基于应用感知的跨层节能路由机制

针对由智能移动设备组成的无线自组网的能量受限问题,提出了一种基于应用感知的跨层节能路由机制(ACER).通过使用应用程序监测模块和剩余能量监测模块感知节点的能量消耗特征.数据链路层采用链路稳定性监测模块监测网络路径上链路的稳定性.提出的ACER路由机制采用跨层设计的思想,综合利用网络层拓扑信息、应用层应用感知信息和链路稳定性信息进行路由决策.通过使用NS实验平台对提出的方案进行仿真并与相关的经典路由算法进行分析比较,仿真结果表明所提出的路由方案能有效提高网络的能量使用效率和性能.     

一种基于蚁群的机会网络多目标路由算法

机会网络是一种由移动对等通信节点组成、节点具有消息存储能力、节点间接触随机出现的网络.现有的机会网络路由协议绝大多数仅考虑针对单个路由目标进行路由决策,不能很好的适应上层应用需求或环境的变化,同时难以提高路由协议的综合性能.面向可加性可乘性,极值性三种类型的路由目标,通过运用多目标决策理论及蚁群算法,给出了一种机会网络中多目标路由算法Multiple Objective Decision Making ruting,MODM).该算法中路由决策取决于多项路由指标,能够为不同的应用需求或环境提供不同的路由服务,提高了机会网络下路由算法的综合性能.实验结果表明该算法能够根据不同的需求对多个路由目标进行优化,与传染病、First Contact等机会网络路由算法相比拥有较好的综合性能.     

传感器网络中高能效可靠通信的跨层优化策略

低能耗/高可靠通信问题是传感器网络应用中的一个重要研究课题,即如何在满足应用所设定的端到端可靠性要求的前提下实现能耗最小化,在物理层引入功率控制的策略,逐渐增加发送功率,直至满足可靠要求,从而降低不必要的能耗;在数据链路层提出了一种能量高效的组确认数据重传机制,尽量降低数据重传过程中冗余信息.并在此基础上,提出一种跨层联合优化算法,以解决低能耗/高可靠通信问题.最后通过NS-2仿真实验证明了该算法能够满足传感器网络低能耗/高可靠的应用需要。     

交互式仿真在光网络性能分析中的应用

从系统学和经济学的角度出发,分析了光网络拓扑设计、路由选择、波长分配分别对光网络性能的影响,指出光网络性能不仅取决于路由选择与波长分配算法,并且取决于光网络拓扑设计。进而指出在进行光网络性能优化过程中,以网络拓扑设计作为性能优化的基础,结合路由与波长分配算法、网络服务和市场价格等因素,建立了一种波分复用(wavelengthdivisionmultiplexing,WDM)光网络性能优化的数学模型。最后,给出了WDM光网络性能分析与优化的交互式仿真过程。     

基于深度强化学习的网络路由优化方法

针对同一网络拓扑下不同网络负载的路由优化问题, 在深度强化学习方法的基础上, 提出了两种依据当前网络流量状态进行路由分配的优化方法。通过网络仿真系统与深度强化学习模型的迭代交互, 实现了对于流量关系分布的网络路由持续训练与优化。在利用深度确定性策略梯度(deep deterministec policy gradient, DDPG)算法解决路由优化问题上进行了提升和改进, 使得该优化方法更适合解决网络路由优化的问题。同时, 设计了一种全新的链路权重构造策略, 利用网络流量构造出用于神经网络输入状态元素, 通过对原始数据的预处理加强了神经网络的学习效率, 大大提升了训练模型的稳定性。并针对高纬度大规模网络的连续动作空间进行了动作空间离散化处理, 有效降低了其动作空间的复杂度, 加快了模型收敛速度。实验结果表明, 所提优化方法可以适应不断变化的流量和链路状态, 增强模型训练的稳定性并提升网络性能。     

无人机协同中继过程中的路径规划与通信优化

通信网络是保证无人机在协同搜索时获取更多的战场信息,发挥协同作战优势的基础。主要研究多无人机完成通信中继任务过程中的搜索路径规划和通信性能优化问题。搜索路径规划的目的是确定未知地面移动人员具体方位并对其组网,以便无人机执行中继任务;而通信优化问题则是针对无人机中继过程中可能出现的通信中断、失真等问题,分析通信网络信息传输的路由选择,选取通信延时为性能指标,通过改变无人机的路径选择来提高通信网络的性能。仿真结果表明了本文实现通信中继和通信网性能提高的有效性。     

基于链路状态感知的跨层协议设计与仿真

无线Ad Hoc网络中,TCP拥塞窗口增长速度过快是导致链路冲突和路由失效频繁的主要原因之一,针对此问题,在前人研究基础上,提出一种根据链路冲突状态自适应调整TCP窗口增长机制和路由失效判决策略的跨层协议设计方法.仿真结果表明,该跨层协议能显著的提高系统的吞吐量并减小网络时延,而且能适用于不同拓扑和不同负载的网络.     

延迟容忍网络中基于Epidemic算法的组播路由研究

延迟容忍网络(DTN)是近年来出现的一种新型的网络体系结构,它最大的特点就是网络的间断连通性,这也使得其路由算法的设计成为DTN网络的关键所在.介绍了DTN路由设计时应该考虑的问题,研究了DTN的直接传送组播路由和Epidemic路由机制,并将两种路由算法结合起来,在OPNET仿真平台上对其信息传送率和传送延迟等性能进行了仿真分析.结果表明,基于Epidemic路由的组内直接传送的组播方式在性能上是由于直接传送组播方式的.     

基于Petersen图互连的超立方体网络及其路由算法

提出了一种新型互联网络PGCH(Petersen Graph Connected Hypercube),并对其特性进行了研究。证明了PGCH(k)网络不但具有正则性以及良好的可扩展性,同时还具有比Qk、TQk、CQk、以及HP(k)网络更短的直径和更好的可连接性。另外,还基于PGCH(k)网络分别给出了其上的单播、广播和容错路由算法,证明了其上的单播、广播路由算法的通信效率分别为k-2和k-2.且仿真实验表明,PGCH(k)上的容错路由算法具有良好的容错性能。     

基于新网络路由算法的通信网可靠性指标计算

解决通信网络"归一化容量加权可靠性指标"全代数化计算的最关键问题,是寻找能够算出网络节点之间全部路由的代数化路由算法。提出一种网络路由新算法,是按照逻辑代数运算规则,以关联矩阵降阶变换方式计算,对于有m个节点的网络,只需m-2次距阵降阶变换运算,就能够算得网络两节点间全部路由,且不会出现闭环路由问题,完全符合通信传输规则。基于该路由算法研究出通信网络"归一化容量加权可靠性指标"的全代数化算法,由于新算法所有环节均实现了代数化运算,所以易于编写计算机程序,可以很方便地计算出大型通信网络的可靠性指标,解决了大型通信网络可靠性分析困难的问题。通过算例对新算法的各计算过程进行了详细说明,验证了其正确性。     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.