项目名称: 大型并行排队网络的随机负载平衡策略及其超市模型研究

项目编号: No.71271187

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 管理科学

项目作者: 李泉林

作者单位: 燕山大学

项目金额: 58万元

中文摘要: 近年来,云计算与云制造已经广泛地应用于企业产供销的各项服务业务中,资源整合与优化、任务调度与分配已经成为提高企业运营效率的两个重要手段。这些需求在国际上极大地推动了大型并行排队网络的研究工作;同时大型排队网络也有许多非常重要的理论问题迫切需要解决。本项目旨在解决大型并行网络中的两个重要问题:建立"系统级渐近独立性"来研究无穷维非线性的微分差分方程组的唯一全局解;提供固定点的有效算法来实现系统的性能评价。基于此,本项目的研究内容包括:(1)利用算子半群提供大型并行排队网络的平均场逼近,实现网络的系统级渐近独立性;(2)提供无穷维泛函的Lipschitz条件来研究无穷维非线性微分差分方程组的唯一全局解;(3)提供固定点的超指数解及其有效算法,实现对大型网络的性能评价及其模拟实验平台的开发。本项目的研究成果为企业的资源配置与任务调度提供重要的理论支持,也是目前排队论研究领域中最热点的发展方向。

中文关键词: 并行排队网络;超市模型;平均场理论;非线性马氏过程;渐近独立性

英文摘要: Recently, the service of cloud computing and cloud manufacturing is being offerred to enterprises from various areas such as production, supply and sales. Integration and optimization of available resourses,and scheduling and assigning of tasks are two important ways of every enterprise who ia improving its operations efficiency. These requirements greatly promote investigation of large scale parallel queueing networks which also have of their own interesting. This project will deal with two important issues: Seting up the asymptotic independence of systemical level, and then give the unique and global solution to the systems of limiting differential equations; providing effective algorithms of the fixed points, and then analyze performance measures of these parallel queueing networks by means of algorithmic and/or simulation ways. Based on this, the contents of this project contains three points: (1) Applying the operator semigroup to provide the mean field approximation of the sequences of Markov processes describing the parallel queueing networks, and then set up the asymptotic independence of systemical level for these networks. (2) Developing the Lipschitz conditions for the infinite-dimensional functions, and obtain the unique and global solution to the systems of limiting differential equations. (3) Provi

英文关键词: Parallel queueing network;Supermarket model;Mean-field theory;Nonlinear Markov process;Asymptotic independence

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
35+阅读 · 2021年8月17日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月17日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
73+阅读 · 2020年12月7日
【ICML2020】机器学习无参数在线优化,294页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年8月1日
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月2日
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
谷歌分布式机器学习优化实践
专知
2+阅读 · 2022年3月26日
如何降低云计算基础设施的复杂度?
InfoQ
0+阅读 · 2022年1月4日
用半年时间,操盘一家出海创业公司
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月14日
如何在微服务中设计用户权限策略?
InfoQ
0+阅读 · 2021年11月19日
运营策略分析体系,该如何搭建?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年10月26日
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2018年12月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
FenceNet: Fine-grained Footwork Recognition in Fencing
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
SlowFast Networks for Video Recognition
Arxiv
19+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
35+阅读 · 2021年8月17日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月17日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
73+阅读 · 2020年12月7日
【ICML2020】机器学习无参数在线优化,294页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年8月1日
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月2日
相关资讯
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
谷歌分布式机器学习优化实践
专知
2+阅读 · 2022年3月26日
如何降低云计算基础设施的复杂度?
InfoQ
0+阅读 · 2022年1月4日
用半年时间,操盘一家出海创业公司
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月14日
如何在微服务中设计用户权限策略?
InfoQ
0+阅读 · 2021年11月19日
运营策略分析体系,该如何搭建?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年10月26日
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2018年12月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员