改进的TT-RMS调度表生成算法

基于时间触发以太网的网络模型与消息模型,改进了时间触发单调速率调度(TT-RMS)通信表生成算法,用于生成时间触发以太网的调度表。改进后的TT-RMS算法,首先根据消息的周期属性,计算出消息调度的集群周期长度,其次根据消息的周期及经过的路径长度,确定出消息调度的先后顺序,最后根据时间槽的分配状态进行消息调度。实验结果显示,改进后的TT-RMS算法,可以在多跳网络环境下,基于不同长度和周期的消息,生成时间触发消息调度表,同时生成的调度表能够满足消息的时延需求。     

容错模式下TTCAN系统矩阵的实时调度

TTCAN协议是一种CAN总线高层协议,在现行CAN协议的基础上引入了时间触发机制.由于消息组中的消息具有多样性,各个消息的周期可能相差很大.针对这一问题,采用最大公约数(GCD)方法来加以解决;利用遗传算法对调度表进行优化,提高了网络利用率,并且提高了事件触发任务的实时性能.对调度表的容错性能进行了分析,并提出了基于后面优先原则的仲裁窗方法.实验结果表明,该算法优化系统网络调度,保证了传输的实时性.     

基于带状无线传感器网络的实时智能数据收集算法

为减少在带状无线传感器网络下数据传输延时,提出一种基于数据压缩和线路调度的实时智能数据收集算法.首先通过对采集数据进行变换训练评估数据相关性,确定分割编码最长尺度,以此重编码实现冗余信息压缩;然后计算数据收集占用的最大时间槽长度,调度网络收集链路,最小化时延;最后通过多路径传输机制构建传输能耗模型,利用Lagrange函数算法求解,完成数据收集.仿真实验结果表明,该算法网络负载均衡,数据收集传输时延较小,能量消耗小,鲁棒性较好.     

面向大型工业仓库的多AGV综合优化调度方法

针对大型工业仓库中自动引导车(AGV)集群执行大规模任务时效率低的问题,提出一种基于分层规划的综合优化调度方法,将调度问题分解为聚合的上层任务定序分配问题和下层路径规划问题。在上层问题中生成精英解集,将下层路径规划生成的禁忌列表作为碰撞冲突约束条件融入上层问题迭代寻优过程,并在迭代搜索中,将路径规划结果反馈给上层问题并更新约束条件,通过上下两层问题的综合计算得到整体性能最优的方案。进一步将路径搜索和禁忌列表融合,实现AGV调度中相互关联的多个问题的同步优化。通过大型工业仓库实例验证该方法的有效性。研究结果表明：相较于依次优化调度方法,基于分层规划的综合优化调度方法的平均任务完成时间减少10.56%,碰撞冲突造成的延迟时间减少74.53%;相较于混合自适应大邻域搜索算法和预先规划算法,基于混合离散状态转移算法的分层规划综合调度方法对于大规模问题任务完成时间分别减少9.73%和5.54%,计算时间分别减少84.19%和86.68%。     

一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略

针对传统多路径路由方法在复杂网络中的负载不均衡、吞吐量低、网络时延等问题,提出一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略(SDN based adaptive multipath load balancing,SDN-AMLB).利用SDN获取全局网络视图的能力,在控制层结合Adaboost算法进行自适应路由计算实现重路由,计算过程中根据网络节点负载、链路负载和数据包大小进行自适应评估并更新路径表,将评估结果引入模型更新分类器参数,通过Mininet工具进行模拟.结果表明SDNAMLB可提高全网数据传输效率和吞吐量,实现网络负载均衡,满足复杂网络环境中用户对网络传输、时延的要求.     

远程网络系统中SIP消息传输负载均衡策略

研究网络系统中SIP消息传输负载均衡策略,为网络服务提供更高的可靠性,减少调度开销,并且在条件允许的情况下增加负载调度方法的扩展性,对于提高网络性能和应用程序QoS具有非常重要的意义.     

滚动窗口局部路径规划在未知环境中的应用

为了实现未知复杂环境下机器人的局部路径规划,提出了一种新的局部路径规划方法,使机器人自主探测周边障碍物情况.通过滚动窗口计算局部目标等途径进行路径规划,从而实现机器人无碰撞到达全局目标点.该方法可以使机器人在未知复杂环境中较快较好地进行路径规划.仿真试验表明该方法具有可行性、有效性和实时性.     

一种面向非结构化环境的改进跳点搜索路径规划算法

为解决非结构化复杂场景下基于搜索的寻路算法中存在的计算时间长、路径非最优等问题,在跳点搜索(jump point search,JPS)算法的基础上,提出一种带权重的跳点搜索(weighted jump point search,WJPS)算法.WJPS算法改进了启发式函数,同时采用非传统的距离表达,最终实现了在保证全局路径最短的同时,降低了计算时间.为了验证WJPS算法的有效性,设计了多种非结构化复杂场景地图,对A?、JPS算法和WJPS算法在寻路时间、扩展点数和路径长度3方面进行了对比.实验结果显示,相比A?算法和JPS算法,WJPS算法在复杂环境中能保证生成路径是最短的,同时利用JPS跳点算法中寻找拓展点的策略,能够实现毫秒级别的规划,且算法效率能够满足智能体对路径规划层的要求.另外,WJPS算法采用微分平坦法对生成的路径点作曲线拟合,使智能体的运动轨迹更加平滑.     

