基于自组网络的武器火力饱和分配研究

针对武器火力分配中网络自组连通情况及能否饱和分配问题,研究了网络自组及饱和攻击数计算方法和匈牙利分配算法,并对其进行了改进.首先根据有效通信距离和火力单元之间距离求解任意两火力单元的连通概率,得出连通概率矩阵,将矩阵中数值规范化,并利用准平方法计算得出网络连接矩阵;然后,根据敌我双方信息,构建火力分配模型;最后,求出各个目标饱和攻击数,运用改进匈牙利算法构建火力分配模型,并根据目标饱和情况进行二次分配.仿真结果表明,在自组网的基础上,运用改进后的匈牙利算法可以有效的解决饱和分配问题.     

也谈士官教育——Word一堂课教学设计

熟练掌握office办公软件,是士官学员毕业后参与部队训练、管理、教育必须掌握的技能。为了培养士官学员的这一技能,针对士官职业技术教育中实施信息技术基础教学既要引导学员对办公自动化软件基本功能的熟悉,又要有效指导学员具体实践操作,还要在所学知识的基础上能有拓展提高的要求,在Word一堂课教学实施过程中,可以采取任务驱动,能力训练项目来展开教学,以达到理想的成效。     

无线Mesh网络中路由与信道联合分配研究

无线Mesh网络中路由器使用多射频接口并配备多信道传输能有效增加网络吞吐量及降低干扰。研究路由与信道分配问题的目的就是增加网络容量、减少延迟等。文中针对无线Mesh网络中多接口多信道的路由与信道分配问题做了统一考虑,根据路由约束、信道约束、干扰约束以及宽带约束建立了混合整数线性规划（MILP）模型,并提出了基于迭代搜索的启发式算法很好地解决了此问题。仿真结果表明该算法可以提高网络吞吐量,降低延迟。     

NETEM阅读部分的真实性分析

从真实性的角度出发,利用Bachman的任务特征框架分析了NETEM阅读理解部分对考生交际语言能力的测试.分析表明,NETEM在输入材料方面有较高的真实性,任务涉及的语言能力的真实性也有很大的提高.但从输入与回答之间的关系看,个别题目未能体现交际语言能力的特点,仍有待改进.     

淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法

针对目前我国西北地区淤地坝实时监测问题,研究了淤地坝监测与预警任务的调度方法.为避免淤地坝坝体隐患发现不及时,提高预警系统的时效性,本文考虑了任务卸载至边缘服务器的平均等待时间,提出了一种淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法.根据任务计算量、边缘服务器计算能力等信息建立计算任务完成时间模型,然后采用模拟退火算法优化计算任务卸载位置,设计了一种多个边缘计算服务器相互协作的任务调度策略.实验结果表明,该方法有效降低了监测任务的计算时间,提高了监测预警的时效性.     

基于概率性能感知演化博弈策略的“云+边”混合环境中任务卸载方法

针对“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中多任务卸载效率不足的问题,提出了一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法。首先,在一个“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中,假设其中分布的边缘服务器具有时变波动的性能,采用一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,以获得演化博弈模型;然后,生成服务卸载的演化稳定策略（ESS）,使每个用户都能在获得高满意度的前提下进行任务的卸载。基于云边缘资源位置数据集和云服务性能测试数据集进行模拟实验,在24个连续时间窗口上进行不同方法的测试比较。实验结果表明,所提方法在多个性能指标上都优于传统的贪婪（Greedy）算法、遗传算法（GA）和基于纳什均衡的博弈论算法等任务卸载方法。该方法的平均用户期望达成度相较于三个对比方法分别提升了13.7%、117.0%、13.8%,平均卸载时延分别降低了6.5%、24.9%、8.3%,平均货币成本分别降低了67.9%、88.7%、18.0%。     

云计算环境任务调度方法研究综述

随着应用程序计算需求的快速增长,异构计算资源不断地增多,任务调度成为云计算领域中重要的研究问题。任务调度负责将用户任务匹配给合适的虚拟计算资源,算法的优劣将直接影响响应时间、最大完工时间、能耗、成本、资源利用率等一系列与用户和云服务供应商经济利益密切相关的性能指标大小。针对独立任务和科学工作流这两类云环境主流任务,结合不同云环境特征对任务调度算法研究进展进行综述和讨论。回顾梳理已有的任务调度类型、调度机制及其优缺点;归纳单云环境和混合云、多云及联盟云等跨云环境下任务调度特征,并对部分相关典型文献的使用方法、优化目标、优缺点等方面进行阐述,在此基础上讨论各个环境下任务调度研究现状;进一步对各类环境下文献使用的调度优化方法进行梳理,明确其使用范围;总结并指出需要对计算数据密集型应用在跨云环境下的任务调度研究进行重点关注。     

群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。     

Logit模型下的道路拥堵收费策略改善效果分析

为探讨拥堵收费策略的改善效果,从出行者的综合成本出发,构建适用于拥堵收费的路阻函数和Logit交通分配模型,探讨拥堵收费下交通出行在路网上的重新分配.并以南京市应天大街高架为例设置了拥堵收费虚拟方案,应用路阻函数和交通分配模型进行分析后得出拥堵收费在交通出行量分布、出行分担率、道路服务水平和行程速度上的改善效果.结果表明:拥堵收费能有效引导交通出行的重新分布,提高路网总体通行效率和服务水平,可以认为拥堵收费对交通的改善具有一定效果,但改善效果和拥堵收费费率不是线性正比关系,本次虚拟收费方案下收费费率为5元/次时可取得最佳改善效果.     

虚拟计算环境下基于聚类的资源匹配优化模型

虚拟计算环境中任务具有数量庞大、需求模糊、种类多样等特征,使得资源匹配面临巨大挑战.依据虚拟计算实验床平台公布数据,提出了一种融合虚拟资源与任务聚类的资源匹配优化模型.该模型通过分析任务需求、消耗等特征,基于改进二分K均值进行任务聚类,并结合虚拟资源类型生成优化的资源匹配列表.经实验分析验证,该模型有效缩小资源匹配范围,提高任务运行成功率,为精准匹配提供基础.