工业物联网中基于多维特征业务的网络切片匹配算法

工业物联网中的业务具有数量大、种类多、特征维度高等特点,为了实现每一个业务都能根据自身的多维特征有效的匹配到具有特定服务质量的网络切片以获取相应的服务,提出了一种多维特征聚类的业务与网络切片匹配算法。该算法可以对工业物联网设备中提取的业务多维特征进行聚类,根据聚类结果将所定义切片的优先级因子添加到相应的业务中,进而实现业务与网络切片的匹配。实验结果表明,该算法在实现业务与网络切片匹配的过程中,与对比算法相比,既实现了高准确率,又加快了匹配完成的速度。

资金-目标双优化法在路面养护决策中的应用

在当前公路养护资金与路面性能需求提升矛盾日益显著条件下,进行有计划性的路面养护规划及决策极为重要。以多年度项目级养护规划为研究对象,提出了以养护路段为单位的项目级养护规划决策流程。结合当前管养工作中对资金及目标双重约束条件下的养护规划需求,重点针对资金规划中的养护方案优化阶段,明确了"资金-目标"双优化法的内容,并建立了优化原则及优化目标。提出了考虑时间影响、基于交通量及路况指标的资金优先级因子概念,建立了多年度规划条件下的"资金-目标"双优化法决策流程及资金排序优化方法,并以宁波某高速公路为例进行了资金与目标约束条件下的优化示例演示。结果表明:基于交通量及路况指标、考虑年度关联效应的优先级因子判断法量化了年度实施效应的影响;不同管养单位应根据各地对路况指标的实际需求,动态建立适合当地的优先级因子;"资金-目标"双优化法采取先资金优化、后目标优化、二者交叉校核的方式进行,同时按"长度优先-养护后推"迭代优化法进行;"资金-目标"双优化法在实际应用中具有较强的可行性与指导性,可用于辅助管理单位在对养护资金与路况目标有双重约束及需求条件下进行养护决策优化;资金或目标单重优化,亦可采用所推荐的步骤与流程进行拆解优化。

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。

公路集装箱运输调度算法研究

本文对编制公路集装箱运输车辆日运行作业计划的相关运量（车数）、车型搭配、优先运输次序等条件及目标函数进行了系统、全面的分析，建立了解决问题的多目标规划模型，给出了求解方法及应用的实例。

病床安排问题的数学模型设计

针对病床安排问题,考虑门诊时间和医院手术安排时间这两个因素,定义动态优先级因子,建立了相应的动态优先级算法,并对动态优先级算法和先来先服务算法进行了比较分析。

基于QCI的用户差异化服务方案

无线基站通过针对不同QCI配置不同调度优先级权重,在无线资源不足时对不同优先级用户进行差异化资源调度,以腾出更多资源服务于高价值用户,实现不同价值用户差异化服务,提升高价值用户感知,增加高价值用户黏性,避免高价值套餐用户流失,同时降低4G网络负荷。首先分析了技术方案,然后进行了效果测试,最后进行了前景展望。

利用SDGP算法进行实时动态带宽分配的研究及仿真

提出一种在网络通信带宽分配领域,结合自动控制理论,利用基于优先级的串行主导因子法对链路带宽进行动态分配的方案。该算法通过引入主导因子和容忍因子,可以实现在具有流量工程基础的网络中对共享带宽进行实时动态分配。