轮循类分组调度算法的性能研究

轮循类分组调度算法是高速网中首选的调度算法。在介绍几种典型的轮循类分组调度算法的基础上,分析了该类调度算法的时延特性,并选取DRR和SRR分别作为传统型、改进型轮循类算法的代表,仿真研究了该类算法在不同的网络配置中的时延性能。最后,展望了轮循类算法的未来发展。

Abstract：

Round Robin based packet scheduler is the best choice in high-speed networks. Several typical round robin based packet schedulers were introduced and their delay characteristics were analyzed, then DRR and SRR were chosen to represent respectively traditional and improved Round Robin based schedulers, simulations in different network scenarios were conducted to investigate the delay performance of such schedulers. At last, a prospect about future trend of round robin based schedulers was given out.     

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.     

航天器发射多任务并行调度模型及算法

航天器发射高频度常态化和航天产品可靠度的增加,客观上要求航天器发射采用并行调度模式以提高发射资源利用率。针对工序迭代可能引发的航天器发射系统死锁,构建了死锁预测和损失评价机制,建立了最小化任务时间和最小化加权滞后时间综合的目标函数,设计了多任务并行调度模型,开发了多类agent协同工作的优化算法,并使用调度实例验证了模型和算法的可行性和有效性。模型和算法在“天宫一号”和“神舟八号”发射任务中得到初步应用,效果较好。     

分布式环境下批处理机调度启发式算法求解

将批处理机调度问题扩展到分布式环境下,提出了批调度问题的一个新模型.模型中,工件动态到达各批处理机,且在加工之前和之后需要有运输时间.证明了该模型是NP难的,并通过问题的一个下界来衡量各算法性能.给出了分布式环境下批分配的一个启发式算法AR(assignment rule)以及一个分批准则BR(batching rule),在此基础上对问题的求解提出了若干启发式算法.仿真实验表明各算法均可以对问题进行有效的求解,加入分批准则对于算法有进一步的优化作用.     

一类有动态时间窗的并行多机启发式调度算法

航班过站服务中的货邮装卸作业调度是一类有时间窗和作业调整时间的多目标多设备并行作业动态排序问题，其特点是作业时间窗和服务作业时间动态变化。在分析区别于一般制造业生产作业排序特点的基础上，建立了服务作业的调度模型．提出了设备能力差的概念．给出一个考虑不同设备加工能力的启发式分配法。当时间窗或服务时间发生变化时，算法只需要修改判断矩阵中的一行或一列数据，而对算法运行的效率没有影响。算例分析显示，能力差分配算法在减少航班延误数量、时间压设备生产能力平衡上均优于目前使用的先到先服务和最小负荷调度的混合算法。     

多重运输调度问题的模拟退火算法

提出了多重运输调度问题的模拟退火算法,实际运算表明,该算法具有较快的收敛速度,是一个较实用的算法。     

模糊作业时间的并行多机调度问题与算法研究

结合抚顺钢厂实际,利用模糊数学理论,对生产实际中的模糊作业时间进行处理,通过定理将模糊作业时间问题转换为非模糊的精确问题,利用禁忌搜索智能优化方法,对问题进行了求解,使调度计划具有一定的柔性,让管理者能够掌握调度时间范围,从而使计划调度更接近现实,大大缩短总完工时间,对于钢厂一体化管理,使连铸生产的高温铸坯,能够在允许时间范围到达热轧厂,降低了能源消耗,缩短生产周期。     

一类分布式控制系统的容错优化调度算法

在分析同步采样分布式控制系统基础上,给出了一种新的容错调度算法。该算法首先在一个周期内形成一个任务调度序列(包括基版本和副版本),然后采用启发式算法将任务分配倒各个处理器上,且同一任务的基版本和副版本分配到不同的处理器上。同一处理器上的任务按照其在调度序列中的先后次序执行。由于控制系统的性能与任务的采样周期和控制延迟有关系,因而采用以整数编码为基础遗传算法对调度序列进行优化。仿真实验表明,这种调度算法在保证实时任务容错可调度的情况下,可以极大地提高控制系统地的性能。     

基于权值的优先调度算法

介绍了经典的期限最近优先调度算法，分析了优先级倒置难题。提出一种基于权值的优先调度算法。该算法对资源分配权值，建立任务的权值评价函数。该算法由资源权值表和评价函数来实现。实验表明，该算法资源分配更合理，特别是能够克服期限最近优先调度算法的优先级倒置难题，从而更加有效提高实时操作系统的实时性能和稳定性。     

