基于AFDX的机载数据网络端系统通信机制研究

阐述了AFDX标准化文档ARINC664（主要是第7部分）对机载数据网络端系统通信机制的标准化规定。介绍了虚拟链路和AFDX端系统协议栈等关键技术。用一个端系统和交换机配置的实例阐述了机载网络的端系统通信机制。     

基于NS2的优先级队列管理算法设计

网络控制系统的信号以分组的形式在网络中传输,引起了传输时延、丢包等问题;为了更好地研究网络控制系统的性能,利用NS2搭建了网络控制系统的网络传输模型.并以其中的优先级业务分组为研究对象,设计了优先级队列管理算法;在DropTail算法的基础上进行改进,继承了原有算法的优势,并加入了业务优先级识别和弃包选择机制;通过调用两种算法进行实验,从时延、丢包以及吞吐量方面进行分析与对比,验证了PDropTail算法的有效性.     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

用栈模拟队列运算的算法设计

介绍了栈和队列的基本定义和基本算法，讨论了用栈的入栈基本运算去模拟队列的入队和出队操作。     

基于优先级区分的调度及主动队列管理算法

文中研究在UMTS网络的AM模式（Acknowledged Mode）下实现基于优先级区分的调度及主动队列管理.提出了MP-SAQM（Multi-priorities Scheduling and Active Queue Management Algorithm）算法.算法将不同的QoS类别归入不同的优先级队列,根据MPADRR（Multi-priorities Average Deficit Round Robin）调度算法按照优先级高低进行调度,并对不同QoS类别设置均匀的队列缓冲区,保证了调度的公平性.同时使用差异化的RED（Random Early Drop）算法进行主动队列管理,对不同优先级队列执行不同的丢包策略.仿真结果验证了该算法的有效性.     

无线网络编码随机优先级检测调度算法

提出了一种针对中继网络编码的随机优先级检测调度(REDP)算法.中继节点根据数据流优先级和网络拥塞程度调整丢包概率,通过主动丢包避免严重网络拥塞,降低传输时延和系统能耗.建立了2条数据流中继网络编码的Markov链模型,推导了数据流的丢包率和时延,理论分析表明,在流媒体服务质量(QoS)规定的丢包率约束下,REDP算法能有效降低等待时延,更利于视频、语音等实时业务流的传输.数值仿真结果表明,与PNCP算法相比,REDP算法能够有效增加网络编码机会,从而降低了系统能耗.     

基于优先级的航班到达调度算法

随着空中交通流量的迅猛增长,终端区空中交通拥堵以及由此导致的航班延误现象日益突出,甚至危及航空安全,航运效益也随之受到巨大的损失。作为终端区流量管理的核心,航班到达调度旨在为终端区待着陆的航班安排合理的着陆顺序和降落时刻,在确保安全的前提下提高进港航班运行效率。基于优先级思想,文章提出了PBSA和PBSA-CPS两种航班到达调度算法,并引入约束位置交换概念,以提高调度结果对于管制员的可操作特性。最后以首都机场为例进行了仿真,并与现行的先到先服务算法FCFS进行了对比。仿真结果表明,通过对航班赋予相应的优先级,有助于优化调配到达航班队列的降落时隙分配结果,提高终端区运行效率,减少延误损失。     

优先级回退算法性能分析

为了解决采用优先级回退算法提供优先级区分的类IEEE 802.11协议的性能分析问题,并为进一步优化协议提供支持,在借鉴IEEE 802.11容量分析方法的基础上,提出了一种基于古典概率分析模型的性能分析方法.通过计算不同优先级业务的平均回退窗口,估算整个网络中分组的平均发送周期长度,从而得到该网络的最大吞吐量.对两级优先级网络容量进行了理论分析,得到了关于网络容量的解析结果.仿真结果表明,理论结果与仿真结果一致,该分析方法能够得到网络容量的准确结果.     

