基于动态阈值的VOD虚拟机集群预调度算法

如何构建支持大规模并发用户的视频点播(VOD,Video-on-Demand)服务是当前的热点研究问题.虚拟机集群因具有多实例、可封装和按需资源分配等特性,将成为构建大规模VOD服务的支撑技术.但是,现有虚拟机集群调度方法还难以应对VOD服务中点播行为的随机性与虚拟机调度的滞后性.为此,我们提出一种基于动态阈值的VOD虚拟机集群预调度算法,通过预测虚拟内存资源利用率最高时刻的用户链接数,动态地更改调度阈值,完成虚拟机集群的预调度.实验验证该算法可降低VOD服务中的时延抖动,并提高系统资源利用率.     

IaaS模式“云训练”资源预测调度方法

基础设施即服务(infrastructure as a service, IaaS)模式“云训练”是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了“云训练”中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive fuzzy clustering based fuzzy neural network, SFCFNN), 并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。     

IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延,导致弹性云服务效率低下的问题,提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系,预测负载值,并估算虚拟机需求量,从而可提前部署虚拟机,提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境,实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明,该方法能够准确决策虚拟机资源量,保证虚拟机资源预留,有效改善了IaaS云的弹性效率.     

基于随机模型的动态调度算法研究

针对多资源云环境中虚拟机放置问题,提出了一种在随机模型下综合利用率较高的动态调度算法MIUS （maximize integrated utilization scheduling）. 首先,在调度中心建立一个虚拟的中央队列缓存用户任务,然后利用随机路由算法对用户任务进行服务器快速选择,最后在服务器上建立虚拟等待队列并利用MIUS算法进行虚拟机配置. 仿真实验结果表明,该算法在保证QoS的情况下,实现了一定程度上的负载均衡,并可较大提高系统的综合利用率.     

不确定云环境下基于滚动窗口的节能调度

目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点. 然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远. 本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法（ERRHU）,用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗. 本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算法的性能.     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

面向移动云计算的VM动态调度算法

针对移动云计算中的虚拟机(virtual machine,VM)调度问题,考虑无线带宽限制对VM调度的影响,以云提供商的系统效益为目标函数,根据拍卖机制提出了一种带宽受限的VM动态调度(bandwidth constrainted VM dynamic scheduling,BVMDS)算法。该算法首先根据用户的出价来判定拍卖成功方,然后根据拍卖成功方对计算资源的需求来配置VM,最后采用临界支付的方式来计算拍卖成功方的实际支付价格。仿真结果表明,算法能够有效地改善云提供商的系统效益和资源利用率。     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

基于网格技术的多用户多任务模拟训练系统

针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念，这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先，建立了面向大规模训练的两级用户管理体制，以及B/S与HLA结合的系统体系结构；然后，综合利用Web技术、网格技术（Globus Toolkit 4，GT4）和分布仿真技术（HLA/RTI）等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题，实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标；最后，面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统，它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点，在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。     

用模糊调度系统求解动态Job Shop问题

研究工件加权拖期总和最小化的动态 Job Shop调度问题 .提出了一个模糊调度系统 ,用以动态地选取启发式调度规则以求解该问题 .特别地 ,该系统具有从模糊规则和以前经验中学习的能力 .各种不同条件下的仿真实验表明该模糊调度系统是有效的.     

一种改进的"当前"统计模型及其自适应滤波算法

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理，针对“当前”统计模型中的加速度“当前”均值在采样周期内被假设为常数的不尽合理性，将假设条件放宽为：加速度“当前”均值在采样周期内连续可导，由此提出一种改进的“当前”统计模型及其自适应滤波算法。Monte Carlo仿真结果表明了新算法的有效性和优越性。     

类人猿型机器人"GOROBOT"的可变ZMP双足动步行仿真

为了有效地验证类人猿型机器人“GOROBOT”的双足动步行能力，通过合理地将可变ZMP（zero Moment Point）的变化规律定义为余弦曲线，并基于三维倒立摆的动办学原理，推导出了单脚支撑期内机器人质心轨迹方程。在此基础上，采用样条插值函数来保证机器人质心加速度的连续性，从而提出了基于这种可变ZMP的双足动步行关节轨迹生成方法。最后，在虚拟物理环境下利用仿真软件实现了虚拟的3一D类人猿机器人“GOROBOT”双足动步行，验证了方法的正确性和实际类人猿机器人“GOROBOT”的双足动步行能力。     

