涪陵农技信息服务系统中专家调度算法的设计和实现

描述了涪陵农技信息服务系统中采取的一种基于无向图的专家集体动态调度算法.该算法实现了多名专家针对同一问题进行“多对一”农技信息服务的新模式.能够帮助农技专家在线服务时耗费较少的等待时间且完成尽可能多的服务,并且每组集体决策方案中的专家成员数可以尽可能达到最多.     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

考虑能耗约束的并行机组批调度

研究并行批处理机的组批调度问题,考虑炉容相同、功率不同的非等同并行机的总能耗约束,考虑工件尺寸和到达时间不同,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数规划模型。并行机组批调度问题属于NP-hard问题,采用先组批后调度的两阶段方式求解。组批阶段采用基于FFLPT和BFLPT的启发式规则,调度阶段设计带邻域搜索的粒子群-遗传混合算法对模型进行求解。以轧辊生产企业并行热处理设备为研究案例进行模型和算法验证,分析不同能耗约束下最大完工时间优化值,并比较算法的优化性能。实验结果表明:本文算法提高标准遗传算法的收敛速度,且优于2种启发式算法;能耗与最大完工时间之间存在冲突关系,通过本文的模型和算法得到能耗与最大完工时间的近似Pareto前沿面,可为企业的实际生产提供指导。     

一种无线传感器网络中快速汇聚传输调度算法

针对无线传感器网络周期性数据上报应用中"多对一"数据汇聚传输,研究TDMA调度算法,使得全网数据在最短时间内全部汇聚到sink.首先证明调度所需时隙数的下限为max(2nk-1,N),其中N为网络中节点数量,nk为最大分支中的节点数.然后针对树型网络中每个节点一个周期产生一个数据包的情形提出一种多信道的分布式TDMA调度算法,并将算法扩展到任意网络以及部分节点产生多个数据包的情形.分析表明算法所需时隙数为max(2nk,2×[N/2]),只需4个信道,每个节点最多只需缓存两个数据包.仿真和分析表明本算法在所需时隙数、算法复杂度和能耗方面优于同类算法.     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

云计算和大数据环境下工作流数据感知调度

为了解决具有数据约束的工作流多标优化调度问题,提出了一种在保证业务逻辑前提下并考虑数据约束的数据感知调度算法.首先通过将工作流调度建模为一个多目标优化问题,开发了一种数据感知蚁群算法(DACO)来搜索最优调度方式,其次在该算法中将判断每个任务所需的数据量和任务之间的数据约束,感知每个业务之间的数据流,最后分治策略来搜索最优调度.实验结果表明,该算法在效率和成本效益方面优于现有的求解方法.     

半导体封装测试生产线模型及其调度方法

针对成都某工厂半导体封装测试生产线上的调度问题,结合封装测试生产线的特点,建立了以完成加工任务为约束条件,同时考虑设备初始状态和切换时间,以最小化设备的最大运行时间为目标函数的数学模型. 提出了基于自适应并行遗传算法求解半导体封装测试生产线调度的方法,算法同时综合了自适应遗传算法和并行遗传算法的优点. 并对该工厂半导体封装测试生产线上的调度案例结果进行了分析,试验结果表明了该算法的有效性.      

折现流多模式资源约束项目调度问题研究

针对带折现现金流的多模式资源约束项目调度问题研究,在考虑实际工程中对最终净现值产生影响的多种因素的基础上,建立以最大化现金流净现值为优化目标的非线性数学模型,提出一种改进的遗传模拟退火算法对模型进行求解.该算法利用遗传算法进行全局并行搜索,种群每个新产生的个体在交叉和变异后采用模拟退火技术进行局部串行优化,使之移动到最近的局部最优点再进入下一代迭代.采用针对活动的整数编码方式,基因的值表示活动的优先权和执行模式,每个个体对应一个满足时序约束和资源约束的项目调度方案.仿真结果表明,新算法能有效地对多模式资源约束项目调度问题做出合理调度,使项目收益最大化,并且比传统的遗传算法具有更高的求解质量和求解效率,为承包商在项目投资和进度管理上提供了定量化决策支持.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

改进的最低松弛度优先周期任务调度算法

最小松弛度优先LLF(Least Laxity First)调度算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级,任务的松弛度越小,越需要尽快执行.然而,当多个任务松弛度值接近时,算法造成任务之间的频繁切换或颠簸现象,增大了系统因调度引起的开销,限制了调度算法的实际应用.寻找合理的任务执行时间片,对最低松弛度优先调度算法进行改进,一直是研究的热点.该文在深入研究周期任务特点的基础上,给出了最少切换次数的最低松弛度优先调度算法.仿真实验表明,算法是有效的.     

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。     

嵌入式多核操作系统关键技术

 分析了目前多核操作系统的现状,多核芯片的出现导致了相应操作系统的改变,嵌入式操作系统的一些关键问题被提出。通过研究多核操作系统在实时性调度算法、负载平衡、同步机制中的现状及其存在的问题,提出未来的研究方向。并辅之以分析一个软实时多核操作系统LITMUS,对其基于多核体系结构的嵌入式多核平台的应用给出了基本的研究设想。     

在线医疗问诊中医生的身份构建

（南京理工大学外国语学院，江苏 南京 210094) ［摘要］基于语用身份理论，以春雨医生网站中40个在线问诊会话案例为语料的研究表明:在线医疗问诊中，医生构建的专家身份占主导地位，但趋于弱化；偏离身份如朋友身份、普通人身份和服务提供者身份逐步凸显。网络医疗环境的特点，如emoji表情的使用，使医患双方的权势关系和社会距离发生微妙的变化，给医生建构多元化身份、发扬人文关怀提供了很好的平台。建议在网络语境下，医生在问诊的过程中，应充分考虑患者的心理需求，构建最有利于当前交际目的的身份。     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

基于和声搜索算法的应急资源筹集优化

在应急资源调度过程中,资源的筹集问题是其解决的核心问题之一,在应急点较多的情况下,采用穷举法等传统方法求解速度较慢,不能满足应急资源快速准确调度的需要.和声搜索算法是一种启发式全局搜索算法,在许多优化问题得到很好的应用.本文将采用和声搜索算法对此类问题进行求解,并通过实验结果验证其可行性和高效性.     

多发射处理器的指令调度算法研究

RISC体系作为精简指令集计算机的兴起,使得多发射处理器的指令调度算法成为研究热点。本文从程序块划分和执行角度,讨论了多发射处理器的指令调度算法,介绍了几种局部指令和全局指令调度的影响力较大的算法。它们通过指令调度的优化,提高多发射处理器内部功能部件的执行并行性。本文还给出了进一步研究方向,构造多发射结构多处理器并行处理系统,实现处理器之间的并行技术和处理器内部的并行技术的整合。     

基于任务复制的进化调度算法

并行程序任务调度是NP完全问题。已有的进化调度算法不能很好利用任务复制这一重要手段。为此，利用染色体直接编码和间接编码的优点，并结合任务图的知识，使进化调度算法的搜索能力得到增强，同时染色体的解码过程也得到简化。通过与同类算法的性能比较，表明了本算法在调度问题中的有效性。