网络学习资源组织流程的优化方法研究与设计
陈建勇+徐娜+孙明轩
摘 要： 针对网络学习资源组织流程的复杂性，进行组织流程优化设计，提高学习资源调度的效率，提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。首先构建网络学习资源组织流程控制的约束参量和控制目标函数，然后采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，采用模糊PID神经网络控制模型进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，实现流程优化。最后进行仿真测试，结果表明，采用该网络学习资源组织流程能节省学习资源调度的任务开销，降低延时，提高学习资源分配效率。
关键词： 网络学习资源； 组织流程； 模糊PID控制； 混合协议
中圖分类号： TN711?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0068?04
Abstract： Aiming at the complexity of organization process of network learning resources， optimal design of the organization flow is carried out to improve the efficiency of learning resource scheduling. Accordingly， a network learning resource organization flow optimization control method based on fuzzy PID control is proposed in this paper. The constraint parameter and the control objective function for organization flow control of network learning resources are determined first， and then the hybrid protocol for CDMA collaborative scheduling is adopted for the organization flow balanced configuration of network learning resources. The fuzzy PID neural network control model is used for analysis on the optimal solution characteristics of organizational process control objective function to implement process optimization. The simulation test results show that the network learning resource organization process can save the task cost of learning resource scheduling， reduce the time delay and improve the efficiency of resource allocation.
Keywords： network learning resource； organizational process； fuzzy PID control； hybrid protocol
0 引 言
随着网络信息技术的发展，采用网络学习方法进行远程教育学习成为未来教育发展的一个重要方向。网络学习的方式具有多样性，网络学习资源规模庞大，需要在交互信息构架模式下进行网络学习资源组织流程优化，提高学习用户对网络学习资源的共享和利用效率[1?2]。网络学习资源在进行组织分配和调度中，数据发送和传输的强度较大，受到延时和丢帧等因素的影响，导致学习效率受到影响，研究网络学习资源组织流程的优化方法对提高学习资源的利用效率和分配有效性方面具有重要意义。
1 网络学习资源组织流程控制模型
1.1 网络学习资源组织流程优化的约束参量分析
基于上述假设条件，本文构建的网络学习资源组织流程控制的约束参量模型由加权系数构成。构建网络学习中硬件资源访问控制模型，硬件资源的存储接口通过软件资源的扩展通道进行信息融合，得到网络学习资源组织流程优化的约束参量模型描述为：
式中：为网络学习资源组织流程的信任评估的阶数，可以设定为任意实数；表示网络学习资源组织流程的最小连通集；为流程控制的跃阶响应。
1.2 网络学习资源组织流程控制目标函数
根据上述控制约束参量分析，进行控制目标函数构建，假设网络学习资源组织流程控制中传输节点融合数据的时间序列模型描述为：
式中：为网络学习资源传输信道的选择权值；为学习资源分配的互信息函数；为时延估计。由于网络学习资源发送和传输的信息量较大，在进行资源分配中容易出现误差扰动，在网络学习资源组织流程分配进程管理中采用自适应误差补偿方法，得到信息流的分层能耗参量为：
式中：表示组织流程的多径分量；为传输信道的振荡幅值；为路由引擎的链路估计值。
采用Mesh网络架构方法，进行网络学习资源组织流程分配，设计转发引擎、路由引擎和路由信息列表[6]，得到在异构网络环境下网络学习资源组织流程的链路转发模型如图1所示。
根据图1所示的网络学习资源组织流程的链路转发模型，在每个时帧节点的竞争窗口内进行PID模糊控制，得到网络学习资源配置的随机数序列分量：
设网络学习资源分布式组织流程调度的概念格节点，基于Internet的Web架构模式，得到多个资源配置任务流集合的计算核函数为：
初始化网络学习资源组织流程的调度子集为。通过训练集进行特征分类，构建资源组织分布的分类属性集：
