基于剪枝优化的多变邻域节能调度算法

为了提高异构计算机系统中任务调度的节能水平,提出了融合剪枝优化的多变邻域节能调度算法.算法构建处理机约束和时间约束两个邻域结构,借助处理机约束邻域减少冗余处理机量,从而降低整体能耗;利用时间约束邻域有效缩减关键路径长度,实现了任务调度对时间的要求.提出了基于时间和能耗的剪枝优化策略,以提高局部寻优效率.通过仿真实验和实...     

面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。     

基于改进群搜索优化算法的云计算任务调度方案

针对云计算中的任务调度问题,提出一种基于改进群搜索优化(IGSO)算法的任务调度方案.首先,为了解决传统GSO算法的收敛速度较慢,不能很好地应用在云任务实时调度的问题,在搜索者和游荡者的位置更新中融入了粒子群算法中的粒子位置更新策略,提出一种快速收敛的改进GSO算法.然后,将任务调度问题进行编码,以任务执行时间为适应度函数,通过提出的IGSO算法寻找最优调度方案.仿真结果表明,该方案能够快速且合理地调度任务,具有可行性和有效性.     

并行处理系统中一种改进的MARY-LO任务调度算法

讨论了并行处理系统中的任务调度问题，对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进，改进后的算法弥补了以前算法的不足，将启发式算法，网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起，很好地解决了处理机数目上的限制问题。     

一种新型自适应粒子群优化粒子滤波算法及应用

基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明：该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值.     

多群落粒子群优化供应链数据中心任务调度

要：针对数据中心规模和任务需求不断增加带来的服务效率降低等问题,提出了一种负载均衡多群落粒子群优化任务调度方法。通过改进的适应度函数对任务的最大完工时间和各机器完工时间方差进行组合优化以提升集群的负载均衡性;利用新的自适应惯性权重函数改进粒子搜索效率,提升算法收敛速率;采取新的粒子初始化方法提高初始解的质量和多样性,并利用多群落粒子协同搜索使得最终结果更加接近最优解。在阿里巴巴数据中心的公开数据集上对算法性能进行了验证和对比,实验结果表明,该方法能够提高数据中心在多样化供应链环境下的任务调度效率。     

线性互补约束优化问题的一类修正SQP算法

提出了求解线性互补约束优化问题的一类修正逐步二次规划算法,数值实验表明了该算法有效。     

一种基于神经网络的并行设计活动调度方法

对并行产品开发过程中的活动进行调度,对于缩短开发周期、降低成本、减少返工和确保具有串行关系的活动尽可能地并行进行具有重要意义.针对并行活动调度问题提出了一种约束满足神经网络与启发式结合的算法.其中神经网络用于获得所有活动的可行的开始时间;用启发式算法求得基于资源约束的调度问题的可行解;然后用梯度搜索算法优化可行调度方案得到最终优化可行调度解.应用实例表明此法对并行活动调度的有效性和可行性.     

一种航空器地面滑行路径决策优化算法

机场航空器地面滑行优化是短期内缓解滑行冲突,减小滑行成本,降低环境污染的有效手段.提出一种基于最小费用流的多因素约束滑行优化算法,结合民航滑行冲突和相关管制规则,建立了系统的航空器滑行优化模型.经海口机场航班实际运行对比验证,相比现行滑行路径决策方案,优化算法使得总体时间减少了近2 min,效率明显提高,可用于辅助人工决策.     

基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

针对云工作流资源调度直接关系到云计算的成本和效率的问题,提出一种基于动态目标遗传算法(DTGA)的成本最小化和期限约束的云计算工作流调度方法.该方法使用云计算资源的索引来编码染色体,采用动态目标策略(DTS)算法解决严格的期限约束,当没有获得可行解时,算法专注于优化执行时间以满足期限约束,一旦获得可行解后,则侧重于优化在期限约束内的执行成本.实验结果表明在不同规模数据调度和不同的期限约束下,相比改进量子遗传算法(IQGA),提出方法具有更高的适应性,能够在更严格的期限约束条件下以更低的执行成本找到云计算资源调度的更优解.     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

GPS软件接收机并行处理的实现

针对传统GPS软件接收机实时性差的问题,深入研究了基于双核处理器的并行信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术, 提出GPS软件接收机并行处理方法. 在搜索过程中,采取并行处理技术并实时优化搜索范围,利用相位关系进行解算,有效克服了相关法求解精频速度慢的缺点. 在跟踪环路中,研究载波/码相位跟踪环路并行独立处理技术,通过深入分析二阶跟踪环路性能,优化设计参数,使接收机具备较好的动态性能的同时,能够将噪声的影响降到最低. 最后在Matlab环境下设计了算法应用程序,将实测数据对算法进行验证. 结果表明：与传统的串行处理算法相比,该方法可使信号处理效率提高30%以上,各项输出指标均达到单点伪距定位要求.     

