工程迭代设计中产品族开发过程的研究与建模

为了在工程迭代设计中减少新产品开发的提前期,提出了一种基于设计结构矩阵的产品族开发过程模型。在该模型中,基于设计参数间的依赖关系建立设计结构矩阵,并运用路径搜索算法将其整理为包含耦合子矩阵的解耦矩阵。对于其中的耦合子矩阵,运用基于马尔可夫链的串行迭代模型计算设计总时间,并运用基因算法优化排序。运用迭代设计的并行模型识别出对耦合关系贡献大的设计模态和设计参数,根据设计模态模块化设计参数,而对耦合关系贡献小的设计参数进行标准化。最后,将设计参数层的标准化和模块化映射到零件层,建立相应的产品族结构,以汽车离合器的设计为例阐述了该过程模型的有效性和应用前景。

硬/软件可靠性增长模型

在现有的描述计算机系统可靠性增长的模型当中，提出了一个描述硬／软件综合系统可靠性增长的二维跳跃马氏链模型．该模型基于下面两个主要假设：１）在故障间隔期间内，硬、软件的故障率均是常数，硬（软）件的故障率仅在每个硬（软）件的故障恢复点处发生跳跃变化．２）同一时间发生多于一次故障的机会近乎为０．本文推导了系统各种可用度指标的显式表达式，并给出计算复杂度的度量．为了降低应用时求解的复杂程度，在当前硬、软件可靠性增长模型研究的基础上，提出了一种在工程应用中的简化计算方法．

顺序迭代开发过程建模与仿真

为有效地管理和改进产品开发过程,提出了一种基于奖赏马尔科夫链的顺序迭代过程定量模型。该模型与已有的顺序迭代过程模型不同的是,模型中的返工影响因子不仅作用于直接返工任务的持续时间,而且作用于该返工任务的后续任务,即作用于返工任务的整个剩余时间。一个任务在每个阶段的返工量随着迭代次数的增加而逐渐减少。考虑了不同任务引起的同一任务返工量的不同。为估计开发过程的期望时间,建立了过程时间估计的分析模型和仿真模型,给出了仿真计算算法。以软件测试过程为例,给出了过程时间估计的分析和仿真实验结果,并与其他已有模型进行了对比分析。最后,讨论了模型估计结果产生偏差的可能原因。

多状态有奖马尔可夫工业控制网络可信测度研究

在分析工业控制系统安全特殊需求及可信网络研究现状的基础上,运用状态分析法和可信网络理论,针对工业控制网络的特点构建有奖马可夫可信度评估模型。通过特定奖励参数的累积计算其安全性、可生存性和可控性量值并归一化处理得出可信度,为进一步研究可信工业控制网络系统奠定基础。

通信网络系统可信性测度模型

针对通信网络的安全性、可控性和可生存性的测度问题,采用连续时间多态有奖马尔可夫方法建立网络模型,定量分析其性能并构建可信性测度模型。提出了系统结构方程方法解决传统状态分析法中的"状态爆炸"问题。运用通用生成函数方法优化状态转换概率求解步骤,降低计算复杂度。实例仿真实验表明,计算模型正确、可行。

一种基于分布式网络的性能管理模型及算法

采用马尔可夫回应模型 (MRM)和连续时间马尔可夫链 (CTMC)描述的随机过程Z(t) ,利用网络累积性能等参数的双拉普拉斯变换表达式将面向系统分析和面向对象分析的两种观点有机地结合在一起 ,该模型能够计算和预测网络的多种性能参数 ,为解决复杂的迭代次数计算 ,推导出了近似算法 ,最后将网络累积性能算法应用到一个简单网络子网中并进行了详细的数值分析·

基于嵌入式马氏链的无线自组织网络性能分析

利用再生回报过程与嵌入式马尔可夫链,构造了无线自组织网络的TCP吞吐量分析模型。分析了基于IEEE 802.11的3跳网络中,标准TCP连接、具有累计确认功能的TCP连接的吞吐量。结果表明使用累计确认能显著改善无线自组织网络的TCP性能。该模型与分析方法将有助于进一步理解无线自组织网络的TCP性能与吞吐量计算。

PH分布的累积报酬分布及应用

采用构造新Markov链的方法对离散PH分布的报酬过程进行研究,证明了在单位时间收益率确定及随机2种情况下带报酬Markov链在被吸收之前的"累积报酬"是PH分布,并给出了相应的表达式,最后给出了2个数值计算实例.

教学质量评估的两种方法

文章研究了教学质量评估中两种定量分析的方法:马尔可夫链评估法、奖罚权系数矩阵法,给出了这两种方法的理论依据及实施程序。用该方法对哈尔滨工程大学2002级大学数学(高等数学→线性代数→概率论与数理统计)教学质量进行了分析,指出该方法较之其他教学质量评估法更显合理。

多态有奖马尔可夫机构知识库性能评价

在分析机构知识库性能评价现状的基础上,运用状态分析和有奖马尔可夫法,提出了基于多态有奖马尔可夫链的机构知识库性能评价模型;根据实际采集的相关数据,运用Maple绘图软件,从可靠性和进入不可接受状态的次数对样本机构知识库性能做出实证研究,预测了机构知识库运行状况.

基于模型检测的微服务组合平台QoS验证

针对当前缺少对微服务组合平台的服务质量(QoS)指标进行分析验证的问题,提出一种基于模型检测的形式化验证方法,对影响微服务平台性能的因素进行分析评估。首先,将微服务组合的服务资源配置过程划分为服务请求、资源配置和服务执行3个阶段,并分别由服务请求队列、服务请求配置器和提供服务资源的虚拟机等模块实现;其次,将各个模块的实现过程建模为带标记Markov回报模型(LMRM),借助类似于进程代数的同步概念获得微服务组合过程的全局模型;接着,用连续随机回报逻辑公式刻画期望的QoS指标;最后,将形式模型与逻辑公式作为模型检测工具PRISM的输入以获得验证结果。实验结果表明,LMRM可较好地用于微服务组合平台的建模和QoS验证分析。

人才管理的一个决策模型

本文应用随机过程理论，结合最优化方法．给出一个企业雇员素质管理的Ｍａｒｋｏｖ决策模型．