式中：表示网络学习资源分布空间的维数；为节点交换数据时间序列。利用已知的随机码得到簇头节点的加权向量β，网络学习资源组织流程控制目标函数为：
式中，是k沿堆栈指针的状态分布惯性矢量，满足：
对待分配的嵌入式网络中的网络学习资源信息流进行惯性加权控制，添加扰动补偿惯性系数ω，由式（8）可知：
通过上述构建的网络学习资源组织流程控制目标函数，进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，提高学习资源的组织流程优化控制效率。
2 网络学习资源组织流程优化设计实现
2.1 CDMA協同调度混合协议设计
在上述进行了网络学习资源组织流程控制约束参量和被控目标函数分析的基础上，进行网络学习资源组织流程优化设计。本文提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，CDMA协同调度混合协议设计描述如下：
提取网络学习资源组织流程信息流的时间序列为，通过结构相似度分析，得到不同权限的用户进行网络学习资源分配的CDMA协同调度传递函数为：
式中，为从网络学习资源应用服务层获得的信息特征维度。在网络学习资源的特征分布空间中，嵌入维数，得：
混合协议中缓存集合及缓存对象的跳邻节点满足。采用CDMA协同调度混合协议得到多个不同权限的用户频繁访问数据集，网络学习资源组织流程分布的多元参量二项式表示为，进一步采用信道访问积分融合方法进行尺度修正，得到学习资源组织流程稳态调度的收敛尺度满足正态分布，即满足，采用自适应博弈规划。对进入缓存的数据对象进行可靠性估计和缓存单元网格分区评估，得到状态特征统计量，根据正态分布特性，得到CDMA协同调度混合协议下的博弈函数满足：
根据设计的CDMA协同调度混合协议，进行网络学习资源组织流程优化设计。
2.2 基于模糊PID控制的资源组织流程优化设计
采用模糊PID控制方法进行资源组织流程优化控制设计，进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析。网络学习资源组织流程配置和访问控制的流程如下：
算法：网络学习资源组织流程资源配置周期性更新
输入：网络学习资源配置和软件资源调度的模糊PID控制的边界条件。
输入：网络学习资源组织流程分配的时间间隔的取值为1，执行资源配置任务的任务流集合以及在优化调度模式下的执行效率状态变化。
输入：在网络学习资源组织流程树插入一个指针，得到。
（1） 根据网络学习资源配置的状态响应函数计算资源调度模型的组织流程分配PID神经元积分状态，查询资源信息服务和数据目录，初始化；
（2） 假设是任务请求的个文件，结合等待队列中的请求数量，将优先级属性的值更新为；
（3） 找到存储副本R的最佳站点，搜索所有的资源，采用模糊PID控制方法进行堆栈更新，更新频率为f，将插入副本R的排序表。操作结束，得到网络学习资源副本被放置在最佳站点（BSE），执行组织流程的时间设为。
综上分析，得到网络学习资源组织流程的设计流程如图2所示。
3 实验测试分析
为了测试本文设计的网络学习资源组织流程优化模型在提高管理和控制网络学习软件资源调度和配置中的性能，进行仿真实验。实验平台为通用PC机，CPU为Intel? Core（TM） i7?2600，网络学习资源组织流程配置中输入硬件资源的编译数据共18位，网络学习资源访问节点数的变化范围为220～1 024，阈值设为，首先进行网络学习资源信息特征采样频率为15 Hz。根据上述仿真参量设定，得到网络学习资源配置的数据采样时域波形。
以上述采样数据为测试样本集，进行网络学习资源组织流程优化控制。图3为采用本文方法和传统方法进行网络学习资源组织流程优化配置控制的误差分析对比结果。从图3得知，采用本文方法进行网络学习资源的硬件资源和软件资源配置的控制误差较低，能以更快的时间收敛到零，从而降低延时，提高学习资源分配效率，具有优越性。
4 结 语
本文研究了网络学习资源组织流程优化配置方法，提高学习资源调度的效率，提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。构建网络学习资源组织流程控制的约束参量和控制目标函数，采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，采用模糊PID神经网络控制模型进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，实现流程优化。采用该网络学习资源组织流程能节省学习资源调度的任务开销，降低延时，提高学习资源分配效率，降低资源配置控制误差，具有较高应用价值和前景。
参考文献
[1] 陆兴华，陈平华.基于定量递归联合熵特征重构的缓冲区流量预测算法[J].计算机科学，2015，42（4）：68?71.
[2] BARTOLINI N， CALAMONERI T， LA PORTAT T F. et al. Autonomous deployment of heterogeneous mobile sensors [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2011， 10（6）： 753?766.
[3] LIN T Y， SANTOSO H A， WU K R. Global sensor deployment and local coverage? aware recovery schemes for smart environments [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2015， 14（7）： 1382?1396.
[4] KASHI S S， SHARIFI M. Coverage rate calculation in wireless sensor networks [J]. Computing， 2012， 94（11）： 833?856.
[5] 曹玉林，王小明，何早波.移动无线传感网中恶意软件传播的最优安全策略[J].电子学报，2016，44（8）：1851?1857.
