采用离散粒子群算法的网格任务安全级调度

针对异构网格环境中任务调度问题对所面临的安全性研究不足,在考虑了保密性、完整性和真实性等安全性因素的情况下,构造了相应的安全效益函数;依据网格节点的历史行为特点,提出了节点的信誉度动态评估策略;基于行为特点提出了一种离散粒子群算法,由此建立了任务安全级调度新模型.算法基于安全调度的离散空间特征给出了粒子的位置表示方法,从而克服了连续空间解决离散问题所造成的解空间冗余问题.采用分步计算和修改粒子位置的方式重新定义了粒子进化方程,避免了进化过程中速度之间的相互干扰问题.为了防止算法陷入局部最优,引入了均匀扰动速度.实验结果表明,与基于连续空间的粒子群算法和遗传算法相比,所提算法具有较快的收敛速度、较短的调度长度和较高的安全性能.     

e-制造模式下制造信息动态跟踪方法研究

以e-制造为背景,提出了一种用"无线射频技术"对现有制造资源进行配置,以实现对制造过程实时信息进行获取与跟踪的方法,通过对现有制造资源(包括制造设备、生产员工、载货容器等)应用无线射频技术,并建立其相应的协同工作流程,实现对制造现场数据的自动采集,进而采用多视图技术对制造过程的实时数据依据产品BOM(bill of material)结构进行归类和组合,以实现对投放于e-制造系统/车间的在制品实时信息、物料消耗实时信息的实时跟踪,为"数字化精确生产"奠定坚实的基础.最后,通过Java串口技术和多线程技术开发了体现上述思想的原型系统.     

用双优先级算法调度控制系统的实时周期性任务

根据控制系统中存在强实时周期任务和软实时周期任务的特点，采用双优先级算法进行任务调度．该算法将优先级带宽分为3部分：高带优先级、中带优先级和低带优先级．强实时任务实例到达后先将其优先级设置在低带，经过一段时间若还没有完成，则将其优先级提升到高带，软实时任务的优先级设置在中带中，从而控制任务的执行．文章研究了强实时任务优先级提升时间的存在性，给出了求取优化的优先级提升时间的算法．在软实时任务满足一定丢失率(0≤βai＜1)的条件下分析任务集的可调度性，模拟结果表明了算法的有效性．     

网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

多敏捷卫星协同任务规划调度方法研究

敏捷卫星任务规划调度是一个具有长时间窗、多时间窗的复杂约束的多目标组合优化问题。本文基于任务质量,通过分析敏捷卫星对地观测任务规划问题的需求、特点和约束,构建了敏捷卫星任务规划组合优化模型;并在原有模拟退火算法的基础上,设计了基于相似度和聚集度的遗传模拟退火混合算法,通过相似度和聚集度,在染色体变异过程中,当种群聚集度大的时候,增加染色体的变异概率,从而增加种群的多样性。利用遗传算法的全局搜索能力有利于改变模拟退火算法容易陷入局部最小点的缺点,寻找到更优的结果,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡,经实际卫星任务数据验证算法有效可行。     

TTCAN周期性任务的优化调度算法

TTCAN周期性任务调度是最优装载问题的推广,它在通信时间关键的实时分布式系统中有着很强的应用背景.本文提出了4种确定基本周期的策略,给出了首次适应和最佳适应两种不同的可以在多项式时间内构造出TTCAN周期性任务调度表的算法,最后对不同规模下的两种算法的实验结果进行了比较,指出了两种算法在不同的周期策略下的渐近性能比.     

