面向依赖关系约束的移动群智感知任务协作

现有移动群智感知中,大多研究将每个任务作为独立个体进行处理,对任务间约束关系缺乏研究,为此,提出了基于感知质量优先级的在线任务协作方法(online task collaboration method based on sensing quality priority,TCSP)。该方法首先使用贪婪算法计算感知质量优先级,对全部任务进行筛选以保证任务完成率;然后将选出任务中存在时间先后或执行逻辑前后关系的多个子任务构建为任务协作图,并将其协作过程建模为有约束的马尔可夫决策过程,通过强化学习算法求出最优协作策略。实验结果表明,与现有基线方法相比,所提出的任务协作方法能够减少依赖任务的平均完成时间,有效降低平台的平均感知成本。

基于区块链的物联网任务协作信任管理方案

在物联网智能设备任务协作场景中,为解决设备交互不受信以及存在恶意设备破坏协作的问题,提出一种基于区块链的信任管理方案。半分布式的架构克服了集中式和分布式架构的不足,任务协作过程中兼顾了双方的信任,并设计了审查机制确保任务评价的真实可靠。信任的衡量中使用狄利克雷分布模拟任务评价的多样性,构建信任为数个状态,并利用马尔可夫链评估信任状态和全局信任。仿真结果表明,提出的方案可以客观衡量设备的信任,同时在检测恶意设备、提高协作任务成功率及避免误判方面具有优势,因此可以有效确保任务交互的可信和协作环境的安全。

制造任务协作组织形成过程的研究

在分析制造任务协作组织组建过程的特征,研究网络化制造与传统企业内部生产本质区别的基础上,提出了制造任务组织图模型,规定了组织图的运算规则.基于制造任务组织图,以制造任务的结构和性能参数的调整、优化为线索,研究协作组织形成的反复演进过程,分析协作组织的各种组建方案的特性,得出了一些有意义的结论.

任务协作模式与多媒体网络隐性分级教学的可行性研究

探讨了基于多媒体与网络平台的大学英语隐性分级教学的特点,阐述和分析了任务协作模式在隐性分级教学中的的可行性,指出该模式将有助于解决目前教学中存在的实际问题,从而有效地提高学生的语言应用能力和自主学习能力。

任务协作式教学方法在计算机实践教学中运用应注意的问题分析

协作式任务驱动教学则是协作教学和任务驱动教学的有机结合与统一。它是以协作为形式,完成任务为驱动力,以提高学生主动学习能力、完成工作任务的技术能力、人际交往能力、创新思维能力为目的的一种教学策略。本文将具体对任务协作式教学方法在计算机实践教学中运用应注意的问题进行分析,并提出有效的解决途径。

CSCW分布式多任务协作机制的研究

文中对CSCW的多任务协作机制作了深入的研究，系统地描述了多任务协作机制的基本概念和研究内容.结出了一个由群件服务器，应用服务器和应用工具组成的三层结构的多任务协作模型，并重点介绍了基于此模型用Java语言在PJVM开发平台上实现的一个原型系统一“网络围棋俱乐部”，该系统可运行在由Unix（Solaris2.4）和Windows（95，NT）组成的员构型网络上.

信息技术课中“任务协作”课型的研究——以《制作网站》一课为例

教材分析 《制作网站》是江苏科学技术出版社出版的八年级《信息技术》教材第10章《主题网站设计》中的第2节内容，本例只涉及第1课时。本节课的主要内容有“认识FrontPage”、“建立空白网站”和“新建网页”，

基于多Agent的虚拟装配任务协作研究

分析了A gen t理论在虚拟装配系统的应用,给出了一种基于多A gen t的虚拟装配任务协作体系结构,探讨了虚拟装配任务分布式求解的工作流程。

计算机任务协作式学习研究——基于问题解决

问题解决是我们学习中的重要内容,能不能有效地解决问题,也是检验计算机任务协作式学习效果如何的一个方法。我们要认识到现实生活中蕴涵着大量的计算机信息,计算机在现实世界中有着广泛的应用;面对实际问题时,能主动尝试着从不同的角度运用所学知识和方法寻求解决问题的策略。主要探讨基于问题解决的计算机任务协作式学习。

考虑任务协作的煤矿掘进配套多设备协同控制方法

为提升多个设备的控制性能,提出考虑任务协作的煤矿掘进配套多设备协同控制方法。在分析煤矿掘进配套设备能耗的基础上,获取设备最佳负荷值、总体最优效率和最优能耗值等参数。再依据获取的参数建立煤矿掘进配套多设备的协同控制模型。通过获取的煤矿掘进设备任务数量值构建策略判定矩阵。结合建立的约束条件获取煤矿掘进配套多设备的最佳控制策略,从而实现对煤矿掘进配套多设备的协同控制。实验结果表明,运用该方法控制的设备运行时间小于12 s,掘进机头部运行轨迹与实际轨迹相近,设备功率变化幅度较小。

学在新处 用到实处——浅议高职高专图书馆在新形势下任务协作模式研究

在党的群众路线教育实践活动的今天,作为高职高专图书馆每位馆员,都要在新形势下认真学习,敢于负责,勇于实践。在新形势下,不断拓展任务协作模式的内涵和要求,更好的服务师生,以顺应时代的发展变化。

