基于并行遗传算法的对称多处理器任务调度策略研究

任务分配问题是公认的NP难问题。文章在以往有关多处理机任务分配算法的基础上，提出了一种适用于SMP系统结构的并行遗传调度算法。仿真结果表明。该算法具有较好的效果和收敛性。     

异构多处理器系统任务调度的最早完成时间算法

多处理器的任务分配问题是一个NP-完全问题,现有的算法主要是针对同构的多处理器系统,文中提出一个异构分布式系统的任务分配算法,既满足任务间的约束关系和通信设备的通信,又使得任务的完成时间较小。与现有算法相比具有较短的调度长度。     

基于混合遗传算法的云计算任务节能调度算法

云计算中主机和任务的数量都是十分庞大的,如何通过任务分配调度来减少成本开销和降低能耗是当前云计算和绿色计算领域研究的热点问题。根据云计算任务以及运行环境的特点,将云计算任务分配问题抽象为多维多背包求解问题,并采用改进的混合遗传算法对该问题进行求解。实验结果表明,改进的混合遗传算法能够在较短的时间内找到问题的优化解,并且根据该算法实现的任务分配策略能够有效地减少任务执行的成本开销和能耗。     

云计算资源调度算法的研究与实现

在研究蚁群算法、任务分配和资源调度的基础上,提出了一种改进的蚁群资源调度算法.首先通过引入节点可信度机制在一定程度上增强了云计算资源的搜索能力和节点完成任务的成功率.然后在改进的算法中使用了信息素的局部更新机制和全局更新机制,可以有效地平衡负载.最后通过选取合适的参数利用CloudSim仿真工具对改进的资源调度算法进行实验测试,实验结果表明此算法缩短了任务的执行时间,改善了云计算资源调度的性能.     

蚁群优化算法在电镀试验台作业调度的应用

针对电镀试验台作业调度问题的特点,提出了一种混合优化的蚁群算法,即在蚂蚁寻优中,引入杂交和变异机制,有效地解决了电镀试验台作业调度问题.实验结果表明,与一般的蚁群算法相比,该算法性能更优.     

基于强化学习的多机器人仓储调度方法研究

调度系统作为智能仓储的核心之一,高协同度的调度系统将会极大地提升智能仓储系统中智能机器人的工作效率。文中针对智能仓储系统中物流机器人调度问题进行研究,对构建的栅格化仓库模型进行分析建模,基于多层编码遗传算法提出综合时间代价、路径代价和协同度代价的多智能体任务分配算法,并利用Q-Learning算法实现各智能体优化路径。为优化算法运算性能,基于栅格化仓库模型特点将曼哈顿路径对路径成本的估值运算代入遗传适应度评价函数,Matlab仿真结果与同期比较在运算性能上得到20%以上的提升,更能适应解决复杂的大规模智能仓储调度问题。     

基于改进遗传算法的网格资源调度算法

网格计算关注大规模的资源和任务调度，要求采用的调度算法能够具有高效性。提出一种基于改进遗传算法的资源调度算法，该算法综合考虑了资源任务分配量以及任务完成时间，从而设计出良好的交叉和选择算子，既能够保留完成时间比较小的个体又能够保留具有一部分优秀资源分配方式的个体．算法具有较好的效率和收敛性。     

基于蚁群算法的飞行器管理系统任务调度

为解决飞行器管理系统的任务调度问题, 提出了一种基于蚁群算法的多处理机任务调度方法, 考虑任务个数、任务等级、任务负载、任务与飞行状态关系等4个因素构建了单机风险系数函数; 以单机风险系数均衡为目的设计了任务调度目标函数, 给出了蚁群算法求解飞行器管理系统任务分配问题的流程。仿真得到一种较优的调度方案, 验证了所提方法的有效性。     

树形异构网格的启发任务调度算法

讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树形网格环境下任务调度问题,导出了线性方程并且根据调度任务大小进行了模型的优化,提出一个基于线性规划的任务分配启发式算法。实验结果表明:在异构树形计算网格环境下实现任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法。     

面向异构信号处理平台的负载均衡算法

针对当前异构信号处理平台中信号处理应用的调度算法优化目标单一且调度结果中处理器负载不均衡的问题，提出了一种基于蚁群优化算法的负载均衡算法。该算法结合蚁群优化算法的快速搜索能力和组合优化能力，以信号处理应用的调度长度和处理器负载均衡为优化目标，对初始信息素矩阵和蚂蚁的遍历顺序进行改进，提出调度长度启发因子和负载均衡启发因子对处理器选择公式进行改进，利用轮盘赌策略确定信号处理应用各子任务分配的处理器，完成信号处理应用的调度。仿真结果表明，该算法得到调度结果在调度长度和负载均衡方面均有改进，可以充分发挥各处理器性能，提高异构信号处理平台的整体效率。     

基于免疫算法多目标约束P2P任务调度策略研究

任务调度是P2P计算中的一项关键技术,直接影响到整个系统的计算性能.提出了基于免疫算法的多目标约束P2P任务调度策略.首先对多目标P2P任务调度相关问题做出定义,然后分别构造了考虑负载均衡的种群初始化算子和基于熵的克隆选择算子,并设计了新颖的交叉算子、变异算子和具有先验知识的疫苗.在描述了P2P节点获取和管理策略的基础...     

