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.     

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。     

面向复杂多任务的异构无人机集群分组调配

针对复杂多任务下的异构无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群分组调配问题,提出一种基于改进K均值和延迟接受(deferred-acceptance, DA)算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节,通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K-means聚类的精度,并设计余量裕度下的分组均衡性调整策略,在最优性的前提下提高分组的均衡性。在集群匹配分组环节,改进了DA算法,通过任务倾向的偏好列表快速生成预中选方案,并设计两阶段冲突消除来保证匹配的稳定性和收敛性。仿真实验表明,所提方法能够快速有效地解决复杂多任务下的UAV集群分组调配问题,具备良好的最优性和时效性。     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

航空电子分区调度研究

在模块化航空电子系统中,通过分区管理实现不同分组的航空软件互不影响的执行.分区管理采用两层任务调度策略,在操作系统层采用周期调度的方式激活每一个分区,在具体每一个分区,系统根据分区内航空应用软件的固定优先级进行调度.在航空电子软件的分区调度问题研究过程中,通过对分区处理任务系统建模,对任务关键时刻进行分析,利用分区访问时间和任务执行系数,计算系统空闲时间,给出了分区成功调度的条件,最后给出实例进行具体说明.     

基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.     

基于资源性能评估的网格任务调度算法

在保障本地任务QoS需求并尊重网格节点本地调度策略的条件下,为网格用户提供QoS保障是计算服务网格环境中任务调度的一个重要目标和面临的新问题.根据对网格节点相关资源可用性历史数据进行统计、分析得出的结果,利用概率论方法对网格节点的资源能力进行评估,对网格节点状态进行划分并得到资源的平均状态;利用信息论中熵的概念对网格节点状态动态变化的不确定性进行评估并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值.在此基础上,建立了一种基于性能评估的分布式调度框架,并提出了一种基于性能评估的网格任务调度算法.对GridSim进行了改进与扩展,基于改进与扩展后的GridSim对提出的算法进行仿真并与相关算法进行比较,实验结果表明了本所提出的调度算法在网格用户QoS保障程度、网格任务执行makespan以及负载均衡等方面的有效性.     

面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法

以多传感器多目标跟踪为背景,针对跟踪任务需求中辐射风险控制问题,提出一种面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法。该方法首先结合不敏卡尔曼滤波,给出了仅考虑跟踪任务需求的传感器调度策略;然后建立基于部分可观马尔可夫决策过程的辐射模型,并采用隐马尔可夫模型滤波器动态更新传感器辐射;最后考虑跟踪任务需求和传感器约束,将辐射风险控制下传感器调度问题转化为非线性约束下寻优问题。仿真实验结果验证了所提方法有效性。     

基于联合EDF和多模板的天波雷达波位调度方法

天波超视距雷达能够同时探测空中目标和海面目标,具备执行多任务的能力,为优化整体探测效能,必须考虑波位调度问题。借鉴相控阵雷达资源调度思想,结合天波超视距雷达工作方式和任务特点,研究了一种修正截止优先(earliest deadline first, EDF)和多模板相结合的波位调度方法。首先,在经典修正EDF方法基础上对截止期进行重新定义,并改进任务优先级计算方法;然后,设计了三种波位调度模板;最后,根据任务优先级计算结果,自适应选择调度模板。该方法能够使雷达探测资源在复杂任务场景下得到更加精细的配置,从而最大化发挥其探测效能。     

求解柔性作业车间调度问题的多策略融合Pareto人工蜂群算法

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启发式策略产生质量较高的初始化种群;雇佣蜂采用多种探索操作实现蜂群自主邻域搜索;观察蜂选择较优食物源执行交叉操作,实现蜂群协作搜索,扩大搜索范围,并执行柔性作业车间关键路径相关局部搜索操作,进一步加强蜂群寻优能力;最后侦查蜂对种群重复解进行多样性重构.多种搜索策略的融合使算法不仅实现了人工蜂群的自主与协同搜索,而且达到了全局探索与局部寻优的平衡.通过验证,所提算法在求解质量和获取基准算例Pareto最优解数目方面具有优势.     

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…     

可重构计算平台上软硬件任务划分与调度算法

软硬件任务划分和任务调度是保证任务集合在可重构计算平台上高效运行的重要技术。传统上软硬件任务划分与任务调度独立进行,划分方案和调度方案不一定匹配,加速效果难以保证。提出了一种将软硬件任务划分与任务调度相结合的算法。该算法综合考虑了任务的执行时间、任务间的通信开销、任务间的依赖关系以及计算资源间的并发关系,可以同时获得给定任务集的软硬件任务划分方案和任务调度方案,加速效果良好。算法开销与传统的任务调度算法相当,时间复杂度为O(V²log₂V+PVlog₂V)实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

一种灵巧同构系统的任务静态调度算法

针对高性能的灵巧同构系统计算环境特点,提出了一种多处理机的任务静态调度算法。该算法结合遗传算法和启发式列表调度算法,具有较短的调度时间;算法考察了多处理机调度中的任务间前趋关系、通信关系以及任务存储量要求,具有实用意义。仿真结果表明,与标准算法和CP/MISF(critical path/most immediate successors first)算法比较,所提出的算法能够得到较优的调度结果。     

Scheduling algorithm based on critical tasks in heterogeneous environments

Heterogeneous computing is one effective method of high performance computing with many advantages. Task scheduling is a critical issue in heterogeneous environments as well as in homogeneous environments. A number of task scheduling algorithms for homogeneous environments have been proposed, whereas, a few for heterogeneous environments can be found in the literature. A novel task scheduling algorithm for heterogeneous environments, called the heterogeneous critical task （HCT） scheduling algorithm is presented. By means of the directed acyclic graph and the gantt graph, the HCT algorithm defines the critical task and the idle time slot. After determining the critical tasks of a given task, the HCT algorithm tentatively duplicates the critical tasks onto the processor that has the given task in the idle time slot, to reduce the start time of the given task. To compare the performance of the HCT algorithm with several recently proposed algorithms, a large set of randomly generated applications and the Gaussian elimination application are randomly generated. The experimental result has shown that the HCT algorithm outperforms the other algorithm.     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。     

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。     

面向复杂关联测控需求的冲突规避调度算法

对卫星测控资源调度问题的现状进行了分析, 根据现有场景、需求和任务建立了目标约束满足模型。在系统阐述测控资源、可见弧段、任务需求的基础上, 考虑到测控任务需求间复杂的相互关联关系, 提出了一种基于任务冲突规避的测控资源调度算法。相比其他传统方法, 该算法考虑了全局任务对资源的需求和任务间复杂的关联性, 引入了可行解接受度函数, 避免了传统启发式算法过分贪婪的缺点。实验结果表明, 该算法应用于大规模测控任务资源调度时, 能有效提高任务调度的成功率。     

基于试探性的卫星数传任务调度算法研究

卫星数传任务调度问题是一个非常复杂的组合优化问题,即如何合理为每个任务分配地面站资源及其服务时间以最大限度满足任务需求的问题。根据卫星数传任务的特点,首先建立了卫星数传任务框架模型,进而提出了任务执行灵活度、执行冲突度等概念,在此基础上提出了一种基于试探性的卫星数传任务调度算法。最后利用AFIT基准数据进行仿真验证,结果表明该算法是可行的。