基于在线时延辨识的网络控制系统调度

基于在线网络时延的辨识方法,提出一种对网络控制系统的周期信息、非周期信息和消息的实时动态调度算法.所提出的利用一种滤波器的辨识方法能够实时在线辨识网络时延,而且基于该时延辨识的调度算法能够动态地调整采样周期和分配带宽,并保证系统的性能和提高网络资源的利用率.仿真实例说明了辨识方法的有效可行性.     

一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法

针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题，提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标，建立虚拟网络功能映射及调度模型，通过设计一种低时延映射及调度算法(GABL),根据虚拟网络功能与虚拟机之间的映射集合，优化虚拟网络功能映射节点的选择问题及调度顺序问题，求解出最短时间的网络功能虚拟化映射及调度方案。GABL算法采用两段式初始化技术，将虚拟网络功能和虚拟机分别进行初始化，提高初始解的质量；利用具有锦标赛策略的人工蜂群算法对问题进行求解，保留优秀基因与种群多样性，避免陷入局部最优；采用局部搜索算法在可行解附近进行寻优，加快求最优解的速度。仿真实验结果表明：GABL算法具有稳定性强、收敛性快等特点，能够有效降低虚拟网络功能映射及调度服务时间；与GATS算法相比，GABL算法的服务完成时间减少了15%。     

一种航空电子WDM网络消息调度方法

针对WDM(wavelength division multiplexing)广播选择型网络结构,提出了一种高信道利用率的航空电子周期和非周期消息的实时调度方法 MMAS(multichannel multiclass avionics scheduling).对周期消息,采用多信道静态轮转调度策略,其中RL(round length)轮转参数优化方法,可以有效地提高信道负载率,减少带宽碎片;同时提出的多信道消息分配策略能有效减少消息拆分次数.对非周期消息,采用动态预留的多信道调度策略,提出了基于周期消息剩余带宽循环序列矩阵的方法提高了信道利用率,提出了非周期实时消息的准入条件.最后,一个具体的算例验证了MMAS中周期消息RL优化方法、消息分配方法以及非周期消息剩余带宽调度策略.结果表明,周期消息分配方法能降低消息的拆分次数,RL优化设计方法和非周期剩余带宽的调度方法能有效提高信道利用率水平.     

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。     

一种基于社区的机会网络路由算法

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在时延过长、冗余转发的问题,提出一种基于社区的机会网络路由算法Routing algorithm for Opportunistic Networks based on Community(RONC),通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:RONC算法在平均端到端时延、转发效率和平均存储时间等方面均优于经典的Epidemic routing算法、Prophet routing算法及其改进算法Community-driven Hierarchical Message Transmission Scheme(CHMTS)。     

混合MAC协议和流量分化服务质量的无线传感器网络智能算法

针对无线传感器网络(WSNs)中负载很大的情况下网络能量效率较低的问题,提出了一种基于MAC协议混合流量分化QoS的WSN智能算法。为关键或时延敏感的数据包缩减了时延,首先,通过使用智能CSMA和TDMA加强方法充分利用信道;然后,同时使用广播调度和链路调度,根据网络负载动态地从广播调度切换至链路调度从而获得最佳效率;最后,利用分散处理方法完成调度,即节点在本地使用时钟算法找到时隙,并为之分配。仿真实验验证了所提算法的理论思路及高效率,结果表明,适当的变化发射功率方式降低了能量消耗,并行发射的使用进一步降低了时延。     

混合MAC协议和流量分化QoS的WSN智能算法

针对无线传感器网络(WSNs)中负载很大的情况下网络能量效率较低的问题,提出了一种基于MAC协议混合流量分化QoS的WSN智能算法。为关键或时延敏感的数据包缩减了时延。首先,通过使用智能CSMA和TDMA加强方法充分利用信道;然后,同时使用广播调度和链路调度,根据网络负载动态地从广播调度切换至链路调度从而获得最佳效率;最后,利用分散处理方法完成调度,即节点在本地使用时钟算法找到时隙,并为之分配。仿真实验验证了所提算法的理论思路及高效率,结果表明,适当的变化发射功率方式降低了能量消耗,并行发射的使用进一步降低了时延。     

基于博弈论的蓝牙4.0协同通信策略

为降低节点能量消耗,平衡网络整体效率,提出了一种基于合作博弈论的蓝牙协同组网模型。该模型每个节点根据文中定义的最快响应策略,依据前一轮其他节点所选策略,实时做出当前的策略选择以保证自身效益最大化。进而给出了一种基于能量优先级的通信调度算法,电量低的节点优先进行数据传输,通过节点主从角色转换功能实现跨微微网的通信,降低数据传输时延。实验结果表明,该协同组网策略与传统蓝牙组网算法相比,单个节点能量消耗降低约9％,加快了网络拓扑构建速度,数据传输时延平均降低约11个百分点。     

一种基于群智能仿生优化的WSNs节点调度方法

为了解决物联网感知层无线传感器网络(WSNs)的节点调度问题,使网络能量总消耗最小化、网络生存周期最大化和网络性能最优化,该文将问题转化为一个约束条件下的组合优化问题,利用元启发式蝙蝠算法在求解复杂组合优化问题中参数设置少、快速收敛等优点,提出一种非均匀条件下的基于蝙蝠算法的WSNs节点调度算法。仿真对比和结果分析表明,在无线传感器网络节点调度过程中,蝙蝠算法效率最高,能耗最低,时延最短,可靠性好。与人工免疫算法和粒子群算法相比,该方法的网络节点平均能耗分别降低10.8%和3.5%。     

VANET中基于时空的动态优先级调度策略

在车载自组网中,道路安全相关应用地位日益突出.根据安全消息的紧迫程度对其优先级进行划分.提出了基于时空的动态优先级调度策略,通过建立时空相关函数表示不同优先级大小,优先级随着消息分发的时间和距离的增长而减小.同时,将紧急报警消息的传输限制在一定的时间域和空间域.通过仿真实验,结果证明基于时空的动态优先级调度策略可有效地提升网络性能:与采用固定优先级最大延迟门限的方法相比,当节点密度高时该算法可以很好地减少网络负载；当节点密度低时可以更好地扩大传输范围.     

