面向多任务并发驱动的服务定制网络地面系统设计

随着我国地面互联网用户超过6亿,移动通信网络规模全球最大,卫星在轨数量逐年增多,构建天地一体化信息网络正在成为未来发展趋势。然而,面对"海洋安全、太空安全、网络安全"等国家战略的新要求,天基信息网络还存在以下现实问题:1)网络建设专网专用;2)现有网络存在信息孤岛;3)网络重复建设问题严重;4)迭代演进存在困难。上述问题不仅导致天基网络"一类任务一张网",甚至"一个任务一张网"的现象普遍存在,而且串行任务调度机制难以实现资源效用最大化;此外,分布式网络架构还存在较大安全隐患。因此,利用软件定义网络和网络功能虚拟化技术,设计面向多任务并发驱动的服务定制网络成为解决以上问题的有效途径。借鉴"航天发展,地面先行"的建设思路,本文重点研究网络化地面系统设计。

多用户多任务并发的海量数据异步网络通信参考模型研究

当前已经进入信息个性化网络服务时代,而有限的网络带宽和海量的数据成为瓶颈,为解决此问题,在网络L/O模型基础上提出一种支持多用户并发的海量数据的异步网络通信参考模型。设计基本架构与通信流程,并解决网络传输中粘包和基于线程池并行消息处理的关键问题。最后通过在百兆和千兆网络环境下单用户和多用户访问进行实验测试,对实验结果的分析验证了所设计模型的高效性和稳定性,可以满足基于大规模数据的各种实时应用的需要。

多任务并发在试题库管理系统中的应用

提出了在具有较高要求的试题库管理系统中，采用多任务并发的设计思想，同时介绍了在并发系统构建与实现中主要问题的实现方法。

多任务并发调度在SDH网元中的应用

为提高EMS/Agent集中式管理方法中Agent的并发处理性能及响应时间,对网元Agent中的多任务并发调度机制进行研究,提出采用轻量级Job取代任务作为最小调度单位,结合多线程异步并发机制构建网元Agent消息处理调度框架。该技术已应用于中兴通讯的光传输设备中,有效提高了系统的并行处理能力,并改善了交互响应时间。

单片机系统中多任务并发机制的实现

根据 PC机的多用户多任务操作系统原理 ,分析了单片机的应用系统功能 ,提出了一种基于多任务机制的单片机系统程序结构 ,讨论了具体实现方法 ,并给出应用实例 .

基于ODL的分布式任务并发协调一致的研究

随着互联网的普及,网络体系越来越复杂,网络操作需要与其它IT操作的集成与协作,导致网络部署困难更新麻烦、手动操作过多,网络管理员分身乏术。对于以上问题,优化网络结构、网络设备更新是网络研究者们探索的课题,进而出现了软件定义网络(简称SDN)的概念和方法。在SDN运行过程中为提高其效率经常会应用到分布式,分布式环境下必然存在着分布式的多任务并发,而多任务的并发因其并发特性将会导致时间和数据上的不一致,即分布式任务并发协调不一致。本论文即以此为目的展开研究,采用SDN透明化的开源框架OpenDayLight研究分布式任务并发协调一致的问题。

基于任务并发机制的中心化集群管理系统

为解决分布式集群规模的快速发展与集群管理高效性需求之间日益突出的矛盾,分析系统模块的功能需求和相关关键技术,设计和实现一套基于任务并发机制的中心化集群管理系统。系统具有扩展性好,功能组态灵活,集中管理高效、简单,用户界面友好等特点。实际应用和对比测试验证了该系统相对于传统集群管理系统在管理集群时的可用性和高效性。

基于预留缓存的并发访问及多任务并行支撑技术研究

在航天装备在役考核试验执行中,对于存在时空重叠的多个任务以及子任务,需要应用并行执行支撑技术,从而完善任务分配的合理性、提高任务处理的效率、数据处理的实时性等约束性质;以典型航天装备在役考核综合评估任务为对象,从任务流层面和数据流层面,对并行控制与处理算法进行研究,采用基于预留缓存的多线程并行并发技术,对多任务进行并行处理和执行;实现任务的合理自主规划、数据处理与读写的多线程触发与执行;依托自主研发的航天装备在役考核综合评估系统,对方法进行验证;系统运行结果表明,采用基于预留缓存的并发访问及多任务并行支撑技术可以高效、快速地对大纲设计、数据采集等多个过程进行并发执行控制,对多源数据进行并行处理计算,有效提高了在役考核试验执行和综合评估的效率。

