用模拟退火算法解决生产调度问题

介绍了Metropolis准则，给出了模拟退火算法解决生产调度问题的基本方法和步骤，并对算法的有效性进行了验证．     

一种基于多阶段PSO的多目标工作流调度算法

基于启发式算法的工作流调度算法目标单一,无法保证用户满意度,且多目标调度算法少、性能差。为了改善现状,提出基于多阶段PSO的多目标工作流调度算法MSPSO,分析工作流任务的层次结构,按层次进行多阶段PSO调度,结合排队理论估算每阶段调度需要的虚拟机数量,控制PSO搜索空间,使算法能快速找到最优解。用4种真实科学工作流在CloudSim环境下进行仿真实验。结果表明,MSPSO算法资源利用率提高了1.81%,能耗降低了9.16%,任务违约率低至0.075%。MSPSO调度算法不仅能动态增减虚拟机,降低能耗,还能在保证截止时间的前提下降低任务违约率,提高资源利用率。     

蚁群算法在作业调度中应用研究

合理配置车间作业调度中的各种资源可提高生产设备利用率与生产效率,降低生产成本。本文提出了一种求解混流装配线作业调度的蚁群算法,从信息素更新、状态转移概率论证该算法。通过计算目标函数与目标追随法、遗传算法、模拟退火算法比较,结果证明该算法对作业调度能够起到优化作用。     

满足公平性约束的云任务调度QoS算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种满足公平性约束的云任务调度Qo S算法。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了3种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他6种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

基于模拟退火遗传算法的公交区域调度研究

采用模拟退火算法和遗传算法相融合,建立公交区域调度中行车计划生成的模型,创建目标函数,将模拟退火算法应用于遗传算法的交叉、变异过程中,对模型进行求解,并用实际的运营数据对模型进行了验证,结果表明,此方法是可行且有效的。     

基于模拟退火算法的云计算资源调度模型

针对云计算平台的特征,提出基于模拟退火算法建立云计算资源调度模型。模拟退火算法在保证用户公平性的前提下,以缩短总任务的完成时间及提高用户满意度为目标。通过仿真实验,在相同硬件环境下对比分析模拟退火算法与传统遗传算法的资源调度性能。结果表明,模拟退火算法在收敛速度和用户满意度方面均优于传统遗传算法,更加适应云计算环境。     

基于云环境的科学工作流均衡调度算法

为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS。算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为4个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择。工作流分级通过自顶向下的方式对所有工作流任务进行分级,预算分割中设计了6种用户预算在不同工作流分级上的子划分方法,任务选择通过最早开始时间原则选择优先的调度任务,实例选择则综合考虑时间因子和代价因子选择最优执行资源。通过仿真实验,证明了该算法可以在预算约束下得到降低工作流执行时间和代价的均衡调度方案。     

基于强化学习的TTE网络调度规划方法设计与实现

为了给时间触发以太网中的事件触发类消息合理地提供时隙、获得更均衡的消息调度时刻,该文提出了基于Q学习的调度规划算法,将消息调度在时间轴上的求解转化为在三维空间上的多宝箱探索问题,实现基于强化学习的网络调度规划算法求解调度时刻表。针对提出的算法进行了仿真实验,并对实验结果进行分析验证,与传统的基于可满足性模理论（SMT）的调度规划算法相比,基于Q学习的调度算法对TTE网络负载均衡性的优化显著超越SMT算法,能更合理地分配网络资源。     

预算约束下关联式云任务调度算法

关联式云任务是科学工作流的典型应用模式,其调度不同于传统的独立任务形式。为了解决这种云工作流任务的调度优化问题,提出了一种满足预算约束的工作流调度算法。算法将任务与实例间的最优映射方案求解划分为4个阶段进行:工作流结构划分、预算分割、任务选择和实例选择。工作流结构划分旨在以工作流结构特征为基础将各个任务划分为不同的层次,预算分割旨在将用户定义的工作流执行预算在每个工作流层次间进行重新分配,任务选择旨在以升秩/降秩之和赋予任务优先级,形成就绪任务列表,实例选择旨在选择满足可用子预算的最佳实例执行任务。通过仿真实验,测试了算法在不同类型工作流结构和不同约束严格程度下的性能。结果表明,算法的执行效率与调度成功率要优于同类型算法,具有较好的可行性。     

改进的分布估计算法求解混合流水车间调度问题研究

基于混合流水车间调度问题(HFSP)的特点,建立了数学模型,优化了其编码设计及概率模型设计,并将模拟退火思想成功引入到分布估计算法(EDA)中,实现了对分布估计算法的改进。通过实例对改进的算法进行了仿真实验,并将实验结果与其它已有算法进行了比较,验证了算法的优越性。     

