无线传感器网络中一种基于可靠性的数据收集算法

为实现无线传感器网络数据的低延时、高可靠性收集,将数据收集时涉及到的收集树构建、链路调度与功率分配联合问题定义为一个使数据收集延时最小化的优化问题。将该问题分成2个子问题：低延时数据收集树的构建和针对数据收集树的链路调度与功率分配,并为每个子问题提供一种多项式启发算法。仿真结果表明,与现有数据收集策略相比,该算法的数据收集延时明显降低,且可靠性更高。     

基于体系结构的软件可靠性评估综述

为深入了解基于体系结构的软件可靠性评估方法的发展情况,针对当前该方法的发展现状,对基于体系结构的软件可靠性评估的起源、发展、分类和典型模型进行阐述,重点介绍状态模型、路径模型、构建操作剖面模型及其它模型;根据各种模型的特点,分析现有模型中存在的问题,对软件可靠性模型今后的发展趋势进行展望。     

基于VCG机制的动态频谱分配算法

针对在Underlay频谱共享方式下的认知无线网络动态频谱分配问题,在满足主用户服务质量（QoS）的前提下,建立一种非合作博弈模型,并设计其效用函数。在借鉴VCG机制的基础上,设计相应的收益函数,提出一种可以最大化认知无线网络系统吞吐量且保证公平性的分布式动态频谱分配算法。仿真结果表明,该算法收敛速度快、公平性强。     

互联电网自动发电控制功率分配的改进逼近于理想解的排序--Q多目标优化算法

本文提出了一种多目标决策与强化学习相结合的改进的逼近于理想解的排序(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS)-Q算法,有效解决了自动发电控制(automatic generation control,AGC)总功率指令分配到风电、水电、火电等各类AGC机组的动态随机多目标优化问题.算法采用3个不同的目标Q值矩阵进行迭代更新,然后利用改进TOPSIS方法对Q值矩阵进行多目标决策处理,客观地给出各目标的动态最优权重系数,从而得到各状态-动作对的综合评价判据.IEEE标准两区域模型仿真研究验证了改进TOPSIS-Q算法在AGC机组功率多目标动态优化分配过程应用的可行性和有效性,在复杂随机扰动的环境中提高系统CPS性能的同时,有效降低了AGC机组调节成本和碳排放.     

高效动态存储再分配方案与实现

为提高大小和数量都不确定的数据动态存储的空间利用率和处理速度,针对常规系统动态存储分配存在的问题,提出一种高效的动态存储再分配方案。通过减少系统动态存储分配的执行次数,在有效提高存储空间利用率的同时,提高存储空间动态分配的速度,给出动态存储再分配方案的具体实现算法,用实际数据对其性能进行测试。测试结果表明,该方案能节省36％至75％的系统存储空间,分配速度提高了20至50倍。     

粗糙概念格构造的算法

针对形式背景,利用概念外延与内涵之间特殊的关系,结合粗糙集上下近似概念,提出一种粗糙概念格构造算法,属性约简后运用粗糙度进行挖掘,获取可靠性知识。在构造过程中,对节点属性进行判断,有效地降低算法的时间复杂度。实际案例分析结果表明,通过属性约简与粗糙度的结合,该算法可以有效地挖掘获取可靠性知识,为数据分析挖掘知识提供了一种可行的思路和方法。     

异构Hadoop集群下的比例数据分配策略

针对异构Hadoop环境下仍采用均等的数据分配方法将严重降低MapReduce的性能,提出比例数据分配策略。通过计算异构集群中各节点的计算比率,将已经分割好的数据块重新进行组合,形成数个按比例划分的数据块。每个节点根据自身性能来选择所分配和存储的数据块,从而使异构Hadoop集群中各节点处理数据的时间大致相同,降低节点之间数据的移动量。实验验证了提出的比例数据分配方法可以有效地提高MapReduce的性能,并使数据负载均衡。     

基于平方位置误差下限的优化功率分配方案

在无线传感网络中,节点定位是基于位置的应用基本要求。然而,现多数文献仅关注定位精度,而忽略了能量消耗对定位精度的影响。为此,针对基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位方案,提出基于平方位置误差下限SPEB(Squared Position Error Bound)的优化功率分配SPEB-OPA(SPEB-Based Optimal Power Allocation)方案,目的在于最小化能量消耗。在SPEB-OPA算法中,将SPEB作为评定定位精度的参数,并推导出SPEB表达式,然后建立优化功率分配的目标函数,并考虑到锚节点位置存在误差。仿真结果表明,提出的SPEB-OPA方案极大地减少了功率消耗。当误差门限T=8时,SPEB-OPA方案的功率消耗比统一功率分配UPA(Uniform Power allocation)方案减少至50%。     

基于冲突对象集的决策系统分配约简算法

目前对不一致不完备决策系统的粗糙集属性分配约简研究较少,研究不一致不完备决策系统的分配约简更具有实际应用价值。基于此,提出一种基于冲突对象集的不一致不完备决策系统分配约简方法。通过定义冲突对象集的概念,给出计算核属性集和属性重要性的方法;在此基础上,给出求解不一致不完备决策系统分配约简的算法。理论分析和实例结果表明,该方法显著降低了分配约简求解的空间复杂度,更加适合大规模数据库。     

一种面向用户的企业级无线局域网冗余消除机制

智能手机和移动设备的迅速普及,推动了企业级无线网络的广泛部署.通过收集上海某高校WiFi校园网中10000多位匿名用户的WiFi网络数据,发现无线局域网中存在超过高达24%的冗余数据传输.通过分析,挖掘无线用户数据的冗余特性,提出了一种面向用户的冗余数据消除机制.该机制可自适应地根据不同用户冗余度的动态变化,为不同的用户分配不同的缓存大小.从而在路由器缓存有限的条件下获得最大的冗余消除收益.通过基于真实历史数据的仿真实验,证实了该冗余消除机制能够有效识别并消除系统中的冗余数据,并获得较高的系统冗余消除收益.