苏州市大规模安置社区综合整治优先级研究

在城市更新背景下,文章以大规模安置社区为研究对象,明确其综合整治中各项性能指标的综合整治优先级及策略。基于苏州市阳山花苑的调研数据,运用修正的IPA模型对居民满意度改造优先级进行分析。研究表明,物业服务、邻里关系、购物餐饮设施方便性、景观设计、公共活动空间面积是大规模安置社区综合整治中需要优先考虑的因素,并且其优先级为:物业服务>邻里关系>购物餐饮设施方便性>景观设计>公共活动空间面积。

考虑电动汽车优先级需求的两阶段优化调度策略

随着光伏发电渗透率的升高,光伏出力的不确定性会影响电网的安全稳定运行。而利用电动汽车(EV)移动储能的特性可以实现EV和光伏的协同增效。本文基于EV能量调度的灵活性,构建了考虑用户充电需求的EV两阶段优化调度模型:在日前预调度阶段,建立光伏的就地消纳偏差最小、EV充电完成率最大、EV用户出行成本最小的多目标优化函数,并引入充放电系数对EV的充电行为进行优化;在实时调度阶段,负荷聚合商结合各时段EV的实际充电需求,根据调度优先级对优化后的充放电系数修正,保证EV充电的公平性,制定出最优的充放电策略。通过综合考虑EV用户对于充电完成度和充电成本的不同需求,对不同充电模式、不同权重系数进行分析,同时考虑了用户改变充电需求的情况,验证本文所提策略在降低光伏消纳偏差量、满足用户充电需求方面具有明显效果。

基于优先级继承协议解决μC/OS优先级逆转问题

针对μC/OS的特点给出了一种基于优先级继承协议解决优先级逆转问题的方案。μC/OS作为一种应用广泛的嵌入式实时操作系统,是基于优先级的可抢占的调度方案的,不可避免地存在优先级逆转的问题。解释了优先级逆转发生的原因,简单分析了解决该问题的方案,并在分析C/OS运作原理的基础上,针对μC/OS的特点实现了基于优先级继承协议的互斥向量,为解决μC/OS优先级逆转问题提出了另外一种可行的方案。最后通过2个简单的实验,在S3C4510平台验证了该方案的正确性与可行性。

一种基于DQN的去中心化优先级卸载策略

边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此,资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构,通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度,容易受到单点故障的影响,且会产生较多的能耗和较高的时延。针对以上问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的去中心化优先级(DP-DQN)卸载策略。首先,设置通信矩阵模拟现实中边缘服务器有限的通信状态;其次,通过对任务设定优先级,使任务可以在不同边缘服务器之间跳转,保证各边缘服务器均可以自主制定卸载策略,完成任务卸载的去中心化;最后,根据任务的跳转次数为任务分配更多的计算资源,提高资源利用效率和优化效果。为了验证所提策略的有效性,针对不同DQN下参数的收敛性能进行了研究对比,实验结果表明,在不同测试情景下,DP-DQN的性能均优于本地算法、完全贪婪算法和多目标任务卸载算法,性能可提升约11%~19%。

基于措施优先级的失效模式和效应分析在结直肠术手术部位感染防控中的应用

目的评估结直肠手术后手术部位感染(SSI)防控措施执行的过程风险,探讨基于措施优先级的失效模式和效应分析(FMEA)的应用效果。方法应用基于措施优先级的FMEA评估结直肠手术后SSI防控措施执行的整个流程,对是否采取优化措施进行优先级排序,比较FMEA实施前后结直肠手术SSI防控措施依从项达标率、SSI发病率。结果评估后SSI高优先级防控措施7项,中优先级22项,对中优先级措施加强控制,重点对高优先级措施制定进一步的预防和可探测措施。改进后再评价结果显示,7项高优先级措施降至中优先级;16项中优先级措施降至低优先级。SSI防控措施执行达标率由77.15%(2566/3326)提高至92.47%(3096/3348),SSI发病率由6.04%(58/960)降至2.54%(60/2364)。结论运用基于措施优先级的FMEA可对结直肠手术SSI防控过程进行有效风险评估,并结合现状针对性采用预防性风险控制措施,可降低结直肠手术SSI发病率。