面向多节点同步协同的并发任务分配方法

当前无人机集群在电磁频谱监测中得到了较为广泛地应用,为提升无人机集群可同时执行的电磁频谱监测任务数量,基于时分复用的思想,提出了一种面向多节点同步协同的并发任务分配方法。通过构建任务帧实现了监测任务的并发执行,并利用自适应学习的粒子群算法对任务帧进行优化,进一步提升了无人机集群的并发任务执行能力。此外,通过基于优先级的任务帧局部重优化策略,在兼顾优化质量的同时提升了重优化的速度以适应快速变化的电磁监测任务需求。仿真结果表明,所提方法能够有效提升无人机集群的并发任务执行能力和动态适应能力。

实时多任务并发监控程序设计

本文讨论了仿人智能控制机的实时多任务并发监控程序的设计方法．该监控程序能满足实时性要求高、控制功能复杂的控制系统的要求．已成功用于一个组态式仿人智能控制机上。

战场抢修资源动态重组中的并发任务选择

针对战时抢修资源不满足并发抢修任务需求时如何优选抢修任务的问题,首先,给出了抢修效益的定义,建立了以总抢修效益最大为目标的并发任务选择数学模型。然后,设计了一种结合基于总消耗率贪婪算法的混合遗传算法及相应的操作方案。最后,进行了仿真实验,结果表明了算法对问题的有效性。

基于Petri网和并发调度标识图的并发任务调度的建模与分析

在云计算及网格计算环境下,由于资源具有分布、异构、动态、自治等特点,其并发任务的调度更加复杂,迫切需要强有力的图形与数学工具对其进行建模与分析。Petri网是描述与分析并发、异步、动态等事件的理想的图形与数学工具。给出了并发任务调度的加权时延Petri网模型。可达标识图是分析Petri网动态特性的一个重要工具,但它不能表达Petri网中变迁的并发关系,尤其是不便于分析被描述系统的时间特性。提出了并发调度标识图的概念,给出了构造时延Petri网的并发调度标识图的算法。最后,利用并发调度标识图分析了并行下载的时间特性。

物联网环境下多并发任务分簇调度方法仿真

为全面缓解由网络任务拥堵造成的调度均衡失控问题,提出物联网环境下的多并发任务分簇调度方法。在多并发网络处理架构中,设置具有关联能力的智能任务检测电表,并以电表中的显示数值为依据设计无线任务传输模块,完成多并发任务处理的物联网环境构建。在此基础上,确定任务目标参量,通过提取TDS分簇算子的方式,扩展多并发调度系数,实现物联网环境下多并发任务分簇调度方法的顺利应用。仿真结果显示,应用QoS、DoS、AoS方法后,网络任务的拥堵现状均不能得到有效缓解,且调度均衡参数的最大值与预期标准数值也始终存在较大物理误差,而随着多并发任务分簇调度方法的应用,网络任务拥堵量不断下降,调度均衡参数的实际值也开始出现大幅回升,固有调度均衡失控问题得到有效解决。

基于移动边缘云的计算密集型任务卸载决策算法

为了实现移动边缘云环境中移动设备任务执行时间的优化,提出一种任务卸载决策算法。算法考虑了更为普遍的任务结构类型,包含了顺序任务结构和并发任务结构。其主要发现有两点:(1)一个任务卸载执行,则较大可能其邻居任务也会卸载执行;(2)应用的执行时间可以通过将任务卸载至边缘云端最大化边缘云端与移动设备端的并行性来降低任务完成时间。对于顺序任务构成的线性拓扑任务图,算法可以找到最优的卸载任务群集;而对于并发任务的通用拓扑任务图,算法可以实现更好负载均衡的任务卸载决策。仿真实验结果证明,与基准算法相比,所提算法得到的任务完成时间与理论最优解更为接近,任务完成效率更高。

