网格服务链模型的验证分析技术及应用

确保网格应用中大规模资源共享和复杂任务处理的正确性与可靠性是一项重要的工作．文中从形式化方法的角度出发，提出了基于状态Pi演算的网格服务链模型作为对网格中服务协作与组合进行建模和分析的理论工具．其中，状态Pi演算针对Web服务资源框架（WSRF）的思想，协调了系统状态与行为间的关系，扩展了Pi演算对系统状态的全生命周期管理能力．在此基础上，进一步结合了模型验证技术对网格服务链进行设计和运行时的逻辑性质分析．通过材料形变与断裂过程动态分析的网格应用案例，展示了采用上述方法对网格应用进行需求验证和可靠性分析的有效性．     

设备网格溯源服务的应用

为解决设备网格中资源动态变化造成的实验重现的困难,引入溯源服务.溯源服务以Web服务形式存在,记录设备网格内实验过程中诸如服务调用时间、服务请求者、服务提供者及用户评价等重要信息,形成溯源信息.为提高用户的满意程度,使用模糊变量来描述用户对其实验结果的评价,将溯源信息用于设备池的设备选择算法,增加令用户满意的服务质量好的仪器设备的使用率.实验结果表明: 相对于随机调度算法,基于溯源信息的设备选择算法使得用户满意程度达80%.     

设备网格服务链共享技术与方法研究

设备网格服务链的可靠性和高效性是构建设备网格的关键.提出了一种设备网格服务链共享技术与方法;给出了一种设备网格服务组织模型和柔性设备网格服务链模型;建立了设备网格服务链共享系统.结果表明,在设备网格环境下,设备网格服务链共享技术与方法能大大提高设备资源的协同共享和互操作的能力.     

面向复杂工业过程的模型辨识软件设计与应用

由于根据实际工业生产环境下获得的现场试验数据很难得到实际工业过程的动态数学模型,迫切需要强有力的辨识软件予以支持。根据一种基于参数方差的全局辨识技术,利用多层分布式组件技术设计了一个面向复杂工业过程的开放、通用、组件化的模型辨识软件,详细介绍了该软件的设计方案和功能。将该辨识软件应用于某实际工业过程,结果表明该软件极大地提高了实际工业过程建模的效率。     

处理带约束的多目标优化进化算法

针对当前对求解多目标优化的遗传算法中主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,而很少考虑对约束条件的处理的问题,提出一种求解带约束的多目标优化遗传算法,利用邻域比较与存档操作遗传算法处理多个相互冲突的目标之间的优化、利用不可行度选择操作处理约束条件和选用约束主导原理指导进化过程选择操作; 面向多目标约束优化算法,列举了2个难点典型问题进行仿真计算研究,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解.