基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,ParticleSwarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.

电力一体化调度中动态危险点检测方法研究

为解决电力危险点异构化检测问题,提高电网环境下动态节点的目的性调度分配,提出基于电力一体化调度的动态危险点检测方法。按照Hadoop架构的权限属性,连接电量传输客户端及SOA电子识别元件,完成一体化电力调度平台设计。在此基础上,建立理想化的动态多路径通道。通过监听危险点结构定位信息的方式,认证检测节点的物理从属位置,完成电力一体化调度中的动态危险点检测方法研究。实验结果表明:与SVG检测技术相比,采用本文检测方法动态PCA指标最大值达到85.3%,电力危险点的异构化分布范围明显缩小,有效解决了电网环境动态节点的目的性调度分配问题。

一种新的基于ACSA的ad hoc多径QoS路由方法

ad hoc网络中基于蚁群系统算法(ACSA)的路由协议已经被广泛地研究,但其中的大部分本质上都属于单径路由协议,使得源宿之间最短路径上的主机负担加重。另一方面,由于引入了蚂蚁的正反馈机制,使得协议本身比较差的鲁棒性受到进一步的削弱,多径路由能够更好地支持QoS。本文将ACSA和链路不相交的多径路由结合起来以解决上述问题。新提出的基于ACSA的多径QoS路由方法建立和利用多条链路不相交路径来并发发送数据,并且采用信息素来分散通信流量,因此能够适应网络的动态变化和更好的支持QoS,仿真结果表明该方法要优于其他相关的算法。

城市交通流分配的预测模型研究

在大量详实的资料的基础上．据一些具体的交通流特性．重点研究了一种动态多路径概率型交通流分配预测模型．并以此模型为基础研制了相应的交通流分配预测系统软件．在给出道路交通网的有关信息及其Ｏ－Ｄ出行矩阵的条件下，系统可输出一种最佳的交通流分配方案，它可为城市规划和重大交通工程建设提供有力的决策工具．

一种新的基于ACSA的ad hoc多径QoS选路方法

ad hoc网络中基于蚁群系统算法(Ant Colony System Algorithms,ACSA)的路由协议已经被广泛地研究,但其中的大部分本质上都属于单径路由协议,使得源宿之间最短路径上的主机负担加重。另一方面,由于引入了蚂蚁的正反馈机制,使得协议本身比较差的鲁棒性受到进一步的削弱。多径路由能够更好地支持QoS。将ACSA和链路不相交的多径路由结合起来以解决上述问题,提出的基于ACSA的多径QoS选路方法建立和利用多条链路不相交路径来并发发送数据,并且采用信息素来分散通信流量,因此能够适应网络的动态变化和更好地支持QoS。仿真结果表明该方法要优于其他相关的算法。

基于SDN的Hadoop数据中心网DECMP方法

提出一种基于软件定义网络(software defined network,SDN)的Hadoop数据中心网动态等价成本多路径路由(dynamic equal-cost multipath routing,DECMP)方法.所提方法由3个模块组成:链路监控模块、Hadoop监视器引擎模块、基于软件定义网络DECMP的调度和路由模块.在DECMP调度和路由模块中提出多路径Dijkstra路径查找算法以提供具有相同最小权重的多个路径.然后,DECMP调度和路由模块根据网络资源需求以及数量和大小,来获得数据中心网络中每个流的有效带宽利用率,为Hadoop Map Reduce shuffle阶段动态分配有效路径,提高数据中心网络路由性能.实验结果表示,与其他现有方法比较,本文DECMP方法在链路利用率和吞吐量方面都有所提升.