基于交换式以太网的列车通信网络的交换机排队时延分析

传统列车通信网络的带宽难以满足现代列车数据传输的要求.本文提出了一种基于交换式以太网的列车通信网络解决方案,为了降低列车实时数据的传输时延,为交换机设计了具有优先级的队列调度策略,并采用G/D/1排队论分析了列车实时数据和非实时数据的排队时延,计算证实了该策略可以将实时数据在交换机的平均排队时延降低到70 μs以下.最后,通过网络仿真研究证实了实时周期数据的平均排队时延从无优先级时的91 μs降低到了有优先级时的61 μs.     

基于IEEE 802.11ac标准的城市轨道交通CBTC系统切换算法

城市轨道交通列车控制系统通常采用无线局域网技术实现列车和轨旁设备间的连续数据通信,因而列车在运行过程中存在多次切换,切换性能直接影响列车运行安全和效率.传统切换算法往往采用固定切换门限,较少考虑列车速度对切换过程的影响.随着列车运行速度的提高,传统切换算法难以满足实际的运营需求.针对城市轨道交通列车运行特点和切换过程,以隧道环境的无线传播模型为基础,推导出列车速度与切换迟滞参数之间的约束关系,提出基于IEEE 802.11ac标准的自适应切换算法.仿真结果表明,与传统切换算法相比,该算法在降低乒乓切换率、提高切换成功率和网络吞吐量等方面,能够满足列车在不同速度下的车地通信要求,适用于城市轨道交通运营场景.     

基于正态云模型和模糊层次分析法的列车通信网络性能评估方法

为保证高速列车安全、可靠运行,研究了列车通信网络性能评估方法;综合考虑列车通信网络的实时性、可靠性和服务质量,建立了合理的列车通信网络性能评价指标体系,采用模糊层次分析法确定列车通信网络性能评估指标的权重;考虑列车通信网络评估过程中具有不确定性,构建了基于正态云模型和模糊熵的二维评估模型;建立了基于交换式以太网的大容量和高可靠性列车通信网络仿真平台,获取各指标样本数据,运用二维评估模型计算各指标的隶属度,依据模糊理论最大隶属度法则确定列车通信网络性能等级。研究结果表明:在列车通信网络状态良好时,60%评估样本的网络性能等级为Ⅰ、Ⅱ级,在网络丢包率和误码率较大时,40%评估样本的评估等级为Ⅲ、Ⅳ级,表明二维评估模型能够有效地反映列车通信网络状态;与仅运用模糊综合评价法相比较,两者的评估结果基本一致,反映了二维评估模型的准确性;模糊综合评价法不能消除评估过程中不确定性因素的影响,从而导致评估结果缺乏精确度,因此,提出的方法更适合于列车通信网络性能评估。      

基于工业以太网的列车网络控制系统研究

随着列车运行速度提高,新型大容量业务不断出现,带宽已经成为列车网络控制系统的主要瓶颈。根据列车网络控制系统的发展趋势,提出了基于工业以太网的列车网络控制系统,研究了工业以太网传输大容量信息传输过程中网络载荷、以太网时延等关键因素,测试结果表明工业以太网满足列车网络控制系统的带宽和传输要求。     

基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化

针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题.以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程可达性及其相互约束关系等因素,构建了卸车调度数学模型.提出了一种基于改进樽海鞘优化算法的优化调度方法.引入自适应惯性权重,可有效地提高算法收敛速度;引入随机柯西变异策略,可有效地提高算法寻优能力.5个测试函数的测试结果表明:相比于樽海鞘优化算法、自适应樽海鞘优化算法、粒子群算法与鲸鱼优化算法,改进樽海鞘优化算法收敛速度更快,精度更高.港口堆场作业实际数据的仿真实验表明:改进樽海鞘优化算法可优化出满意的卸车调度任务,减少了火车总在港时间,提高了港口总体的工作效率.     

MVB-Ethernet网关设计与时延分析

分析了一种多功能车辆总线和工业以太网协议转换网关,软硬件设计方案及其实现原理,该设备具有以太网和MVB跨总线通信能力,通过网络配置灵活的支持MVB过程数据,消息数据和以太网通信.分析了影响网关实时性的关鍵因子TCP时延,为了控制网络时延,分析和对比了3种不同的改进方案的实时性能,并对最优方案进行了时延计算和实验验证,实验结果满足列车网络通信实时性要求.     

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法．该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成：网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算．采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期．最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能．     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.     

