任务/资源图模型的任务调度与资源访问仿真分析(Ⅱ)-"爱国者"拦截作战目标过程实例分析

任务/资源图仿真建模方法由于包含丰富的时间属性而非常有利于分析复杂离散实时系统，通过一个仿真实例来分析任务/资源图模型的任务调度和资源访问。首先利用任务资源图模型对“爱国者”防空导弹拦截作战目标过程进行了仿真建模，然后利用RM任务调度方法和PCP资源访问控制协议对该系统进行了可调度性分析，包括单节点调度、多节点调度和端对端调度分析。复杂系统任务执行过程中会出现各种抢占、挂起、资源冲突情况，尤其是对于最坏情况下的任务调度和资源使用情况，通过仿真分析验证了对这些复杂情况的时间序列属性。可调度性分析和仿真分析结果表明任务/资源图模型是一种强有力的复杂离散实时系统分析仿真方法。     

聚类分析在大麦资源分类上的应用

利用聚类分析法对大麦资源进行分类,为大麦资源的利用提供理论依据.表4,参2.     

资源均衡问题的峰值最小化模型

将资源峰值作为资源均衡程度的一种度量,以资源峰值最小化为优化目标,分别建立了工序不可分拆、可分拆和有条件分拆的资源均衡问题的整数线性规划模型,通过算例和工程案例验证了模型的有效性,并给出了多种资源情形下资源均衡问题的序贯解法.所建模型不涉及关键路线的确定和非关键工序浮时的计算,且各种资源峰值表述相互独立,因而对部分资源用量受限和对工序开(完)工时间有特殊要求的广义资源均衡问题也有较好的适应性.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

Memetic algorithm for multi-mode resource-constrained project scheduling problems

A memetic algorithm （MA） for a multi-mode resourceconstrained project scheduling problem （MRCPSP） is proposed. We use a new fitness function and two very effective local search procedures in the proposed MA. The fitness function makes use of a mechanism called ＂strategic oscillation＂ to make the search process have a higher probability to visit solutions around a ＂feasible boundary＂. One of the local search procedures aims at improving the lower bound of project makespan to be less than a known upper bound, and another aims at improving a solution of an MRCPSP instance accepting infeasible solutions based on the new fitness function in the search process. A detailed computational experiment is set up using instances from the problem instance library PSPLIB. Computational results show that the proposed MA is very competitive with the state-of-the-art algorithms. The MA obtains improved solutions for one instance of set J30.     

能源化工循环经济中类Cobb-Douglas生产函数简化及资源优化分配

为了使能源化工循环经济工业园区在一定资源使用量下的产出最大,需要对园区内企业间进行原料资源的优化配置. 分析了能源化工企业产出和各个生产要素的关系,以Cobb-Douglas生产函数为基础,构建描述循环经济中的能源化工企业生产特点的类Cobb-Douglas生产函数;为方便求解,通过进一步假设和简化得到能源化工企业产出与原料使用量的线性关系,从而将原料优化配置问题简化成可计算的线性规划问题. 为不使优化后利润率低的企业分配不到资源,人为设置优化后的利润不低于原规划固定成本一定比例,称为利润下限,并以陕北锦界工业园区为例求解,在无利润下限的约束下,优化后的园区利润提高了76.0%;有利润下限的约束,优化后的园区利润提高了26.8%. 将该资源优化方法应用于正在规划的循环经济园区,可得到园区产出（或利润）最大,且每个企业的利润率最高;对于已建设好的园区,由于企业生产规模不能改变,求解只可以得到园区产出（或利润）最大的结果,该方法可为正在建设或已建成的循环经济工业园区中企业间资源分配优化或企业规模优化提供借鉴.     

可再生资源可持续发展的动力学模型分析

以《资源—经济可持续发展的最优经济发展模型》中模型的动态方程为基础,重点研究资源的恢复性投资对可再生资源的可持续利用的影响,应用非线性动力学方法研究了系统正不动点的存在性、局部稳定性,然后用数值模拟的方法验证了正不动点的局部稳定性,最后应用全局分析方法给出了维持资源可再生能力的当前资源存量范围(可行吸引域)。     

具备有限维修能力的舰船编队保障方案优化

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景,在VARI-METRIC理论基础上,拓展了“无限维修总体”的假设条件,根据M/M/c排队论,建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标,在装备可用度指标约束下,采用边际优化算法,对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定,给出了优化结果,并对其进行了分析,结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。     

Opportunistic spectrum sharing in software defined wireless network

Over the past few decades, the world has witnessed a rapid growth in mobile and wireless networks（MWNs） which significantly change human life. However, proliferating mobile demands lead to several intractable challenges that MWN has to face. Software-defined network is expected as a promising way for future network and has captured growing attention. Network virtualization is an essential feature in software-defined wireless network（SDWN）, and it brings two new entities, physical networks and virtual networks. Accordingly, efficiently assigning spectrum resource to virtual networks is one of the fundamental problems in SDWN. Directly orienting towards the spectrum resource allocation problem, firstly, the fluctuation features of virtual network requirements in SDWN are researched, and the opportunistic spectrum sharing method is introduced to SDWN. Then, the problem is proved as NP-hardness. After that, a dynamic programming and graph theory based spectrum sharing algorithm is proposed.Simulations demonstrate that the opportunistic spectrum sharing method conspicuously improves the system performance up to around 20%–30% in SDWN, and the proposed algorithm achieves more efficient performance.     

RDFS表示本体建模语言OIL的一种方法

给出扩充RDF Schema使之能够表达完全的知识表示语言的方法. 通过为这种语言增加必要的表达能力和语义来完善RDF Schema, 使RDF Schema能够描述本体建模语言OIL. 进一步给出OIL原语的RDF Schema定义： 任何OIL本体都可以使用RDF语法表示, 从而使其具有OIL的推理支持和形式化语义. 这种扩充方法同样也适用于其他知识表示的形式化.