NOMA-MEC网络中基于优先级的多任务卸载策略

针对NOMA-MEC网络中多任务卸载引起的资源分配不均、卸载成本过高等问题,考虑任务的异构性和网络环境的动态时变性,以最小化平均卸载成本为目标,面向超密集异构边缘网络提出了一种结合任务优先级的部分卸载策略。首先,充分利用资源,使用二分法模型化卸载比例的封闭解,将卸载问题解耦为任务优先级划分和基于服务器的信道资源分配两个子问题;然后,针对异构的任务,构建多维度任务优先级分类准则,提出了一种基于层次分析的支持向量机(analytic hierarchy-support vector machine, AH-SVM)任务分类方法,通过为不同的任务特征进行权重赋值,实现多任务优先级划分;最后,考虑动态环境下的信道质量,提出了一种面向信道资源分配和最佳卸载位置的NOMA信道增益深度双Q网络(NOMA channel gain deep double Q network, NCG-DDQN)任务卸载算法,有效降低了用户的平均卸载成本。实验结果表明,该算法在任务分类准确率和平均卸载成本方面较其他算法性能均有提升,同时验证了所提算法在高低优先级任务卸载过程中命中率的有效性。

基于碎片化分区的桥梁网络震后修复优先级分析与优化

为了研究区域性桥梁的抗震优化问题,针对城市桥梁网络的震后修复优先级,引入基于交通密度的网络碎片化分区方法(FaDPa),提出了考虑恢复性和经济性的双重韧性指标,并针对震后短时抢救以及长时修复的时段特征引入了分阶段优化方法,尤其在长时修复阶段基于不同的修复需求对其进行了分时期处理;在抢险救灾阶段和长时修复阶段分别融入碎片化理论,前者以恢复韧性、时间为目标对抢救顺序进行优化,后者以综合韧性、碎片恢复性、时间对修复顺序进行优化。研究结果表明:基于密度的碎片化理论对桥梁网络不同修复阶段的地震损伤程度做出了不同的划分,此基础上展开的分阶段修复工作在抢险救灾过程中对其综合韧性提升程度达到52.3%,在长期修复过程中不影响韧性优化的前提下增加了碎片恢复性,其功能水平提升可达20.3%;修复优化阶段,经过考虑不同修复方向的双重韧性指标以及分时期处理的优化理论可以根据决策者的需求进行灵活调整,且面临不同修复环境时都具有一定的适应性。

面向灾情侦察的有优先级多无人机协同调度优化

为提高灾情侦察效率,针对灾害应急响应中无人机(UAV)侦察调度问题,提出一种考虑优先级的灾情侦察多UAV协同调度优化模型。首先采用混合整数非线性规划描述模型,开发一种改进的禁忌搜索算法,并通过引入特定的邻域算子和修复算子,提升算法的搜索能力和解的质量;然后设计2组算例验证模型和算法,算例组1源于2021年郑州洪灾的实际情境,算例组2为不同规模的模拟算例。结果表明:模型和算法得到有效验证,敏感性分析能够探讨飞行速度、UAV数量、型号以及续航能力对侦察能力的影响;增加UAV数量和优化型号能显著提高侦察效率;资源有限时,应优先选择侦察能力强的UAV;资源充足时,飞行速度则更为关键。

基于动态优先级的机坪车辆避冲突运行规划方法

【目的】针对机坪车机混行环境,提出了一种考虑动态优先级的避冲突运行规划方法。【方法】首先,从作业效率和运行风险两个层面,提出动态优先级计算方法,完善了多类型保障车辆时变冲突风险划分的规则。其次,考虑保障车辆运行规则和物理特性,建立了考虑行驶和等待时间最小化的混合整数规划模型。最后,设计全局路径优化的两阶段算法进行求解,并通过低时间复杂度的改进冲突探测方法,弥补了传统方法求解大规模复杂问题在时效性方面的不足。【结果】实验表明,设计的算法在大、小规模场景均有较好的适用性,相比对照算法,冲突优化幅度提升7.6%,车辆与航空器冲突占比降低7.5%。【结论】所提方法满足了保障车辆差异化运行要求,实现了车辆和航空器混合运行环境下避冲突路径规划的功能。

