对方案进行测试验证,结果表明该方案能够能较好地提升学生挑选和任务分配的效果,促进构建更高质量的MOOC资源库。     

一种基于任务表方法的实时集群平台

提出了一种基于任务表的集群方法,并介绍一个运用该方法的Linux实时集群平台.在运用该方法和平台构建实时集群应用系统的过程中,首先将应用对象分解为若干可并行执行的计算单元,用一个任务表来描述计算单元之间的关系;将任务表和计算单元程序模块嵌入集群平台,由集群平台完成并行任务分配、消息传递、故障容错等功能,从而实现集群计算.其中计算单元是传统串行程序模块.     

深空环境中基于云边端协同的任务卸载方法

深空探测是当今世界航天任务的重要领域，深空探测自主技术对未来进行大规模的深空探测具有重大意义。由于深空环境复杂且未知，通信时延长，星上计算资源有限，深空探测自主技术面临严峻挑战。针对此问题，提出了一种面向深空探测任务的数字孪生云边端协同框架，通过云边端协同的任务卸载，为深空探测自主技术提供更加高效的资源服务。首先将复杂深空探测任务分解为多个具有依赖关系的子模块，然后在虚拟空间层分别建立环绕器覆盖时间模型、协同计算模型和模块依赖模型，最后基于以上模型构建了相应的目标优化问题。优化目标是在模块依赖、环绕器的有效通信服务时间以及着陆巡视器发射功率控制约束条件下，最小化着陆巡视器完成深空探测任务的能耗和时间。为了解决该优化问题，提出了一种自适应遗传算法，以确定最优的执行策略交由物理空间层的着陆巡视器执行。仿真结果表明，所提出的自适应遗传算法可以有效减少任务完成时间和能耗。此外，将所提的云边端协同计算模式与另外3种计算模式进行了对比，结果表明，在完成相同目标的情况下，所提的云边端协同框架具有更高的资源利用率。     

工业网络化服务软件的关键构造技术研究

面向网络化连接、柔性化构造和智能化管理的新型工业生产模式,研究并提出了一种具有自主网络管理、设备资源识别、自动任务规划与分配及远程数据服务能力的网络化管理软件体系结构及其核心功能的设计方法;集成验证结果表明,该架构和实现机制能够有效适应网络的动态特性,具有良好的柔性和可扩展性,实现了网络化远程服务与管理功能.     

基于多自主元柔性工作流的敏捷供应链研究*

为了提高敏捷供应链的动态性和敏捷性,采用多自主元柔性工作流技术构建敏捷供应链管理系统。在对敏捷供应链和柔性工作流技术进行分析的基础之上,给出用虚拟工作流和柔性工作流对敏捷供应链进行整体描述的方法。为提高柔性工作流的智能决策能力,以自主计算技术为基础,提出了基于多自主元的柔性工作流,使用多自主元的柔性工作流构建了敏捷供应链的管理框架,并通过自主元的模糊推理实例对多自主元柔性工作流的智能性进行了验证, 多自主元柔性工作流能够满足敏捷供应链管理系统快速重构和动态重组的要求。     

普适计算中上下文依赖的主动任务发现

任务计算是一种针对用户如何与设备和服务进行交互的新模式,用户可以只关注需要完成的任务,而不必考虑如何去完成。主动任务发现是任务计算的核心,它依赖于上下文,并能自动组合相应的服务完成规定的操作。在构建任务计算模型的基础上,描述了一种基于上下文依赖的主动任务发现模式,分析了主动任务的结构模型,提出了一种发现任务并执行任务的算法,并通过一个智能教室的应用环境说明了该算法的具体应用。     

基于任务表驱动的通用测控系统设计

针对传统的以程序为中心的测控系统测控任务单一、系统利用率低等问题,提出利用虚拟仪器技术构建基于任务表驱动的通用测控系统.所设计的测控系统在不同的测控条件和配置情况下,可以完成不同的测控任务.试验表明,此系统重组灵活,操作简单,便于用户的使用和维护,并圆满地完成了某型号的测试任务.     

