基于CFP的分布式数据采集应用

传统的工业自动化控制使用PC和PLC来完成,但PLC的功能又满足不了需要。文章介绍了一种能同时提供PC和PLC功能的产品,NationalInstruments(NI)分布式I/O产品-CompactFieldPoint(CFP),并提出了一种基于CFP的分布式的数据采集方案。该方案具有实用性强,便于开发且容易扩展的特点。     

一种分布式交通信号控制方法及仿真实现

在基于多智能体的分布式道路交通控制概念模型和单路口交通信号自学习控制方法的基础上，提出了一种基于多智能体的分布式交通信号区域控制方法。通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调，在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下，尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口。编制交通控制微观仿真软件，在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验，实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式。     

网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法

提出了一种分布式求解弱顶点覆盖集的近似算法，用于网络流量有效测量点的选择，该算法不需要维护网络拓扑的全局信息，仿真结果表明，比较现有算法，新算法能找出更小的弱顶点覆盖集，具有更好的町扩展性。     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

分布式虚拟环境中的碰撞一致性

讨论了分布式虚拟环境中的碰撞一致性问题，分析了其表现形式及产生原因。提出了一种基于预测的可以保障分布式虚拟环境中碰撞一致性的控制方法。最后讨论了该方法在分布式虚拟环境DVNE中的应用。     

并行分布仿真中负载平衡的调度算法研究

并行分布式仿真对复杂大规模动态系统的研究，以及探索其长远的应用空间提供了便利，近年来日益成为研究的热点。在并行分布式仿真中，资源的负载平衡对于维护长时间运行的分布仿真演练的高逼真性是十分必要的。首先分析了分布式仿真中存在的一些负载平衡问题，进而提出了两种负载平衡的方法，以及集中与分布两种实现方式；然后提出了一种具有启发式的征募算法，最后分析了负载监测及迁移策略的实现方法。     

分布式多媒体双向控制系统

介绍了一种利用多媒体计算机、CAN（Controller Area Network）现场总线（BUS LINE）和微控制器组成的一种新型的分布式多媒体控制系统，教师能够在教室对控制中心机房的播放设备进行控制，本系统充分利用CAN无破坏性的基于优先权的总线仲裁机制，解决了多个教室同时操作时引起的总线冲突问题，是一种有效支持分布式控制和实时控制的串行通信网络。     

CAN总线网络节点的实现及应用

为了安全传送现场采集的数据，选择了CAN总线作为现场总线．利用独立CAN控制器SJA1000及普通的单片机可以组成通用的CAN总线网络节点，其应用范围广泛，可以扩展成现场测控装置(开关量输入输出装置)．该装置和上位机通信可以组成简单的集散控制系统．此网络节点方案已通过调试，可直接应用到其他系统中．     

GDSS系统中文件缓存副本策略及其性能研究

首先针对GDSS系统中引入文件缓存副本模型的必要性进行了相关探讨,接着针对域内情况提出了一种基于访问综合评价值的文件缓存副本创建管理策略,并结合Java编写的模拟器测试工具,得到了缓存命中率和数据访问集中度,缓存时间临界值等之间的关系,然后针对该模型,详细说明了其在GDSS系统中的实现方法.     

Optimization in the Migration Problem of Mobile Agents in Distributed Information Retrieval Systems

In this paper,we employ genetic algorithms to solve the migration problem (MP).We propose a new encoding scheme to represent trees,which is composed of two parts;the pre-ordered traversal sequence of tree vertices and the children number sequence of corresponding tree vertices.The proposed encoding scheme has the advantages of simplicity for encoding and decoding,ease for GA operations,and better equilibrium between exploration and exploitation.It is also adaptive in that,with few restrictions on the length of code,it can be freely lengthened or shortened according to the characteristics of the problem space.Furthermore,the encoding scheme is highly applicable to the degreeconstrained minimum spanning tree problem because it also contains the degree information of each node.The simulation results demonstrate the higher performance of our algorithm,with fast convergence to the optima or sub-optima on various problem sizes.Comparing with the binary string encoding of vertices,when the problem size is large,our algorithm runs remarkably faster with comparable search capability.