时序约束下科学工作流的动态调度研究

随着分布计算技术的迅速发展,利用广域分布的计算资源构建并执行科学工作流,已成为当前学术界和工业界关注的热点问题.为满足用户和计算控制机制的需求,往往需定义科学工作流的时序约束.但是,由于任务处理时间具有不确定性,在运行过程中容易出现时序违反.为保证科学工作流的正确执行,迫切需要能根据实时运行状态自动实现动态调度的方法.针对已有研究方法的不足,本文提出了一种基于遗传蚁群混合算法的科学工作流动态调度优化方法.首先,建立了时序约束下的科学工作流动态调度模型,该模型综合考虑了科学工作流的时间与成本优化目标,并融合了基于概率的时序约束满足性需求;然后,采用改进的遗传蚁群混合算法实现模型求解.该算法通过设计提高种群搜索导向性及保持种群多样性的策略,从求解精度及求解速度两方面提高了求解效率.最后,通过与现有方法的多组实验对比,说明了本文算法的优越性.     

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。     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

动态加强CPT解job-shop调度约束满足优化问题

带有相同到达期与交货期的job-shop调度问题(JSSP)作为多种实际生产调度问题简化模型,是一类典型强NP-hard问题.对优化目标是最小化最大完工时间的JSSP问题,建立了约束满足优化问题模型(JSSC-SOP).利用弧一致约束传播算法和深度优先启发式构造活动调度,逐步加入新约束,实现活动调度集的部分列举与寻优.提出3种动态加强约束传播技术(CPT),嵌入搜索过程,提高求解效率.最后通过随机生成的实例,验证了各方法可行性与有效性.     

随机服务时间下的家庭护理人员调度问题研究

研究了家庭护理中的医疗服务人员调度问题,考虑了随机的客户服务时间和最迟开始服务时间约束.建立了带补偿的随机规划模型,得到了客户期望迟到惩罚成本的近似计算表达式,并分析了期望惩罚成本的性质.根据问题的特点,基于列生成算法思想建立问题的集分割最优化主问题模型和生成新列的最短路子问题模型,并设计标签算法对子问题加以求解.将列生成算法嵌入到分枝定界过程中形成分枝定价算法得到问题整数可行解.通过数值实验,验证了所提出客户期望迟到惩罚成本近似表达式和分枝定价算法的有效性.     

多技能资源时间窗约束下可中断项目调度的分支定界算法

资源的多技能和时间窗属性是软件开发、工程设计、设备维修等领域在人力资源调度时常考虑的关键因素,而且在很多实际项目中,任务的执行允许中断.研究一类资源具有多技能和时间窗约束的任务可中断项目调度问题,建立了相应的整数规划模型,设计了一种分支定界算法构造搜索树进行求解,搜索树的每个节点代表一个任务组合,同时为减少分支节点数,提出了两个有效的剪枝规则,并设计了节点优先规则,对各节点任务组合则采用贪婪算法来进行资源约束判断.利用改进的PSPLIB案例库设计多组计算实验,实验结果检验了优选策略的有效性,经与CPLEX模型求解和基本启发式方法的对比揭示了算法在解决这类问题上的效率和有效性,求解结果可为实际项目调度提供决策依据.     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

基于路径QoS加权分解的工作流调度算法

采用有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)描述的工作流在QoS约束下的调度问题是一类典型的NP难问题。分析了DAG工作流调度问题的调度目标,提出了一种基于路径QoS加权分解的工作流调度算法,通过将工作流的全局QoS约束分解为单个任务的局部QoS约束,将整个工作流的全局优化问题转化为单个任务的局部优化问题,降低了问题的复杂度。在对整个DAG工作流的QoS约束进行分解时,算法对工作流的每条路径的QoS约束进行分解,并以任务可选能力服务间的单位QoS增益之和作为权值,将单条路径的QoS约束分解到组成路径的每个任务。仿真结果表明,与其他基于QoS分解的DTL、DBL等算法相比,该算法具有更高的调度效率,能够找到更好的调度方案。     

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.     

基于活动的工作流建模及其动态调度研究

首先用扩展有向图的方法构造一种基于活动的工作流建模方法 .在此模型的基础上 ,通过对完成活动所需的资源、角色、时间、成本的分析 ,用人工智能的思想和方法对所建立的工作流模型进行基于规则的启发式动态调度 ,从而实现对工作流模型的动态仿真 .所提出的模型和算法紧密集成 ,易于实现 .并用一个实例对所提出的建模方法和调度过程进行了说明 .     