改进的多任务分配与调度遗传算法

提出了一种改进的混沌遗传算法,定义了问题模型,采用一任务序列加一主机序列的编码表示,并由约束关系阶段随机产生合法调度。为确保生成新调度,改进了交叉机制;为保持解的多样性和均衡负载,设计了任务均衡变异算子。为利用混沌优化技术,交叉、变异频率都由混沌序列动态控制。仿真结果表明,该算法总能得到最佳解。     

一种多属性网格任务调度算法及仿真研究

为使网格任务调度时能更多地考虑任务和资源之间的各种属性.通过对常用静态调度算法的分析,吸收了Min-min和Max-min等算法的思想,将影响网格任务调度的诸多属性归纳为两类因素.提出了一种针对多属性任务的调度算法MASA,经过截断处理、归一化、加权计算等方法得出任务与资源之间的匹配矩阵,指导任务调度.仿真实验测试结果表明,在相同任务和资源环境下,通过改变不同属性的加权系数能得到所期望的调度结果,使具有高加权系数属性的任务在调度时更具优势.此算法具有灵活性,属性可增可减,能根据具体情况进行配置,以满足具体应用需求.     

基于统计模型的三线阵CCD影像并行匹配算法

在基于统计方法实现CCD影像匹配算法的基础上,提出了CCD影像匹配计算任务的分解方法和计算任务的调度策略,进一步构建了基于统计模型的三线阵CCD影像匹配算法的并行计算方案。并通过实验进行了验证,结果表明,对于CCD影像该并行匹配算法获得了良好的加速比,可扩展性好。适用于超大规模的三线阵CCD影像中同名像点的匹配计算。     

云计算环境下任务调度算法的研究

在云计算环境中存在庞大的任务数,为了能更加高效地完成任务请求,如何进行有效地任务调度是云计算环境下实现按需分配资源的关键。针对调度问题提出了一种基于蚁群优化的任务调度算法,该算法能适应云计算环境下的动态特性,且集成了蚁群算法在处理NP-Hard问题时的优点。该算法旨在减少任务调度完成时间。通过在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法能减少任务平均完成时间、并能在云计算环境下有效提高调度效率。     

一种启发式任务调度策略

本文对分布式计算机系统中的一些任务调度策略进行了介绍和分析,进而提出和介绍了在我们的立方体分布式计算机操作系统(CDCOS)中所采用的启发式动态任务调度算法。该调度算法和CDCOS的运行都是成功的。     

资源管理系统中用户资源需求量预测及其调度算法

资源管理系统就是对计算机集群网络中分散在各个节点中的多种资源统筹管理,资源需求预测和任务调度是其核心技术.提出了一种基于用户资源需求预测的相似度匹配(SDM:Similarity Degree Matching)算法,首先对用户将来发送任务的各种资源需求量进行预测,再采用基于任务与节点相似度匹配的调度算法,综合任务资源需求与节点服务能力两方面而得出相似度匹配,从而实现任务到节点的映射.C++语言环境下仿真结果表明,该算法实现了服务节点内部的各种资源负载平衡,提高系统的吞吐量和使用率.     

面向多功能雷达的模型参数化脉冲级调度方法

多功能相控阵雷达的任务复杂性和实时性需求不断提高,传统的基于一定驻留周期的任务调度方法不能满足实时切换要求。针对此问题,提出了一种基于脉冲周期的任务切换和实时调度的方法,两级调度器与执行器一体化设计减少任务调度时间开销,综合考虑优先级调度算法和抢占式调度策略确保了任务有效执行,面向任务模型的参数化设计使得任务调度能灵活适应各类作战任务需求。仿真结果表明,此方法能较好地控制高优先级任务丢失率, 获得更高的任务执行有效性。     

多功能一体化雷达任务调度算法研究

雷达、电子战、通信等多功能电子系统一体化是雷达的发展方向之一,资源管理与调度技术是一体化雷达的关键技术。针对基于孔径分割实现雷达、电子对抗、通信等多种功能的一体化系统的任务调度问题,对系统任务建模、调度算法设计、算法评价指标进行了探讨。在研究常规相控阵雷达调度策略的基础上,提出了采用多任务并行EDF(Earliest Deadline First)算法来实现系统的自适应调度。最后对比常规多功能雷达的自适应调度进行了仿真比较,且对仿真结果进行了定量分析,结果表明采用多任务并行EDF(MTPEDF)算法的基于孔径分割的一体化雷达系统具有一定的优越性。     

基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度研究

研究中继卫星任务调度问题可以为跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)的任务计划编排提供科学合理的决策方法,任务调度模型的建立与调度算法的设计是中继卫星任务调度的两个关键问题。该文针对中继卫星任务调度问题特点,综合考虑中继卫星与用户航天器之间具有可见时间窗、用户提交的任务属性、中继卫星前向资源受限等约束条件,建立了中继卫星任务调度约束规划模型并提出基于人工蜂群(ABC)算法的中继卫星任务调度算法。最后,通过仿真数据分析,表明基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度算法是一种有效的、合理的调度方法。