云环境下一种节能的资源调度算法

针对云计算的高能耗问题,从系统级节能角度,提出一种节能的资源调度算法。首先,建立云计算的 两级资源调度模型;综合考虑主机的工作、空闲和休眠等多种状态建立能耗模型,并用多功能计量插座加以验证。 然后,提出基于遗传算法的最小能耗资源调度算法（ｍｉｎｉｍｕｍｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ, ＭＥＣＧＡ）,根据云任务的服务质量（ｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅ,ＱｏＳ）需求产生初始种群,以系统能耗最小为调度目标设计 适应度函数,并根据染色体适应度的正态分布函数和种群的进化代数设计遗传算子。仿真结果表明,所提算法能 够有效降低系统总能耗、缩短任务完成时间。     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.     

具有时间约束的电梯节能调度算法

针对电梯节能问题, 提出电梯能耗损失计算方法, 构建具有时间约束的电梯节能调度模型, 应用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)分别对已知目标楼层和预测目标楼层两种情况的电梯节能调度问题进行建模和求解. 通过数值仿真分析, 从等待时间和能耗两方面比较了三种算法(最近服务原则(nearest car, NC)、已知目标楼层的粒子群算法和预测目标楼层的粒子群算法)的性能. 研究结果表明, 与NC算法相比, 在保证80%以上 乘客等待时间小于60s的情况下, 已知目标楼层的PSO算法可以实现系统节能18.2%; 预测目标楼层的PSO算法可以实现系统节 能9.6%. 随着等待时间约束的放宽, PSO算法可获得的节能比例显著增加. 目标楼层的准确性对节能调度具有重要影响, 已知目 标楼层的PSO算法会比预测目标楼层的PSO算法约多节能10%.     

多载量小车节能调度的多目标动态规划算法

为有效平衡混流装配的生产效率与能耗,提出多目标多载量小车物料搬运节能调度方法,将能耗目标约束引入传统多载小车物料搬运调度模型,建立最小化最大线边库存与总能耗的多目标混合整数规划模型。为获得问题模型的Pareto解,提出基于时间窗与支配规则的正向多目标动态规划算法：根据问题性质,定义了多载量小车节能调度问题新的状态表示方式以获得动态规划算法的无后效性,同时引入时间窗与支配规则以减少对非支配解的搜索,有效提高了计算效率,运行时间缩短8.10%以上,仿真结果验证了该方法的优越性和算法的可行性。     

分布式实时系统的低能耗资源分配方法研究

针对基于动态电压调整技术的调度算法在任务切换时大幅度的频率调整给系统带来较多的额外能耗这一问题,提出了一种均匀化任务利用率的启发式资源分配方法。该方法选用时间Petri网对分布式实时系统建模,并根据时间Petri网状态空间的变化规律,简化系统状态空间的生成过程,提高了资源分配算法的实现效率。实验表明,上述方法能够降低目标系统频率调整带来的系统能耗开销。     

基于动态规划的装配线物料搬运节能调度方法

为有效提升混流装配线的生产效率与环境效益,提出了装配线多载量小车物料搬运节能调度方法.以最小化最大线边库存与总能耗为目标,建立了多目标混合整数规划模型.通过问题性质分析,将混合优化问题转为离散优化问题,降低了模型复杂度.针对动态规划算法维数灾问题,提出了基于剪枝规则的多目标规划算法:通过剪枝规则剪除被支配状态,缩减搜索空间以提高计算效率.其中,为满足动态规划的马尔可夫性,定义了新的状态表示方式.最后,仿真实验验证了所提出的调度方法的优越性与算法的有效性.     

单小区多播业务调度算法设计与仿真

在分析现有无线通信系统多播业务调度算法的基础上,针对每个MS同时接收多个多播业务的场景,提出两种单小区多播业务调度算法:基于流行度的SC-PPMS算法和基于相似度的SC-SPMS算法.仿真结果表明,SC-PPMS和SC-SPMS算法在保证MS服务质量的同时明显减少了小区内所有MS的总醒来次数,进而有效降低了MS的总的能耗.同时,从计算复杂度、带宽占用率等角度综合分析考虑,得出了两种算法的不同适用范围.     

