一种能耗约束的多核系统任务调度算法

不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗约束的任务调度算法。该算法结合任务间依赖关系,动态计算任务分配时产生通信开销最小的簇和系统利用率最大的簇,通过计算在相应簇上产生的系统能耗,选择产生系统能耗小的分配方案以平衡系统利用率和簇间通信开销。仿真实验结果证明,算法在减少了簇间通信开销并提高系统利用率的同时,降低了系统能耗。     

运动学约束条件下多AUV任务分配算法

针对运动学约束的自治水下机器人(AUV)任务分配与路径规划问题,本文以多个AUV组成的系统为研究对象,将Dubins Path算法与改进的自组织映射(SOM)神经网络算法相结合,提出一种在运动学约束条件下多AUV任务分配与路径规划算法。通过SOM神经网络方法对多AUV进行任务分配后,若存在运动学约束或障碍物而导致无法进行Dubins路径规划时,则重新进行任务分配,直到所有目标点都有AUV到达。仿真结果表明该算法能够有效完成运动学约束条件下多AUV的任务分配。     

基于利用率和负载均衡的多核实时调度算法研究

针对分区调度算法在实时多处理器系统中处理器利用率不高的现象,提出一种基于利用率和负载均衡的分区调度算法BUWBPA(Based on Utilization and Workload Balance Partition Algorithm)。该算法在满足任务实时性要求的基础上,以寻求高利用率和负载均衡为目标进行任务分配,将任务分配分成两个阶段:第一个阶段以高利用率为原则,选择任务集内利用率最高的任务先分配;第二个阶段以负载均衡为原则,根据处理器数选择利用率总和等于1或接近于1的任务进行分配,并且在此阶段对于未达到充分利用的处理器,选取可能调度的零星任务,对任务进行再次重新分配,以达到负载均衡和系统最大利用率。实验证明,该算法在实现最大利用率的前提下能很好地达到负载均衡。     

基于资源约束的自适应实时聚类算法

针对物联网环境下实时数据挖掘中资源约束的特点,分析了快速有效地挖掘抽取知识的方法。在K-means算法的基础上,结合RA-Cluster算法,提出了ARRA-Kmeans聚类算法。并基于环境资源约束和时间约束的特点,引入自适应聚类方法和滑动窗口技术,对网络节点的实时数据进行挖掘。实验结果表明,随着流数据量的增大,ARRA-Kmeans算法在处理实时动态的数据时具有较好的效果,聚类精度较高,处理时间较快。     

多机器人任务分配与路径规划算法

针对多机器人任务分配和路径规划存在的移动方向角偏差问题,本文引入矢量方向来修改机器人的运动方向角,提出了一种改进的基于矢量方向的自组织算法,使一组机器人在自动避开环境中障碍物的情况下能够有效地到达所有指定的目标位置。采用基于矢量方向的自组织算法对多机器人系统进行任务分配,使机器人能够访问各个目标位置,整个过程包括获胜神经元的选择、优胜邻域函数的确定以及权值的修改。根据引入的矢量方向法更新SOM获胜神经元的权值,使每个机器人在访问相应目标的过程中能自动的避开障碍物,以避免在路径规划过程中横穿障碍物,进而实现机器人的自动、有效路径规划。仿真实验结果表明:与传统的SOM算法相比,本文所提出的算法在机器人数量与任务目标点数量相同或机器人数量小于任务目标点数量的情况下,能够自主地避开环境中的障碍物并进行合理地任务分配,具有较高的有效性和实用性。     

快速随机多核学习分类算法

Multiple kernel learning (MKL) combines multiple kernels in a convex optimization framework and seeks the best line combination of them. Generally, MKL can get better results than single kernel learning, but heavy computational burden makes MKL impractical. Inspired by the extreme learning machine (ELM), a novel fast MKL method based on the random kernel is proposed. When the framework of ELM is satisfied, the kernel parameters can be given randomly, which produces the random kernel. Thus, the sub-kernel scale is reduced largely, which accelerates the training time and saves the memory. Furthermore, the reduced kernel scale can reduce the error bound of MKL by analyzing the empirical Rademacher complexity of MKL. It gives a theoretical guarantee that the proposed method gets a higher classification accuracy than traditional MKL methods. Experiments indicate that the proposed method uses a faster speed, more small memory and gets better results than several classical fast MKL methods.     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

韧性度约束下抗毁网络拓扑规划算法

韧性度是衡量网络拓扑结构脆弱性的有效指标,它描述了网络在节点失效或遭遇外来攻击时被断裂的难易程度、断裂后剩余子网的连通性及重新连通断裂子网的难易程度,采用韧性度判据来衡量网络结构的抗毁性,可以在一定程度上避免连通度的不足.为解决韧性度约束下的最小网络拓扑规划问题,文章提出了一种基于准并行遗传算法的拓扑规划方法,该方法通过在初始种群中加入特定个体来扩大其覆盖率,利用不同结构种群独立进化的方法来防止早熟.仿真实验表明了算法的有效性.     

视频传感器网络基于位置的任务分配算法

为了解决目标跟踪视频传感器网络(VSNs)实时性、有限能量和处理能力的问题,提出基于位置的任务分配算法.采用有向无环图来描述周期的目标跟踪任务,根据跟踪目标、传感器节点和汇聚节点的位置坐标形成合作处理簇,优化簇内节点的任务分配.调节合作处理簇的最大跳数和任务完成时限2个参数进行仿真实验,结果表明,算法能够根据参数动态地组织传感器节点并行计算,提高网络处理能力.在性能上不仅满足任务实时性要求,而且比分布式计算架构节约28%的能量消耗.     

