资源受限的机械振动WSN层次分解CNN边缘计算方法

用于机械振动监测的无线传感器网络节点的微控制器需要进行复杂的边缘计算,然而硬件资源受到限制。卷积神经网络作为一种性能优越的深度学习算法,若将其运行在MCU上可增强边缘WSN节点的计算能力。本文提出了一种不修改CNN模型的层次分解方法,解决了难以在资源受限的MCU上运行不轻量化CNN的问题,实现了机械振动WSN节点的计算能力增强。首先通过设计文件结构用于分解并存储CNN模型参数,然后提出内存管理方法并推导随机存取存储器的消耗过程,最后提出参数定位方法准确高效地读取模型参数。实验表明仅使用1.76 KB RAM与2.14 KB Flash,在3.15 ms内便可实现高准确率的边缘计算识别任务。

资源受限条件下受扰航班恢复研究

针对机场关闭导致的航空公司飞机和航线网络资源较长时间受限的问题,论文构建了一种基于列生成的航班恢复方法。通过优化飞机执行的航班串,使用航班延误,飞机交换,航班取消三种手段对航班计划进行调整,减少取消航班的班次,使航空公司损失最小。首先使用路径模型构建多机型航班网络和航班恢复模型,其次使用构建的启发式算法生成初始恢复方案,最后使用列生成方法对航空公司遭遇突发事件后的航班中断进行恢复,对降低多机型航空公司航班取消率进行了研究。实验结果表明,与人工调整相比,该方法可以将航班取消率下降5.4%,其中与被关闭机场不直接相关的航班取消数量下降66.67%,恢复成本减少17.4%。该方法在可接受的延误水平内,显著降低了航班取消率,对航空公司航班正常运行有较高价值。

月东油田海上人工岛生产资源受限条件下措施运行优化模式研究

月东油田是海上注蒸汽热采开发的稠油油田,目前共有A、B、C、D四个人工岛,每个人工岛均为独立生产单元,受人工岛空间限制,岛上修井、注汽、工艺措施施工等生产资源和能力有限,措施结构主要有常规吞吐、化学复合吞吐、化学堵水吞吐三类,围绕如何有效利用有限资源,提高措施运行效率,综合运用运筹学资源有限—工期最短和工期固定—资源均衡的方法,对资源受限条件下的措施运行优化模式进行了研究,并建立了甘特图优化模版,用于指导生产实践。

基于改进多种群遗传算法的多目标资源受限项目调度问题研究

多目标资源受限项目调度问题普遍存在于生产经营活动中,具有较高的实用价值。本文提出了一种改进的多种群遗传算法以解决多目标资源受限项目调度问题,为改变现有算法计算步骤理解困难、不易推广的特点,巧妙地通过平移工作解决此类问题,算法首先对工作的优先级进行随机编码,然后根据工序约束进行解码,并根据解码结果安排工作调度,同时为防止无效迭代,融合了禁忌搜索的思想。最后,通过PSPLIB标准算例库中算例进行实验,实验结果表明该算法在具备较高精度的同时,兼顾了快捷性和简洁性。

资源受限下单批耦合混合流水车间调度问题研究

混合流水车间存在于许多工业制造领域,多约束的混合流水车间调度问题近年来被广泛研究,但是对于同时考虑资源受限和单批耦合的混合流水车间调度问题研究甚少.因此本文提出一种改进的离散蛙跳算法解决以最大完工时间和机器能耗为目标的混合流水车间问题.首先,针对单批耦合和资源受限问题设计一种编解码方式和改进的NEH初始化方法,其次引入外部解集设计一种改进的模因组搜索策略,最后通过生成的扩展算例和企业实际算例进行仿真实验,并与现有的算法进行对比,结果证明所提出算法解决此类问题的可行性和有效性.

带转移时间的资源受限项目鲁棒调度优化

为使项目在面临活动工期扰动时尽可能按照基准调度计划稳定执行,针对带转移时间的资源受限项目调度问题提出鲁棒调度与资源分配集成优化方法。分别从资源转移关系、活动时差、随机活动工期三个不同角度设计三种解鲁棒性代理指标,构建了两个混合整数规划模型(MinEA,MaxPF)和一个随机规划模型(MinTPC),并分别采用精确方法和禁忌搜索启发式算法求解;在此基础上提出MinTPC+MaxPF混合优化策略。仿真实验结果表明,MinTPC+MaxPF方法在项目解鲁棒性和质鲁棒性两方面均能获得最优绩效;MinEA方法的解鲁棒性优于MinTPC,而后者的质鲁棒性优于前者。所研究的模型和方法,可以为项目决策者在工期不确定环境下协调活动进度安排和优化资源转移提供指导,提升项目计划鲁棒性,提高企业的经济效益。

