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基于5G切片和优先级的流量隔离性能研究 被引量:1
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作者 李炜 王少轩 《计算机测量与控制》 2022年第7期267-272,共6页
随着基于3 GPP标准的关键任务(MC)移动宽带技术的部署,可为公共保护和救灾提供宽带通信能力。常见方法是在公共移动网络上提供MC服务和商业流量(CO),并使用优先级机制来保护拥塞情况下的MC连接;然而,这种方法在特定单元中的MC流量激增前... 随着基于3 GPP标准的关键任务(MC)移动宽带技术的部署,可为公共保护和救灾提供宽带通信能力。常见方法是在公共移动网络上提供MC服务和商业流量(CO),并使用优先级机制来保护拥塞情况下的MC连接;然而,这种方法在特定单元中的MC流量激增前,商业流量不受保护,因为所有资源都将被分配来服务于这种流量;在此背景下,提出了一种稳定性较好的多路MC和具有拥塞保护的商业服务的解决方案,该解决方案是基于5G网络切片特性;文章主要描述了在结合优先级的基础上如何在5G无线电接入网(RAN)中参数化不同的切片以及支持无线电资源分配的底层无线电资源管理(RRM)功能的操作,从而为每种类型的服务建立无线电负载保证;通过MATLAB仿真结果表明与仅依赖于优先级化机制的解决方案相比,本次采用的切片配置方法在流量隔离方面得到了改进,为不同类型的服务提供了可靠保障。 展开更多
关键词 流量隔离 优先级化 网络切片 公共保护和救灾通信
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嵌入式Linux实时技术改进与实现 被引量:4
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作者 孙守昌 韩红芳 孟煜 《微计算机信息》 北大核心 2007年第35期67-69,共3页
对嵌入式Linux进行实时性改进是嵌入式操作系统领域的一个研究热点。本文从实现低延迟、中断线程化、用Mutex取代spinlock、优先级继承和死锁检测、等待队列优先级化、大内核锁可抢占等方面给出了改善系统实时性能的实现方法,拓展了嵌... 对嵌入式Linux进行实时性改进是嵌入式操作系统领域的一个研究热点。本文从实现低延迟、中断线程化、用Mutex取代spinlock、优先级继承和死锁检测、等待队列优先级化、大内核锁可抢占等方面给出了改善系统实时性能的实现方法,拓展了嵌入式实时系统的应用范围。 展开更多
关键词 LINUX 实时性 中断线程 等待队列优先级化 大内核锁可抢占
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哲学社会科学创新团队内在合作成效的影响因素机理分析 被引量:1
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作者 谢晖 任倩 段万春 《电子科技大学学报(社科版)》 2021年第2期65-74,112,共11页
【目的/意义】习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上发表的重要讲话推动了哲学社会科学进入到新的发展阶段,哲学社会科学创新团队的发展是繁荣哲学社会科学、推动社会进步发展的重要力量,充分发挥哲学社会科学创新团队在社会经济建... 【目的/意义】习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上发表的重要讲话推动了哲学社会科学进入到新的发展阶段,哲学社会科学创新团队的发展是繁荣哲学社会科学、推动社会进步发展的重要力量,充分发挥哲学社会科学创新团队在社会经济建设中的积极作用,对于实现创新型国家战略具有重要意义。【设计/方法】在对哲学社会科学创新团队特征进行分析的基础上,界定了其内在合作成效的内涵,之后运用指示优先级的程式化(Priority-Pointing Procedure)方法,对影响社会科学类创新团队内在合作的因素进行初步识别与集成,进而基于DEMATEL方法对影响因素的相关性予以深入分析,探索其内在机理。【结论/发现】对哲学社会科学创新团队内在合作成效影响因素机理进行分析,得出影响哲学社会科学创新团队内在合作成效的最终原因因素为学科交叉融合、沟通与冲突管理,而个体满意度及未来发展、成果分配及应用是最终结果因素,并提出哲学社会科学创新团队内在合作成效提升的途径。 展开更多
关键词 哲学社会科学创新团队 内在合作成效 指示优先级程式方法 决策与实验室方法
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Improved ant colony optimization for multi-depot heterogeneous vehicle routing problem with soft time windows 被引量:10
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作者 汤雅连 蔡延光 杨期江 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2015年第1期94-99,共6页
Considering that the vehicle routing problem (VRP) with many extended features is widely used in actual life, such as multi-depot, heterogeneous types of vehicles, customer service priority and time windows etc., a ... Considering that the vehicle routing problem (VRP) with many extended features is widely used in actual life, such as multi-depot, heterogeneous types of vehicles, customer service priority and time windows etc., a mathematical model for multi-depot heterogeneous vehicle routing problem with soft time windows (MDHVRPSTW) is established. An improved ant colony optimization (IACO) is proposed for solving this model. First, MDHVRPSTW is transferred into different groups according to the nearest principle, and then the initial route is constructed by the scanning algorithm (SA). Secondly, genetic operators are introduced, and crossover probability and mutation probability are adaptively adjusted in order to improve the global search ability of the algorithm. Moreover, the smooth mechanism is used to improve the performance of the ant colony optimization (ACO). Finally, the 3-opt strategy is used to improve the local search ability. The proposed IACO was tested on three new instances that were generated randomly. The experimental results show that IACO is superior to the other three existing algorithms in terms of convergence speed and solution quality. Thus, the proposed method is effective and feasible, and the proposed model is meaningful. 展开更多
关键词 vehicle routing problem soft time window improved ant colony optimization customer service priority genetic algorithm
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Modeling and Optimisation of Precedence-Constrained Production Sequencing and Scheduling for Multiple Production Lines Using Genetic Algorithms
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作者 Son Duy Dao Romeo Marian 《Computer Technology and Application》 2011年第6期487-499,共13页
This paper presents an integrated methodology for the modelling and optimisation of precedence-constrained production sequencing and scheduling for multiple production lines based on Genetic Algorithms (GA). The pro... This paper presents an integrated methodology for the modelling and optimisation of precedence-constrained production sequencing and scheduling for multiple production lines based on Genetic Algorithms (GA). The problems in this class are NP-hard combinatorial problems, requiring a triple optimisation at the same time: allocation of resources to each line, production sequencing and production scheduling within each production line. They are ubiquitous to production and manufacturing environments. Due to nature of constraints, the length of solutions for the problem can be variable. To cope with this variability, new strategies for encoding chromosomes, crossover and mutation operations have been developed. Robustness of the proposed GA is demonstrated by a complex and realistic case study. 展开更多
关键词 Precedence-constrained sequencing and scheduling optimisation variable-length chromosome genetic algorithm
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