树型网格下独立任务的实用调度算法

讨论在节点计算能力和网络通信速度异构的树型网格下独立任务的调度问题。与最小化任务总执行时间不同（该问题被证明是NP难题[1]）,本文修正[2]中为树型网格平台任务调度问题建立的整数线性规划模型,针对多层树通过线性规划模型求解最优任务分配数的时间复杂性大（ ）的问题,引入推拉方法,将多层树线性规划求解归结为单层树求解,复杂性降低为 ,其中 ,m为树的层数, 为第j层中节点的数目最多的节点的子节点数。基于求出的近似最优任务分配数,提出一个静态分布式的启发式任务调度算法。分析和实验表明,在异构的树型网格下做大量的独立任务调度时,算法性能优于同类算法。 关键词: 任务调度; 网格计算; 线性规划; 最优任务分配; 分布式任务调度算法;     

一种无线网络控制系统概率性任务实时调度算法

传统无线网络控制系统中概率性任务调度算法存在效率低下、延迟时间长的问题．利用概率模型来解决时间和优先级问题,并提出了一种高效的任务调度算法,即通过判断队列的可调度性,提高调度的成功率．仿真实验表明,该算法适用于实时系统调度问题,且较已有的传统算法在性能上有一定的提高．     

嵌入式实时系统周期任务能耗感知调度

在电池供电的嵌入式实时系统中,针对实时周期任务集在一个可变电压处理器上的能耗感知调度问题,在改进的人工鱼群算法(improved artificial fish school algorithm,IAFSA)基础上,提出了一种离线的能耗感知调度算法,该算法通过构造人工鱼的行为约束自然地满足时限和能耗约束,最大化系统总奖赏值。与贪婪算法相比,该算法提高系统的总奖赏值约47%。且随着电池能量的减少,系统能耗利用效率逐渐增大,说明该算法具有良好的能耗感知特性。     

一种基于任务划分的启发式网格调度策略

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级别的忍耐度(task-sufferage)作为启发规则的网格调度策略.实验结果表明,该策略消除了任务的重新调度,降低了任务总的完成时间,能够有效地保证负载均衡,具有较好的综合性能.     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

工艺路线可变车间作业调度的杂合遗传算法

针对工艺路线可变的车间作业调度，提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法。通过对某双极型集成电路封装企业的车间作业调度仿真，结果表明它是有效可行的。     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

A Dynamic Job Shop Scheduling Method Based on Ant Colony Coordination System

Due to the stubborn nature of dynamic job shop scheduling problem, a novel ant colony coordination mechanism is proposed in this paper to search for an optimal schedule in dynamic environment. In ant colony coordination mechanism, the dynamic .job shop is composed of several autonomous ants. These ants coordinate with each other by simulating the ant foraging behavior of spreading pheromone on the trails, by which they can make information available globally, and further more guide ants make optimal decisions. The proposed mechanism is tested by several instances and the results confirm the validity of it.     

A Dynamic Job Shop Scheduling Method Based on Lagrangian Relaxation

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｕｅｓｉｎｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ．Ｓｉｎｃｅｍｏｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ...     

基于细胞自动机模型的自适应生产调度问题

用细胞自动机来建模生产调度问题,通过把调度序列分散到规则网络中,相邻细胞之间相互影响,可以避免细胞的早熟.当进化过程出现扰动时,可以通过控制器自行修改相关参数加以响应,实现自适应调度.介绍了细胞自动机的建模原理,并结合遗传算法的运算因子和进化规则,讨论了基于遗传细胞自动机模型的自适应生产调度方法,用算法的仿真结果验证了模型的有效性和适应性.     

带有限期作业排序快速算法的另一种实现方法

介绍了带有限期作业排序问题的概念，以及使用贪心方法求解此问题的一般算法和一种改进的快速算法。根据改进的快速算法的基本思想，给出了另一种更直观，更易于理解和实现的方法，并分析了此算法在最好、最坏和平均情况下算法的时间复杂性，说明在平均情况下此算法的时间复杂性并不比快速算法的时间复杂性差。     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。     

一种基于遗传算法的车间调度算法求解

针对车间作业调度问题,讨论了应用于车间作业调度的遗传算法设计,给出了主要的编码、解码、以及死锁问题的算法模型。结合应用实例,说明了设计的可行性与有效性。