一种IaaS模式“云训练”系统设计

针对网络化模拟训练真实感不强,训练效率低等问题,提出了一种IaaS (Infrastructure as a Service)模式的“云训练”.阐述了“云训练”的体系结构和运行模式,研究了“云训练”的3项核心技术.通过GPU虚拟化技术解决云环境中终端用户3D图形图像处理能力弱的问题.根据模拟训练特点,建立用户需求模型,将模糊理论引入资源调度技术中,实现虚拟资源的动态调度;结合检查点回滚、虚拟机备份和虚拟机迁移技术,实现系统高效动态容错,保证了系统的稳定性与可靠性.实验证明,“云训练”系统改善了传统模拟训练系统中资源的按需共享能力,提升了资源利用率,保证了模拟训练效果.     

供应不足条件下战时连续消耗资源调度模型

研究了供应不足条件下连续消耗作战资源的战场调度问题。在分析资源供求特点的基础上构建需求点优先度评价体系,提出了用分层聚类法将需求点分类并按优先度将各需求点类排序的方法。建立多需求点资源调度规划模型,依据及时更新的战场信息依次实现各类需求点的资源动态调度,解决了战场背景下这类资源调度中“突出重点”与“整体协调”的矛盾。最后,通过仿真算例中两类资源调度方法的对比,展示了分类调度方法的可行性和优越性。     

IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延，导致弹性云服务效率低下的问题，提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系，预测负载值，并估算虚拟机需求量，从而可提前部署虚拟机，提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境，实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明，该方法能够准确决策虚拟机资源量，保证虚拟机资源预留，有效改善了IaaS云的弹性效率.     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

航天器发射多任务并行调度模型及算法

航天器发射高频度常态化和航天产品可靠度的增加,客观上要求航天器发射采用并行调度模式以提高发射资源利用率。针对工序迭代可能引发的航天器发射系统死锁,构建了死锁预测和损失评价机制,建立了最小化任务时间和最小化加权滞后时间综合的目标函数,设计了多任务并行调度模型,开发了多类agent协同工作的优化算法,并使用调度实例验证了模型和算法的可行性和有效性。模型和算法在“天宫一号”和“神舟八号”发射任务中得到初步应用,效果较好。     

一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型

针对传统的基于模糊Petri网模型的形式化推理算法不能很好地求解含闭环结构的模糊Petri网,提出了一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型。该模型通过引入证据修正因子,把多规则情形退化为一定置信度的带复合证据的单规则情形进行处理,有效简化了模型中的闭环结构。该模型还充分利用模糊“与”规则和模糊“或”规则的内部逻辑关系,对产生式规则中逻辑“与”和逻辑“或”两种组合关系进行了区分,克服了传统的“累加型”加权模糊逻辑方法的缺点,降低了算法推理的复杂度。最后通过实例证明了该模型的有效性,而且易于编程实现,尤其适合应用于较复杂的模糊Petri网推理。     

基于云协同的网络集群反隐身火控系统设计

针对反隐身作战需求,讨论了云计算及其军事应用,提出了“战术云”概念;基于“战术云”提出了一种 云协同网络集群反隐身火控攻击引导技术,分析了其火控工作原理,设计了其系统结构和功能组成,给出了其体 系架构,描述了其工作过程,并归纳总结出该新型火控系统的４ 项关键技术,即云协同探测、云战术决策、云无源 火控、云网络制导,为新一代火控攻击引导系统研制提供了参考,具有很强的工程应用前景。     

基于客户动态需求属性的物流配送线路聚类优化

随着经济发展和技术进步,物流配送面临日益复杂和多变的客户需求并成为电子商务应用的重要制约因素和瓶颈环节。根据客户需求特点,提出了一种反映客户动态需求属性的物流配送线路聚类优化方法。提出了一种可以反映多种客户需求属性的模糊系统聚类方法进行客户分类,运用智能加权对动态属性进行集成和生成相应的配送策略。本文的客户动态需求属性不同于大多数车辆路径问题（VRP）文献所经常考虑的静态地理属性。理论分析结果表明,常见的“按时间配送”和“按范围配送”成为本文新方法在不同属性权重下的2个特例。最后,通过一个单、双向混合配送线路选择算例表明新方法的有效性和实用性。     

