【摘 要】
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在保障本地任务QoS需求并尊重网格节点本地调度策略的条件下,为网格用户提供QoS保障是计算服务网格环境中任务调度的一个重要目标和面临的新问题。根据对网格节点相关资源可用性历史数据进行统计、分析得出的结果,利用概率论方法对网格节点的资源能力进行评估,对网格节点状态进行划分并得到资源的平均状态;利用信息论中熵的概念对网格节点状态动态变化的不确定性进行评估并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值。在此基础
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在保障本地任务QoS需求并尊重网格节点本地调度策略的条件下,为网格用户提供QoS保障是计算服务网格环境中任务调度的一个重要目标和面临的新问题。根据对网格节点相关资源可用性历史数据进行统计、分析得出的结果,利用概率论方法对网格节点的资源能力进行评估,对网格节点状态进行划分并得到资源的平均状态;利用信息论中熵的概念对网格节点状态动态变化的不确定性进行评估并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值。在此基础上,建立了一种基于性能评估的分布式调度框架,并提出了一种基于性能评估的网格任务调度算法。对GridSim
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基本对象模型(BOM)是SISO提出的标准化仿真模型组件的描述规范,基于BOM的HLA仿真系统可以从仿真模型组件层面上提高系统的重用性和互操作性。VV&A过程的探究有助于VV&A工作的开展和规范。介绍了BOM在HLA应用中的体系结构,并简要提出基于BOM的HLA仿真系统的开发步骤,最后对该类仿真系统的VV&A过程展开研究,重点研究了用户模型、仿真模型组件及联邦成员三者的V&V。实践表明:提出的VV
群体疏散正日益变得频繁。为了有助于学者与业界应用和研究群体疏散,研究基于当前最新最全的成果,将用于群体疏散的主要数字仿真方法进行整理归纳。通过比较分析认为:元胞自动机模型及格子气模型在时空方面都是离散的,具有很高的计算效率;社会力模型及流体动力学模型在时空方面都是连续的,前者适合描述复杂的群体行为,后者适合描述高密度的群体行为;与前四种模型相比,基于agent模型计算效率最低,但它很容易模拟不同类
基于多Agent理论对战术级联合作战系统进行建模仿真,不仅可以充分利用Agent的描述能力对单个参战单元进行建模,而且可以利用多Agent协作模拟大量战斗单元的协同作战行为。所研究的协作体系主要面向信息化战争条件下的自同步作战仿真。首先对自同步作战的概念、特点以及需求等进行了讨论,以指导多Agent协作体系的开发,然后研究了一套适合于多Agent自主协同的协作体系。其目的是用于自同步作战仿真,从而
位于广州市南沙区西岸龙穴岛上的南沙港,可以说是我国海港中的后起之秀.虽说广州是我国最早开始海上贸易的城市,但南沙港的真正发力却是在2015年南沙自贸试验区成立之后.数据
建立了舆论演进过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先根据实际生活中人们进行观点交互时的行为,建立了具有可自行改变观点交互策略的舆论演进模型,并对参与舆论演进个体的记忆进行了建模。其次在该模型的基础上对不同参数下的多种情况进行了多次仿真,获得了与实际舆论演进情况相符的结果,并得到了舆论演进中个体策略选择的公平性结论。
为了估计工业过程中的质量参数,考虑到实际过程中的动态特性,提出一种基于多关联向量机的动态软测量建模方法。对于动态过渡周期内的二次变量数据,根据不同采样时刻划分为多个计算子空间,在每一子空间内采用关联向量机来建立不同时刻的二次变量对主导变量的影响模型。各个子模型的输出采用一个综合关联向量机进行连接,从而建立了基于过渡周期内不同二次变量采样数据的主导变量动态软测量模型。通过实例仿真,结果验证了所提出方
近年来,分数阶控制研究愈来愈被关注。传统系统参数辨识算法主要基于在某种意义下的最优数据拟合思想,往往比较复杂、计算量大。我们将辨识误差的抑制问题,看作是以误差方程来描述的系统的状态渐近稳定性来处理,从而将反馈控制的思想引入辨识算法中,提出了一种基于分数阶PIλDμ控制器的线性系统参数时域辨识算法,给出了递推算法的详细推导,并用已知系统仿真验证了算法的有效性。该算法简便、计算量小。仿真结果表明,该算
目的以茶多酚及没食子酸为标准品,分别采用紫外分光光度法及高效液相色谱法测定保健食品中茶多酚含量。方法通过对市场上部分宣称含茶多酚的保健食品进行测定,探讨不同仪器检
从基本物理规律出发,采用面向对象的模块化建模思想,提出了一种简单的针对热动力系统中热工流体网络的建模方法。该方法通过模块的搭接来构筑和求解网络整体模型,提高了模型的开放性和可扩展性;使用差分方程解算流体网络,在精确性满足需要的同时,简化了仿真程序的编写,提高了建模效率;适用于各类常见的可压缩或不可压缩热工流体网络,具有较好的精确性、实时性和工程实用性。
对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自