PFTS交换中借还-加权轮询调度算法

针对PFTS交换节点的输入端口多优先级队列环境，提出了带有“借还”思想的加权轮询调度算法BR—WRR（Borrow ＆ Return Weighted Round Robin）．对现有的WRR调度算法进行了扩展，提出了BR—WRR调度算法．仿真结果表明BR—WRR调度算法对于高优先级Burst业务，在传输时延、传输抖动、Burst各帧的保序性等方面，均优于WRR调度算法，同时又在一定程度上保证了各优先级队列调度上的公平性．     

SUPANET VPN网络结构研究

以Single physical layerUser Plane Architecture(SUPA)NET为研究对象,对SUPANET中的VPN技术做了探索性研究.重点对SUPANETVPN的网络拓扑图进行了分析,讨论了用户数据的EPT封装过程,并通过仿真实验验证其可行性.     

基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换(OBS)网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突发控制包(BCP)缓存的批调度算法,其主要思想是对到达的突发控制包进行缓存,当设定的最大缓冲时间到了,首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据突发(DB)。该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿真结果表明该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换（OBS）网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突 发控制包（BCP）缓存的批调度算法M其主要思想是：对到达的突发控制包进行缓存M当设定的最大缓冲时间到了, 首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据 突发（DB）该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿 真结果表明：该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

基于CICQ结构的变长分组交换调度算法研究

在Crossbar交换单元的交叉节点加少量缓存的C ICQ(Comb ined Input-Crosspoint-Queued)交换结构是一种调度简单并能够支持变长分组的交换结构。但是,简单的权重轮询调度算法会造成输入队列服务不公平性。为此,提出了一种改进的权重调度算法———最小配额优先算法(MQF:M in imum Quotient F irst)。通过选择恰当的分组队列调度配额,充分发挥了C ICQ结构先天性支持变长分组交换的优势。通过仿真证明,该算法在均匀和非均匀业务到达下,可以获得近100%的吞吐率和较低的平均分组时延。     

基于迭代共享的SMS交换结构调度算法

以往SMS(Switch-Memory-Switch)交换结构调度算法因实现复杂度过高而难以应用在高速环境中.该文提出了一种基于迭代共享的并行迭代调度算法(IS-RRM).通过在迭代过程中同时解决信元的到达和离开冲突,避免了传统算法构造DTC(Departure-Time-Compatible)二分图所需的复杂开销;利用迭代共享技术,使不同时刻到达的信元共享相对较长一段时间的迭代资源,大大减少了单位时隙所需要的迭代次数,降低了调度器的实现复杂度.仿真表明: 在端口数为32时,在每个时隙中仅需采用10次迭代, IS-RRM算法便能够取得小于10-8的信元丢失率. IS-RRM算法具有良好的鲁棒性,在突发到达和非均匀到达模型下均能取得良好的性能.     

基于输入交换队列的双向图匹配调度算法的协议模型表示

针对基于定长分组（信元）双向图匹配的输入队列交换机调度算法,提出了算法的统一符号表示与描述方法及其实例．     

基于头脑风暴算法的多处理机组合生产批量调度问题

在生产调度领域中,受生产工艺等诸多因素的影响,往往每个生产过程都需要多台机器同时参与加工。同时,待加工的工件数量较多,需要将每种类型的工件进行批量处理,以缩短生产周期。本文在作业车间环境下,根据每个加工过程所参与机器的负荷,采用可变分批方案,提出了非混排多处理机组合生产批量调度模型,并结合头脑风暴优化算法,求解出最短加工时间。提出了一种改进的头脑风暴优化算法,引入贪婪思想与动态讨论机制,讨论次数随着算法的迭代而自适应变化,将全局搜索与局部搜索相结合,加强了算法的搜索能力。实验结果表明,改进的头脑风暴优化算法与基本的头脑风暴优化算法相比,求解效率更高,收敛速度更快。     

LTE系统中基于估计波束到达角的多用户调度算法

根据3GPP TR 25.996中描述的空间信道模型(SCM),提出了波束到达角估计算法和基于波束到达角的多用户调度算法.针对具有明显来波方向的无线通信系统,基站首先根据上行信道信息估计出每个用户的波束到达角,然后根据用户无线信道到达角将多用户进行分组,从每个分组中选择信道质量最好的用户,以实现多用户分集增益.相对于传统的波束到达角估计算法,该估计算法具有较低的复杂度.与基于信道容量的用户调度算法相比,该调度算法能够明显降低运算量,在系统中更容易实现.仿真结果表明,该调度算法可以在有效降低系统计算复杂度和反馈信息量的前提下,获得与传统方案相近的多用户调度性能增益,同时还能获得较好的公平性.     

分组交换中基于权值动态补偿的公平调度算法

针对WFQ(Weighted Fair Queueing)和WF2Q(Worst-case Fair Weighted Fair Queueing)对某些会话欠公平的问题,通过GPS(Generalized Procesor Sharing)公平性的定义,在保证长期公平性的前提下引入了补偿模型,以优化短期公平性,提出一种新的基于权值动态补偿的分组公平调度算法CWFQ(Compensation-basedWeighted Fair Qair Queueing).该算法在考虑虚拟时间标签的选择条件下加入了最小化公平度量因子约束,记录已经服务的服务量,按会话权值有比例地对参照GPS系统的权值进行微调,使CWFQ的短期公平性得到优化.而且通过模拟调度和定理证明发现,新算法能够对会话的延迟和吞吐量提供与GPS近似的性能保证.     

Neural network based scheduling for variable-length packets in Gigabit router with crossbar switch fabric and input queuing

A high-speed and effective packet scheduling method is crucial to the performance of Gigabit routers. The paper studies the variable-length packet scheduling problem in Gigabit router with crossbar switch fabric and input queuing, and a scheduling method based on neural network is proposed. For the proposed method, a scheduling system structure fit for the variable-length packet case is presented first, then some rules for scheduling are given, At last, an optimal scheduling method using Hopfield neural network is proposed based on the rules. Furthermore, the paper discusses that the proposed method can be realized by hardware circuit. The simulation result shows the effectiveness of the proposed method.     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

基于蚁群算法的并行任务分配与调度

蚁群算法是近年出现的一种新启发式算法,在求解NP完全问题中具有较大优势.针对如何在满足任务约束关系的条件下用蚁群算法求解任务分配与调度问题,首先对任务的分配与调度问题建立数学模型,然后在满足子任务之间的约束关系的条件下用蚁群算法求出最优解,最后把用蚁群算法与遗传算法的最优解进行比较.通过仿真实验表明,蚁群算法比遗传算法在任务分配与调度求解中有较高的解的质量,但蚁群算法的求解速度要慢于遗传算法.     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。     

一种基于参数扫描应用容错的粗粒度网格调度算法

考虑作业处理时延以及作业传输时延对调度器性能的影响,在RR调度算法的基础上提出了一种新的基于参数扫描应用的调度算法PRR,并对该算法进行了理论分析,得出了该调度算法不需要作业以及处理器的相关信息,且具有比较好的容错性的结论.利用网格仿真软件Gridsim对PRR调度算法的理论分析结果进行了验证,并将该算法与RR调度算法的性能进行了比较.结果表明,当时延较大时,PRR调度算法性能改善比较明显.     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.