大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划

针对部署在地表交通困难的大规模无线传感网络,采用目前可控无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)进行数据收集能够达到更好的效果. 然而,考虑到无人机自身有限的资源,以及网络中存在大量传感器节点的情况,无人机飞行路径规划对于顺利完成数据收集任务具有重要作用. 无人机路径规划可以看作经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP). 针对部署具有均匀性特点的大规模无线传感网络,提出了一种规则化快速路径规划(fast path planning with rules, FPPWR)算法. 该算法通过网格划分,将全局区域飞行路径的求解划分到多个较小的方格中进行,并通过成对算子路径优化算法在初等飞行路径上将方格区域中的路径合并为全局路径. 实验证明,该算法在保证了较高精度的同时,显著提升了路径规划的效率.      

基于最佳位置点的移动代理路由算法

针对多移动代理访问数据源节点数增加而出现的传感器节点能量负载不均衡和通信时延等问题。采用基于改进粒子群算法为移动代理规划路径,在网络进行六边形划分的基础上,找到所有可能成为移动代理收集数据的最佳位置点以及最合理的移动代理数,结合网络的能量消耗、通信延时和移动代理负载均衡为目标函数,寻找最优的移动代理移动路径。实验结果表明,该方法在缩短移动代理路径长度和降低通信时延的同时可以有效地均衡网络能耗,达到延长网络寿命的目的。     

服务器负载均衡调度研究

负载均衡是实现多台服务器协同工作和并行处理的手段,可以极大地提高服务器的性能,充分利用网络资源。在常用负载均衡调度算法的基础上,提出了根据服务器综合负载状态进行调度的设计思想,并对调度算法进行了性能分析。     

基于流量的Ad Hoc网络负载均衡路由协议

提出了一种基于流量的负载均衡路由协议T-LBRP(traffic-basedload balancing routing protocol).该协议根据MAC层接口队列长度计算流量负载,将网络的平均负载定义为阈值,并引入动态阈值概念.在路由发现阶段节点将自身的负载与动态阈值比较,根据结果有选择地转发RREQ分组,以阻止在重负载节点上建立路由;同时在目的节点采用延时应答的方法选择最佳的轻负载路径回复应答分组.仿真结果表明:与AODV协议相比,T-LBRP协议使端到端时延和归一化开销分别降低约25%和45%,与此同时,分组投递率上升约7%.     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

基于软件定义网络的多路径路由算法性能研究

基于不相交多路径的路由方案在负载平衡、容错等方面具有明显优势,但存在计算复杂度高的缺点,故对应的分布式算法难以在网络中大规模部署.通过分析软件定义网络的特点,论证了在其网络中部署不相交路径路由方案的可行性.其次,基于网络流的性质与不相交路径的图论性质,设计并实现了计算不相交路径的算法.最后,通过一系列基于不同网络模型的对比实验,验证所提算法较传统最短单条路径路由算法具有更佳的负载均衡.实验结果表明,该算法的性能与网络中链路能承受的负载极限阈值有关.     

基于服务网格的动态负载平衡调度算法研究

为了提高资源利用率和系统的吞吐率,需要实现服务网格系统内负载的均衡分布.提出了层次式动态负载平衡调度模式,详细介绍了负载平衡系统的系统结构.作业分配是负载平衡系统中的核心机制.设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前负载情况的动态双阀值作业分配算法.试验数据表明,该作业分配算法较传统调度算法综合性能有较大提高.在作业数较多时,该作业分配算法性能更好.     

纯电动汽车TTCAN网络消息调度策略研究

为提高纯电动汽车通信网络的带宽利用率和实时性,针对网络中随机性消息和周期性信息并存的特点,提出了一种TTCAN混合调度策略,以自主研发的双电机驱动电动车动力控制系统为对象,结合消息的周期性和重要程度,对通信网络内消息的调度策略进行了设计优化。最后,通过在CAN网络硬件测试平台上的验证,结果表明,所设计TTCAN网络与普通CAN网络相比,对网络的带宽利用率和随机性消息的实时性都有显著的提高。     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

基于DSPN的CAN/LIN网络建模及性能分析

文章针对广泛应用的CAN/LIN网络,阐述CAN和LIN网络通信机制,采用确定与随机Petri网DSPN对其分别建模,并根据协议规范设定参数,对所建模型仿真实验,获得CAN和LIN网络吞吐量、消息平均传输延迟以及有效消息率等性能指标。结果表明,CAN在其能力范围内可保证高优先级消息的实时性和稳定性,LIN的实时性由消息负荷决定,所得性能参数可为实际应用提供理论指导。     

MANET多信道多径路由的优化与仿真研究

由于现有多信道多径路由协议不能有效均衡信道与路径负载,所以在高负载MANET环境下网络性能较差。本文提出一种基于信道切换的多信道多径路由优化算法,该算法对不同类型分组进行自适应信道调度,通过限制网络控制报文的泛洪规模与动态切换数据报文的发送信道等策略,有效提高网络对信道与路径的综合利用。为了实现路由对信道切换,本文首先对NS-2进行可切换多信道拓展,仿真结果表明该算法能有效提高高负载MANET的性能,在丢包率、时延、吞吐量等方面均明显优于传统多信道多径路由。     

一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响，提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换，并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移，迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播，降低了通信开销，提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法，并在实际平台上进行了验证.实验结果表明，与其他负载平衡算法相比，本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.