基于测试树模型的软件测试能力值优先级排序

为了有效提升软件测试用例排序的执行效率,保障软件运行安全,提出基于UML顺序图的软件测试用例优先级排序方法。根据UML顺序图场景概念,通过遍历顺序图中的时间序列获取全部场景,得到与之对应的场景测试树模型。设置约束条件,根据场景环境条件形成软件测试用例。计算各个软件测试用例的迁移重要度,通过反馈机制动态调整软件测试用例的总测试能力值,根据测试能力值展开优先级排序。实验结果表明,采用所提方法可以全面提升软件测试用例缺陷检测率,确保在最短的时间内获取最优的排序结果。

基于改进灰色关联法的装备维修优先级评估

针对现有装备维修优先级评估方法考虑资源约束多、战时因素少的问题,提出了一种改进的灰色关联装备维修优先级评估方法。首先,构建了装备维修优先级评估指标体系,将系统客观信息权重、指挥员主观信息权重、作战进程影响权重相组合,提高评价指标的可靠性;然后,利用淘汰循环法与灰色关联法相结合,建立了维修优先级评估模型;最后,对模型进行了实例验证。研究结果表明:所提方法评估结果准确,具有一定的参考价值。

一种基于优先级贪婪算法的规模化考试计划编排系统

军队高等教育自学考试是规模化考试的典型代表,其考试计划的科学编排能够确保考试的顺利开展和执行质量。文章归纳自学考试计划编排系统三大构成模块——基础数据模块、计划管理模块和系统管理模块的基本内容和主要功能,分析自学考试计划编排系统的遵循原则、约束条件和算法选择,提出系统的数学模型,给出课程优先级的确定方法,最后描述考试计划编排系统的实现流程。

基于优先级的云计算资源分配方法研究

传统云计算资源分配方法直接对分配时延进行处理,未对云计算资源分配模型进行构建,造成传统方法分配效果较差,提出基于优先级的云计算资源分配方法。构建云计算资源分配模型,并对分配时延进行处理,降低资源的闲置率,提高资源使用效率,最后基于优先级实现云计算资源分配,实验结果表明该研究方法分配所用开销更少,效果更佳。

基于优先级诊断树的工控网络入侵数据关联挖掘方法

研究基于优先级诊断树的工控网络入侵数据关联挖掘方法,提高工控网络入侵数据挖掘能力。采用网格搜索与模拟退火算法相结合的方法得出SVM提取器最优参数,通过SVM提取器提取工控网络入侵数据特征,运用粗糙集约简工控网络入侵数据特征属性,降低工控网络入侵挖掘的数据样本冗余特征属性。将约简的特征作为优先级诊断树的输入,依据工控网络入侵数据关联挖掘准则,使用优先级诊断树实现工控网络入侵数据关联挖掘。实验结果表明,该方法平均误报率为1.38%,检测率大于90%,挖掘时间低于3.6 s,在-6~26 dB归一化空间谱范围内,均能有效地实现工控网络入侵信号数据挖掘且检测效果最优。

考虑优先级的智能电网业务调度与资源分配方案

随着智能电网和5G通信技术的融合发展,越来越多的智能终端应用到智能电网系统。针对海量电力业务的分流处理问题,提出了一种考虑电力业务优先级的业务调度和资源分配方案。首先介绍了面向智能电网的基于软件定义网络的边缘计算处理架构,建立了业务处理模型。其次阐述了基于强占型优先级排队的业务调度机制,建立了业务卸载收益和卸载开销的数学模型,该模型以系统整体收益最大化为目标函数,并基于电力业务的卸载有效性得到每一种优先级业务在边缘服务器的资源分配阈值,并以资源分配阈值为约束条件。再次,利用改进的遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)求解最优的卸载和资源分配决策。最后通过实验仿真验证了IGA在收敛速度和个体选择方面均优于其他对比算法,对比其他方法所提方案在业务平均处理时间、功耗、高优先级业务平均处理时间等方面分别降低了69.2%、67.7%、73%,在系统收益方面提升了119%。

