Linux2．6内核O（1）调度算法剖析

分析了LinuX2．4内核调度机制存在的缺陷和LinuX2．6内棱进程调度机制的特点．对于Linux2．6内核．探讨了调度时机、调度策略以及Linux2．6内核新引入的内核抢占机制，重点讨论了调度有关的重要数据结构、O（1）调度算法及其实现的细节．     

WebitOS中动态优先级调度机制及EDF算法的实现

在实时系统中,相对于静态优先级调度机制而言,动态优先级调度机制因其可以为每个任务的各个作业设置不同的绝对时限而更好地反映了实时系统对于所调度的各个任务的时限要求.基于最早时限优先(earliest-deadline-first EDF)算法的高可调度利用率,在WebitOS实时操作系统中设计并实现了动态优先级调度机制,并且提出了一种早期丢弃规则.实验结果表明,该规则提高了EDF算法在超载情况下的整体调度性能.     

基于多主体的智能调度系统研究

研究了生产作业调度及智能调度系统。针对现代生产作业调度的特殊要求,对多主体技术及主体之间的协作机制在作业调度方面的应用进行了探讨,建立了基于多主体的智能调度系统框架结构和适应实际生产环境的主体模型结构,研究了在多主体结构的基础上实现作业调度的机制和方法。     

大规模地形高度数据快速查询方法研究

大规模地形高度数据在以往多是以单实体使用为主,然而一些特殊应用需要多实体同时对大规模地形数据提出数据请求。因此,为了满足多实体对大规模地形数据快速查询的需求,在单实体地形数据分页调度机制的基础上提出了多实体地形数据分页调度机制。新的调度机制能满足多实体同时对大规模地形数据使用的需求。通过测试,证明新的调度机制能够有效地控制内存的使用,同时能使查询时间满足仿真需要。多实体地形数据分页调度机制的提出为日后大规模地形数据应用拓宽了途径。     

利用LSF调度程序的插件机制在Gfarm上实现Data aware调度

利用LSF调度程序的插件机制实现了一个可嵌入的调度模块, 该模块实现了对Gfarm作业的Data aware调度和对Gfarm系统文件副本的管理. 由于使用了插件技术, 调度模块易于实现和扩充, 且可以和系统中其他调度策略协同工作.     

露天矿卡车优化调度专家系统

为了解决露天矿卡车优化调度问题,引入了专家系统.给出了露天矿卡车优化调度专家系统的基本结构和模型方法,建立了卡车优化调度的卡车实时调度准则知识库、推理机决策机制、数据库数据采集及解释模块,阐述了露天矿卡车优化调度的功能实现.     

基于统计保证的单节点EDF性能分析

针对单节点EDF调度机制的统计性能进行分析,重点讨论统计保证条件下EDF调度机制下节点超时概率与延时要求之间的关系,并仿真验证结论,为设计高性能网络机制提供了重要的理论依据.     

基于负载均衡的在线云存储流量调度研究

在线云存储流量的调度问题是当前网络的研究热点。针对在线云存储系统中的文件上传请求调度问题,现有方案很少满足为用户提供不同带宽保证这一需求。针对不同付费级别用户要求不同带宽保证的服务场景,设计了基于请求队列长度的最大权重调度机制以及实际中可用的分布式二次随机选择调度算法,旨在实现系统服务器的流量均衡,同时最大化系统吞吐量。证明了最大权重调度机制能够保证系统稳定性,并且最大化系统吞吐量。实验结果表明,二次随机选择算法能够获得接近于最大权重调度机制的性能,较小的时间延迟和较大的系统吞吐量。其性能优于传统的Round-Robin调度算法。     

高速性能测试系统的并行流调度机制

为了解决当前已有的基于硬件的并行流调度算法无法适应高速测试系统的问题,该文首先证明了不存在一种普适的纯硬件流调度算法,并提出了一种基于软件预计算的高速网络设备测试系统的并行流调度机制,这种机制由软件计算出流序列并由硬件根据流序列进行实时流调度。在具有10G b/s接口的测试系统进行的实验结果表明该文提出的流调度机制具有较好的均匀性和公平性,并能够在满负荷的环境下工作。该调度机制与测试系统中流的数量无关,与测试系统的接口速率无关,可以适应于任何接口速率的测试系统,具有良好的可扩展性。     

浅谈建筑工程企业施工调度管理

本文通过对建筑工程企业施工调度管理及施工调度工作内涵及工作机制的详细阐述。提出了随着企业管理模式的变化,建筑工程企业单纯的施工调度转变为效益型施工调度的观点,并对效益型施工调度的职能、作用及工作重点进行探索。     

