云环境中基于弹性预留机制的虚拟资源供给策略

针对云计算环境中资源过度供给的问题,提出一种基于弹性预留机制的虚拟机供给策略.该策略在按需供给的基础上引入弹性预留机制,通过分析用户预留请求的统计特征,允许系统在一定条件下接纳用户的超额预留请求,从而在保证用户满意度的前提下提高云系统的资源有效利用率.理论分析给出了弹性预留机制的概率计算方法,实验分析则验证了所提资源供给策略的有效性以及关键策略参数对系统性能的影响.实验结果显示,与已有虚拟资源供给策略相比,本文所提策略能够有效提高云系统中的资源有效利用率,同时降低过度预留所导致的短期资源供给不足问题.     

基于MPLS的Internet流量工程系统模型和仿真

基于MPLS的Internet流量工程(MPLS—TE)正成为保证网络QoS、降低网络拥塞、提高网络有效利用率的新手段。本文提出一种简单在线流量工程解决办法，并以仿真模型的形式描述了其原理和工作过程。通过实例仿真，证实该方法在同等条件下比现有的在线方法具有简单和负载均衡效果更好等特点。模型仿真同时表明了该方法的可行性和有效性。     

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.     

基于ASP收益管理的互联网流量优化模型

构建了一种基于收益管理理论的互联网信息流量优化模型,以提高ASP(network access service provider,网络接入服务提供商)的收益水平.该模型将互联网信包传递过程抽象为一串联排队系统,通过对由于拒绝用户接入和网络拥塞而产生的总成本函数的优化,来实现对总信息流量的最优控制.根据对模型结果的模拟分析,本文从用户接入和传输服务管理两个方面,对ASP如何在保证服务质量的前提下提高收益水平提出了建议.     

基于系统最优策略的占线交通流量分配

针对n次连续的交通需求依次到达出发点选择路径到目的地去的问题,本文从占线与竞争策略的角度出发,研究流量是任意可分的情形下交通流量分配,采用系统最优策略分配交通需求,即每次分配流量后都能使得当前网络上所有用户花费费用总和最小.借助于变分不等式对系统最优策略进行了竞争分析,特别地,当路阻函数是系数非负的线性函数时,证明该策略是4-竞争的;当路阻函数是系数非负、度数至多是d的多项式函数时,该策略是(d+)d+1-竞争的,同时给出系统最优策略竞争比的下界是5/3.     

网络结点流量控制的非线性模型分析

针对网络中海量数据传输的网络拥塞控制问题,对网络流量稳定性控制的非线性模型进行了分析和模拟。结合网络中产生拥塞的原因(控制信息与数据沿同一链路传输且具有相同的时延,而每一个用户都试图最大限度地利用网络),给出了利用TurboC模拟不同带宽利用率、不同工具函数、不同经验因子情况下的网络传输情况。验证了模型的科学性、问题所在及建立脱离网络拓扑和网络协议的通用结点流量控制模型的可行性。     

集中式网络拥塞控制的高效RPL路由协议

针对低功耗有损网络中采用博弈论的网络拥塞控制(game theory based network congestion control protocol, GTNCC)路由算法在路由构建过程中仅仅考虑无线链路质量不能使网络拓扑最优,以及在拥塞控制过程中由拥塞节点的子节点判断是否切换父节点不能快速高效地缓解网络拥塞等问题,提出一种基于多维度量结合的集中式网络拥塞控制(centralized network congestion control based on multi-metrics combination, CNCCMC)路由协议。首先,为了降低网络拥塞发生的概率,CNCCMC路由协议综合考虑了节点剩余能量、缓存占用率、无线链路质量和中继节点当前子节点个数等多维度量完成路由构建;其次,当检测到网络拥塞时,CNCCMC路由协议依据网络拥塞节点进行流量分析和判断的结果采取集中式的方式控制其子节点的切换;最后,在网络拥塞缓解过程中,提出一种“乒乓效应”避免机制。理论分析和仿真结果表明,与GTNCC路由算法相比,CNCCMC路由协议在降低网络拥塞发生的概率、延长网络平均生存寿命和提高网络吞吐量等方面的性能得到了有效提升。     

基于虚拟代理的两阶段网格资源协同分配模型

由于网格资源的分布性和异构性,资源协同分配一直是网格计算的基础研究内容.针对资源协同分配中用户对费用和截止时间的约束,提出一种基于虚拟资源代理的两阶段协同分配模型.虚拟资源代理通过一个两阶段的分配机制来优化资源配置和价格方案,用于满足用户费用约束和提高系统资源收益.同时,虚拟资源代理利用队列系统建立资源工作模型,为用户任务提供量化的截止时问保证.仿真实验从任务截止时间违约率、资源收益和资源利用率三个方面比较了基于该模型的协同分配策略与传统策略的性能表现.实验数据显示,对具有费用和截止时间约束的任务,该模型能有效提高用户QoS满意度和系统资源收益.     