考虑交付质量和交付期约束的移动应用供应链决策与协调

针对由ERP厂商、APP厂商与客户企业组成的移动应用供应链,考虑客户企业对软件质量与交付时间存在约束,ERP厂商的售前服务会影响软件开发质量等问题,构建了基于软件质量与交付时间的收益模型,分析了分散与集中决策下双方的最优决策策略以及APP厂商的售后维护成本分担比例与应急成本对双方决策水平的影响,比较了两种决策下对应的合作绩效,提出了双向成本分担与提前交付奖励的供应链协调策略.研究表明:随客户企业的质量感知度增大,ERP厂商通过适当延长交付时间产生的质量改进效应大于延长交付期产生的负效应,使总效应增加;当客户企业的交付期敏感程度小于临界值时,ERP厂商可通过交付高质量软件产品提高自身利润,当交付期敏感程度大于临界值时,可通过提前交付提高自身利润;通过对供应链进行协调,可使原本因无法满足客户企业对质量与交付期的要求而使双方放弃合作的情形变得可合作,使原本可合作时双方的合作绩效与利润更高;当APP厂商独自承担售后维护成本时,实施供应链协调产生的价值大于双方共同承担时对应的值.     

切向加速度与弦误差约束的CNC系统时间最优轨迹规划

针对计算机数控(CNC)系统给定参数化路径, 给出了一种求解时间最优轨迹规划问题的凸优化方法. 轨迹规划问题考虑切向加速度约束与弦误差约束. 通过建立两种约束下的状态容许空间, 分析约束对时间最优轨迹的影响. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个与时间无关的凸最优控制问题. 基于控制向量参数化(CVP)方法, 问题被进一步转化为易于求解的凸优化问题. 以路径参数对时间的二阶导数(参数加速度)为优化变量, 序列二次规划(SQP)方法获得问题数值解. 文末通过求解两个测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证方法的有效性.     

一类带时间约束指派问题的分枝定界算法

通过对模型特征分析,提出了一种分枝定界算法,实例应用及算法复杂性分析证明了该算法的有效性.     

发电机组组合问题的动态规划法中处理时间约束的受控记时Petri网模型

给出了一种与环境有信息交流的受控记时Petri网系统模型的有关形式语言定义,把这种模型应用于具有时间约束的机组启停状态转换过程,使机组组合的动态规划法每一时段计算费用的状态数小于没有时间约束的该时段机组开停状态组合数,从而既处理了冷、热启动费用和最小启停机时间约束,又减少了计算费用的状态数,将会大大提高算法的效率.     

带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题

讨论了带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题,其加工时间是资源量的线性函数,目标函数是完工时间和消耗资源量的加权总和。由于该问题是NP 难问题,所以给出了一个非常有效的局部搜索算法及其算法复杂性和一个算例。利用有关资源分配的性质分别对单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的资源分配上限相等和单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的正常加工时间相等两种特殊情况给出了最优算法。     

基于时间约束的多平台协同目标分配方法

网络化防空体系各作战平台协同目标分配问题是研究网络化防空的一个重要问题。针对未来网络化防空对协同目标分配算法具有很高的实时性要求,提出了基于时间约束的协同目标分配方法--改进的分布协同拍卖算法,给出了算法具体设计思路和流程,并对算法作了仿真实验。仿真的结果和统计数据分析证明,算法能够在约束的时间内给出具有很好优化效果的目标分配方案,并通过与遗传算法的实例比较,体现了该算法在时间约束条件下的优越性。     

带时间要求的物流作业集成优化分配方法

作业集成机制是物流中心降低运行成本的核心手段，论文基于活动集成和批量集成的概念，吸收置信区间的思想，建立带时间要求的物流中心作业集成优化分配模型，研究了模型变形、分解和利于作业集成的选择变量置换的试探途径，提出了获得模型初始可行解和优化分配方案的启发式方法，提出了模型分枝定界过程的若干性质和减枝规则，形成了适于模型的分枝定界法，数值计算结果证明了算法的有效性。     

基于资源预留的成像卫星鲁棒性任务规划方法

随着新型成像卫星的智能化发展,成像卫星鲁棒性任务规划是一个迫切需要解决的理论和实践问题.综合考虑卫星姿态转换时间,固存和电量等约束条件,建立了成像卫星鲁棒性任务规划模型.在保证任务规划收益最大化的前提下,提出了一种基于资源预留的成像卫星任务鲁棒性规划方法.基于任务之间卫星的转换时间约束及资源预留规则,保证资源的高效利用及地面观测任务的有效安排.通过对不同规模的实例进行求解,实验结果表明本方法具有很好的鲁棒性.本文方法对其它相同类型相关问题具有指导及借鉴作用.     

Dwell scheduling algorithm for multifunction phased array radars based on the scheduling gain

A real-time dwell scheduling model, which takes the time and energy constraints into account is founded from the viewpoint of scheduling gain. Scheduling design is turned into a nonlinear programming procedure. The real-time dwell scheduling algorithm based on the scheduling gain is presented with the help of two heuristic rules. The simulation results demonstrate that compared with the conventional adaptive scheduling method, the algorithm proposed not only increases the scheduling gain and the time utility but also decreases the task drop rate.