云制造环境下面向多任务协同的机床装备资源动态调度方法

针对云服务环境下支持多任务协同运行的机床装备资源易受紧急插单、系统故障、质量异常等不确定高频扰动影响,致使云制造服务难以高效、稳定运行的问题,提出一种面向多任务协同的机床装备资源动态调度方法。通过应用非线性工艺规划理论,建立了一个包括最小时间、成本、能耗、负载均衡度及最优服务质量和可靠性为约束目标的调度模型,并采用改进遗传变邻域算法对其求解。同时,基于生产随机扰动致使调度方案动态偏离的问题,提出一种基于事件驱动和周期性重调度的动态调度策略,以支持云制造服务的协同优化运行;最后通过仿真案例验证该模型及算法的可行性和适用性。

分布式卫星系统协作任务分配模型及优化算法

面向未来分布式卫星系统(DSS)自主协作运行模式,对DSS任务优化分配问题进行了分析和建模.在此基础上给出任务组的概念,并利用集覆盖理论将任务分配问题转化为集覆盖问题.从而引入MAS理论中的合同网协议,以系统完成任务目标的总耗能最少为原则,加入限定卫星可回应子任务数的约束后,提出了一种基于合同网的严格启发式的优化算法对分配模型进行求解.同时,证明了算法搜索结果的上确界;分析了算法的收敛性和时间复杂度.该算法具有分布性,搜索空间缩减快,适合于中小规模的任务分配.

多任务协作、跨学科研究与多学科人才结构匹配——对美国麻省理工辐射实验室雷达研制的历史考察

美国政府基于国家利益组织的"雷达研制"等军事研发工程,有力地促进了大学跨学科研究的发展和繁荣。雷达研制在美国能取得巨大的成功,最根本的原因就是多学科领域的科学家、工程师等人之间进行有效的跨学科研究。从雷达研制的复杂过程可以发现,多任务协作的跨学科研究合作需要合理的多学科人才结构匹配,即:战略决策人才、组织管理人才、科学研究人才与工程技术人才。

车联网中深度强化学习辅助的RAN切片和任务卸载联合优化

车联网特点包括多种业务并存、车辆高速移动、车流在时域和空域分布不匀等,使得任务卸载和资源分配面临许多挑战性问题.本文提出一种深度强化学习辅助的无线接入网(Radio Access Network,RAN)切片和任务卸载联合优化方法,目的是最大化车联网任务完成数量.设计一种多时间尺度、多维资源切片框架,为不同类型任务的卸载提供差异化服务质量(Quality-of-Service,QoS)保障.在该框架下,任务完成数量最大化问题被建模为一个带约束的长时累积优化问题.该问题被解耦为大时间尺度上的RAN切片子问题与小时间尺度上的任务调度子问题.每当一个新切片窗口到来,控制器通过一种最优化方法为切片分配频谱和计算资源.切片窗口内各个时隙的工作流调度由一种基于深度强化学习的任务调度算法决定.该算法综合考虑车速、行驶方向、基站资源等因素,可以根据网络态势变化动态地在不同基站之间分配任务,实现全网资源的高效利用.仿真结果表明,所提方案在任务完成率、环境适应性等方面优于现有典型的基准方法.

多机器人不确定协作任务的动态优化方法

针对一类可变目标的多机器人协作运动问题，提出动态优化的方案．在每一优化时刻根据当前目标状态及其变化规律，确定每个机器人的运动，得到该时刻概率意义上的最优运动．把系统整体路径规划的复杂问题分解为独立路径规划问题和分派问题分别求解，实现最快协作运动．并且将这种优化方案动态实施，以适应目标的不确定性．提出的方法还可推广到更一般的不确定协作任务中．

安全和能量关键的分布式协作任务调度

传统分布式任务调度严重地忽略了任务的能耗和安全因素,不适用于安全关键分布式嵌入式系统.针对安全和能量关键的分布式协作应用,提出了一种安全感知和能量感知的任务映射调度算法SEATMS.作为一种多项式复杂度的启发式算法,SEATMS能够在满足协作应用的实时需求和能耗约束前提下,最大程度地降低系统安全风险.和同类算法相比,所提算法在实时确保、能量预算确保和低安全风险方面有明显优势.

面向协作交互任务的资源模型

提出一种面向协作交互任务的资源模型.首先分析了现有协作任务分析方法和资源模型;然后在总结典型协作交互任务的基础上,提出了基于分布式认知的协作资源模型,描述了模型的组成结构和交互策略;最后给出了模型的使用模式和一个基于此模型的笔式协作概念图实例.分析表明,该模型能有效地支持协作交互,建立符合认知特点的协作用户界面.

一种基于协作型任务的网格资源调度算法

网格是建立在互联网上的新一代基础设施,网格计算中大部分任务为子任务之间具有复杂关系的协作型任务。首先对协作型进行了详细的分析,采用AOV网表示子任务之间的关系,针对协作型任务提出了一种基于遗传模拟退火算法的调度策略,该调度策略满足了对协作型任务资源调度的需求。同时还阐述了该算法的原理和操作步骤。

卫星综合信息网网络管理协作任务分解算法

随着网络的规模的发,集中式和简单的分层分布式网络管理体系结构不能满足对复杂的卫星综合信息网网络管理的需要,在设计的动态分层次网络管理体系结构基础上,为解决管理站间的管理任务协作需要,提出一种基于任务依赖的协作任务分解算法,它以最小执行时间为准则把网络管理任务分解为具有不同优先级的子任务,这些子任务可以被管理站调度执行。