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.     

基于动态规划的柔性工作流

为提高柔性工作流对业务环境不确定性和多变性的响应能力,提出了一种基于流程模式的工作流动态规划技术.采用流程模式的知识表示方法描述业务领域专业知识,工作流建模阶段不确定的执行过程或执行因素用一个特殊的"目标活动"来表示;通过在流程执行过程中实时获取目标活动的上下文信息,实现流程执行过程中的实时规划,使得流程的执行过程能够更加实时地反映外界影响因素的变化;给出了基于动态规划柔性工作流的结构化设计和上下文数据的形式化定义,进而设计了目标匹配的流程规划算法,该算法支持流程的递归规划.最后,给出了一个"接收对象不明确"的工作单分发流程实例,表明了动态规划的优势,并与其他支持工作流柔性的方法进行了比较.     

网格环境下基于序贯博弈的性能-效率平衡型优化

为优化应用执行性能和提高系统资源效率,针对网格环境下的资源映射问题,文中提出了一种基于序贯博弈的优化策略.该策略根据平衡的思想,将资源映射过程分为活动分发和处理器分配两个阶段,通过有限次博弈后获得优化解.文中还给出了衡量应用执行性能的重要参数——信任度的计算方法.仿真实验检验了优化策略的可行性和有效性.结果表明,与Min-Min算法相比,文中的优化策略具有更低的时间复杂度、更优的应用执行性能和更高的资源效率.     

排污权交易初始分配价格的制定与调节

以A市为例,利用影子价格理论,通过对SO25 a期和10 a期交易价格与其影子价格进行对比分析,结合该市社会经济的发展阶段,提出排污权交易初始分配价格的调控方案.据此指出,在排污权交易初始分配价格制定过程中,应参考其影子价格所处阶段.当排污权交易的影子价格分别处于"陡坡带"、"平缓带"和"高原带"阶段时,其初始分配价格应分别保持在较低位、较高位和最高位,从而达到控制污染,促进经济增长方式转变,引导产业结构调整的作用.     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法研究

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

秦岭川金丝猴秋冬季节活动时间分配的初步研究

通过对秦岭川金丝猴活动时间分配的研究,探讨影响"家庭"活动时间分配的内在因素和环境因素.结果表明,在秦岭川金丝猴秋冬季活动时间的分配中,平均时间比例分别为:觅食占14.90±0.26%,移动占10.16±0.16%,理毛占5.68±0.63%,休息占69.26±0.24%.其时间分配从秋季到冬季有明显地变化,即休息和觅食时间增长,而理毛时间变短.对秦岭野生川金丝猴不同年龄组的日活动时间分配进行了比较,结果表明不同年龄组的活动时间分配是有差异的.     

解决约束多设备韦伯问题的一种启发式算法

提出解决约束多设备韦伯问题的启发式算法属于一种定位和分配交替算法.约束多设备韦伯问题包含了常见的不带约束的多设备韦伯问题作为它的特殊情况.在分配阶段,采取最近中心再分组方法;在定位过程中,将非光滑约束韦伯问题转化为优化问题,再将之化为单调线性变分不等式,进而通过投影—收缩方法;在文章的最后给出了几组实例的数据计算结果.     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

基于波及延误的航班过站松弛时间重分配

航班计划松弛时间是为航班地面过站设置的冗余时间,如果预留过多是对资源的浪费,造成飞机、机组、时间等资源的闲置;但在实际运营中,又是吸收延误的重要手段,如果预留时间过少,将造成延误传播加剧.针对过站松弛时间优化问题,本文构建波及延误树.动态研究以初始航班延误为根节点触发的延误传播过程,建立航班过站松弛时间重分配模型,该模型具有确定性和线性易于求解的优点.通过航空公司的实际运行数据的实验结果表明,提出的模型能够较好地解决松弛时间优化问题,在基本不改变原始的机队和机组调度决策的基础上,不增加计划成本而将波及延误时间降低28%.     

基于知识欧姆定律的产品开发耦合活动重叠时间研究

针对产品开发过程中耦合活动重叠执行时间难于量化的问题,从知识欧姆定律的角度分析耦合活动重叠执行特性,建立了知识存量函数、知识阻函数及知识流强度函数.基于知识的难易程度和上游活动的可变度构建上、下游活动的知识返工时间函数,以全局收益最大化建立耦合活动重叠执行的时间模型.最后,结合实例运用Matlab仿真优化求出了使全局收益最大化的下游活动最佳介入时间,验证了该方法的有效性和可行性.     