面向实时网格任务的多策略资源协同分配模型

提出一种实时保证度的计算方法,用于评估特定协同分配方案对实时网格任务的截止时间保证度,并在此基础上设计和实现了一个多策略资源协同分配模型。该模型利用已有协同分配策略生成不同的分配方案,并选择截止时间保证度最优的方案为任务分配资源。仿真实验利用实际网格系统的任务负载,在多集群型计算网格测试床上检验了该模型的性能表现。实验结果显示,多策略协同分配模型能综合各种已有各类协同分配策略的特长,为实时网格任务的资源协同分配提供可靠性增强的截止时间保证。     

A hybrid genetic algorithm to optimize device allocation in industrial Ethernet networks with real-time constraints

With the advance of automation technology,the scale of industrial communication networks at field level is growing.Guaranteeing real-time performance of these networks is therefore becoming an increasi...     

光纤通道仲裁环实时传输的一种带宽分配算法

光纤通道仲裁环节点带宽分配,是以保证网络消息的实时传输为目标的.为解决网络消息集实时发送的问题,保证光纤通道仲裁环在强实时条件下的应用,依据实时系统中的周期任务模型,研究了一种带宽分配算法实现合理的带宽分配,保证各节点的消息均能实时传输,对其实时性能进行了理论分析,该方法在牺牲了少量的带宽利用率的基础上能保证所有消息的实时传输,最后例证了这种带宽分配算法优于其他算法.     

Multi-robot task allocation for exploration

The problem of allocating a number of exploration tasks to a team of mobile robots in dynamic environments was studied. The team mission is to visit several distributed targets. The path cost of target is proportional to the distance that a robot has to move to visit the target. The team objective is to minimize the average path cost of target over all targets. Finding an optimal allocation is strongly NP-hard. The proposed algorithm can produce a near-optimal solution to it. The allocation can be cast in terms of a multi-round single-item auction by which robots bid on targets. In each auction round, one target is assigned to a robot that produces the lowest path cost of the target. The allocated targets form a forest where each tree corresponds a robot＇s exploring targets set. Each robot constructs an exploring path through depth-first search in its target tree. The time complexity of the proposed algorithm is polynomial. Simulation experiments show that the allocating method is valid.     

高公平下OFDMA系统的自适应资源分配

针对OFDMA系统中传统算法对系统容量和公平性兼顾性差的问题,提出一种子载波分配算法。通过引入参数a,把子载波分为两部分,首先选取aN个载波分配给数据速率比例低的用户,获得高公平性;然后对剩余载波按信道增益高的原则来分配,且每个用户最多分配一个载波,以获得较大的系统容量。仿真结果表明该算法不仅系统公平性较高,而且容量也得到明显提高,效果理想。     

The Implementation of Innovation and Resource Allocation with Nanotechnology

All natural and living systems are governed by atomic and molecular behavior at the nanoscale. Research is now seeking systematic approaches to create revolutionary new products and technologies by control of matter at the same scale. Nanourhaology is expeaed to have a profound impact on our society. The vision, research and development strategy, and timeline of the nanotechnology initiative are presented by using several recent scientific discoveries, innovations and results from iadustry. This article demonstrates the implications of innovation for nanotechnology development. To deal with the innovation, a theory of nanotechnology development must come to terms with the developmental, organisational, and strategic dimensions of innovative resouroe allocation.     

Network resource allocation attack detection with long range dependence

The internet has become an exciting realm for theapplication of various burgeoning areas with an amazingspeed.Nevertheless,security issues pose unprecedent-ed challenges to the network,which is especially vul-nerable to distributed denial-of-service(DDoS)…     

一种改进的实时任务调度算法

针对现有的表调度算法优先级选取单一、优先级相同时任务随机调度导致某些重要任务延迟处理的问题,提出了一种双优先级任务调度算法(DPSA)。DPSA根据任务到入口任务的路径长度和IHEFT算法上行权重作为任务优先级安排任务调度顺序。采用随机生成的有向无环图(DAG),与HEFT算法进行对比实验,实验结果表明,DPSA能获得更短的调度长度。     

LTE-Advanced系统载波聚合下无线资源分配算法

为改善LTE-Advanced系统载波聚合场景下通信系统性能,针对比例公平调度算法加以改进,得出一种基于辅载波激活的分组资源分配算法。根据用户所在位置,将用户分为中心用户和边缘用户,通过限制某些成员载波上分配给边缘用户资源块数量,并结合载波聚合技术中引入辅小区激活/去激活机制,设计新的用户优先级权值公式。仿真结果显示,改进算法可提高边缘用户吞吐量,改善用户间公平性。     

一种保证负载均衡的网络资源分配算法

为了避免或延迟网络瓶颈的出现,使网络提供最大的服务能力,提出了一种路径级资源分配算法——P-ERA算法．在其基础上,又根据链路拓扑位置及不同源结点注入流量等因素,提出一种保证负载均衡的网络资源分配算法——N-ERA算法．它通过量化的路径选择以及合理的资源调配,可以在保证用户业务服务质量的同时,实现网络资源的充分利用．仿真结果也证明,相对于其他的资源分配算法,N-ERA算法具有更高的业务接纳率和更加均衡的资源利用率．