基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.     

一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法

针对资源受限工程调度问题的特点，设计了一种改进的遗传算法，对算法的编码方式和解码规则，适值函数，遗传算法、初始种群的产生方法进行了详细的说明，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了大量的测试，分析了算法参数和问题参数对算法效果的影响，取得了令人满意的结果。     

A Nonprecedence－based Query Schedule Algorithm on Heterogeneous Multiprocessor System

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应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

面向时间敏感网络的安全感知调度方法

时间敏感网络（TSN）中信息的真实性是系统的关键安全要素,然而直接引入传统安全认证机制会导致系统可调度性和实时性大幅降低。现有的方法仍存在适用场景少、资源消耗高等问题。针对这些问题,文中提出了一种面向TSN的安全感知调度方法。首先基于TSN流量特性设计了一种时间有效的一次性签名安全机制,为消息提供高效的组播源认证;然后提出相应的安全模型对该机制进行评估,描述安全机制对任务和流量的影响;最后对提出的安全感知调度方法进行数学建模,在传统调度约束的基础上,增加了安全机制相关的约束,同时以最小化应用端到端时延为优化目标,使用约束规划进行求解。仿真实验结果表明：改进的一次性签名机制的引入可以有效保护TSN中关键信息的真实性,且对调度的影响有限;在多个基于真实工业场景生成的不同规模测试用例中,产生的应用端到端时延平均仅增加13.3%,带宽消耗平均仅增加5.8%;与其他同类型方法相比,文中方法的带宽消耗更低,更加适用于有严格带宽限制的TSN。     

基于光伏发电量预测的含氢储能微网分段优化调度

针对多储能微网如何高效、经济运行,搭建了基于光伏发电的含氢储能、蓄电池储能的微网系统,采用一种日前预测调度与日内实时调度相结合的分段调度策略。在日前预测调度阶段,采用基于麻雀搜索算法优化支持向量机模型提高对日前的光伏发电量和负荷预测的精度,以微网最小使用成本为目标,考虑系统运行的可靠性,采用改进粒子群算法制定微网的日前最优调度策略。在日内调度阶段,考虑氢储能系统的响应延迟特性,以蓄电池为灵活补充元件,制定实时调整微网运行策略,消除预测误差带来的影响。最后,结合实际算例分析,验证了分段优化调度的可行性。结果表明,提出的方法能够有效预测数据,减少微网调度的响应时间,提高系统运行的经济性和稳定性。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

连续滚动生产作业安排中初始状态非平凡的P//C_(max)问题

以实际中连续滚动生产为背景,研究了一类新的平行机作业安排问题,即初始状态非平凡的Ｐ∥Ｃ_ｍａｘ问题。基于经典的Ｂｉｎ－ｐａｃｋｉｎｇ（装箱）理论和技巧,提出改进的Ｍｕｌｔｉｆｉｔ算法及相应的ＩＦＦＤ装法,并分析算法在最坏情况下的性能指标上界为４／３．最后,提出连续生产中周期滚动式作业安排的实施算法,实现了设备不空闲而连续运行。     

车辆的优化调度

建立露天矿生产及车辆安排问题的多目标规划模型,综合考虑卡车、铲车、卸点、铲位等生产设备的利用,并给出了其相应的遗传算法和最大熵算法。     

TTCAN周期性任务的优化调度算法

TTCAN周期性任务调度是最优装载问题的推广,它在通信时间关键的实时分布式系统中有着很强的应用背景.本文提出了4种确定基本周期的策略,给出了首次适应和最佳适应两种不同的可以在多项式时间内构造出TTCAN周期性任务调度表的算法,最后对不同规模下的两种算法的实验结果进行了比较,指出了两种算法在不同的周期策略下的渐近性能比.