A compound prescheduling algorithm for real-time tasks’ battery-aware scheduling

To minimize battery consumption for portable devices, the prescheduling policy of battery-aware scheduling was improved by optimizing slack distribution. A battery-aware compound task scheduling (BACTS) algorithm considering various aspects including task deadline, current and execution time was proposed and evaluated with the previously prevailing earliest deadline first (EDF) algorithm. The results indicate the proposed BACTS algorithm manages to figure out a feasible schedule (if available) in battery-aware task scheduling even for disorganized connected task graphs beyond the solving ability of EDF. Its schedule achieves better performance with lower charge consumption after prescheduling, and also lower or equal optimum charge consumption after voltage scaling. Biography: CAO Yang(1943–), male, Professor, research direction: SoC design methodology; network and security.     

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

基于贝叶斯网络模型的关键链项目进度管理

在工程项目工作分解(WBS)和贝叶斯网络技术的基础上,考虑了WBS各单元之间的时序关系和资源约束条件,结合实例建立了关键链项目管理贝叶斯网络模型(CCPMBN)。提出了相应的各项资源需用计划,并通过蒙特卡洛仿真项目施工完成时间。结果表明关键链项目管理贝叶斯网络在项目进度延期的情况下能很好地识别影响工期的关键工序,CCPMBN模型为控制施工建设进度与实现提供了重要参考.     

基于G-EDF的DAG并行任务多核响应时间分析

由于未考虑DAG(directed acyclic graph)任务的自身结构, 基于G-EDF(global earliest deadline first)的DAG并行任务模型的可调度性分析存在很大的悲观性,因此本文针对DAG任务集在多处理器系统中采用G-EDF调度策略下的响应时间分析进行了研究.首先针对carry-in任务实例执行的情况提出更加精确的carry-in工作量估算方法.基于该carry-in工作量估算方法提出一种基于完成时间的问题窗口工作量估算方法.最后,结合上述两个改进策略提出了基于G-EDF的DAG任务响应时间分析方法.仿真实验表明,所提出的方法较目前已知的调度策略方法可调度性至少提高15%,最高可达25%.     

拉格朗日——牛顿法的一个局部超线性收敛算法

桂胜华等曾提出含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日一牛顿法和拟牛顿法，但算法中计算Hesse矩阵的工作量较大，且该算法仅能解不等式约束最优化问题．论文改进了桂胜华等的算法，用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵，并把解不等式约束最优化问题推广到既含不等式约束又含等式约束最优化问题；证明了此算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性．     

具有共同松弛时间的恶化型工件排序问题研究

研究工件加工时间具有恶化效应的单机松弛工期排序问题.其中恶化效应指的是工件的实际加工时间是其开工时间的递增函数且所有工件的恶化率相同,工件的松弛工期等于其实际加工时间加上共同的松弛时间.目标是确定工件的一个排序和工件工期的共同松弛时间使得工件的提前时间、延迟时间和工期的共同松弛时间的线性加权和达到最小.用运筹学方法证明了该问题可以转化为两个向量的乘积问题,从而多项式时间可解,并给出了求解的最优算法.     

基于模糊最早价值时间优先的动态调度算法

实时控制系统调度中,最早截止时间优先（EDF）算法在超载时会造成系统控制性能急剧下降且严重影响了系统的稳定性,限制了其应用。为此,本文提出了模糊最早价值时间优先（FEVF）的调度方法。该算法基于模糊思想,构造了任务截止期的模糊隶属度函数,并根据任务的在线执行情况对任务进行价值度评价,从而动态地获得任务的价值时间,价值时间越早,任务的优先级越高。仿真结果表明,FEVF算法调度下系统的稳定性能在一定重载下保持较好的状态,可实现大范围负载内的优雅降级,使系统不致突然出现失效或崩溃。     

基于连续时间T-S模糊模型非线性系统的稳定性分析

针对一类连续时间非线性系统的稳定性分析问题, 提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的稳定性分析新方法. 在模糊系统稳定性分析过程中,  通过加入松弛矩阵技术, 能充分考虑模糊隶属函数时间导数的有用信息, 并显著增加稳定性分析的自由度, 从而获得比已有稳定性判据保守性更小的连续时间Takagi-Sugeno模糊系统稳定性判据.  所提出的稳定性判据以线性矩阵不等式形式给出, 可方便地通过MATLAB数值软件求解. 仿真实验验证了所提方法的有效性.