防空雷达预警监视装备体系作战能力优化的新模式

在将防空雷达预警监视装备体系作战能力辨析为固有作战能力和实际作战效能的基础上,提出了由“基于能力”的体系固有能力层面静态优化和“面向任务,基于效果”作战效能层面动态优化组成的一种新型体系作战能力优化模式--“双层铰链模式”。并给出了该模式的逻辑框图,同时对逻辑框图中的优化过程进行了阐述。最后,通过对某类复杂对抗背景下的防空雷达预警监视装备体系作战能力优化的实例分析,验证了该优化模式的可行性和可信性。     

基于用户行为反馈的云资源调度机制

云计算中不断增长的资源种类、数量以及不断变化的用户需求给资源调度带来了极大的挑战,其中之一就是如何在复杂纷纭的云计算环境中为用户寻找真实所需的资源。针对这一问题,从用户的角度着手,基于用户行为对云资源调度问题进行深入的研究,提出了基于用户行为反馈的资源调度机制(user behavior-based resource scheduling mechanism with feedback control, UBRSM-FC)。UBRSM-FC利用用户交互行为,将用户行为信息融入到资源调度过程中,并结合相关反馈机制,建立用户需求的主动发现网络和反馈网络对调度过程不断微调和优化,使资源调度的结果与用户的主观感知更加接近。实验结果表明,UBRSM-FC通过反馈控制能够更好地满足不同用户不同程度的资源请求,提高了用户满意度,而且能够兼顾系统资源的利用率。     

“公司+农户”型订单农业供应链的Nash协商模型

研究了一类由农户与公司构成的“公司+农户”型订单农业经营模式下的农产品供应链,其中农户在考虑产出不确定性以及订单价格的基础上确定农产品的生产量,公司拥有农产品的批发定价权,并在产出与需求双重不确定性情形下确定农产品的订单价格和零售价格. 对比分析了供应链集中决策与分散决策下公司和农户的最优决策行为. 研究结果表明,在订单农业经营模式下公司可以通过主导地位从中获取绝大部分的收益,而且实践中普遍存在的“保底收购,随行就市”价格机制无法防止公司在市场行情不好时的机会主义行为. 为此,引入一种基于Nash协商的收益共享契约机制来协调公司与农户之间的利益. 实施该契约机制不仅可以实现“公司+农户”型订单农业供应链的完美协调,还能带来社会福利的增加.     

基于综合微观分析的装备体系需求开发方法

针对装备体系需求问题, 为了使军事与技术、简单与复杂有机结合起来, 提出基于综合微观分析的需求开发方法. 将构成装备体系需求映像的上层需求与下层需求看成一个二维的概念平面, “分析解释”上层需求指标的上层需求模型从“宏观约束"角度指导下层需求开发, “分析解释”下层需求指标的下层需求模型从“微观机制”角度解决宏观问题, 实现从上到下、又从下到上的装备体系需求双向开发. 实例表明采用该方法能够系统地开发装备体系需求.     

面向移动云计算的VM动态调度算法

针对移动云计算中的虚拟机(virtual machine,VM)调度问题,考虑无线带宽限制对VM调度的影响,以云提供商的系统效益为目标函数,根据拍卖机制提出了一种带宽受限的VM动态调度(bandwidth constrainted VM dynamic scheduling,BVMDS)算法。该算法首先根据用户的出价来判定拍卖成功方,然后根据拍卖成功方对计算资源的需求来配置VM,最后采用临界支付的方式来计算拍卖成功方的实际支付价格。仿真结果表明,算法能够有效地改善云提供商的系统效益和资源利用率。     

抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法

为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子（Gaussian mixture particle, GMP）的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD) 滤波框架下,提出了基于抗“飞点”无迹卡尔曼滤波器（unscented Kalman filter, UKF）的GMPCPHD滤波算法,即抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法。在该算法中,粒子滤波的重要性采样函数由抗“飞点”UKF产生,粒子的预测与更新采用拟蒙特卡罗(quasi Monte Carlo, QMC)方式,目标状态的概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）和势分布用一组高斯粒子滤波器（Gaussian particle filtering, GPF）近似。通过该算法与GMPCPHD、UKF-GMPPHD滤波算法的对比仿真,验证了该算法良好的跟踪性能。     

基于模糊逻辑的跨层调度与功率控制

提出一种基于模糊逻辑的跨层调度与功率控制机制(WDPFPC),在MAC层执行加权时延优先(WDP)调度策略,根据用户权重和业务时延要求确定调度优先级;在物理层使用模糊功率控制机制FPC,根据用户权重、业务时延和信道衰落状态,利用模糊推理方法进行自适应功率调整.WDPFPC机制较好保证了用户业务的QoS需求,提高了功率控制的准确性和有效性,运算复杂度低.仿真表明,WDPFPC能有效减少业务阻塞率,提高系统吞吐量,同时能节省功率使用.     

基于强“奖优罚劣”算子的多指标灰靶决策模型

对多指标灰靶决策模型进行了研究。提出了对三种类型指标进行标准化处理的强“奖优罚劣”算子,相较于原有的线性的“奖优罚劣”算子,这种非线性算子进一步加大标准化后同指标各方案的数据的区分度,从而可以提高决策质量。以各方案靶心距平方和最小为目标建立了优化模型,并使用拉格朗日函数求解来得到各指标权重,并以此为基础构建了灰靶决策模型。最后,以实例说明了基于强“奖优罚劣”算子灰靶决策模型的合理性及算法的有效性。     

基于层次变权的云服务可靠性评估模型

针对当前可靠性评估模型解决动态、复杂、多变的云服务环境下支持可靠云服务协同应用中存在的不足, 提出基于层次变权的云服务可靠性评估模型. 根据云服务IaaS层、PaaS层和SaaS层应用的特点, 借鉴AHP层次变权的思想, 分析了层次云服务的失效关联关系, 给出了利用三角模糊数关原理量化可靠性权重值的方法, 基于互补判断矩阵给出了权重值的排序求解公式; 结合云服务系统中各层次云服务的实时在线监测可靠性数据, 给出了层次云服务可靠性评估计算公式. 该模型计算量小, 简单易行, 操作性强, 能对云服务可靠性进行合理、动态评估, 具有较好的应用推广价值.     

舰载机多机一体化机务保障调度方法

为了有效提升舰载机多机机务保障的效率和保障人员的利用率,根据单机机务保障流程约束特性,建立了基于多计划评审技术网络的多目标多机一体化机务保障调度模型。针对问题的求解,提出了一种自适应混合差分进化算法。首先根据调度的网络化排队过程,设计了基于事件调度策略的解码方法。其次为了协调算法“探索”与“开发”的能力,引入了自适应的变异操作和交叉、变异参数控制。再次,针对工序块的平行组合排列特征,提出了4种邻域结构,进而在算法框架中嵌入了一种自适应多邻域局部搜索策略。最后通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。     

不确定云环境下基于滚动窗口的节能调度

目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点. 然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远. 本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法（ERRHU）,用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗. 本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算法的性能.     

基于矢量传感器阵列的“矢量-空间”预处理算法

首先建立了位于反射界面附近的三维圆柱形矢量传感器阵列的数学模型;基于此阵列的“矢量-空间”域,提出了一种新的相干信号预处理算法,并分析了算法的性能。数值仿真验证了在不同的阵列参数下算法的有效性。理论推导和数值仿真表明此算法具有减少整个阵列空间孔径的损失,增加平滑相干信号的数目等优点。