资源受限MCU的轻量化部署策略和实现

为实现低资源嵌入式设备的图像分类识别,针对能实现简单图像识别任务、对图像识别准确率要求不高,且要求低成本的场景,将卷积神经网络(CNN:Convolutional NeuralNetwork)部署到资源受限的微控制器单元(MCU:Microcontroller Units)上。首先提出一种在资源受限MCU上的轻量化部署策略:为降低模型的参数量,提出一种轻量化的神经网络算法;为保证模型大小能适应有限的随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),提出了一种基于闪存(FLASH:Flash Memory)扇区的替存储算法。其次,在资源受限的嵌入式设备上部署该策略。针对采集图像的质量和采集速度不匹配问题,设计了摄像头外围电路;对采集图像进行基于高斯分布的自适应阈值二值化处理并对图像样本完整性进行校验。实验结果表明,该系统取得大约80%~89%的识别准确率。虽然该准确率低于训练精度10%左右,但在上述对精度要求不高的实际场景中可以较好地应用。

资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化

许多森林火灾由于救援资源受限而不能在第一时间扑灭,导致火灾扩大蔓延,进而造成更大的森林资源损失。因此,在救援资源受限情形下,如何对消防救援车辆进行合理的调度安排以快速和低成本地扑灭火灾已成为亟待解决的现实问题。本文研究了一类资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化问题,为该问题构建了多目标混合整数非线性规划模型,优化目标为同时最小化总灭火救援时间和救援车辆总行驶距离。为有效求解该问题,首先将上述非线性模型等价转化为线性模型。然后提出ε-约束法和模糊逻辑相结合的算法对问题进行求解。最后,以大兴安岭山发生的火灾案例和随机生成仿真算例对模型和算法有效性进行验证,结果表明所提出的模型和算法能够有效解决资源受限下森林火灾应急救援问题,并为决策者提供最优的消防调度方案。

资源受限的NB-IoT节点的安全认证选择机制

部分窄带物联网设备因资源受限无法利用群组认证方式接入核心网络,在5G网络接入认证框架下,大量设备同时接入核心网络将导致设备处于排队等待状态,引起网络拥塞。本文基于IETF工作组发布的关于资源受限设备的RFC7228标准,提出3种设备类型的群组认证方案。首先,指出窄带物联网设备采用5G接入认证存在的安全与拥塞问题;然后,提出解决的群组认证方案;最后,为3种资源受限设备确定接入认证方式。实验结果对性能与安全分析表明,所提方案符合设备群组认证所需的资源能力。相较于5G接入认证方案,所提方案可降低60%以上的网络信令数,并随组内设备的增加而降低。安全上,具有抗重放攻击、中间人攻击与Dos攻击等能力。

基于约束规划的资源受限并行机调度研究

针对多品种小批量生产调度等具有多层决策变量、多维度约束特点的资源受限并行机调度问题,结合问题特性与Cplex中的CP Optimizer优化引擎对于复杂约束的强大表达能力,建立了基于数量约束关联多层决策变量的CP模型与基于映射关系关联多层决策变量的CP模型。两者的主要区别是,前者使用的决策变量较少但两组决策变量之间具有一定的独立性,可能会牺牲一定的求解效率但能够更灵活地搜索解空间;后者使用的决策变量较多但本质上两类变量通过映射关系一一对应,可以更高效地利用约束规划中的约束传播技术。通过对家电企业发泡车间的实际订单数据进行求解,实验结果表明两种模型在不同特征的输入数据下,各有优劣,并分析了输入数据特征与模型选择的规律,验证了两种模型求解此类问题的可行性与有效性。

基于免疫遗传算法的多模式资源受限养护工程调度问题研究

公路养护工程项目调度通常会受现场资源与施工工期的限制,针对基本遗传算法不能有效解决多模式资源受限养护工程调度问题(MRCPSP),将生物免疫系统中抗体多样性的维持机制应用到养护工程调度管理,构建一种采用双链表结构编码方式(随机优先权值链表和模式链表)、串行调度生成机制解码方式的免疫遗传算法,通过选择、交叉、变异和记忆库更新算子进行全局搜索确定较优项目调度方案.运用PSPLIB问题库中的基准问题对该算法进行验证,以证明该算法的可行性和有效性.