基于干扰管理的宏基站与家庭基站联合资源分配

提出了一种宏用户与家庭小区联合资源分配算法,该算法基于启发式动态分簇算法对宏用户和家庭基站进行联合信道分配,在对家庭基站进行分簇的同时有效降低了家庭基站系统与宏蜂窝系统之间的跨层干扰. 在保证宏用户和家庭用户QoS 的约束条件下,构建了以最小化家庭基站发射功率为目标的最优化问题,并推导了优化的家庭基站发射功率的闭合式,最后用次梯度法解优化问题. 仿真结果表明,该算法降低了家庭基站系统干扰,减小了家庭用户中断概率,并提高了家庭基站能量效率.     

SDL阵列宽带零陷展宽波束形成

传统宽带自适应波束形成算法在信号带宽较宽时硬件实现困难且形成零陷较窄.针对此问题,利用传感器延迟线阵列结构替代传统的时域抽头延迟线结构,在此基础上提出基于空间响应偏差约束的宽带零陷展宽波束形成方案.对参考频率干扰信号方向邻域的波束响应进行最大值约束,然后利用SRV约束将零陷展宽,通过凸优化工具求得最优加权向量.仿真结果表明,该算法可在保证波束宽度的同时实现宽带零陷展宽.在零陷宽度设定为10°、零陷深度为-30 dB的条件下,零陷宽度实测值可以达到14.7°,且具有较高的输出信干噪比.     

（F,K）-不变凸集与不变凸优化

实向量空间中（F,K）-不变凸集是E-不变凸集的推广.针对约束集为（F,K）-不变凸集的不变凸优化问题给出基于一维搜索的优化算法,与直接采用优化工具箱的函数计算相比,计算结果有显著改善,为非线性优化算法的改进提供了新思路.     

基于捕食机制的元胞遗传算法

提出了一种基于捕食机制的元胞遗传算法,当优化复杂多模函数时,该算法进一步提高了全局探索能力.算法通过模拟生态系统捕食与被捕食之间的相互关系,采用捕食机制替代元胞遗传算法中的演化规则,使得遗传个体生存与死亡状态的演化既与其适应度相关,又与邻域内捕食及被捕食个体密度相关,并通过群体规模控制策略维持捕食与被捕食群体间的个体数目动态平衡,实现了全局搜索与局部寻优之间更好的协调与均衡. 对典型的多峰函数进行优化的实验结果表明,该算法在抑制早熟收敛以及提高全局收敛率方面获得了明显的优势.     

有限反馈MIMO系统下行链路用户调度与功率分配

研究基于有限反馈的下行MIMO系统中的用户调度和功率分配问题,并利用随机多波束形成的思想提出了相应的实现算法.所提出的用户调度算法只将各用户的最大和第2最大信干噪比及其对应的波束索引号反馈给基站,仿真结果表明,与现有方法相比,该算法更好地获得了所需反馈量和系统吞吐量之间的折衷.所提出的功率分配算法则充分利用了基站端所能获得的部分信道信息,仿真结果表明,与传统的平均分配算法相比,在发射总功率一定的情况下,该算法可以获得更高的系统吞吐量.将两种算法相互结合,可以在不增加反馈量的情况下获得更好的系统性能.     

动态环境下混合生产的Makespan调度方法

针对动态生产环境下混合生产的最小完工时间(Makespan)调度问题,借鉴于预测控制的思想,用滚动优化的原理求解.提出可操作集的概念,将动态环境下的调度问题合理分解,并将所得的子问题规范化,并给出适用小规模问题的基于混合整数规划的算法,对于较大规模的问题给出快速收敛的启发式算法.仿真算例表明方法的可行性.