并发任务对驾驶员驾驶行为的影响

驾驶过程中使用手机、收听音乐等并发任务会对驾驶员驾驶行为产生不同程度的影响,进而给周围道路环境、车辆以及行人造成安全威胁。为了系统探析不同并发任务模式对驾驶员驾驶行为的影响程度,以四种典型并发任务模式(手机使用、乘客互动、视频播放、音频播放)为研究对象,引入主成分分析法,构建面向驾驶员行为表现的综合评价体系。同时,以国外学者针对不同并发任务进行模拟实验所用的原始数据作为数据来源,对四种并发任务对于驾驶员行为的不同影响进行了评价。结果表明,使用手机对于驾驶员的驾驶行为影响最大,与乘客互动次之;视觉上注意力的分散相对于认知上注意力的分散更容易对驾驶员的驾驶能力产生负面影响。

基于两阶段优化的并发流任务计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算中最关键的技术之一而备受研究人员的关注,然而现有研究较少同时考虑拓扑结构、优化目标多样性及计算资源竞争的特性。针对移动边缘计算场景下的并发型数据流任务计算卸载及资源竞争问题,设计一种基于并发型数据流任务的多目标计算卸载混合整数模型,并给出一种基于多目标优化和多属性决策的两阶段优化框架对该模型进行求解。在多目标优化阶段,提出改进动态多种群并行NSGA-II(DMPNSGA-II)算法,包括多种群多交叉策略、动态调整种群规模与二次局部搜索的改进策略,以解决局部收敛和全局搜索难以平衡的问题,同时设计一种基于混合式求解框架的DMP-NSGA-II算法求解多目标混合整数模型。在多属性决策阶段,提出一种基于模糊C均值聚类和灰关联投影法的后验选解方法,以选出在不同偏好下具有代表性的最优卸载决策。在测试函数和模型实例上的实验结果表明,设计的两阶段优化框架能够有效地求解所提出的模型,在ZDT系列测试函数上DMP-NSGA-II算法的HV和SP指标表现全面优于NSGA-II、MOEA/D和MOEA/D-DE算法,在模型实例上DMP-NSGA-II算法的Meantime和Meanenergy指标相较于基于混合式求解框架的NSGA-II算法,分别提升了30.1%和8.9%。

制造车间生产线并发多任务过程仿真的研究

制造车间生产线会发生各种随机故障,在各种不同调度策略下有或多或少的系统瓶颈,文中提供了一种利用面向对象和多线程技术的方法来仿真生产车间,在生产未运行之前预见生产线的生产能力、生产线在不同调度策略下的性能及预见随机故障发生时生产线的调节能力,选一个较好的调度方案来运行生产线。面向对象与多线程技术的运用,使得程序具有很好的可复用性和可扩展性。

一种并发多任务实时适配系统的系统分析与方案设计方法

按实际分析和设计的流程详细探讨了系统层行为级分析、横向相关性解析和纵向层次化方案设计、元功能模块各个阶段的分析和设计的目标、方法和意义 ,并以示例为目的着重阐述MPEG 2PCI卡局部硬件系统的设计期完整方案。依据这种系统分析与方案设计方法设计实现的MPEG 2PCI卡与国外同等功能的产品相比 ,性能价格比明显提高。

移动群智感知多任务参与者优选方法研究

该文主要研究面向移动群智感知的任务分发方法,提出了一种新的参与者选择:面向多任务并发的参与者优选.不同于其他参与者选择,文中选择出的参与者不再局限于只能完成一个任务,每个参与者可以在规定时间内尽可能的完成多个任务,由此降低群智平台的成本.并提出MultiTasker方法,其目标是选择出最佳的参与者集合,使参与者完成任务所移动的总距离最短以降低成本,并且完成任务的参与者人数最少以优化用户资源.为了实现这个目标,文中设计了3种算法:T-Random、T-Most和PT-Most.T-Random和T-Most是以任务为中心进行参与者选择,而PT-Most是以用户为中心进行参与者选择.通过一个大规模的真实数据集对设计的3种算法进行实验评估,同时研究了参与者选择情况与各种因素之间的关系,如任务分布和任务执行时间等.

基于顶层优化的多遥感卫星并发任务规划系统设计

随着遥感卫星数量的不断增加，卫星运控复杂程度不断提升，迫切需要针对多遥感卫星并发任务规划进行顶层设计优化，解决复杂情况下的卫星联合调度问题，以便充分发挥卫星系统效能。本文基于顶层优化的思想，构建了多星任务规划系统模型，设计了规划调度、结果评价等系统子模块，实现了多任务目标优化算法，并通过实例进行了验证，取得了较好的仿真结果。