面向多目标资源受限的航空维修保障工序调度方法研究

随着航空装备的信息化、集成化、系统化程度越来越高,其维修保障过程也趋于复杂化,且过程中受到资源等多方面的限制。为提高航空维修保障效率,缩短时间,合理安排人力资源,基于人力资源约束,通过合理安排工序寻求最短的维修保障时间。构建了资源受限情况下的维修保障资源均衡多目标优化数学模型,采用快速非支配排序遗传算法实现工序调度的合理优化,最后通过案例验证了方法的可行性。

一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法

针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法。第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解。通过改进信息素增量规则并采用并联进度生成机制,提高蚁群算法的求解效率和质量。其中,在构建任务合成链表的过程中遇到并联活动抢夺资源情形,采用基于熵权的逼近理想解排序法和基于有序加权平均算子的多属性决策方法来确定活动的综合权重,并依据权重对冲突活动进行排序,实现资源的冲突消解。第二阶段为资源约束优化阶段,以获得的优化任务合成链表为输入,逐项进行资源能力约束的核查与调整,最终生成项目调度的优化方案。通过多项目算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

资源受限Web服务

该文的目的是明确资源受限Web服务中的技术难点和未决问题,以便研究人员进行创新性研究.资源受限Web服务是服务计算与无线网络、移动计算和嵌入式系统相融合的产物.它是小型终端设备访问云计算平台的有效手段,也是一种重要的物联网支撑技术,在移动电子商务、现代医疗、智能家庭、制造业自动化等领域有广阔的应用前景.文中首先介绍了资源受限Web服务的概念,分析了它的起源、发展趋势和技术特点;然后从服务构件、开发工具、中间件、软件框架、标准规范和应用入手,对现有工作进行了评述,分析了其中的技术难点,提出了今后的几个主要研究方向.

移动边缘计算中资源受限的串行任务卸载策略

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生和发展,但是其难以满足终端应用对带宽和延迟的需求.移动边缘计算在靠近用户的网络边缘提供计算和存储能力,通过计算卸载,将终端任务迁移至边缘服务器上面执行,能够有效降低应用延迟和节约终端能耗.然而,目前针对移动边缘环境任务卸载的主要工作大多考虑单个移动终端和边缘服务器资源无限的场景,这在实际应用中存在一定的局限性.因此,针对边缘服务器资源受限下的任务卸载问题,提出了一种面向多用户的串行任务动态卸载策略(multi-user serial task dynamic offloading strategy,简称MSTDOS).该策略以应用的完成时间和移动终端的能量消耗作为评价指标,遵循先来先服务的原则,采用化学反应优化算法求解,充分考虑多用户请求对服务器资源的竞争关系,动态调整选择策略,为应用做出近似最优的卸载决策.仿真结果表明,MSTDOS策略比已有算法能够取得更好的应用性能.

资源受限的无线传感器网络基于衰减信道的决策融合

研究了无线传感器网络中衰减信道下的决策融合规则.由于信道衰减,由节点传输到融合中心的本地决策会丢失或产生差错,要求融合中心的融合规则能够结合信道模型作出最优判决.在Rayleigh分布的信道模型下,对一系列融合算法作了理论和仿真分析.似然比融合算法性能最优,但是它占用的系统资源大,需要预知的信息多,性价比不高,不适合资源受限的无线传感器网络.提出了3种次优算法,它们比似然比规则耗费的信息代价要小.在不同的信噪比(signal-to-noise ratio,简称SNR)范围下,它们的性能有各自的优劣.综合分析发现,在资源受限的无线传感器网络中,最终选择的融合规则应在性能、耗费资源量和复杂度之间获得折衷.

一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法

针对资源受限工程调度问题的特点 ,设计了一种改进的遗传算法 ,对算法的编码方式和解码规则、适值函数、遗传算子、初始种群的产生方法进行了详细的说明 .利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了大量的测试 ,分析了算法参数和问题参数对算法效果的影响 。

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.

一种求解多目标资源受限项目调度的遗传算法

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA-Ⅱ,设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法,该算法所设计的编码包含两部分,一部分为一个任务链表,另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题,结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法(GA)应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法,亦即在任务链表后面加上两个基因,一个是表示解码规则的S/P基因,另一个是表示解码方向的F/B基因,由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性,选用标准数据库PSPL IB中的156个例子进行验证,结果表明:本算法优于采用编码为任务链表和带有S/P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化问题具有一定的指导意义。