考虑成本限制的最小化最大延迟时间平行机调度问题

以绿色制造为背景,假定机器设备具有不同的能源消耗成本或维护成本,研究了一类考虑成本限制的平行机调度问题.调度的目标是最小化最大延迟时间.为该问题建立了整数规划模型MIP,设计了改进的EDD (earliest due date firstly)算法,命名为MEDD.由于考虑成本限制,证明了MEDD算法的可行性,并进而理论分析了算法的最坏误差界.通过算例说明了算法的执行情况,同时采用大量随机数据实验验证算法的性能.对于小规模问题,将MEDD的解与MIP的精确解进行了对比;对于大规模问题,由于MIP精确解难以获得,以MIP对应的线性规划松弛模型MLP的最优值为下界对MEDD算法的解进行了衡量.实验结果表明了所构建MEDD算法的有效性.     

考虑交付质量和交付期约束的移动应用供应链决策与协调

针对由ERP厂商、APP厂商与客户企业组成的移动应用供应链,考虑客户企业对软件质量与交付时间存在约束,ERP厂商的售前服务会影响软件开发质量等问题,构建了基于软件质量与交付时间的收益模型,分析了分散与集中决策下双方的最优决策策略以及APP厂商的售后维护成本分担比例与应急成本对双方决策水平的影响,比较了两种决策下对应的合作绩效,提出了双向成本分担与提前交付奖励的供应链协调策略.研究表明:随客户企业的质量感知度增大,ERP厂商通过适当延长交付时间产生的质量改进效应大于延长交付期产生的负效应,使总效应增加;当客户企业的交付期敏感程度小于临界值时,ERP厂商可通过交付高质量软件产品提高自身利润,当交付期敏感程度大于临界值时,可通过提前交付提高自身利润;通过对供应链进行协调,可使原本因无法满足客户企业对质量与交付期的要求而使双方放弃合作的情形变得可合作,使原本可合作时双方的合作绩效与利润更高;当APP厂商独自承担售后维护成本时,实施供应链协调产生的价值大于双方共同承担时对应的值.     

基于机会约束的手术计划随机模型与算法

本文研究多服务台手术计划调度问题,考虑手术时间的不确定性,提出手术室加班时间的机会约束,以一定的概率保证病人的手术时间不超过手术室的开放时间,建立随机优化机会约束手术计划调度模型,确定手术室的开放和分配决策.基于手术时间离散的概率情景,引入0-1变量转化机会约束,得到了0-1整数线性规划的等价模型.为了提高模型的求解效率,提出两类有效不等式,并设计最长路径算法分离第二类有效不等式,利用分支切割方法进行模型求解.算例分析,基于北京某医院的实际数据,验证算法的有效性,确定最优的手术计划调度方案,有效地优化配置手术室资源.     

基于扩张状态观测器的反预警滑模制导律

针对预警机的特殊作用,提出了利用临近空间高超声速飞行器的高度优势与速度优势,对预警机实施打击的概念,设计了反预警的制导律。针对预警机的机动,将其视为外在扰动,利用扩张状态观测器将其扩张为一个新的状态量,并对此状态量进行实时观测,将其补偿到制导指令中,有效解决了拦截末端需用过载过大的问题;同时对攻击目标时的落角进行约束,设计了带有落角约束的滑模制导律。将所设计的制导律与传统的弹道成型制导律作对比,结果表明,在飞行末段,滑模制导律具有更小的过载与视线角速度,相比传统弹道成型更具优势。     

基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

针对云工作流资源调度直接关系到云计算的成本和效率的问题,提出一种基于动态目标遗传算法(DTGA)的成本最小化和期限约束的云计算工作流调度方法.该方法使用云计算资源的索引来编码染色体,采用动态目标策略(DTS)算法解决严格的期限约束,当没有获得可行解时,算法专注于优化执行时间以满足期限约束,一旦获得可行解后,则侧重于优化在期限约束内的执行成本.实验结果表明在不同规模数据调度和不同的期限约束下,相比改进量子遗传算法(IQGA),提出方法具有更高的适应性,能够在更严格的期限约束条件下以更低的执行成本找到云计算资源调度的更优解.     

云环境下基于EDF和LWF的回填算法

由于云资源有限,如何保证时限和提高资源利用率一直是提高成本效益的关键问题.提出一种基于最早截止时限优先算法(EDF)和最大权重优先算法(LWF)的回填算法.该算法通过使用LWF算法支持等待队列中所有的任务按照时限评分排序,在回填任务时,考虑任务的权重,以提高资源利用率;当检测到回填的任务错过了截止时限,则采用EDF算法,以满足时限保证.仿真结果表明,相比平衡螺旋法回填算法和EASS回填算法,提出的算法具有更短的服务延迟时限和更高的资源利用率.     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

多速率敏感无线多跳网中最小化延迟多播路由

针对物理层提供的多速率传输特性,研究了最小化多播延迟的问题。其主要思想是上游节点将对数据包的一次低传输速率广播换成若干次传输速率不同的广播,达到最小化多播延迟的目标。首先将该问题模型化为一个最优化问题,然后提出了一个分布式最小化延迟的多播路由DMDMR算法,并且证明了该算法能够取得最优值。大量模拟实验结果表明,与上游节点对数据包只进行一次广播的经典技术相比,DMDMR算法可降低多播延迟17%以上。     

相控阵雷达自适应调度的仿真方法研究

综合考虑时间、能量、计算机资源以及雷达硬件等约束条件,研究了自适应调度的仿真实现方法.以调度间隔为基础,运用合理优先级设定和时间窗方法达到对时间的充分利用;将其他约束条件建模为递归形式,通过对约束条件的周期性检验调整调度安排,获得满足要求的雷达事件执行序列.给出了算法具体的实现步骤,仿真结果表明该方法可以完成对各项雷达申请事件的合理调度,保证较高的成功被调度率和时间利用率.