软件众包任务发布优先级计算方法

针对现有软件众包平台对任务发布次序考虑不足的问题,提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级（TRP）计算方法。首先,基于半正弦曲线的时间权重函数度量任务发布者的活跃度及其任务累积成交额,以此计算任务发布者权重;然后,根据系统架构图和数据流图度量模块复杂度、设计复杂度和数据复杂度,得到任务复杂度,并结合任务报价及任务期限,计算任务效益因子和任务紧急程度因子,计算任务权重;最后,根据任务发布者权重和任务权重计算任务发布优先级。实验结果表明,该算法不仅具有较高的有效性和合理性,而且任务成功分配率最高可达98%。     

基于成像资源能力的多星区域观测规划方法研究

为满足多种任务快速反应的需求,提出了一个基于成像资源能力的多星区域观测任务规划方法。该方法对成像资源能力进行了形式化描述,提出了成像资源能力的测量框架以及计算资源能力的依据,通过对分析目标观测区域覆盖面方法进行研究,给出基于成像资源能力的区域任务观测规划算法,并通过测试实例对上述结论进行了验证。结果表明提出的区域任务观测规划算法能够有效地促进多卫星在重叠区域的协作,提高了规划效率。     

基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

为实现在知识产品在线定制过程中任务和知识个体的有效匹配,鉴于传统的基于关键词的匹配技术忽略语义信息的缺点,本文提出了一个基于本体的任务和知识个体匹配模型。首先提出了一种综合改进的概念语义相似度计算方法用以提高概念间的语义相似度计算的准确性,然后将任务信息和知识个体的信息分别抽象为任务概念向量和能力概念向量,通过计算两个概念向量之间的语义相似度,得到任务和知识个体的匹配结果。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和召回率,能够为知识产品在线定制提供有效的匹配服务。     

基于CSCW的集成系统的研究

CSCW系统柔性关键技术之一就是如何集成系统，使集成系统不仅支持业务的协同处理，而且具有柔性，以支持机构改革和适应市场进行快速重组。提出了一种CSCW环境下的基于业务划分的任务处理单元，通过消息驱动机制实现同步协作，依赖工作流机制集成系统的方案以很好地支持有协同工作需求的企业业务管理的完成。     

装备保障动态任务柔性调度策略研究

高技术战争条件下,装备保障任务的动态性特点更加显著。如何柔性调度装备保障动态任务成为研究装备保障指挥控制系统柔性问题的关键。在对装备保障任务Agent和动态任务柔性调度框架进行描述的基础上,提出了一种基于Agent的装备保障动态任务的柔性调度策略。     

协同移动边缘计算分层资源配置机制

针对车联网（IoV）中存在大量的车辆卸载任务计算需求,而本地端边缘服务器运算能力有限的问题,提出一种移动边缘计算分层协同资源配置机制（HRAM）。所提算法以多层式的架构合理分配与有效利用移动边缘计算（MEC）服务器的运算资源,减少不同MEC服务器之间的数据多跳转发时延,并优化卸载任务请求时延。首先构建IoV边缘计算系统模型、通信模型、决策模型和计算模型;然后利用层次分析法（AHP）进行多因素综合考虑以确定卸载任务迁移的目标服务器;最后提出动态权值的任务路由策略,调用整体网络的通信能力以缩短卸载任务的请求时延。仿真实验结果表明,HRAM算法相较于任务卸载单层式资源分配（RATAOS）算法和任务卸载多层式资源分配（RATOM）算法,分别降低了40.16%和19.01%的卸载任务请求时延;且所提算法在满足卸载任务最大可容忍时延的前提下,能够满足更多卸载任务的计算需求。     

一种基于IXP2400的多维包分类引擎设计

包分类在基于策略的路由、Qos和防火墙等网络应用中至关重要,在网络中提供这些区分服务的关键机制是数据包分类功能。网络处理器是一种优化处理网络分组数据的可编程集成电路,其高并行性和可编程特点适合用来实现包分类等计算密集型任务。论文根据BV包分类算法的并行特点,提出了一种基于IXP2400的包分类引擎机制,为高速网络环境下实现网络数据的线速处理提供了借鉴价值。     

软件众包工人能力动态度量算法

针对现有软件众包平台对工人能力考虑不足，导致分配给工人的任务完成质量低下的问题，提出了一种软件众包工人能力动态度量算法（ADM），实现工人能力的动态度量。首先，基于静态技能覆盖率，实现工人初始能力的计算；其次，对于工人历史完成的单个任务，综合任务复杂度、任务完成质量及任务开发时效，实现开发能力的计算，并根据时间因子计算随时间衰减的开发能力；然后，根据所有历史完成任务的时间先后顺序，实现能力度量值的动态更新；最后，基于历史任务技能覆盖率，计算工人对于待分配任务的开发能力。实验结果表明，与用户可靠性度量算法相比，所提出的能力动态度量算法具有较好的合理性与有效性，使能力度量吻合度平均值最高达到90.5%，能有效指导任务分配。