[6] 徐工，程效军.基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法[J].同济大学学报（自然科学版），2013，41（11）：1738?1743.
摘 要： 针对网络学习资源组织流程的复杂性，进行组织流程优化设计，提高学习资源调度的效率，提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。首先构建网络学习资源组织流程控制的约束参量和控制目标函数，然后采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，采用模糊PID神经网络控制模型进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，实现流程优化。最后进行仿真测试，结果表明，采用该网络学习资源组织流程能节省学习资源调度的任务开销，降低延时，提高学习资源分配效率。
关键词： 网络学习资源； 组织流程； 模糊PID控制； 混合协议
中圖分类号： TN711?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0068?04
Abstract： Aiming at the complexity of organization process of network learning resources， optimal design of the organization flow is carried out to improve the efficiency of learning resource scheduling. Accordingly， a network learning resource organization flow optimization control method based on fuzzy PID control is proposed in this paper. The constraint parameter and the control objective function for organization flow control of network learning resources are determined first， and then the hybrid protocol for CDMA collaborative scheduling is adopted for the organization flow balanced configuration of network learning resources. The fuzzy PID neural network control model is used for analysis on the optimal solution characteristics of organizational process control objective function to implement process optimization. The simulation test results show that the network learning resource organization process can save the task cost of learning resource scheduling， reduce the time delay and improve the efficiency of resource allocation.
Keywords： network learning resource； organizational process； fuzzy PID control； hybrid protocol
0 引 言
随着网络信息技术的发展，采用网络学习方法进行远程教育学习成为未来教育发展的一个重要方向。网络学习的方式具有多样性，网络学习资源规模庞大，需要在交互信息构架模式下进行网络学习资源组织流程优化，提高学习用户对网络学习资源的共享和利用效率[1?2]。网络学习资源在进行组织分配和调度中，数据发送和传输的强度较大，受到延时和丢帧等因素的影响，导致学习效率受到影响，研究网络学习资源组织流程的优化方法对提高学习资源的利用效率和分配有效性方面具有重要意义。
1 网络学习资源组织流程控制模型
1.1 网络学习资源组织流程优化的约束参量分析
基于上述假设条件，本文构建的网络学习资源组织流程控制的约束参量模型由加权系数构成。构建网络学习中硬件资源访问控制模型，硬件资源的存储接口通过软件资源的扩展通道进行信息融合，得到网络学习资源组织流程优化的约束参量模型描述为：
式中：为网络学习资源组织流程的信任评估的阶数，可以设定为任意实数；表示网络学习资源组织流程的最小连通集；为流程控制的跃阶响应。
1.2 网络学习资源组织流程控制目标函数
根据上述控制约束参量分析，进行控制目标函数构建，假设网络学习资源组织流程控制中传输节点融合数据的时间序列模型描述为：
式中：为网络学习资源传输信道的选择权值；为学习资源分配的互信息函数；为时延估计。由于网络学习资源发送和传输的信息量较大，在进行资源分配中容易出现误差扰动，在网络学习资源组织流程分配进程管理中采用自适应误差补偿方法，得到信息流的分层能耗参量为：
式中：表示组织流程的多径分量；为传输信道的振荡幅值；为路由引擎的链路估计值。
采用Mesh网络架构方法，进行网络学习资源组织流程分配，设计转发引擎、路由引擎和路由信息列表[6]，得到在异构网络环境下网络学习资源组织流程的链路转发模型如图1所示。
根据图1所示的网络学习资源组织流程的链路转发模型，在每个时帧节点的竞争窗口内进行PID模糊控制，得到网络学习资源配置的随机数序列分量：
设网络学习资源分布式组织流程调度的概念格节点，基于Internet的Web架构模式，得到多个资源配置任务流集合的计算核函数为：
初始化网络学习资源组织流程的调度子集为。通过训练集进行特征分类，构建资源组织分布的分类属性集：
