计算机系统与计算机网络中的动态优化:模型、求解与应用  

Dynamic Optimization in Computer Systems and Computer Networks:Models,Solutions,and Applications

作　　者：林闯[1] 万剑雄[2] 向旭东[2] 孟坤[2] 王元卓[3] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084 [2]北京科技大学计算机与通信工程学院,北京100083 [3]中国科学院计算技术研究所,北京100190

出　　处：《计算机学报》2012年第7期1339-1357,共19页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家"九七三"重点基础研究发展规划项目基金(2010CB328105;2009CB320505);国家自然科学基金重点项目(60932003);国家自然科学基金面上项目(61070182;60973144;60973107;61173008;61070021)资助~~

摘　　要：动态优化是计算机系统与计算机网络中进行资源分配与任务调度等方面研究所采用的主要理论工具之一.目前,国内外已开展大量研究,致力于深化动态优化的理论研究与工程应用.文中从模型、求解与应用3个角度,对马尔可夫决策过程动态优化理论模型进行了综述,并重点介绍了将动态优化理论与随机Petri网理论相结合的马尔可夫决策Petri网和随机博弈网模型,详细讨论了这些模型的建模方法、求解算法与一些应用实例.最后,对全文进行了总结,并对未来可能的研究方向进行了展望.Dynamic optimization is one of the most popular theoretical tools to study resource allocation and task scheduling problems in computer systems and computer networks.At present,a vast number of researches have been on their way to enhance the theoretical basis and extend the industrial applications of dynamic optimization theory.This paper provides an overview of Markov Decision Process（MDP） from the perspectives of models,solutions,and applications.We also survey two types of extended dynamic optimization models,i.e.,Markov Decision Petri Nets（MDPN） and Stochastic Game Nets（SGN）,which combine dynamic optimization theory and stochastic Petri nets theory.We focus on the model construction,solution techniques,and applications of these models.Finally,we discuss some possible research challenges in the future.

关 键 词：动态优化 马尔可夫决策过程 随机PETRI网 马尔可夫决策Petri网 随机博弈网 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]