多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

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。     

考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度研究

在集装箱码头的集港作业中,集卡延迟到港可能导致已制订堆场起重机作业计划变得次优甚至不可行.因此,及时为延迟到港任务更新作业计划具有必要性.考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度问题,基于任务批次分配策略,将调度期划分为多个时段,在每个时段内生成作业计划.以完成时间最短为目标,建立起重机调度混合整数规划优化模型,并提出下界推导模型.提出迭代重优化框架,每当任务延迟到港,就会重优化相应批次的作业计划.在框架内,设计遗传算法求解各批次原有作业计划;设计贪婪插入算法重优化带延迟到港的任务,更新原有计划.实验结果表明,模型、下界推导模型具有正确性和有效性,算法具备良好的求解性能;缩短调度时段长度有利于快速生成起重机作业计划;延迟到港箱量占比越大,作业时间越长,且随着调度时段长度减小,这一影响逐渐弱化.     

基于RoBERTa与句法信息的中文影评情感分析

细粒度情感分析是自然语言处理的关键任务之一,针对现有的解决中文影评情感分析的主流方案一般使用Word2Vector等预训练模型生成静态词向量,不能很好地解决一词多义问题,并且采用CNN池化的方式提取文本特征可能造成文本信息损失造成学习不充分,同时未能利用文本中包含的长距离依赖信息和句子中的句法信息。因此,提出了一种新的情感分析模型RoBERTa-PWCN-GTRU。模型使用RoBERTa预训练模型生成动态文本词向量,解决一词多义问题。为充分提取利用文本信息,采用改进的网络DenseDPCNN捕获文本长距离依赖信息,并与Bi-LSTM获取到的全局语义信息以双通道的方式进行特征融合,再融入邻近加权卷积网络(PWCN)获取到的句子句法信息,并引入门控Tanh-Relu单元(GTRU)进行进一步的特征筛选。在构建的中文影评数据集上的实验结果表明,提出的情感分析模型较主流模型在性能上有明显提升,其在中文影评数据集上的准确率达89.67%,F1值达82.51%,通过消融实验进一步验证了模型性能的有效性。模型能够为制片方未来的电影制作和消费者的购票决策提供有用信息,具有一定的实用价值。     

基于地理信息系统与斜坡单元的峨边县地质灾害易发性评价

斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system, GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化植被指数、坡度、高程、地形起伏度、地层岩性、距水系的距离、距断层距离、距道路的距离8个因子,使用逻辑回归模型(logistic regression, LR),制得地质灾害易发性概率图,将其划分为非易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结果表明：ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的线下面积(area under curve, AUC)精度检验值为0.917,极高易发区和高易发区内地质灾害点数占总灾害点数的81.3%,说明对峨边县进行基于斜坡单元使用逻辑回归进行地质灾害的易发性评价具有可行性和较高精度。     

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。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

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。     

拟协调轴对称三结点退化壳单元

结合拟协调有限元方法和退化壳有限元概念,构造了一个轴对称三结点退化壳单元,采用了整体,局部和等参三个坐标系,使用与拟协调单元列式方法等效的基于胡－鹫津广义为分原理的杂交／混合单元列式方法构造轴对称三结点退化壳单元;使用相同的等参坐标插值来假设应力和应变,插值既考虑到低阶项的完备,又借鉴了拟协调九结点四边形爱化壳单元的结构经验。为了确定应力应变的插值形式,进行了多次数值试验和单元刚度矩阵的特征值分析     

区域自然灾害系统基本单元研究(Ⅲ)──湖南省农业自然灾害灾情综合区划

在区域自然灾害系统基本单元概念体系的指导下,以灾害系统基本单元为最小空间单位,选取对湖南省农业生产影响较大的水灾、旱灾、低温冷害、风雹灾及病虫害5种自然灾害,以民政部1978～1993年农业灾情统计数据为标准,并以综合农业灾情强度（16年年平均状况）为指标,在地理信息系统支持下,“自下而上”逐级综合,提出了湖南省农业自然灾害灾情综合区划方案,将全省划分为东西分异的3个一级区及18个二级亚区．通过检验,分区方案合理,较前人在此方面的研究工作有较大的进展