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。     

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.     

在书写任务中的基于轨迹匹配的模仿学习

针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取。机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型( Gaussian mixture model, GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现。实验结果表明：该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好。     

共享有限资源的有期限约束多工作流吞吐量最大化调度方法

为了进一步提高计算资源利用率,提出了工作流在分布式异构环境中的协同调度算法.首先,提出反向异构最早完成时间优先(heterogeneous earliest finish time,HEFH)调度策略,可以快速求出多个工作流中每个子任务的近似最晚开始时间和子期限,并基于最晚开始时间定义了当前任务相对宽松度的衡量指标,通过对比选出所有工作流中优先级最高的任务,在现有资源中寻找具有最早完成时间的时隙进行映射,并在资源不足时根据子期限及时判定出过饱和现象,合理丢弃用HEFT算法单独调度具有最小时隙的工作流,达到吞吐量最大化.结果表明:这种算法综合对比其他3种在吞吐量、浪费时隙率、公平度及时间复杂度方面有着较好性能.     

面向移动目标的卫星传感器调度技术研究

在面向移动目标的卫星传感器调度中,为了解决目标移动性及卫星固有缺陷等带来的不确定性对观测策略的干扰,提出了一种探测概率与KL(kullback leibler)散度结合的调度算法。该算法依据任务区域内目标实时分布概率实现权值的自适应调整,利用KL散度实现对不确定性的度量,并以探测概率克服信息收益忽略较大分布概率目标区域的缺陷,提高卫星对目标的发现能力。最后对比多种算法进行了仿真实验,结果表明所提算法具有更优的观测效果,验证了该算法的有效性。     

Dynamic cluster member selection method for multi-target tracking in wireless sensor network简

Multi-target tracking（MTT） is a research hotspot of wireless sensor networks at present.A self-organized dynamic cluster task allocation scheme is used to implement collaborative task allocation for MTT in WSN and a special cluster member（CM） node selection method is put forward in the scheme.An energy efficiency model was proposed under consideration of both energy consumption and remaining energy balance in the network.A tracking accuracy model based on area-sum principle was also presented through analyzing the localization accuracy of triangulation.Then,the two models mentioned above were combined to establish dynamic cluster member selection model for MTT where a comprehensive performance index function was designed to guide the CM node selection.This selection was fulfilled using genetic algorithm.Simulation results show that this method keeps both energy efficiency and tracking quality in optimal state,and also indicate the validity of genetic algorithm in implementing CM node selection.     

以课程设计为中心的排水工程课教学改革初探

排水工程是给排水科学与工程专业的一门专业核心课程,剖析了以排水工程课程设计为核心的课程教学模式改革,阐述了培养学生实践应用能力和创新能力的一些具体教学方法。     

构建基于能力的新员工培训项目开发体系——发散思维、创新模式、注重实效、铸就品牌

为适应国家电网公司当前改革和发展的新形势,加快人才队伍建设,优化新入职员工培训模式,强化培训项目开发工作,构建了基于能力的新员工培训项目开发体系,将调研、筹划、执行、评估等一系列工作纳入该闭环体系中,提升了工作效率,实现了培训质量的持续提升。