具有固定反馈次数的M/G/1排队系统逗留时间分析

将具有固定反馈次数的M/G/1排队模型扩充到一般情况,即每个顾客总共接受m次服务,每次服务时间的分布函数各不相同,将第i次接受服务的顾客视为Ci类顾客. 给出了顾客从进入系统到完成所有m次服务后离开系统时为止,在系统中总逗留时间的Laplace Stieltjes变换, 为通信系统的建模分析提供了方便实用的分析工具.     

一种基于Ontology的WEB服务时间约束定义及验证方法

针对目前面向服务计算(SCO)模式中组合Web服务验证缺乏对时间等非功能属性验证的实际,基于本体理论,设计并实现了一种基于时间约束Petri网的Web服务时间模型定义方法.该方法考虑服务流与以往工作流的区别,在服务模型OWL-S基础上建立时间本体(Time Ontology),全面地刻画了服务的基本时间约束.扩展已有的PetIi网本体,增强其描述能力,使其能够描述服务数据及时间信息,并定义了在OWL-S上定义的时间本体与Pe-tri网时间本体间的关系.根据模型检测理论,通过扩展OWL-API,将附加时间属性的OWL-S的服务描述本体转换为Petri网的标准格式PNML文件,建立起扩展时间属性的Web服务模型与形式化模型时间约束PetIi网(TCPN)间的映射关系.该方法很好地描述了服务时间约束,为后续的基于TCPN的服务时间形式化验证打下了坚定的基础.     

时间约束下k/N(G)机群任务可用度的建模方法

考虑执行任务过程中运行时间和维修时间的约束,提出一种评估k/N(G)机群任务可用度的简便建模方法。构建机群运行过程和时间模型图,分析机群与系统之间运维时间的关系;基于系统任务可用度的解析式,推导出n/N(G)机群任务可用度的解析式;选用解析与仿真相结合的方法,建立机群维修过程的随机Petri网模型,结合n/N(G)机群任务可用度的解析式给出模型参数的计算方法;利用已知参数的仿真模型可得时间约束下k/N(G)机群的任务可用度。通过算例分析揭示机群任务可用度随着运行时限、维修时限的变化趋势,以及与无时间约束下k/N(G)机群可用度的差异。     

HLA/RTI中时间管理服务研究

时间管理服务是HLA接口规范中较为重要的一类服务.它管理各类消息的发送和接收并协调不同的时间推进机制,从而保证分布仿真的逻辑正确性.对HLA/RTI时间管理服务的主要内容进行了论述,并对HLA接口规范中规定的时间管理服务作了较为详细的说明.     

非连续免疫对非线性计算机病毒模型的影响

研究了一类具有非连续免疫策略的非线性传染SIR计算机病毒模型. 运用右端不连续函数性质及微分包含相关知识,给出了该模型的Filippov解的定义,证明了该非连续模型的平衡点存在唯一性. 通过计算得到模型的基本再生数R₀,通过构造合适的Lyapunov函数及运用Lasalle不变集原理,证明了当R₀>1时,满足初始条件的每一个解都在有限时间内收敛于有病平衡点; 当R₀<1时,相同的方法可证明模型的解都在有限时间内收敛于无病平衡点. 运用Matlab软件进行了数值模拟,验证了理论结果的正确性.     

多阶段启发式算法求解机场地勤服务优化问题

针对保障航班离港无延误的地勤服务调度优化问题,建立了以特种车辆数最小化、无效服务时间比率最小化和特种车辆服务时间方差最小化的多目标模型,提出了一种新的多阶段启发式算法.根据航班服务时间窗和特种车辆在航班间服务转移的特点,该算法能够为机场航班合理分配特种车辆,优化航班服务序列.通过仿真实例验证了模型及算法的正确性,结果表明,所提出的多阶段启发式算法提高了特种车辆的服务效率,减少了用车数量和无效服务时间,达到了特种车辆服务的负荷均衡.     

信号交叉口进口道上游公交停靠站设置研究

信号交叉口进口道上游适当位置设置公交停靠站,可方便乘客集散、减少公交车辆上下客对社会车辆的影响,进而提高交叉口的通行效率.在对进口道前公交停靠站处公交车辆停靠影响分析的基础上,建立了无公交专用道的两相位信号控制十字交叉口条件下交叉口总乘客延误模型,并以乘客总延误最小原则建立了信号优化模型.给出了两相位十字交叉口最佳红灯时间的解法,并根据最佳红灯时间与公交到达时间、停靠服务损失时间及其引起的绿灯损失时间之间的关系,得出公交停靠站与信号交叉口停车线之间的最佳距离.     

需求随机下考虑时间效率的设施选址问题研究

在竞争环境下,时间效率是构建服务系统需要考虑的重要因素.基于M/M/c排队系统,考虑服务系统期望旅行时间最小化与客户最大容忍逗留时间内系统所处理需求量的期望值最大化双重目标,建立了模型.采用遗传算法,以武汉市某区加油站选址为例,就算法的收敛性、选址与分配方案进行讨论,并就预算B、最大容忍逗留时间T与系统时间效率关系进行分析.结果表明:B和T与系统时间效率紧密相关,且当B与T变化时,系统选址与服务台分配方案发生变化.     

