利用多波束智能天线提高Wiamx MESH网络集中调度性能的方法

在Wimax（IEEE802.16）Mesh网络集中调度机制中,通常采用树形拓扑,由于数据都是往来于Mesh基站（MBS,Mesh Base Station）的,越靠近MBS的节点,需要中继的数据越多,因此越可能成为影响网络吞吐量的瓶颈节点。当采用全向天线时,使用各种先进的调度算法都不能有效解决这个瓶颈问题。提出了在网络节点上（尤其是在瓶颈节点上）使用多波束智能天线,使更多链路可以并行传输,从而有效解决瓶颈问题。仿真结果表明,提出的方法可以显著提高网络吞吐量,而且,仅在瓶颈节点上使用多波束智能天线,可以在性能与代价之间进行折中。     

一种改进的蚁群算法及其在VRP中的应用

从基本的蚁群算法出发,讨论参数a、β及P、Q的改变对算法的影响,并通过遗传算法对α、β和Q进行遗传变异改变其值,进而对算法进行改进.既提高了算法的收敛性,又避免了算法过早地陷入局部最优,提高了解的质量.通过实验证明算法可行、有效. .     

面向节能的阻塞混合流水车间调度问题建模

针对能耗目标的阻塞混合流水车间调度问题(HFSP-B),分别构建了考虑调整时间及不考虑调整时间的阻塞混合流水车间调度问题(MILP)模型.为了减少机床待机能耗,在MILP模型中考虑关机/重启节能策略.针对MILP模型,从目标函数、目标函数的线性化过程、决策变量和约束方程进行介绍.最后,通过对具体实例的求解,验证了所提MILP模型的有效性.通过对MILP所得最优解的分析,挖掘了阻塞因素对能耗目标的影响规律,有助于今后设计基于元启发式算法的近似算法.     

资源衰退型城市产业结构调整与环境污染的联动效应

基于 2003年—2016年我国资源衰退型城市产业结构调整与环境相关数据,测度了资源衰退型城市产业结构调整与工业三废减排的耦合协调度,并进一步应用面板VAR 模型对产业结构调整与环境污染排放的动态互动关系进行定量分析.研究结果表明,目前我国资源衰退型城市产业结构调整与污染减排的耦合协调度仍处于濒临失调状态.脉冲响应图显示,产业结构高级化促进工业废水、工业二氧化硫的减排具有长期效应,工业废水减排有助于倒逼产业结构高级化.我国资源衰退型城市转型发展,应进一步推动产业结构的调整,大力发展第三产业与高新技术产业,加快经济结构优化升级,以产业结构的高级化推动城市的绿色高质量发展.     

基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。     

航拍图像车辆检测的数据增强

为快速增加车辆航拍图像的训练数据以提高检测模型的精度,从而提高车辆检测的准确度,提出了一种新的数据增强方法,将数据增强技术应用于提高无人机航拍图像中的车辆检测性能,并提出一套通用工作流和一种新的生成数据增强方法。工作流由Pluralistic Image Completion生成器网络和Tiny YOLOv3检测器网络组成,分别用于新训练数据的生成和边框标注,同时也要均衡考虑相关的性能指标。生成数据增强方法包括训练阶段和增强阶段。训练阶段涉及对生成器网络和检测器网络的分别训练。增强阶段使用生成网络生成新样本,并使用检测器评估这些样本进行增强的可行性。评估后确定可行的样本组成增强训练数据集,用于之后的检测器训练。该方法只需要在训练数据集中对车辆对象加上边界框标注,并不需要任何额外的监督;且允许用更多数量的实例来训练检测器,尤其是在训练实例数量有限的情况下,以此提高车辆检测性能;同时,该方法可以与不同的生成器集成,具有一定的通用性。试验结果表明：在与Pluralistic和DeepFill集成时,该方法可使其平均精度分别提高25.2%和25.7%。     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

一种分布式实时事务调度新策略研究

针对目前分布式系统中存在的问题,详细分析了分布式系统和并发控制协议对实时事务调度策略的影响,鉴于目前真正的分布式实时事务调度策略尚处于探索发展阶段,现提出一种分布式最少剩余时间优先的调度策略,通过实践结果证明,该调度策略比传统调度策略更适用于分布式实时数据库环境中。     

基于有限带宽的NCS模糊动态反馈调度算法研究

带宽受限是影响网络控制系统正常运行的一个重要因素。将模糊控制理论引入反馈控制实时调度框架体系。提出了基于有限带宽分配的模糊动态反馈调度算法。该算法综合考虑了系统中各控制回路的控制偏差和偏差变化率。通过动态调节各控制回路的优先级,在满足系统的实时性要求的同时,能使网络具有较好的服务质量。仿真结果证明了所设计的算法要优于EDF算法,能够更有效的提高网络控制系统的控制质量。     

处理机调度算法的研究

处理机是计算机系统中的最重要资源,如何提高处理机的利用率是软件开发人员面临的主要问题。处理机利用率是受多方面因素影响的,其中处理机调度方式是主要因素。本文主要介绍各种常见的处理机调度算法,通过实例总结这些算法的原理及适用范围。