基于风险估计模型的网格任务动态级调度算法

网格中的各种资源的失效是不可避免的,为尽可能减少由于资源失效导致任务执行失败带来的影响,网格的任务调度算法的目标不仅要最小化任务执行的时间,还要兼顾考虑任务在资源上执行失败的风险.提出了Risk-DIS(Dynamic Level Scheduling)算法是将资源的风险估计模型与DIS算法相结合,通过仿真试验与DIS算法相比较,新算法在选择适当的参数的情况下,不仅能够最小化DAG型应用的完成时间,还能提高任务执行的成功率,有效的减少网格环境的不确定性对任务执行的影响.     

不平衡数据下基于SVM增量学习的指挥信息系统状态监控方法

针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines, SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐带产生分布更加均匀的新样本以调节原样本集的不平衡比。针对系统监控实时性要求高且在运行过程中会有新样本不断加入的特点,采用增量学习的方式对分类模型进行持续更新,在放松KKT(Karush-Kuhn-Tucker)更新触发条件的基础上,通过定义样本重要度并引入保留率和遗忘率的方式减少了增量学习过程中所需训练的样本数量。为了验证算法的有效性和优越性,实验部分在真实系统中获得的数据集以及UCI数据集中3类6组不平衡数据集中与现有的算法进行了对比。结果表明,所提算法能够有效实现对不平衡数据的增量学习,从而满足指挥信息系统状态监控的需求。     

网络化C4ISR系统结构时效性分析方法

现代战争中,战略预警、时间敏感目标的打击、协同指挥决策等都对网络化C4ISR系统的响应时间提出了更高的要求。提出了一种基于社会网络分析的网络化C4ISR系统结构的时效性分析方法,从系统结构层面评估网络化C4ISR系统的响应时间。为此,首先建立网络化C4ISR系统结构的OPDAR模型,然后提出了情报信息流、协同信息流和指控信息流3类信息流的定义、数学表示及其参量计算方法,在此基础上定义了情报信息流时延、协同信息流时延和指控信息流时延3种系统结构时效性分析指标及计算方法,支持定量分析系统结构的时效性。最后,利用所提分析方法对设计的两种区域联合防空系统结构的时效性进行对比分析,验证了所提方法的有效性。     

C4ISR系统指挥控制关系适应性演化模型和方法研究

研究了C⁴ISR系统结构中指挥控制关系的适应性演化问题。构建了C⁴ISR系统结构中的指挥控制关系模型,在对指挥控制关系适应性演化过程分析和描述的基础上,设计了演化过程中的指挥控制关系的结构变化代价和性能代价,并以最小化总的演化代价为目标函数构建了指挥控制关系适应性演化问题的数学模型。提出了基于n-Best策略层级聚类方法和遗传算法(genetic algorithm, GA)的问题模型求解思路。n-Best策略层级聚类方法用来获取每个任务阶段可行的指挥控制关系集合,而GA用来搜索最优的演化路径。最后通过某一仿真算例验证了求解方法的可行性、稳定性。     

考虑级联失效的C4ISR系统结构动态鲁棒性度量方法

在分析动态鲁棒性概念的基础上,提出了一种考虑级联失效的C⁴ISR系统结构动态鲁棒性度量方法,该方法结合不完全信息的攻击模型,设计了C⁴ISR系统结构级联失效的过程模型和动态鲁棒性值的计算方法,最后通过某一区域联合防空系统结构的案例对本文的动态鲁棒性度量方法进行仿真验证,仿真的结果证明了本文所提方法的有效性。     

网络中心化C4ISR系统结构“五环”及其效能表征研究

针对网络中心化C⁴ISR系统结构的定量设计与分析问题,以网络中心战结构模型和观察、调整、决策以及行动(observe, orient, decide, act, OODA)过程模型为理论依据,建立了系统结构“五环”概念,采用网络化效能因子(coefficient of networked effectiveness, CNE)衡量系统结构的网络化效能,形成系统结构“五环”效能表征模型,并给出了指导网络中心化C⁴ISR系统结构设计的若干推论,仿真实验验证了表征模型的有效性。     

基于信息流的网络化C4ISR系统结构抗毁性分析方法

网络化C4ISR系统规模庞大、结构复杂,系统结构成为影响网络化C4ISR系统各种特性的主要因素,特别是结构与系统抗毁性之间存在直接的因果关系。本文在分析系统结构抗毁性概念的基础上,首先提出了网络化C4ISR系统结构信息流模型;然后基于该模型提出了基于信息流的系统结构抗毁性分析方法;包括不完全信息下系统结构的攻击模型、系统完成任务能力的度量方法以及抗毁性指标计算方法;最后通过对区域联合防空指挥信息系统结构抗毁性仿真实验分析,验证了该方法的有效性。