基于时间策略的连续时间Markov过程验证

对系统模型进行验证是保证系统安全的一个关键.连续时间Markov过程可以刻画复杂并发系统的随机、概率、不确定性特征.提出时间依赖策略下连续时间Markov过程验证方法,将连续时间Markov过程转换成为交互式马尔科夫链,给出模型的转换方法及不确定性选择策略的转换方法,最终通过求解交互式马尔科夫链的时间可达概率最值实现对连续时间Markov过程模型的验证.理论分析表明,提出的方法具有可行性.     

带服务等级约束的单位长度工件排序问题

研究带服务等级约束的等工件长度排序问题.对该问题的离线情形,给出了求解最优解的线性时间算法.对带有两个服务等级的在线情形,证明了该问题的下界为3/2,并给出了两台机上的最优在线算法.     

带启动时间单重休假的M/G/1排队

研究了带有启动时间的单重休假连续时间的到达服从Poisson分布、顾客服务服从一般分布的单个服务台排队，导出了稳态队长的分布和母函数、等待时间的分布和其LST及其随机分解结果和稳态系统忙期。验证了所得到的结果。     

基于JXTA的P2P网络时域上信任模型的设计与实现

提出了一种时域上的P2P网络信任模型,在进行节点信任值计算时,考虑了时间因子对信任值的影响,距离当前时间越远的交易行为在信任值计算时的参考价值越小。当交易失败或发生欺骗时,目标节点会受到惩罚,激励节点提供好的服务。最后,使用JXTA技术实现了该模型,并将它与LiXiong提出的信任模型进行了比较。理论分析和仿真实验表明,该模型能很好的反映节点的当前状态,并能抵御虚假推荐进行的欺骗。     

脲醛树脂的生产配方及使用期问题

通过实验研究了脲醛树脂的生产配方对其一些性能如粘性、脆性、耐水性等的影响。并进一步研究了用ＮＨ４Ｃｌ作固化剂时不同添加剂对脲醛树脂胶使用期的影响，从而提出了一种比较理想的添加剂，改善了脲醛树脂胶的使用性能。     

基于HLA作战模拟系统的时间管理研究

时间管理服务是运行支撑系统(run-timeinfrastructure,RTI)提供的6类服务之一,它按照高层体系结构(highlevelarchitecture,HLA)接口规范来管理各类消息的发送和接收,并协调不同的时间推进机制,以保证分布式仿真的逻辑正确性。结合HLA时间管理常见问题,从开发基于HLA仿真应用的角度分析了时间管理机制,并阐述了在编程实现HLA时间管理时应注意的问题以及其具体实现方法,为编程人员开发基于HLA作战模拟系统提供参考。     

高速道路主要监控手段与通行能力关系的研究

本文首先在时空消耗的概念下，定义了广义的道路最大服务交通量，并分别对事故发生后道路在无监控系统、有事故处理系统和有可变情报板时的最大服务交通量和阻塞时间进行计算；其次通过建立匝道合流交通模型，分析匝道入口控制对道路最大服务交通量的影响；最后采用模糊综合评判法，分析三种监控手段实施顺序及时机。     

一种面向信誉主观性和时变性的云服务信任管理方法

反馈信息不能反映评价人的个人偏好,且其评价的重要程度随时间增加逐渐消减.为此,在充分考虑评价人的个人偏好基础上提出了一个基于信誉的信任管理框架.该框架主要包括基于决策树的信任计算模型和时间衰减计算模型.最终使得云服务的信誉值不再仅仅局限于反映云服务质量的一个客观数值,而是更能体现出不同云服务评价人的主观性.在该模型的基础上,进行了实验对比分析.实验分析结果表明,与现有的信誉评价模型相比,采用决策树和时间衰减模型信誉评价更为精确.     

基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用

传统的时间序列预测模型在处理具有非线性特性或非平稳时间序列问题,特别是对有人参与的主动系统、社会经济系统的预测上,无法取得满意的预测效果.寻求处理这类系统的方法是人们一直努力的方向.这里以小波理论为基础,重点研究了小波网络在非线性时间序列中的建模预测方法,利用深圳综合指数数据,建立了股票指数预测模型.该模型克服了传统的时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况,避免了BP神经网络模型固有的缺陷.仿真结果表明,该方法比神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非线性时间序列的预测中.     

一种采用剩余服务时间的异构网络选择算法

We propose a network selection algorithm based on the residual service time for the network selection problem in heterogeneous networks. There have been already many research works and achievements in this area, but most of the existing works just consider the optimal user or network revenue which does not consider the impact of new users. This paper presents the concept of the residual service time, and uses it to model the impact of the new users, in order to get a better network option on long time scales. In this paper, we use the non-cooperative game to model the network, and prove that the Nash equilibrium of the model is also the global optimal solution. Finally, we use the Lyapunov stability theory to show that the proposed algorithm is stable. Simulation results show that the introduction of the residual service time can improve the network performance, reduce the blocking rate, and increase the total network revenue.