基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

基于蚁群粒子群优化算法的云计算资源调度方案

通过对蚁群算法和粒子群算法分别进行改进,利用两种算法自身优势相结合的方式建立一种蚁群粒子群算法,以提高云计算资源调度效率,解决云计算中资源调度方案优化问题.实验结果表明,该算法所消耗的时间更少,效果更好.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

基于蚁群算法的船舶过闸计划优化模型

针对船舶过闸计划生成的难题,提出了基于蚁群算法的船舶过闸计划生成方案,建立了船舶过闸排档问题的优化模型(包括目标函数和约束条件),给出了基于蚁群算法的船舶排档问题求解算法和船舶过闸排档计划生成的蚁群算法的构造过程,包括信息素策略、概率转移策略、约束条件的处理和算法步骤.依据该算法并结合三峡南线船闸的实际调度数据,给出了实验结果,证明船舶过闸计划生成方案是有效的.     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

基于改进蚁群算法的炼铁原料混匀过程调度优化

通过将炼铁原料混匀过程转化为一种带有顺序相关准备时间、有限中间存储和组装过程的流水车间问题,建立了以最小完成时间为目标的离散调度模型,并针对炼铁原料混匀过程提出了一种改进蚁群算法.该算法通过为单个蚂蚁设置禁忌定时器,将中间存储的状态变化用于修正蚁群路径选择的可行集,减少了调度过程中阻塞造成的时间浪费,构造出质量更好的可行解.数值仿真实验表明,该算法比遗传算法和一般蚁群算法具有更高的计算效率和更好的求解效果.     

具有滚动优化特性的改进型蚁群算法及其在提前/拖期Job Shop问题中的应用

随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图.     

基于大数据的公共自行车运营分析及调度模型

为解决公共自行车系统在交通高峰时间段自行车借还困难问题,提升公共自行车系统的运行效率和用户 满意度,以某市的现有公共自行车系统运营情况为研究对象,通过大数据归纳了公共自行车系统的借用和返回 规律,分析了公共自行车的运行特点,研究公共自行车的时间特性和周转特性,并且为调度模型的建立提供了 数据基础,最后通过改进蚁群算法建立了较好的公共自行车调度模型。实验结果表明,建立的静态调度行驶路 径优化模型得到了最优调度行驶路径,从而使高峰时间段自行车借还困难问题得到了有效解决,减少了调度所 需时间并提高了工作效率。     

基于改进蚁群算法的城市公共自行车动态调度模型

针对公共自行车系统运营中的借车难、还车难等问题,提出一种公共自行车分区动态调度方法.通过计算机仿真模拟站点间自行车调度,分析不合理、不及时等因素对调度产生的影响.以调度成本最小、转运量最大为目标,建立城市公共自行车分区调度模型,基于改进蚁群算法求解该模型最优调度路径.以丹阳市公共自行车站点数据为例,对模型进行验证,结果表明该算法可以求解得出最优调度回路,且准确性高、求解效率高.     

复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的原因,发现在复杂供应链网络出现拥塞的情况下,拥塞部分和网络路由部分会出现很大的改变。针对拥塞部分进行调度时,对数据传输过程中拥塞状态下数据调度问题进行描述。结合公平性考虑,通过粒子群算法进行求解。针对路由部分进行调度时,考虑带宽预测与前向传输时延。对各子路径接收端成功接收数据包数量进行预测,依据子路径往返时延,完成对子路径的排序,按照顺序调度数据传输。在出现丢包情况时,通过最大ssthresh优先法对丢包重传路径进行选择。结果表明:所提方法可动态自适应调度不同路径的传输数据,分配比率相对稳定;接收缓存空闲空间变化较少,乱序数据包数量明显降低,拥塞窗口数量最低;公平性因子值明显低于其他方法。可见所提方法调度性能优,可达到复杂供应链网络资源传输数据调度要求。     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

Ant colony optimization approach for test scheduling of system on chip

It is necessary to perform the test of system on chip, the test scheduling determines the test start and finishing time of every core in the system on chip such that the overall test time is minimized. A new test scheduling approach based on chaotic ant colony algorithm is presented in this paper. The optimization model of test scheduling was studied, the model uses the information such as the scale of test sets of both cores and user defined logic. An approach based on chaotic ant colony algorithm was proposed to solve the optimization model of test scheduling. The test of signal integrity faults such as crosstalk were also investigated when performing the test scheduling. Experimental results on many circuits show that the proposed approach can be used to solve test scheduling problems.     

海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法

为解决传统方法调度均衡性差,资源利用率低的弊端,提出一种新的海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法。依据海量电子图书信息资源池中物理服务器的工作情况,对资源池运行工作进行判断,针对不饱和运行状态,通过分析资源利用率方差、资源利用率均衡度和整个资源利用率均衡度,建立均衡调度目标函数,采用蚁群算法对其进行求解决,获取最优调度策略。在资源池饱和的情况下,求出全部虚拟机资源的等待时间,选用等待时间最短的虚拟机执行当前海量电子图书网络用户请求资源。结果表明,所提方法调度结果和其他方法相比最均衡,只有少部分均衡性相对较差;对CPU和I/O资源利用率调度均衡性较好,对内存利用率调度均衡性相对较差,但和其他方法相比较好;对不同资源利用率均为95%～99%。可见所提方法对电子图书信息资源利用率调度均衡性好,有很高的竞争力和资源利用率。