编组站静态配流的约束传播和启发式回溯算法

为了提高阶段计划的编制效率,针对编组站静态配流字典序多目标累积调度模型,设计了迭代、约束传播和启发式回溯的混合算法.该算法根据多目标的字典序将模型分为3层:第1层为配流成功的出发列车优先级总和最大化,第2层为出发列车车流来源总数最少化,第3层为车辆平均停留时间最短化.每层先通过约束传播算法化简模型、缩小解空间,再通过启发式回溯算法和约束传播技术联合快速求解.上一层的最优解作为下一层的初始解,并动态增加避免上一层目标退化的约束,迭代求解每层的最优解.通过某编组站实际数据验证表明,本算法耗时小于20 s,满足现场对阶段计划编制的实时性要求,且求得的配流方案优于其他算法.      

基于时间约束的Ad Hoc网格能量优化算法

为解决Ad Hoe网格资源调度中的能量优化问题,重点分析了Ad Hoc网格的特点以及资源调度中的能量消耗情况,将调度过程中的能量消耗分为通信消耗和本地计算消耗.综合考虑了能量消耗和任务完成时间两大因素,建立了一个基于时间约束的资源调度能量优化模型,并提出了一个能量优化算法E-sufferage.仿真实验表明,在任务完成时间约束下,算法能实现资源调度的能量消耗最优.     

An Improved Model for Computing-Intensive Tasks on Heterogeneous Workstations

IntroductionIt is well known that many concurrent- com-puting tasks,which consume time badly,can besolved on a massive parallel system using parallelcomputing in order to acquire less execution time.Generally a massive parallel system is very expen-sive a…     

一种基于TDD的无线mesh网络随机自学习调度算法

基于时分多址（TDD）的无线mesh网络是实现无线多跳网络和宽带无线接入的一种关键技术.为用户提供一种可以保障稳定通信的有效的分布式算法是影响基于TDD的无线mesh网络性能的关键因素.本文针对TDD的无线mesh网络提出一种随机自学习分布式调度算法,这种算法是一种基于信息学习的随机选择算法.在网络中,任一节点都要根据其邻居节点控制消息中所携带的数据,学习邻居节点的调度信息,从而判断可用时隙.若上次信息传输成功,则节点仍然沿用上次的传输时隙;反之,节点在可用时隙中随机选择一个时隙发送控制消息.仿真结果表明,与IEEE802.16标准中定义的算法相比,提出的随机自学习分布式调度算法能实现更高的吞吐量.     

面向系统级能耗优化的无线实时网络系统任务调度机制

传统的能耗优化方法通常利用CPU的DVFS协议以及射频通信休眠调度来减少耗能。却很少有工作在对系统任务负载的调度和运行模式分配的同时考虑计算/通信两个子系统对能耗的综合优化。此外,传统的能耗优化机制通常只考虑系统的总能耗最优,而忽略了系统中个别节点能源耗尽对网络连通性所产生的影响。提出一种以系统寿命最大化为目标的任务调度和工作模式分配机制。该机制根据任务的实时性约束条件和节点的剩余能量调度任务,通过控制DVFS协议给子任务设定工作频率,同时利用射频休眠调度来实现系统能耗和寿命的折中平衡。仿真实验的结果表明,任务调度与分配算法在无线嵌入式网络系统的能耗和寿命表现上优于传统的方法。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机（SVM）参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

分布式实时控制系统的网络调度研究

基于实时网络分布式控制系统的性能不仅取决于控制算法，而且取决于网络信息调度的特点，以具有确定时间性与可靠性的TDMA（时分多路访问）网络作为控制网络，对网络中的控制信息进行调度，建立了分布控制系统的任务调度模型。并采用遗传算法求解网络调度问题，以提高控制系统性能和网络利用率，寻求最优的通信时序．仿真结果表明，经过优化调度后，控制回路的任务周期最短；与常规非优化状态下的系统性能相比，控制系统的总体性能指标减小，网络利用率提高．     

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线（航班串）并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.     

A simple method to solve the network congestion for spitial architcture

Scheduling algorithm always plays an important role in the spatial architecture for the contradiction between the finite network bandwidth and the abundant execution resources. This article provides a simple method to solve the contention for network resource in one of the spatial architecture, i.e. the tera-op, reliable, intelligently adaptive processing system (TRIPS) processor. The method improves the performance of network by increasing the bypass bandwidth which can transmit the data in the internal of every execution unit, and converting the proportion of remote communication by the deep scheduling algorithm. The deeply optimized algorithm is realized to verify the validity of the method, and the performance increase 9% for floating point spec2000 benchmark is got.     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.