云环境中期限分割下工作流调度代价优化仿真

为了优化云环境中期限约束的工作流调度代价优化问题,提出一种期限分割的工作流调度代价优化算法(Workflow Scheduling Cost Optimization under Deadline Distribution,WSCO-DD)。算法将工作流任务的调度过程划分为4个阶段:工作流分层、期限分割、任务选择和实例选择。工作流分层通过升秩值方法将所有工作流任务进行层次划分,提高并行执行程度;期限分割实现全局期限在不同工作流层次上的子分割;任务选择基于最早开始时间原则赋予任务优先级,得到任务调度序列;实例选择旨在选择执行代价最小的最优实例。通过科学工作流结构的仿真实验,证明WSCO-DD算法在满足期限约束的同时,在降低工作流执行代价和提高调度成功率性能上均优于其他算法。     

蚁群动态调度算法在混流车间作业调度的应用

混流车间作业调度是实际生产环节中的一个重要问题,也是制造系统生产管理的核心,同时实际的生产系统是一个动态生产环境.文中提出蚁群动态调度算法,通过实例具体分析并且跟传统的启发式算法相比较,实验结果证明蚁群动态调度算法对混流车间作业调度问题有较优的加工路径.     

设置与调度交巡警服务平台的算法模型

探讨了交巡警服务平台的合理设置与调度问题。建立时间最短模型和最大化均衡模型,得到不同目标下各平台所分配的管辖范围;以最长时间达最小值为指标,建立封锁中心城区的调度模型,进而以总时间最短为目标,建立修正模型;建立双目标规划（MOP）模型,通过设计的改进穷举法和随机搜索算法,给出了增加服务平台的方案;通过对平台资源分配的合理性讨论,利用模拟退火算法（SA）,给出全市平台的重置方案;设计蜘蛛网模型,以网络包围圈的形式,通过外、内两区的有效控制,给出围堵重大刑案嫌犯的方案。     

基于喷泉码的机会多播调度算法研究

为了满足移动蜂窝网络中用户对高速率数据业务和服务质量（QoS)的要求,提出一种基于喷泉码的机会调度算法。在基站无法获取瞬时CSI(信道状态信息)情况下,利用信道分布统计规律并使用吞吐量估计矩阵,自适应调整选择用户数,减少了调度算法的计算复杂度,在一定程度上提高了系统吞吐量。对固定数据量自适应机会调度算法FEMOS与固定数据量吞吐量估计机会调度算法进行了仿真比较,仿真结果表明,基于喷泉码的机会调度算法能够获得更高的吞吐量,可以高效地利用有限的频带资源并降低计算量。     

多媒体传感器网络的最大集作业传输模型

研究多媒体传感器网络的最大集作业传输模型,在提高多媒体传感器网络的数据并行处理和任务调度方面具有重要意义。提出基于数据动态融合和网络信道均衡调度的多媒体传感器网络最大集作业调度算法,构建多媒体传感器网络的作业传输网络模型,对数据进行动态融合。采用网络信道均衡调度方法实现多媒体传感器网络的最大集作业传输调度。仿真结果表明,该方法能最大限度地提高多媒体传感器网络的数据传输和任务调度能力,吞吐性能与通信保真性好,性能优越。     

基于SDN的社会网络隐私数据均衡调度算法研究

为了提高社会网络隐私数据的优化传输能力,降低数据传输的误码率,提出基于SDN的社会网络隐私数据均衡调度算法。构建社会网络隐私数据传输信道模型,采用匹配滤波检测方法进行社会网络隐私数据传输的滤波干扰抑制,提取社会网络隐私数据的正相关特征量,采用SDN均衡器,根据特征分布的均衡性进行优化调度设计,实现社会网络隐私数据的均衡调度。仿真结果表明,该算法的数据传输稳态控制能力较强,输出误码率较低。     

多级反馈队列调度算法及其在网络购票系统中的应用

为了满足人们购买火车票的各种个性化需求,把多级反馈队列调度算法运用到购票系统中以优化现有系统。该算法将时间片轮转算法和优先级调度算法综合,是较好的进程调度算法。它可以动态调整进程的优先级和时间片的大小,不需要事先估计各种进程所需执行时间,满足各种类型进程的需要。通过深入研究多级反馈队列调度算法原理、队列和进程的关系,分析此算法优势,将其应用于火车票网络购票系统中,对购票系统进行了优化,以满足不同类型需要。     

110kV变电站电力调度数据网络的建设与实施

本文以近年来110kV变电站电力调度数据专用网络工程建设实践为基础,阐述了对110kV变电站电力调度数据专用网络的基本认识,分析了调度、生产对数据网络的要求,根据110kV变电站电力调度数据网的目标要求,确定了数据网络建设采用的组网方案,拓扑结构与技术体制.对网络设计、路由协议、IP地址规划方案、网络管理和安全等方面进行分析和论述.     

基于混合自适应的遗传工作流挖掘算法

针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。     

如何用数学模型定量评价进程调度算法的性能

通过建立调度算法的数学模型 ,探讨了对进程调度算法的调度性能进行定量分析和深入研究的方法