本项目研究了具有多级分层结构的信息网络管控系统导出的一类半Markov切换空间控制过程的优化理论,这类模型具有分层动态结构和基于事件驱动的控制策略特征。首先,我们构造了有关区分控制过程的半Markov核和等价无穷小矩阵,建立了在平均准则性能差下的基于性能势的灵敏度公式;其次,通过解析动态分层结构和事件驱动的控制策略特征,我们给出了一种结合性能势估计和策略迭代的在线自适应优化算法,并证明了这种算法的收敛性。本项目还研究了一类具有多层级分层结构特征的信息网络管控系统的实际应用例子,涉及到流媒体集群服务系统的负载均衡,动态电源管理超时策略中的自适应优化,流媒体应用中的优化服务组合问题。这些问题均可以用两个层次的半Markov切换空间过程模型来描述,并采用结合基于性能势的梯度估计和随机逼近理论,给出了有关在线优化性能的策略迭代算法和收敛性证明。实例仿真表明了建模和优化算法的有效性。
英文主题词Semi-Markov switching state-space control processes; network management control systems; gradient estimation; event-driven optimization