边缘算力网络(Edge Computing Power Network,EdgeCPN)作为一种新的计算范式,能够根据不同的任务需求灵活调度CPN中的碎片化计算资源,以实现面向大规模终端场景的高效计算任务卸载。文中设计了基于边边协同的移动设备计算任务卸载模型,...边缘算力网络(Edge Computing Power Network,EdgeCPN)作为一种新的计算范式,能够根据不同的任务需求灵活调度CPN中的碎片化计算资源,以实现面向大规模终端场景的高效计算任务卸载。文中设计了基于边边协同的移动设备计算任务卸载模型,将EdgeCPN中的任务卸载分为边缘计算资源池的构建和端边资源分配两个阶段,进而提出了基于最优成本计算资源池的差分进化搜索方案,实现任务卸载总延迟的最小化。首先根据用户预算选择出最优成本的计算资源池子集,然后基于资源池的可用计算资源,以最小化总延迟为目标,使用差分进化算法共同优化移动设备任务卸载决策,为每个终端的计算任务找到相应的服务器。仿真结果表明该方案显著提高了EdgeCPN中计算资源调度性能的效率和稳定性。展开更多
在详细分析联锁系统选岔电路的前提下,抽象出选岔网络的联锁逻辑条件,并采用有色Petri网(Colored Petri Net,CPN)为其建立形式化验证模型,同时采用CPN TOOLS对所建立的模型进行仿真及状态空间分析,结果表明所建立的模型能够很好的描述...在详细分析联锁系统选岔电路的前提下,抽象出选岔网络的联锁逻辑条件,并采用有色Petri网(Colored Petri Net,CPN)为其建立形式化验证模型,同时采用CPN TOOLS对所建立的模型进行仿真及状态空间分析,结果表明所建立的模型能够很好的描述选岔网络的工作状态。展开更多
CPN(Computing Process Node,计算处理节点)网络是群智能建筑平台系统的基础网络。CPN网络中,每个CPN节点只能和它邻接的CPN节点交换数据,而CPN节点之间连接与否依赖于其代表的空间区域是否相邻或代表的建筑设备单元是否物理连接。以CP...CPN(Computing Process Node,计算处理节点)网络是群智能建筑平台系统的基础网络。CPN网络中,每个CPN节点只能和它邻接的CPN节点交换数据,而CPN节点之间连接与否依赖于其代表的空间区域是否相邻或代表的建筑设备单元是否物理连接。以CPN网络数据交换方式为约束,本文提出了基于CPN网络的粒子群优化算法分布式实现的数据交换策略和粒子位置更新策略,设计并实现了运行于CPN节点中、全部CPN网络上的分布式粒子群优化算法。实验表明,基于所提出数据交换策略和粒子位置更新策略实现的分布式粒子群优化算法可以快速、有效地收敛。展开更多
文摘边缘算力网络(Edge Computing Power Network,EdgeCPN)作为一种新的计算范式,能够根据不同的任务需求灵活调度CPN中的碎片化计算资源,以实现面向大规模终端场景的高效计算任务卸载。文中设计了基于边边协同的移动设备计算任务卸载模型,将EdgeCPN中的任务卸载分为边缘计算资源池的构建和端边资源分配两个阶段,进而提出了基于最优成本计算资源池的差分进化搜索方案,实现任务卸载总延迟的最小化。首先根据用户预算选择出最优成本的计算资源池子集,然后基于资源池的可用计算资源,以最小化总延迟为目标,使用差分进化算法共同优化移动设备任务卸载决策,为每个终端的计算任务找到相应的服务器。仿真结果表明该方案显著提高了EdgeCPN中计算资源调度性能的效率和稳定性。
文摘CPN(Computing Process Node,计算处理节点)网络是群智能建筑平台系统的基础网络。CPN网络中,每个CPN节点只能和它邻接的CPN节点交换数据,而CPN节点之间连接与否依赖于其代表的空间区域是否相邻或代表的建筑设备单元是否物理连接。以CPN网络数据交换方式为约束,本文提出了基于CPN网络的粒子群优化算法分布式实现的数据交换策略和粒子位置更新策略,设计并实现了运行于CPN节点中、全部CPN网络上的分布式粒子群优化算法。实验表明,基于所提出数据交换策略和粒子位置更新策略实现的分布式粒子群优化算法可以快速、有效地收敛。
