基于周期性和延迟代价的页面调度算法

针对缓存页面调度算法难以进一步大幅度提高命中率以改善系统性能的现状,提出了一种新算法.对页面访问的时间、位置和数量进行了统计,对页面读取延迟的时间范围进行了计算分析,设计了增加代价位的缓存数据结构,从而提出了基于周期性和延迟代价的页面调度算法,并对算法进行了调度模拟和实施验证.结果表明:当时间尺度为跨指令周期时,页面访...     

基于静态优先级的ATM网延迟算法

利用到达和服务与时间的反函数,获得了一种计算与ATM交换连接的最坏情况延迟的直接算法.在借鉴经典的强实时系统静态优先级调度理论的基础上,通过引入分区算法来计算ATM交换的延迟,在指定的时限内传送完所有的信息.仿真实验结果表明,基于静态优先级的分区算法明显优于直接算法,ATM交换网连接的允许可能性平均提高10%.     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

基于权值比例和服务时间误差的动态调度算法

针对动态网格计算中的需求调度问题,提出了 一种基于权值比例和服务时间误差的调度算法.首先,构建出一个由多个动态独立执行的任务和多个具有相应计算能力的多处理器系统构成的动态网格模型;然后,对于一个给定的由多个任务构成的任务集来说,按照任务集中每个任务的权值比例对队列中的全部任务进行降序排序,并得到每个任务的服务时间误差;最后,根据每个任务的服务时间误差值来分配计算资源给任务,以使服务时间误差值最小化.性能仿真结果表明,相比于网格计算中常用的FCFS调度算法和轮询调度算法,提出的调度算法在平均计算成本、总的任务完成时间以及服务时间误差值性能方面都具有较大的优势.     

两对边简支另两对边固支组合肋预制底板 混凝土双向叠合板的简化塑性设计方法

目前组合肋预制底板混凝土双向叠合板（双向叠合板）已得到广泛应用.针对双向叠合板设计计算复杂的特点,基于塑性铰线法对两对边简支另两对边固支双向叠合板的设计计算进行了研究,推导出双向叠合板的极限承载力,确定塑性铰线位置,求解极限均布荷载和极限弯矩.采用极限平衡法对双向叠合板的极限弯矩求解公式进行了简化分析,得到极限弯矩的简化塑性计算公式.采用简化公式对2个算例进行求解计算,结果表明:对于两对边简支另两对边固支双向叠合板可采用文章的简化公式进行计算,简化后的塑性计算公式计算简便,有利于在工程设计中推广使用.     

数据流系统中链式调度算法的改进

在数据流处理系统中,数据到达的突发性要求调度策略具有适应性.链式调度算法在最小化内存使用量方面起到较好的作用,但使输出延迟增大,降低了数据流处理系统的吞吐量.对数据流系统中链式调度算法进行了改进,采用链式调度与先进先出调度相结合的方式,在满足降低系统存储需求的同时能保持较低的输出延迟.     

带组换装时间的单机调度问题

在某钢铁线材企业的实际调度问题的基础上,研究了一类带有组换装时间的单机调度问题. 根据该调度问题的实际需求,以最小化作业的最大延迟为优化目标. 由于该问题是NP难的,提出了一类启发式算法来求解该问题,并进一步通过引入问题的性质,提高算法的寻优性能,降低算法运行时间. 该算法在随机产生的测试问题和企业的实际调度上均进行了测试,实验结果表明该启发式算法能在短时间内获取近优解.     

双向SLA公平调度算法及其在EPON中的应用

研究了开放接入网络中带宽分配的公平性问题.将最大-最小公平算法应用到双向SLA带宽调度算法中,给出了一种基于EPON的易于实现的双向SLA公平带宽调度算法.以用户SLA为首要SLA,以业务提供商的SLA为次要SLA,通过带宽分配和调整,实现了双向公平的带宽分配.仿真实验表明,双向SLA算法实现了业务提供商和用户的公平性...     

异构Flink集群中负载均衡算法研究与实现

Flink是目前非常流行的流处理引擎.和先前的Hadoop,Spark,Storm等分布式计算框架相比,Flink能实现低延迟、高吞吐,保证Exactly Once.调度模块是保证集群高性能非常重要的一部分,但目前Flink调度默认把集群中所有节点看作是同等性能的,采用轮询调度策略.但在异构集群里这样的调度就会低效,因为计算资源少的节点运行的Task和计算资源多的节点运行的Task一样多,所以局部负载不均衡,影响Job的运行时间和吞吐量,造成延时.提出平滑加权轮询任务调度算法和基于蚁群算法的任务调度算法,解决运行过程中集群负载不均衡问题.平滑加权轮询任务调度算法在任务调度初始阶段根据集群资源按照权重平滑轮询调度.基于蚁群算法的任务调度算法是在运行过程中当集群已使用资源高于阈值时采用类似蚁群算法去执行任务调度,动态计算全局最优任务分配方案,能重新负载均衡.     

云计算中一种基于遗传算法与效益驱动的任务调度算法

针对云计算的任务调度问题,提出了一种基于遗传算法与效益驱动的任务调度算法.在满足任务QoS约束的前提下,对计算开销、服务收益、延迟赔偿等因素进行了综合考虑,对任务调度问题进行了数学建模,同时采用遗传算法对目标函数进行求解.仿真表明,与Min-Min算法和QoS Min-Min算法相比,所提算法能够明显地减少任务调度完成时间,更好地均衡负载,提高单位计算开销效益.     

