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B方法的磁盘调度软件开发

使用B方法对磁盘调度建立了B模型，对所建模型进行了活性证明，然后遵循B模型逐步精化的开发规则，利用B方法的精化正确性验证功能，得到系统的可靠实现模型，最后借助B工具自动生成C代码．研究表明使用B方法能够开发出高可靠性的可复用高效磁盘调度软件．     

软件体系结构与软件组织管理

文章探讨了软件体系结构与软件组织之间相互作用的关系,介绍了VRAPS模型,强调必须要有良好的软件组织管理来保证软件体系结构的成功实现.     

TOP状态非典型变迁的形式化研究

协议的规格说明主要是以自然语言描述的,对其进行形式化的目的是精确描述协议,减少开发人员对协议规格说明理解的偏差,B方法以数学理论为基础,可产生简明、精确、无歧义且可证明的规格说明,B方法的优点使得它适合对协议进行形式化描述和一致性测试。本文详细介绍了使用B方法对TCP状态非典型变迁进行形式化,并据此生成了测试用例,提高了TCP协议一致性测试的质量和可靠性。     

TCP状态非典型变迁的形式化研究

协议的规格说明主要是以自然语言描述的,对其进行形式化的目的是精确描述协议,减少开发人员对协议规格说明理解的偏差.B方法以数学理论为基础,可产生简明、精确、无歧义且可证明的规格说明.B方法的优点使得它适合对协议进行形式化描述和一致性测试。本文详细介绍了使用B方法对TCP状态非典型变迁进行形式化,并据此生成了测试用例,提高了TCP协议一致性测试的质量和可靠性。     

基于B方法的被动测试形式化研究

协议测试对于保证协议实现的正确性起着至关重要的作用,被动测试通过在线监测网络设备运行状态的转变来测试协议实现的正确性,它不仅能将协议测试贯穿于协议实现的整个生命周期,而且可用于网络管理。文章使用B方法对被动测试进行了形式化建模,使用该模型可检测出网络协议实现错误。