考虑网络诱导时延的电动汽车主动安全控制策略

为了解决汽车CAN网络的消息处理、数据丢包等行为会引起汽车控制系统的时间迟滞效应,从而影响整车动力学控制的准确性的问题,提出了基于鲁棒模型预测控制的汽车横摆稳定性控制策略. 首先分析了CAN网络的消息时延特点,以此为基础构建多胞时滞动力学模型描述汽车网络的参数不确定性. 进一步设计了包含不确定参数的鲁棒模型预测控制器,提高了汽车主动安全控制器的抗干扰能力. 此外,横摆稳定控制策略还使用基于渐进稳定不变椭圆集的变时域最优控制律提高了鲁棒控制算法的在线求解效率,平衡了系统控制鲁棒性和最优性的矛盾. 结果表明,提出的控制策略能够抵抗CAN网络时延诱导的参数不确定性,缓解鲁棒控制算法的保守性,提高汽车转向时的主动安全性能.      

基于节点分簇的延迟容忍网络路由策略

延迟容忍网络中路由策略的效率受节点移动特性的影响,为了能够利用节点移动特性制定更加高效的路由策略,提出了基于节点分簇(clustering)的延迟容忍网络路由策略.根据节点接触概率提出了节点分布式分簇算法,将移动特性相似的节点组成簇,并且选择簇内的网关节点;制定了基于节点分簇的消息转发策略.仿真结果表明,相比已有的延迟容忍网络路由策略,所提路由策略能让延迟容忍网络具有更高的消息投递率,更低的平均投递时延以及更低的网络开销比率.因此,利用节点移动特性制定的节点分簇路由策略能够提高延迟容忍网络的性能.     

基于带随机网络的多种群粒子群优化算法求解多资源受限柔性作业车间调度问题

多资源受限柔性作业车间调度问题(MRC-FJSP,multi-resource constrained flexible job shop scheduling problem)是一类复杂的组合优化问题。针对以最小化最大完工时间为目标的MRC-FJSP,提出了一种带随机网络的多种群粒子群优化算法(MPSO-RDnet, multi-population particle swarm optimization algorithm with random network)。首先,设计了一种半主动解码和基于启发式规则解码相结合的新型解码方式,对原有解空间进行有效裁剪。其次,提出了基于关键路径的两种邻域结构,提高算法局部搜索能力;引入了基于随机网络的多种群策略,提高算法全局搜索能力;提出了面向算法搜索停滞问题的重新初始化策略,增强算法的鲁棒性。最后,采用MRC-FJSP基准算例SFTSP进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

独立驱动电动汽车TTCAN调度策略与特性研究

针对事件触发CAN实时性与确定性无法满足独立驱动电动汽车动力系统应用问题,以自主研发的双电机独立驱动电动汽车为对象,构建基于TTCAN协议的网络化控制模型,利用AL算法设计信息调度策略,并对其信息传输实时性、延迟、周期抖动及带宽利用率等系统特性进行理论分析与实验验证.结果表明,作者设计的TTCAN方案有效改善了系统通信实时性与确定性.     

基于Petri网与改进A星搜索算法的矿井机车调度优化

为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。     

一种实时无线传感器网络路由协议

针对传感器网络的特点,提出了一种具有实时性的路由协议.该路由协议可以保证端到端的数据传输具有确定的最大时延.该协议采用基于地理位置的数据转发,相邻传感器节点之间定时交换信息,使用无状态单跳延迟保证转发策略,实现了端到端数据传输的实时性保证.当网络某处发生拥塞时,采用后退重新路由策略,实现了对网络拥塞的自适应性.仿真结果显示该实时协议是可行的和有效的,能满足传感器网络实时性应用的需要.     

基于改进差分进化算法的MVB周期调度表优化设计

多功能车辆总线(MVB)周期调度表的优化设计对提高列车通信网络实时通信的可靠性和均衡网络负荷具有重要作用.考虑到已有的多功能车辆总线周期调度表优化方案存在的不足,提出了一种基于改进的差分进化算法的优化设计方法.首先建立调度问题的数学模型,根据IEC61375-1国际标准和可调度性要求建立了优化目标和约束条件;然后根据周期调度表的生成特点对原差分进化算法的变异和选择阶段进行了改进,提出了适用于MVB周期调度的优化方法;最后通过仿真实验与现有优化算法进行比较,验证了本文所提的改进的差分进化算法对周期调度表的构建具有更佳的优化效果.     

适用于光纤网格的可自适应调度算法

根据光纤传输特性建立光纤网格模型,给予网络资源同计算、存储等网格资源同等的地位,并将数据传输中网络资源的分配考虑进去,从而真实地反映出网络占用对整个工作调度的影响.基于List Scheduling算法描述一种应用于光纤网格上的可自适应的任务调度算法,其中的路由算法通过修改Dijkstra算法而得到.同固定算法的比较结果证明了该可自适应算法的有效性.     

单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.