D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

双站RCS计算GRECO算法的新改进

针对利用单双站等效法存在的大角度双站雷达散射截面计算误差太大的问题和用被光照面作为积分区域计算双站雷达散射截面方法存在的无法处理相对接收站可见面的识别问题,从感应定理和等效原理出发,基于图形电磁计算方法,提出了双站雷达散射截面图形电磁算法的改进方法,解决了可见面的识别问题,扩大了感应定理和等效原理的应用范围,提高了双站雷达散射截面计算的准确度。通过对典型样件的计算结果比较与公认结果和解析算式结果一致,证明了该方法的有效性。     

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.     

基于仿真的军用飞机保障设备利用率计算模型

介绍了军用飞机保障设备利用率难以有效计算的问题,在分析保障设备使用特性的基础上,通过引入资源工时的概念,提出了保障设备利用率的新定义和数学模型,建立了基于仿真方法的利用率计算模型和简化的工程计算模型.该方法充分考虑了保障设备的使用特性,能简单有效的计算保障设备利用率,并具有一定的通用性.     

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略.应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-√5)/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率.实验表明新相位旋转策略是有效的.     

基于网格的汽车耐撞性设计与协同仿真研究

在汽车设计开发过程中,保护企业的知识产权和安全利用企业外的资源是企业需要解决的难题之一.研究和运用网格技术,基于GOS2.1,设计和建立了基于网格的汽车耐撞性设计与协同仿真系统,利用Web服务技术实现了汽车耐撞性设计与协同仿真过程中的关键步骤部件装配、仿真计算、结果分解与仿真计算监控.同时建立了网格试验环境,在此环境中运行实例进行了试验验证,能够在一定程度上解决汽车厂商协作时数据安全共享的问题.     

Closed circle DNA algorithm of change positive-weighted Hamilton circuit problem

Chain length of closed circle DNA is equal. The same closed circle DNA's position corresponds to different recognition sequence, and the same recognition sequence corresponds to different foreign DNA segment, so closed circle DNA computing model is generalized. For change positive-weighted Hamilton circuit problem, closed circle DNA algorithm is put forward. First, three groups of DNA encoding are encoded for all arcs, and deck groups are designed for all vertices. All possible solutions axe composed. Then, the feasible solutions axe filtered out by using group detect experiment, and the optimization solutions are obtained by using group insert experiment and electrophoresis experiment. Finally, all optimization solutions are found by using detect experiment. Complexity of algorithm is concluded and validity of DNA algorithm is explained by an example. Three dominances of the closed circle DNA algorithm are analyzed, and characteristics and dominances of group delete experiment axe discussed.