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法

为了有效解决集束型晶圆制造设备群加工过程中存在的重入调度问题,构建了带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法.首先分析了双集束型晶圆制造设备中重入约束特征.在此基础上,建立调度问题域,并以系统加工周期最小为目标,建立调度模型.采用分解策略,将双集束型晶圆制造设备调度问题分解成单个设备调度问题,并提出了一种全新的机械手调度顺序搜索的启发式算法.最后对调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法是有效的.     

用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法

提出了一种适用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法,该算法以不同业务类别的平均分组到达率为依据,通过为不同业务类别分配服务配额,在加权轮询调度(WRR)算法的基础上可实现比例公平的平均公组传输时和平均分组丢弃率.由于所提算法仅以不同业务类别的平均分组到达率为依据,无需执行加时间戳、根据时间戳排队等复杂操作,所以更适用于资源受限的无线传感器网络率搭建的实际环境测试发现,当以平均分均传输时延为评价参数时,所提算法可实现比例公平分组传输时延,当所有队列都发生丢弃且以平均分组丢弃率为评价参数时,可实现比例公平的平均分组丢弃率.     

一种合理共享空闲带宽的分组调度算法

随着计算机网络技术的发展，分组调度算法越来越受到广泛重视。提出了一种能够在交换机和路由器中合理共享输出链路空闲带宽的分组调度算法。该算法克服了目前分组调度算法对链路空闲带宽使用不合理的现象。它能够动态地寻找系统中存在的空闲带宽，并根据各个连接的实际需要公平合理地分配空闲带宽，从而能够在确保满足网络中所有业务时延的要求的同时有效地改善突发强度高的业务和尽力传送业务的时延性能。在衡量调度算法的各项指标（包括时延、公平性、复杂度）中，该算法都接近或达到了目前已知的最佳性能，理论分析和仿真结果表明，该算法是一种综合性能较理想的分组调度算法。     

一种适用于B3G OFDM系统的下行无线分组调度算法

针对OFDM系统下行链路,无线分组调度须实现系统吞吐量、多业务QoS带宽速率、时延保证和公平性方面的诸多要求,提出一种能够实现自适应补偿的累积服务时延比例公平调度(DCPF)算法.该算法根据信道状态、累积服务时延等进行多目标判决,实施无线分组调度.分析和仿真结果表明,该算法可提供较好的QoS时延保证,并极大地提高各用户长期公平性.     

一种基于参数扫描应用容错的粗粒度网格调度算法

考虑作业处理时延以及作业传输时延对调度器性能的影响,在RR调度算法的基础上提出了一种新的基于参数扫描应用的调度算法PRR,并对该算法进行了理论分析,得出了该调度算法不需要作业以及处理器的相关信息,且具有比较好的容错性的结论.利用网格仿真软件Gridsim对PRR调度算法的理论分析结果进行了验证,并将该算法与RR调度算法的性能进行了比较.结果表明,当时延较大时,PRR调度算法性能改善比较明显.     

具有实时特性的SLA设计

分析了具有实时特性的服务等级协议(SLA),提出了一种具有实时特性的SLA模型,此模型由参与方信息、服务描述及违例处理三部分组成,其中,时间限制参数(Time Constrain)描述时间参数,实现服务的实时请求,通过服务参数的定义,为不同等级的用户提供不同的服务质量．从网格服务运行的网络时延和服务实际执行时间两方面分析了实时特性SIA的运行策略,制定了相应的匹配调度策略、评估策略及违例处理策略,保证服务按时完成．性能测试结果表明该设计在保证服务实时性上具有一定的优势．     

终端区飞机排序的人工蜂群算法

摘 要：为缓解终端区空中交通压力,研究了人工蜂群算法在终端区飞机降落排序中的应用。建立以航班总延误时间最小为目标函数的规划模型,运用人工蜂群算法,对着陆飞机排序问题进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法、蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明：在双跑道模型下,人工蜂群算法比先到先服务算法,延误减少了48%。与模拟退火算法和蚁群算法相比,人工蜂群算法求解的结果最优且用时最少。说明应用人工蜂群算法求解终端区飞机排序问题是可行的。     

基于吞吐量和延迟折衷的 LTE 下行调度算法研究

在LTE(long term evolution)无线网络下行链路系统中,调度算法是其无线资源管理的重要技术,其主要任务就是为无线用户传输的各种业务合理地分配无线资源.尤其是针对Non-GBR(non-guranteed bit rate)业务传输,可通过一个高效的实时调度算法来提高系统的吞吐量,且保证每个用户的服务质量,其在很大程度上决定了整个系统的性能.鉴于最大权重(maxweight)调度算法虽然使系统的吞吐量最佳,但是却导致单个用户的延迟较大的缺点,运用李雅普诺夫最优化的理论提出了一种实时调度算法,此算法不需要知道信道状态概率的先验知识,仅根据当前的信道状态和当前的队列积压来做实时的资源分配决定和传输决定.理论分析和仿真结果表明,该算法在吞吐量和延迟之间有一个很好的折衷,不但使网络吞吐量最优化,而且减小了单个用户的延迟.