基于GT的云计算海量作业调度优化

在一般的云计算作业调度算法中普遍存在因为执行作业增多而导致的执行速度较慢的问题。本文以此入手提出了以蚁群算法位基础的改进后的GT算法。改进后的算法首先初始化各个参数,之后借助于GT算法来寻求初始信息素,并把它变为蚁群算法的启发式信息。接着采用蚁群算法进行构造个体解和求解目标函数值的操作,最后进行任务调度工作。仿真试验结果表明,本文提出的基于蚁群算法的改进GT算法在云计算海量作业调度优化中,表现出了比标准GT算法更快的响应速度、更低的负载和更快的执行速度。     

物流企业车辆调度的优化模型研究

针对一般情况下的物流公司车辆调度问题,建立了一个多目标下随机变量最优化的数学模型,并针对实际的物流公司数据,借助计算软件进行算例分析。     

优化调度的研究与应用

文章通过实例说明了运用优化调度可对水资源进行合理调节,发挥最佳水能效率.     

黄壁庄水库优化调度初探

黄壁庄水库是滹沱河干流上是一座以防洪为主,兼顾发电、灌溉、生活供水和环境用水的大1型综合利用水库,总库容12．1亿m^3。会同上游的岗南水库控制滹沱河流域面积的95％。自建库50年来历经“63·8”、“96·8”两次特大洪水和1988年、1995年、2000年等几次大水年份的考验,积累了一定的调度经验。从1996年逐步实现了水利信息化,如何有效地利用这些信息系统为水库服务,不断优化调度,是摆在所有技术人员面前的紧要课题。     

订单生产模式下的生产调度研究

订单型企业在询价接单、安排生产、交货给客户等过程所碰到的问题逐渐引起越来越多的重视,最突出的问题就是如何安排生产,为公司赢得时间。文章以马钢车轮公司为背景,在分析订单生产过程中常出现的拖期问题的基础上,通过仿真技术对公司的生产线进行平衡分析,在平衡的生产线基础上寻求最忧的调度顺序,减少订单出现拖期的现象。为公司带来更多的效益。     

基于蚁群算法的机场除冰车辆优化调度方法研究

随着我国民航运输业的发展,民航大型机场航班起降架次增长迅速。因此需要建立基于集中除冰坪的飞机除冰系统。就机场集中除冰的实际工作情况,给出了集中飞机除冰系统中除冰车辆调度问题的数学模型,并结合蚁群算法对此问题进行了分析和探索,验证了蚁群算法在解决此类问题过程中的优势,优化了飞机集中除冰策略中的调度问题。     

车辆优化调度算法研究初探

分四大类讨论求解该问题的算法:精确算法(exact algorithm),构造启发式算法(constructive heuristic algorithm),改进启发式算法(im-proving heuristic algorithm),和亚启发式算法(meta-heuristic algorithm),评述各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点。     

试论地区电网水电厂的优化调度问题

本文针对地区电网水电调度的来水、气象、上网电价等影响因素,提出了地区电网水电调度的一系列优化对策,包括水火电联运、负荷预测、来水预测、开发应用水电优化调度软件、实行弹性上网电价机制等,可以实现地区电网掘电厂的优化调度和经济运行。     

水电站汛期电力调度优化研究

水电站属于水利枢纽,有发电、防洪和灌溉的作用,其中以发电为主。通常水电站所在区域的地质、水文状况较为复杂。特别是进入到主汛期,按照径流发电,具有较大的弃水量,从而导致水量的利用率仅为60%。水利发电站承担着水利发电的责任,主要是根据来水变化调整发电机组的运行方式,优化电力调度,以确保在汛期对发电机组进行有效调配。本文主要针对水电站汛期电力调度优化进行研究。     

水库优化调度研究现状分析

水库优化调度技术研究经历了从单一水库优化调度到水库群优化调度的转变,随着模糊理论和计算机技术的发展,模糊动态调度和基于遗传算法的优化调度方法得到广泛应用。     

车辆调度问题模型的优化研究

本文从为物流配送企业提供智能化、决策化支持的目标出发,对车辆优化调度问题进行了数学分析和研究,解决了车辆的配送线路问题.     

水电站水库优化调度方法的探讨

摘要：水电站水库库容小,为日调节水电站,作为贯流式机组运行水头低,流量大。因此,电站发电量在很大程度上由河水的径流量决定的。如何使径流水发挥最高效益,这就要求对水库进行优化调度。     

地区电网节能优化调度系统分析

本文针对现代地区电网调度的特点,从电网经济运行无功电压优化、线损在线分析、负荷预测和电厂出力等方面分析了地区电网的节能优化调度系统。通过该系统可以达到地区电网调度的自动化、智能化。     

自适应粒子群算法在水库优化调度中的应用研究

针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。     

第四方物流企业调度管理优化的模拟退火粒子群算法研究

结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理优化问题。在阐述算法原理和运算流程后,分别运用标准粒子群算法、模拟退火算法和本算法对6个基准测试函数进行仿真试验来检验比较算法的性能。结果显示:改进后的模拟退火粒子群算法计算精度和寻优结果优于标准粒子群算法和模拟退火算法。     

港口拖车调度优化数学模型

本文主要是基于“大作业面”对港口拖车的调度做一初步研究。港口运作是一个复杂的系统,存在着众多不确定性因素,为了将研究重点集中在拖车上,我们对相关环节作出了不脱离实际或者脱离程度不影响我们研究实用性的假设,建立起基于假设基础之上的数学模型,希望对后人的研究做一定的理论铺垫。     

加强车队管理优化汽车调度

在新的社会发展形势下,各行各业的发展环境都发生了一定的变化,为了适应这种新变化,必须要采取一定的改革措施,车队自然也不例外。为了在新时期进一步的提高车队的管理水平,使车队能够更加安全的运行,就要加强车队管理,并优化汽车调度。现就通过分析车队管理的现状来探讨其车队管理对策和汽车调度优化措施,以供参考。     

分布式渲染调度策略优化研究与实现

围绕如何提高分布式渲染任务执行效率这一目标,重点研究了LSF作业管理系统工作原理以及扩展调度插件机制,设计并实现了依据服务节点负载量及处理能力选择候选主机的分布式渲染调度算法（DRS）,并利用LSF调度插件嵌入自定义调度模块,该模块能与系统内置调度模块协同工作。最后构造仿真集群执行环境,通过模型渲染验证了算法的有效性。     

调度自动化系统在优化电网调度中的应用

针对调度自动化系统在优化电网调度中的应用展开论述。     

浅析加强车队管理优化汽车调度

在当前我国社会经济发展的过程中,汽车已经成为了人们的主要交通工具,这不仅有效的提高了人们的生活质量,还给人们的生活带来了极大的便利。然而在汽车使用的过程中,会出现磨损的现象,这加大了车辆的维修费用,为此我们就要通过采用加强车队管理的相关方法,来对汽车进行相应的优化调度。首先对加强车队管理工作的相关措施进行介绍,讨论汽车优化调度的相关方法,以供参考。