基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法

无线蜂窝网络目前所采用的机会调度算法在公平性方面存在缺陷。为解决该缺陷,该文提出了一种适用于无线数据网络的基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法。不仅可以通过改变参数来调节系统吞吐量,保证系统性能;而且可以保证各用户之间的公平性,满足不同用户的服务质量要求。仿真实验表明,该算法可以在不同用户之间提供公平的服务,而且能兼顾系统吞吐量和用户服务质量的要求。     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

多载波基站协作系统下行链路中基于资源预留的用户调度策略

为在满足各用户数据高速传输前提下保证其服务的公平性,必须采用合适的调度策略.传统调度策略片面追求系统中各小区吞吐率的提升,不能根据用户业务差异灵活地调度资源.提出一种基于资源预留的用户调度策略,预留资源服务业务需求高或信道条件差的用户,同时讨论了不同情况下预留资源多少对系统性能的影响.仿真结果表明,与传统的协作调度策略相比,该策略能够以可接受的系统吞吐率降低为代价,大幅度提高系统的用户容量.     

MIMO广播信道下的低复杂度多用户调度算法

为了解决多输入多输出(MIMO)广播信道存在大尺度衰落条件下的多用户调度问题,将zero-forcing dirty-paper(ZF-DP)发送方案和最大权重匹配方法相结合,给出了一种时分的调度算法。在此基础上,采用用户排序和减小匹配搜索范围的方法,给出了2种简化算法,并且分析和比较了它们的复杂度。仿真结果表明:与相同发送方案下的线性最优调度相比,这2种简化算法的性能差距不超过15%,而且它们的复杂度较低,易于实现,具有较高的实用价值。结果还为调度间隔、匹配搜索范围等参数的选择提供了参考。     

MIMO广播信道下的低复杂度多用户调度算法

为了解决多输入多输出(MIMO)广播信道存在大尺度衰落条件下的多用户调度问题,该文将zero-forcing dirty-paper(ZF-DP)发送方案和最大权重匹配方法相结合,给出了一种时分的调度算法。在此基础上,采用用户排序和减小匹配搜索范围的方法,给出了两种简化算法,并且分析和比较了它们的复杂度。仿真结果表明:和相同发送方案下的线性最优调度相比,两种简化算法的性能差距不超过15%。而且它们的复杂度较低,易于实现,具有较高的实用价值。结果还为调度间隔、匹配搜索范围等参数的选择提供了参考。     

C-RAN架构网络中基于分组调度的直接通信机制

针对现有技术应用到集中式/协作式/云计算无线接入网(centralized,cooperative,cloud radio accessnet work,C-RAN)中不能充分利用其集中式管理特性,从而造成无线资源利用率较为低下的问题,研究了C-RAN架构下的直接通信(devicetodevice,D2D),提出了一种基于分组调度的直接通信机制,该机制利用C-RAN架构网络中基带资源处理池共享移动终端信息的特性,通过移动终端的位置信息直接计算用户之间的距离,并与设定的门限值比较,以确定是否建立直接通信并根据判断结果建立通信链路?仿真结果表明,C-RAN架构网络采用直接通信方式,系统吞吐量增加了7.2%,用户连接数提高了6.4%?     

面向实时业务的快速公平性分组调度算法

长期演进系统(long term evolution,LTE)中的分组调度算法需要满足一定的QoS.针对最大权值时廷优先算法(modified large weighted delay first,M-LWDF)在用户公平性方面的缺陷,提出了基于线性优先级和非线性优先级的M-LWDF算法,以达到提升用户公平性的目的.仿真结果表明,所提出的算法能够在牺牲少量系统吞吐量的情况下,较大程度地改善用户公平性和业务的丢包率.     

EPA无线工业控制系统的任务调度算法

针对基于EPA标准的工业控制系统底层使用无线通信技术时,传统的实时调度机制不适应无线工业应用的特点,很难达到原有的效果等问题.以解决无线工业控制系统通信任务的超时现象为目的,提出了适合无线EPA标准的任务调度算法.利用启发式机制搜索合理的通信任务预留时间,并根据预留时间进行功能任务和通信任务的联合调度.最后,分析了基于该方法的一个应用实例,该调度方法有效地延长了通信任务的截止时间,进而补偿了无线技术在工业恶劣环境中出现的信道传输质量极不稳定带来的实时性较差等负面影响.     

基于工作流技术的集成化生产计划与调度模型

分析了传统的生产计划与调度模式的弊端，提出了基于工作流技术的并行协调的过程管理解决方案，并给出了基于工作流技术的生产计划与调度的集成系统框架．在此基础上，从系统结构、模型定义、工作流管理系统及计划调度解决方法等方面分析了系统内各功能模块的功能及实现机制，提出了采用时间分段的思想来实现计划与调度的协调．然后重点介绍了工作流系统的决策机制，给出了基于时间和事件双模式驱动的工作流引擎的决策过程，最后对今后的研究发展方向作了进一步的展望。