式中：表示网络学习资源分布空间的维数；为节点交换数据时间序列。利用已知的随机码得到簇头节点的加权向量β，网络学习资源组织流程控制目标函数为：
式中，是k沿堆栈指针的状态分布惯性矢量，满足：
对待分配的嵌入式网络中的网络学习资源信息流进行惯性加权控制，添加扰动补偿惯性系数ω，由式（8）可知：
通过上述构建的网络学习资源组织流程控制目标函数，进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，提高学习资源的组织流程优化控制效率。
2 网络学习资源组织流程优化设计实现
2.1 CDMA協同调度混合协议设计
在上述进行了网络学习资源组织流程控制约束参量和被控目标函数分析的基础上，进行网络学习资源组织流程优化设计。本文提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，CDMA协同调度混合协议设计描述如下：
提取网络学习资源组织流程信息流的时间序列为，通过结构相似度分析，得到不同权限的用户进行网络学习资源分配的CDMA协同调度传递函数为：
式中，为从网络学习资源应用服务层获得的信息特征维度。在网络学习资源的特征分布空间中，嵌入维数，得：
混合协议中缓存集合及缓存对象的跳邻节点满足。采用CDMA协同调度混合协议得到多个不同权限的用户频繁访问数据集，网络学习资源组织流程分布的多元参量二项式表示为，进一步采用信道访问积分融合方法进行尺度修正，得到学习资源组织流程稳态调度的收敛尺度满足正态分布，即满足，采用自适应博弈规划。对进入缓存的数据对象进行可靠性估计和缓存单元网格分区评估，得到状态特征统计量，根据正态分布特性，得到CDMA协同调度混合协议下的博弈函数满足：
根据设计的CDMA协同调度混合协议，进行网络学习资源组织流程优化设计。
2.2 基于模糊PID控制的资源组织流程优化设计
采用模糊PID控制方法进行资源组织流程优化控制设计，进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析。网络学习资源组织流程配置和访问控制的流程如下：
算法：网络学习资源组织流程资源配置周期性更新
输入：网络学习资源配置和软件资源调度的模糊PID控制的边界条件。
输入：网络学习资源组织流程分配的时间间隔的取值为1，执行资源配置任务的任务流集合以及在优化调度模式下的执行效率状态变化。
输入：在网络学习资源组织流程树插入一个指针，得到。
（1） 根据网络学习资源配置的状态响应函数计算资源调度模型的组织流程分配PID神经元积分状态，查询资源信息服务和数据目录，初始化；
（2） 假设是任务请求的个文件，结合等待队列中的请求数量，将优先级属性的值更新为；
（3） 找到存储副本R的最佳站点，搜索所有的资源，采用模糊PID控制方法进行堆栈更新，更新频率为f，将插入副本R的排序表。操作结束，得到网络学习资源副本被放置在最佳站点（BSE），执行组织流程的时间设为。
综上分析，得到网络学习资源组织流程的设计流程如图2所示。
3 实验测试分析
为了测试本文设计的网络学习资源组织流程优化模型在提高管理和控制网络学习软件资源调度和配置中的性能，进行仿真实验。实验平台为通用PC机，CPU为Intel? Core（TM） i7?2600，网络学习资源组织流程配置中输入硬件资源的编译数据共18位，网络学习资源访问节点数的变化范围为220～1 024，阈值设为，首先进行网络学习资源信息特征采样频率为15 Hz。根据上述仿真参量设定，得到网络学习资源配置的数据采样时域波形。
以上述采样数据为测试样本集，进行网络学习资源组织流程优化控制。图3为采用本文方法和传统方法进行网络学习资源组织流程优化配置控制的误差分析对比结果。从图3得知，采用本文方法进行网络学习资源的硬件资源和软件资源配置的控制误差较低，能以更快的时间收敛到零，从而降低延时，提高学习资源分配效率，具有优越性。
4 结 语
本文研究了网络学习资源组织流程优化配置方法，提高学习资源调度的效率，提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。构建网络学习资源组织流程控制的约束参量和控制目标函数，采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置，采用模糊PID神经网络控制模型进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析，实现流程优化。采用该网络学习资源组织流程能节省学习资源调度的任务开销，降低延时，提高学习资源分配效率，降低资源配置控制误差，具有较高应用价值和前景。
参考文献
[1] 陆兴华，陈平华.基于定量递归联合熵特征重构的缓冲区流量预测算法[J].计算机科学，2015，42（4）：68?71.
[2] BARTOLINI N， CALAMONERI T， LA PORTAT T F. et al. Autonomous deployment of heterogeneous mobile sensors [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2011， 10（6）： 753?766.
[3] LIN T Y， SANTOSO H A， WU K R. Global sensor deployment and local coverage? aware recovery schemes for smart environments [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2015， 14（7）： 1382?1396.
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[5] 曹玉林，王小明，何早波.移动无线传感网中恶意软件传播的最优安全策略[J].电子学报，2016，44（8）：1851?1857.
[6] 徐工，程效军.基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法[J].同济大学学报（自然科学版），2013，41（11）：1738?1743.