不确定云环境下基于滚动窗口的节能调度

目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点. 然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远. 本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法（ERRHU）,用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗. 本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算法的性能.     

虚拟化云中随机任务与资源调度方法

任务和资源调度方法是云系统的关键技术之一。但是,现有的研究往往忽略实时任务的高动态性和任务执行时间的随机性,使得调度方案的实际性能与期望性能相差甚远。针对以上问题,本文设计一个随机性感知的调度框架;提出一个启发式调度算法集成前摄性和反应式策略(proactive and reactive strategy, PRS)来对任务进行调度,以提高云系统保障实时任务时效性的能力;并提出3个计算资源伸缩策略来动态调整计算资源,以减少能量消耗。最后,通过实验将算法PRS的性能与其他4个算法进行比较。实验结果表明,在任务完成率和能耗方面,算法PRS的性能比已有算法提高13.85%和17.23%。     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

一种基于动态关键路径的递归并行调度算法

并行任务在多处理机系统上的有效调度是获得系统高性能的关键所在.对BNP(Bounded Number Processors)调度问题,提出了一种新的基于动态关键路径的递归调度算法,对调度节点进行递归选择,并结合调度节点的后继任务为它选择了最佳时间槽.该算法克服了已有调度算法不能保证对动态关键任务进行最早调度这一缺点,优于现有BNP调度算法.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

基于AMPL的多成像卫星任务调度与规划

成像卫星调度问题是利用在太空中运行的多个对地观测卫星,根据用户的需要,最大限度利用卫星系统的资源实现对地面目标进行观测。该系统涉及多个成像卫星的调度和规划,因此一直以来都是一个富有挑战性的课题。在分析成像卫星工作原理和调度任务约束条件的基础上,首先建立了一个满足多卫星、多监测目标的混合线性模型,并对模型的合理性加以论证。其次,采用一种数学建模语言(a mathematical programming language,AMPL)解决该调度问题的新方法以应对目前约束规划问题求解方法多样、求解性能差异大的问题,并对从卫星工具包上得到的数据进行实验。该建模语言可以根据模型种类,智能调用各类综合多种成熟算法的解法器。实验结果显示,相对于常用求解算法,该方法更加有效地解决了中短期卫星的调度问题。     

基于遗传算法的相控阵雷达最优化调度研究

任务调度是相控阵雷达工作流程的核心环节,也是雷达设计的重要内容,本文提出了一种基于遗传算法的任务调度模型。在与典型作业车间调度比较的基础上,分析了相控阵雷达调度的流程和时序,然后利用层次分析法研究了最优化调度模型的目标函数,并且结合双门限思想给出了时间、能量和计算机约束条件,为下一步应用遗传算法求解相控阵雷达调度模型奠定了基础。     

自动化立体仓库输送系统调度的优化仿真及其应用研究

分析了自动化立体仓库输送系统的若干调度问题,给出了启发式调度规则和优化算法,建立了该离散系统的仿真Ｐｅｔｒｉ网模型,在此基础上,对系统进行了动态的优化仿真,仿真结果表明了调度规则和算法的正确性和有效性,使得系统物流更加畅通和平滑。     

军用飞机智能起降调度技术研究

为了削弱军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻之间的偏差对作战带来的不利影响,探讨了智能化的军机起降调度方法。分析了军机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束,建立了军机起降调度的数学模型。设计了针对模型解的混合编码策略,并针对自然数编码部分提出了一种离散粒子群算法进行更新。通过仿真实验确定了算法的最大迭代次数,并通过与其他调度算法的对比分析,说明了模型和算法的有效性。     

基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

城市供水系统弹性应对策略与仿真分析

针对城市供水系统受外界威胁导致供应能力波动的问题,建立了以优化供水系统弹性为目标的两阶段应对策略模型.第一阶段为马尔可夫决策过程水库调度模型,求解在满足期望弹性约束下以总成本最小化为目标的优化调度策略;当供应缺口超出水库调度能力时,针对供水系统在动态情景下的不确定性,建立了以供水网络弹性损失最小为目标的系统动力学第二阶段模型,通过仿真实验得到了多渠道优化策略.最后,以上海市咸潮入侵事件验证了该方法的有效性和实用性.