一种静态最少优先级分配算法

随着实时系统越来越多地应用于各种快速更新系统,尤其是各种片上系统,如PDA(personal digital assistant),PSP(play station portable)等,性价比已成为系统设计者的主要关注点.实际应用中,实时系统通常仅支持较少的优先级,常出现系统优先级数小于任务数的情况(称为有限优先级),此时,需将多个任务分配到同一系统优先级,RM(rate monotonic),DM(deadline monotonic)等静态优先级分配算法不再适用.为此,静态有限优先级分配是研究在任务集合静态优先级可调度的情况下,可否以及如何用较少或最少的系统优先级保持任务集合可调度.已有静态有限优先级分配可分为两类:固定数目优先级分配和最少优先级分配.给出了任意截止期模型下任务静态有限优先级可调度的充要条件以及不同静态有限优先级分配间转换时的几个重要性质,指出了系统优先级从低到高分配策略的优越性,定义了饱和任务组与饱和分配的概念,证明了在任务集合静态优先级可调度的情况下,最少优先级分配比固定数目优先级分配更具一般性.最后提出一种最少优先级分配算法LNPA(least-number priority assignment).与现有算法相比,LNPA适用范围更广,且复杂度较低.

一种有限优先级的静态优先级分配算法

静态优先级调度在实时系统中得到了广泛应用.然而,静态优先级调度受到系统支持的优先级个数的限制.当任务的个数大于优先级个数时,需要将多个任务映射到同一个优先级.针对优先级个数有限的情况,给出了在截止期限大于周期时任务可调度的充分必要条件,并提出了基于有限优先级的静态优先级分配算法(AGP).AGP算法对于基本任务集合是最优的静态优先级分配算法.其最优性表现在,所需的优先级个数最小,并且若采用AGP算法不可调度某个任务集,则采用其他静态优先级分配算法也不可调度该任务集.模拟结果表明,AGP算法的可调度性要远远大于常量法. AGP算法对于解决在嵌入式实时系统中任务的优先级分配问题具有重要意义.

基于优先级排序的高比例新能源微电网调峰研究

传统调峰方法只关注电力需求而忽视发电成本与能源类型等因素,导致高比例新能源微电网调峰效果不佳,因此研究基于优先级排序的高比例新能源微电网调峰。首先通过建立高比例新能源微电网数学模型来确定微电网运行中参与调峰的发电机组;然后以机组调节容量为指标对参与调峰的发电机组进行优先级排序,并依据优先级排序结果控制机组出力,从而实现高比例新能源微电网的调峰。实验结果表明,使用该方法调峰后高比例新能源微电网日负荷峰谷差相比调峰前降低了405.79 kW,调峰效果较好。

一种改进的优先级继承协议及其算法研究

优先级反向是实时系统中由于任务间需要共享资源以及同步而引起的高优先级任务被低优先级任务阻塞的现象。优先级反向使得高优先级任务的执行时间无法预测,增加了实时系统的不确定性。早期的扩展协议较好地解决了优先级反转问题,但同时也存在着自身的不足。针对这些缺陷,在深入研究相关协议的基础上,该文提出了一种改进的优先级继承协议。该协议中信号量按预定义的非循环固定顺序获取,以防止死锁发生,设置超时保护机制,避免任务在获取信号量时长时间的阻塞,给出了关于该协议的分析,并在实时Linux上实现了基于该协议的算法。

一种改进型优先级天花板协议设计与实现

分析了嵌入式操作系统μC/OS-II产生的优先级反转问题及缺陷,提出了一种改进型优先级天花板协议,给出了协议的原理,该协议可以解决优先级反转问题,具有预防系统死锁等特点,并介绍了"修改μC/OS-II内核以实现改进型优先级天花板协议"的思想和方法。