This paper uses quantitative methods to estimate the size of the time buffer in lean operations controlled by the Theory of Constraints(TOC).The main focus of the operations system of TOC is the identification and man...This paper uses quantitative methods to estimate the size of the time buffer in lean operations controlled by the Theory of Constraints(TOC).The main focus of the operations system of TOC is the identification and management of constraints.To protect the constraints,they should be buffered with time buffers,which protecting the system’s output from disruptions and fluctuations.Despite the importance of time buffers,the approaches to identifying the size of the time buffer in literature are very empirical.In this paper,a queuing-theory based method is applied to calculate the time buffer sizes.It provides a mathematically exact expression for the coefficient of variation of waiting time for Markov queues.It then applies the concept of isomorphism to approximate the variance of customer waiting time in a general queue.Simulation experiments are conducted to verify the accuracy of approximation.展开更多
在软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)中,控制层很容易受到分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击的威胁。攻击者通过恶意请求或数据流等方式,向SDN控制器发送大量请求,从而使控制器资源耗尽,导致控制器...在软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)中,控制层很容易受到分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击的威胁。攻击者通过恶意请求或数据流等方式,向SDN控制器发送大量请求,从而使控制器资源耗尽,导致控制器不能正常工作。因此,防范和处理控制层DDoS攻击是SDN安全的关键。该文提出一种基于区块链与排队理论的DDoS攻击检测防御机制,该防御机制结合区块链技术,设计了一种新的SDN架构模型,该模型对SDN控制层重新进行构造,在SDN控制层加入容量监控模块、安全模块及区块链模块。容量监控模块基于排队理论,计算进入控制器数据包队列的长度阈值,当队列内数据包数目连续2次超过阈值或控制器规则表容量达到70%容量触发报警,安全模块用于触发报警后在设置报警的数据包进行DDoS特征匹配,如果被确定为异常数据则将数据包摘要信息上传至区块链,利用智能合约共享异常数据包信息摘要,既能够防止过多的信息记录在区块链造成系统负载,又能够使SDN网络信息达成共识。对该攻击检测防御机制进行仿真实验,选出了效果最优参数,实验结果表明,与同类型系统相比,该机制对异常数据流的检测率及正常数据流的误报率均有所提升。展开更多
长江上游尚存诸多的单线控制河段,区域内船舶排队现象严重。为探索控制段航道通过能力,结合控制段信号台的调度规则,将排队理论引入船舶排队的研究过程,建立拥有一个优先级的M M 1排队服务模型,并以王家滩控制河段为例,评估其通过能力...长江上游尚存诸多的单线控制河段,区域内船舶排队现象严重。为探索控制段航道通过能力,结合控制段信号台的调度规则,将排队理论引入船舶排队的研究过程,建立拥有一个优先级的M M 1排队服务模型,并以王家滩控制河段为例,评估其通过能力。结果表明,模型求解得到目前王家滩河段在控制调度期上行船舶平均等待时间达32.5 min,下行10.2 min;综合船舶与交通流数据,得出当前控制段航道通过能力为1.91亿~4.45亿t,约为标准航道设计通过能力的67.5%。此方法可为类似工程提供参考。展开更多
文摘This paper uses quantitative methods to estimate the size of the time buffer in lean operations controlled by the Theory of Constraints(TOC).The main focus of the operations system of TOC is the identification and management of constraints.To protect the constraints,they should be buffered with time buffers,which protecting the system’s output from disruptions and fluctuations.Despite the importance of time buffers,the approaches to identifying the size of the time buffer in literature are very empirical.In this paper,a queuing-theory based method is applied to calculate the time buffer sizes.It provides a mathematically exact expression for the coefficient of variation of waiting time for Markov queues.It then applies the concept of isomorphism to approximate the variance of customer waiting time in a general queue.Simulation experiments are conducted to verify the accuracy of approximation.
文摘在软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)中,控制层很容易受到分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击的威胁。攻击者通过恶意请求或数据流等方式,向SDN控制器发送大量请求,从而使控制器资源耗尽,导致控制器不能正常工作。因此,防范和处理控制层DDoS攻击是SDN安全的关键。该文提出一种基于区块链与排队理论的DDoS攻击检测防御机制,该防御机制结合区块链技术,设计了一种新的SDN架构模型,该模型对SDN控制层重新进行构造,在SDN控制层加入容量监控模块、安全模块及区块链模块。容量监控模块基于排队理论,计算进入控制器数据包队列的长度阈值,当队列内数据包数目连续2次超过阈值或控制器规则表容量达到70%容量触发报警,安全模块用于触发报警后在设置报警的数据包进行DDoS特征匹配,如果被确定为异常数据则将数据包摘要信息上传至区块链,利用智能合约共享异常数据包信息摘要,既能够防止过多的信息记录在区块链造成系统负载,又能够使SDN网络信息达成共识。对该攻击检测防御机制进行仿真实验,选出了效果最优参数,实验结果表明,与同类型系统相比,该机制对异常数据流的检测率及正常数据流的误报率均有所提升。
文摘长江上游尚存诸多的单线控制河段,区域内船舶排队现象严重。为探索控制段航道通过能力,结合控制段信号台的调度规则,将排队理论引入船舶排队的研究过程,建立拥有一个优先级的M M 1排队服务模型,并以王家滩控制河段为例,评估其通过能力。结果表明,模型求解得到目前王家滩河段在控制调度期上行船舶平均等待时间达32.5 min,下行10.2 min;综合船舶与交通流数据,得出当前控制段航道通过能力为1.91亿~4.45亿t,约为标准航道设计通过能力的67.5%。此方法可为类似工程提供参考。