卫星认知无线电CDMA上行链路功率控制

功率控制和动态频谱接入是提高卫星通信中频谱利用率的关键技术。非注册用户以频谱租赁方式可对注册用户付出的代价进行补偿,亦可完成自身通信需求。针对注册用户和非注册用户给出不同的效用函数,对由两种用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,之后通过最大化系统容量条件完成效用占优选择,得到最优化功率分配策略。该策略可满足两种用户自身需求,亦可使系统通信容量最大。对于其性能,给出了两种用户数量和发送功率的关系,仿真结果表明,非注册用户数量在系统容限内愈多则系统总容量愈大,注册用户所要求的最低信干噪比则在一定范围内最佳。     

基于随机/自由和按需算法的卫星BoD多级MAC协议

针对全球没有统一BoD协议标准的问题,根据随机、自由和按需分配多址协议的特点,借鉴802.11分层协议工作原理,提出了一种新的BoD多级MAC协议,它根据地面站数量和系统业务量确定使用不同的协议,通过提高动态信道利用率达到降低平均传输时延的目的。理论分析和仿真结果表明,多级MAC协议在系统业务量小、地面站多时能得到小的传输时延;业务量增大后,在保持最大系统流量的同时仍能得到较小的传输时延,同时通过改进碰撞算法保证了系统的稳定性。     

飞机动力模拟系统的模糊神经网络控制研究

讨论了一种基于电液速度伺服系统的飞机动力地面模拟系统的计算机控制结构，研究了该地面模拟系统的性能。建立了相应的数学模型，提出了新的模糊神经网络控制策略，该策略提出新的综合目标函数和权值修正方法，是传统PID控制思想和方法在智能控制器的延伸。实验表明，本文提出了并建立的数学模型合理，采用的控制策略可以大幅度地提高系统性能。     

复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

异质用户下交通拥挤控制的混合策略研究

随着出行需求及汽车保有量的增加,交通拥挤愈发严重.为了缓解交通拥挤,本文针对公私合营的交通网络,考虑用户异质性,提出了对交通网络同时实行道路收费和可交易电子路票方案的混合策略,即分别对使用政府资建的公有路段和BOT模式下的私有路段的出行用户收取电子路票和费用.通过对用户在混合策略下的出行行为分析,建立了用户均衡和路票市场均衡下的变分不等式模型.接着,对交通网络的系统最优模型进行分析,得到了促使路网在用户均衡状态下达到系统最优的混合策略集合,同时给出了混合策略下系统效率损失的上界.在此基础上进一步提出了涵盖其他目标的双层规划模型,得到能实现双重目标的最优混合策略.最后,对具体路网进行数值实验,可分别得到路网中每一公有和私有路段的具体路票收取量和收费值,以及需要设置的收取总窗口数.     

电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。     

网络化管理——敏捷供应链系统

敏捷供应链是网络化经济时代的新型管理模式 ,本文研究敏捷供应链管理系统的设计与组织管理 ,提出了基于 Internet/ Intranet系统模型和基于多代理的组织模式 ,为供应链管理研究提供参考.     

多机器人对抗系统仿真中的对手建模

用贝叶斯网络来解决多机器人对抗系统的对手建模问题，建立了用于一类多机器人对抗系统对手规划识别的混合贝叶斯网络。将足球机器人赛场进行分区，使用贝叶斯网络来分析和判断对手的意图为将球踢向哪个分区，实现足球机器人系统的对抗目标。建立了基于对手建模的策略仿真系统，实验结果表明了该策略仿真系统的有效性。     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.     

基于聚簇的大规模虚拟试验实体分配策略研究

在大规模虚拟试验中,能否为数量众多的试验实体合理指定其所在的宿主机将直接影响系统性能.针对现有实体分配算法大都以线性聚簇策略为主,不适用于大规模松耦合的试验环境,提出了一个较为系统性的细粒度实体分配理论.在网络仿真实时性理论指导下,建立了实体交互图EIG,定义了虚拟试验系统的实体粒度.提出了大规模试验中非线性聚簇的实体划分策略,并证明了细粒度下非线性聚簇要优于线性聚簇.该实体分配理论对实体聚合算法的选取和分配方案的评价都具有指导意义.     

企业组织设计专家神经网络系统的研究

利用１０种相关性小,完整性好的环境、组织和战略关系模式训练了一个能诊断企业组织适应性状态的神经网络,该网络与专家系统有机结合后进一步完成了企业的组织设计。实际应用表明以实证研究为基础的这种组织诊断与设计方法客观性好、自适应强,是一种研究企业组织的值得深入发展的新方法     

网络化控制系统综合仿真平台设计

已有的网络化控制系统仿真平台忽略了网络资源调度策略对系统性能的影响,没有提供对网络资源调度策略的仿真接口。基于Matlab的TrueTime工具包,开发了网络化控制系统综合仿真平台,实现了对控制系统与网络系统的联合仿真。该仿真平台提供了对控制策略和网络资源调度策略的联合仿真接口,增强了仿真平台的灵活性。最后,通过仿真试验分析了不同网络资源调度策略对网络化控制系统性能的影响。