基于优先级的云平台视频配置网络算法

为解决云视频配置网络不能满足用户需求、不能保证服务质量以及用户使用成本高等问题,设计基于优先级的视频配置算法。利用视频受欢迎程度算法和分布式控制法解决视频网络中面临的资源消耗问题和副本配置问题。根据会员用户和非会员用户区分用户请求的优先级,会员用户比普通用户享有更高的资源优先使用权,即可以优先使用。利用网络上常见的团购策略帮助需要高视频质量但资金有限的用户解决消费成本问题,参与团购的用户越多,享受的优惠越高。     

基于优先级的邮运调度算法的设计与实现

邮运调度是邮区中心局生产作业系统的重要环节,而调度算法的核心是装箱问题。针对邮运调度特点,设计一种基于优先级的装箱调度算法,并给出了算法的设计思路和流程。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

基于神经网络逆系统的鲁棒主动队列管理算法

通过在中间节点上使用主动队列管理策略来进行有效地拥塞控制,在保证较高吞吐量的基础上稳定地控制队列长度,从而实现了端到端的时延控制和保证QoS需求.在研究中,TCP的流量控制过程被视为二阶非线性时变系统,并通过可逆分析,证明该系统可逆,采用神经网络逆系统这种近年来发展起来的非线性鲁棒控制理论作为控制器的设计方法,设计出一种新的主动队列管理算法.仿真试验表明,这种算法的稳态和瞬态性能都优于与其具有相同实现复杂度的 RED和PI算法,并且在负载扰动和参数变化时具有很强的鲁棒性.神经网络逆系统方法应用于非线性的流量控制过程中有助于系统稳定性和鲁棒性.     

Tele-network design based on queue competition algorithm

In this paper, we report research on how to design the tele-network. First of all, we defined the reliability of tele-network. According to the definition, we divide the whole reliability into two parts: the reliability of the mini-way and that of the whole system. Then we do algebra unintersection of the mini-way, deriving a function of reliability of tele-network. Also, we got a function of the cost of tele-network after analyzing the cost of arcs and points. Finally, we give a mathematical model to design a tele-network. For the algorithm, we define the distance of a network and adjacent area within certain boundaries . We present a new algorithm—Queue Competition Algorithm(QCA) based on the adjacent area . The QCA correlates sequence of fitnesses in their father-generations with hunting zone of mutation and the number of individuals generated by mutation, making the stronger fitness in a small zone converge at a local extreme value, but the weaker one takes the advantage of lots of individuals and a big zone to hunt a new local extreme value. In this way, we get the overall extreme value. Numerical simulation shows that we can get the efficient hunting and exact solution by using QCA. The QCA efficient hunting and exact solution. Foundation item; Supported by the National Natural Science Foundation of China (70071042,60073043,60133010) Biography: Huang Zhang-can(1960-), male, Professor, research direction: evolutionary computation.     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

基于匹配算法的网格资源管理系统

基于匹配算法的网格资源管理调度层次模型,采用了群匹配算法作为调度策略,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求。     

基于簇的可动态调整的分层负载均衡算法

为了提高分布式系统的性能,设计了能根据节点当前任务负载强度和调度能力,动态地改变集群的逻辑控制结构的2层负载均衡算法.算法把系统中的节点分成多个簇,每个簇有1个调度节点和若干个工作节点,簇内工作节点形成算法的第1层,执行用户提交的任务;簇间的调度节点形成算法的第2层,调度节点间通过相互协作,均衡簇间的负载.算法可以通过分裂簇增加调度节点的方式来提高系统的调度能力;通过合并簇增加工作节点的方式来提高系统的执行能力.对于不同类型任务,算法能根据任务到达流的速度调整逻辑控制结构,从而提高CPU利用率.测试结果表明,该算法不仅能提高系统性能,而且经过调整后的系统会进入稳定状态.     

基于PROFINET IRT的列车通信网络调度算法

提出了一种基于实时以太网PROFINET的列车通信网络模型,采用时分复用的方式将传输周期分为IRT时段、RT时段和NRT时段,传输3种实时性要求不同的列车数据.在此基础上,重点设计了基于资源受限项目调度问题的实时周期数据IRT通信调度算法,通过时态约束得出多个任务的调度时刻表.采用OPNET仿真软件建立了时分复用的PROFINET通信模型,仿真结果表明:采用本文调度算法的IRT时段交付时间,相比单调速率调度后的IRT交付时间减小,且任务量越大,该算法越有优势.     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．