Research on the self-defence electronic jamming decision-makingbased on the discrete dynamic Bayesian network

The manner and conditions of running the decision-making system with self-defense electronic jamming are given. After proposing the scenario of applying discrete dynamic Bayesian network to the decision making with self-defense electronic jamming, a decision-making model with self-defense electronic jamming based on the discrete dynamic Bayesian network is established. Then jamming decision inferences by the aid of the algorithm of discrete dynamic Bayesian network are carried on. The simulating result shows that this method is able to synthesize different targets which are not predominant. In this way, various features at the same time, as well as the same feature appearing at different time complement mutually; in addition, the accuracy and reliability of electronic jamming decision making are enhanced significantly.     

Discussion About the Paper ＂The Eigen－Problem of Matrix in Max－Algebra－Analysis for Operating Period of A Class of DEDS＂

ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎＡｂｏｕｔｔｈｅＰａｐｅｒ＂ＴｈｅＥｉｇｅｎ－ＰｒｏｂｌｅｍｏｆＭａｔｒｉｘｉｎＭａｘ－Ａｌｇｅｂｒａ－ＡｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＯｐｅｒａｔｉｎｇＰｅｒｉｏｄｏｆＡＣｌａｓｓｏｆＤＥＤＳ＂ＷＡＮＬｉａｎｇｑｉａｏ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａ...     

载人登月训练模拟器综述

为了给中国未来载人登月任务训练仿真技术预研和模拟器研制方案论证提供借鉴参考,梳理了美和前苏联载人登月任务航天员训练概况、训练模拟器型谱及其应用情况.主要分析NASA航天员训练分类、训练阶段、主要的训练模拟器及其典型的训练情况,简要介绍了前苏联载人登月模拟器的类型.总结了得到的启示,最重要一点是:登月训练应该研制各种类型的训练模拟器,以丰富航天员模拟训练的手段,提高模拟训练的覆盖性.还对未来中国航天训练仿真技术前景进行了展望,包括新型虚拟现实技术因登月飞行和月面驻留任务及环境的特点而得到工程化应用;新型虚拟现实训练仿真技术体系的关键技术主要有自然和谐人机交互技术、真实感力学环境感知仿真技术、人类多感知(视觉、听觉、触觉等)仿真技术等;新型人机交互技术在模拟训练中的应用将更为自然与和谐;新型运动感仿真技术将在模拟训练中得到工程化应用.     

虚拟高炮仿真训练系统

论文设计实现了一种用于训练高炮操作手的虚拟高炮仿真训练系统。它既可训练炮手的操作能力,又可对炮手训练效果进行评估,还能挂接在DIS仿真系统中,作为大型作战仿真训练系统的一个子模块,进行合成训练,因而能显著提高高炮操作手的训练效果。     

质子交换膜燃料电池动态响应建模与仿真研究

为研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的输出响应,利用Matlab-Simulink仿真工具对PEMFC进行系统动态模型建立.通过使用燃料电池测试系统,在不同的运行条件下对PEMFC的暂态电响应进行测量和分析.实验数据与仿真结果吻合较好,表明该模型是有效和可操作的,有助于改善PEMFC的设计,提高其性能.     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

地空导弹训练仿真系统的设计与实现

以一类指令制导地空导弹为对象，设计并研制了地空导弹训练仿真器样机，实现了导弹武器系统的多种训练功能，本文提出了该训练仿真器的设计原则；介绍了武器系统的仿真建模方法、监控台的功能和多媒体演示方案；重点展示了训练仿真系统的硬件结构，软件实现手段以及系统所实现的各种训练模式，并分析了系统的时空一致性。     

计算机辅助教学与军事模拟训练系统

本文简述了计算机辅助教学的概念、发展及原理,给出了一个用自动生成型CAI构筑的军事模拟训练系统的实例。由于采用自动生成型CAI的模式,该军事模拟训练系统的可用性和灵活性大大提高,从而延长了系统的生存周期。文中介绍了软件设计思想和方法,在其它应用领域亦具有参考意义。