Hybrid algorithm for project scheduling with capacity constraint

Motivated by the projects constrained by space capacity and resource transporting time, a project scheduling probIem with capacity constraint was modeled. A hybrid algorithm is proposed, which uses the ideas of bi-level scheduling and project decomposition technology, and the genetic algorithm and tabu search is combined. Topological reordering technology is used to improve the efficiency of evaluation. Simulation results show the proposed algorithm can obtain satisfied scheduling results in acceptable time.     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

Job Shop调度问题的遗传退火算法

针对作业车间(JobShop)调度问题,提出了一个遗传退火算法。该算法构造了基于工作的遗传算子,因而保证了遗传进程中生成个体的可行性,有效地解决了工件机器顺序的约束限制。通过对最佳个体进行模拟退火,把模拟退火机制引入到遗传进化过程中,将模拟退火和遗传算法两者的优点有机地结合起来,从而进一步提高了算法的全局寻优能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。     

Improved differential evolution algorithm for resource-constrained project scheduling problem

An improved differential evolution (IDE) algorithm that adopts a novel mutation strategy to speed up the convergence rate is introduced to solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) with the objective of minimizing project duration. Activities priorities for scheduling are represented by individual vectors and a serial scheme is utilized to transform the individual-represented priorities to a feasible schedule according to the precedence and resource constraints so as to be evaluated. To investigate the performance of the IDE-based approach for the RCPSP, it is compared against the meta-heuristic methods of hybrid genetic algorithm (HGA), particle swarm optimization (PSO) and several well selected heuristics. The results show that the proposed scheduling method is better than general heuristic rules and is able to obtain the same optimal result as the HGA and PSO approaches but more efficient than the two algorithms.       

天基预警调度方法研究

作为一种复杂多传感器跟踪任务, 天基预警过程可视作一种多维离散时间序列监控与预测问题. 预警任务具有高实时性、动态性、高低轨配合、多星协作等特点, 因而调度模型需能够优化利用预警资源完成有效预警. 本文从实际问题出发, 主要阐述两项工作: 第一, 提出基于信息增益的多目标优化预警调度模型, 第二, 阐述免疫克隆选择算法, 并给出一种分布式并行调度求解方法, 以改善调度算法的收敛速度和鲁棒性, 解决实际需要. 最后, 通过基于HLA的仿真系统, 以美国SBIRS为背景, 验证了本文调度模型和算法的有效性.     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

安全驱动的实时任务调度遗传算法

对异构网格环境下的硬实时任务调度问题,不仅考虑了时间约束而且考虑了其安全性能需求,构造了相应的安全效益函数,在此基础上构建了一个安全驱动的任务调度模型。为了解该模型,设计了新的选择算子使得不满足时间约束但安全效益值大的个体也参与到进化中,从而保证种群多样性;设计了一个能够扩大搜索范围的新的杂交算子和增强搜索精度的调整算子。最后引入一个启发式算子,提出了一种搜索能力较强的安全驱动混合遗传算法(security driven hybrid genetic algorithm, SDHGA)。仿真实验表明,在同等条件下该算法与经典的Min-Min、SD-Min-Min、SAREC和QoSGA等算法相比,在任务调度成功率、安全效益值和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能。     

An optimal scheduling algorithm based on task duplication

1.INTRODUCTION Anefficientschedulingofaparallelprogramontothe processorsisvitalforachievingahighperformance fromaparallelcomputersystem.Thetaskduplication basedschedulingisanewapproachtothescheduling problems.Sincethecommunicationtimeamongtasks assignedtothesameprocessorisconsideredtobe negligible,taskduplicationisonewayofreducingthe interprocessorcommunicationoverhead.Usingthis approach,someofthemorecriticaltasksofaparallel programareduplicatedonmorethanoneprocessor.Thiscanpotentiallyred…     

卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。     

周期性的多趟可分任务调度算法研究

基于可分任务理论,研究大规模计算中的应用调度问题。利用线性规划得到了周期性的多趟调度算法的数学模型。针对同构计算平台进行参数优化,得到如下解析结果:(1)在处理机选定的情况下得到优化的调度趟数;(2)在趟数给定的情况下得到优化的处理机选择方法;(3)对于给定的任务,得到优化的处理机选择方法和相应的趟数。仿真结果表明所得结果的正确性。