信息物理融合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度理論與方法的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、信息物理融合系統(tǒng)(CPS,Cyber-PhysicalSystem)是信息計(jì)算和物理過(guò)程緊密結(jié)合與協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)。CPS的特征可體現(xiàn)為:可靠感知、實(shí)時(shí)傳輸、普適計(jì)算、精確控制、可信服務(wù)。CPS強(qiáng)調(diào)物理世界與信息世界的深度融合與交互作用,CPS在對(duì)物理環(huán)境可靠感知的基礎(chǔ)上,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)傳輸,利用信息世界的普適計(jì)算和信息處理能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的精確控制,為人們提供可信高效的服務(wù)。
   本文重點(diǎn)研究CPS系統(tǒng)的可靠感知與優(yōu)化調(diào)

2、度模型與方法。針對(duì)物理世界的復(fù)雜性與時(shí)變性,建立異構(gòu)互聯(lián)的CPS體系結(jié)構(gòu)和情景感知模型,在對(duì)海量異構(gòu)信息可靠感知的基礎(chǔ)上,建立資源調(diào)度模型,通過(guò)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化調(diào)度,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源的高效組織與分配,從而協(xié)同服務(wù)與資源的最優(yōu)化配置。
   本文取得的研究成果如下:
   (1)針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部大量自治個(gè)體的時(shí)變性和自治性,CPS系統(tǒng)的高異構(gòu)性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)性與動(dòng)態(tài)性,設(shè)計(jì)了基于功能部件劃分的CPS網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P停敿?xì)分析了感知

3、部件、信息部件、決策部件、執(zhí)行部件之間的內(nèi)在聯(lián)系及各自實(shí)現(xiàn)功能。明確了CPS體系設(shè)計(jì)思想,設(shè)計(jì)了多重層次劃分的CPS體系結(jié)構(gòu),包括:接入層、感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用層。為CPS情景可靠感知與資源優(yōu)化調(diào)度奠定了基礎(chǔ)架構(gòu)。
   (2)針對(duì)海量多源異構(gòu)的傳感信息,提出了一種CPS-rCAF情景感知模型,該模型有效地結(jié)合了底層信息采集與上層應(yīng)用的開發(fā):向上可以對(duì)應(yīng)用服務(wù)提供統(tǒng)一的情景信息應(yīng)用接口,向下可以接入各種類型的異構(gòu)傳感

4、器,有效屏蔽各種異類原始信息的差異性,為上層系統(tǒng)提供統(tǒng)一的規(guī)范的語(yǔ)義解釋和情景信息。為解決情景處理過(guò)程的情景沖突問(wèn)題,提出了一種情景防沖突算法,并仿真驗(yàn)證了其資源安排的合理性與高效性。
   (3)提出了CPS資源能力的概念,并設(shè)計(jì)了基于能力描述的CPS資源調(diào)度模型和基于任務(wù)-資源協(xié)同調(diào)度的CPS數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。針對(duì)一類不確定性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)問(wèn)題,分別提出了一種基于隨機(jī)重采樣改進(jìn)的粒子濾波算法和一種遺傳優(yōu)化的粒子濾波算法,并通過(guò)區(qū)域交

5、通車流狀態(tài)預(yù)測(cè)模型仿真和驗(yàn)證了上述優(yōu)化算法在預(yù)測(cè)非線性問(wèn)題上具有良好的預(yù)測(cè)效果。
   (4)針對(duì)大規(guī)模多階段系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法,建立了區(qū)域交通燈信號(hào)滾動(dòng)優(yōu)化的決策模型,并通過(guò)改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法對(duì)其求解。仿真結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)的感應(yīng)式控制,交通延誤率降低15%。
   本文的創(chuàng)新性可概括為:
   (1)通過(guò)關(guān)聯(lián)矩陣表達(dá)CPS部件功能劃分的CPS網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P汀?br>   (2)

6、基于資源與情景的極值原理的情景防沖突算法的設(shè)計(jì)。
   (3)面向非確定條件,遺傳算法優(yōu)化粒子濾波的重采樣過(guò)程,保持了粒子的多樣性和降低粒子退化現(xiàn)象。
   (4)提出一種基于遺傳優(yōu)化的動(dòng)態(tài)空間蟻群優(yōu)化算法,該算法將各階段許可策略值反映為層狀構(gòu)造圖中的有限節(jié)點(diǎn)集,其中不同層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)階段的許可策略集合的子集,該子集可通過(guò)遺傳優(yōu)化算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)篩選,以減小螞蟻的搜索空間,提高了蟻群算法的效率。
   CPS是近年國(guó)

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