改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题.     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求。提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求。通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题。     

Job-Shop调度问题的量子蚁群算法求解*

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出了一种量子蚁群调度算法.该算法结合了量子计算中量子旋转门的量子信息和蚁群寻优的特点,通过作业车间调度问题的析取图表示,将原问题转换为求解析取图的关动路径,并利用量子蚁群算法进行求解.采用该算法对作业车间调度问题的基准数据进行测试,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

运输调度问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种用于求解复杂组合优化的较新的启发式算法.本文简述了蚁群算法的基本原理及算法模型,通过分析研究现状指出了蚁群算法在实际应用中的局限性,最后给出解决一般运输调度问题的蚁群算法,并分析了其今后的发展方向.     

基于信息素调整的蚁群算法求解JSP问题

为更好的求解作业车间调度问题,针对基本蚁群算法求解作业车间调度问题容易进入局部最优问题的情况,提出了一种基于信息素调整的蚁群算法.该算法通过判断信息素矩阵中最大值与最小值之间的比值,当该比值达到算法设定的阀值时,根据相应策略时信息素矩阵进行调整,有效地缩小了信息素之间的差距,有利于跳出局部最优状态;给出了该算法实施的具体步骤.用该算法求解作业车间调度问题,仿真实验结果表明,该算法与基本蚁群算法相比在收敛速度和计算最优解方面都有了改进.     

基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法

车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。提出了一种基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法。该方法首先采用蚁群算法得到车间作业调度问题的一组可行解,然后采用一些启发式规则进一步优化这些可行解。通过将启发式规则有效地融入到蚁群算法中,使得该混合方法的优化效率得到极大的改进。仿真实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

置换流水车间调度的蚁群优化算法

提出了一种求解置换流水车间调度的蚁群优化算法。该算法的要点是结合了NEH启发式算法和蚁群优化方法。理论论证和对置换流水车间调度问题的基准测试表明了该算法的有效性。     

求解VRP的蚁群算法研究

车辆路径问题是物流配送中一个至关重要的问题。由于它是一个NP-Hard问题,启发式算法成为求解VRP的主要方法。蚁群算法是近年来发展起来的一种可以用来求解VRP的启发式算法。实验证明,该方法能够很好地解决车辆路径问题。本文详细阐述了蚁群算法的基本原理和求解VRP的蚁群算法过程。     

一种模糊偏好排序的FJSP蚁群算法

针对柔性作业车间调度问题,选取三个性能指标作为求解目标。将蚁群算法与模糊属性权重结合在一起,提出了求解FJSP的新算法。该算法利用了蚁群算法的正反馈机制,在逐步构造解的过程中利用最优解信息和启发式信息增强全局求解能力,寻求各目标较好的全局最优解。采用模糊属性权重对各目标进行综合评价,最终求解出FJSP问题的最优解集。     

基于蚁群算法的Hadoop调度算法研究

为有效提高Hadoop集群作业调度的效率,提出一种基于蚁群算法的自适应作业调度的方案,有效利用蚁群算法正反馈的优势特点,使Hadoop作业调度器更高效地对任务进行分配,提高整体架构的作业性能。实验结果表明,该算法能够很好的平衡资源负载,减少任务的完成时间,提高系统处理任务的性能。     

UC／OS-II操作系统内核的改进

UC／OS—II是一种针对嵌入式设计的实时多任务操作系统，采用基于优先级的占先式任务调度算法，虽然效率高但比较单调。在实现TCP/IP协议中，这种内核调度方法对Intemet服务进程显得不适应。本文分析了UC／OS—II和Linux操作系统内核任务调度算法，在此基础上提出了一种改进UC／OS-II内核的方法，使其更适合于在嵌入式中实现Intemet服务。     

网格服务资源多维性能聚类任务调度

网格计算是当前一个重要的研究领域,其中任务调度是一个基本组成部分,其性能直接影响到网格服务质量.为了缩短任务调度完成时间,提高任务调度性能,提出了一种网格资源多维性能聚类任务调度算法MPCGSR (task scheduling algorithm based on multidimensional performance clustering of grid service resources).该算法根据网格环境下服务资源数量庞大、异构、多样的特点,预先以构建的网格服务资源超图模型为基础,结合小世界理论对服务资源进行多维性能聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果表明,算法较之同类算法具有优越性,是一种有效的网格任务调度算法.     

基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。     

基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究

遥感信息服务链动态构建技术是根据用户提出的航天信息需求,以及用户0终端行为感知后形成的主动推送需求,将遥感信息获取与处理作为一种服务对待,利用服务组合与优化,动态构建服务链,实现网络环境下的信息资源按需聚合与高效协同,以满足对"端"的遥感信息支援应用需求;文章首先研究了蚁群算法和模拟退火算法在遥感信息处理计算节点任务上的调度原理,并分析了上述传统算法在得出最优解之前会出现的问题;基于蚁群算法并结合其他启发式算法的优点,提出了一种基于改进蚁群算法的负载均衡任务调度算法,完成了遥感信息多任务处理服务链的计算任务分配,提升了天基信息处理系统整体的计算效率;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

多结构型任务驱动的上门服务调度优化模型与自适应大规模邻域搜索算法

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能具备内部结构(称为多结构型的任务),因此,在这类问题中路径的生成过程无法由任务序列本身确定,需要考虑任务指派和含出入点选取的路径规划的协同优化.通过分析此类问题特征,建立以总拖期最小化为目标的混合整数规划模型.通过分析模型的解的层次性特点,提出基于自适应大规模邻域搜索框架的启发式算法.通过多种规模对比实验发现,所提出算法适用于大规模问题和即时性要求,即在小规模算例下平均求解结果与精确解接近;在中、大规模算例下平均求解结果相较于一般贪婪算法产生显著优化.因此,所提出模型和算法可为多结构型任务驱动的上门服务调度提供参考.     

Utility-based QoS optimisation strategy for multi-criteria scheduling on the grid

The paper presents quality of service (QoS) optimisation strategy for multi-criteria scheduling on the grid, based on a mathematical QoS model and a distributed iterative algorithm. Three QoS criteria are considered, namely payment, deadline and reliability, which are formulated as utility function. The optimisation problem is split into two parts: task optimisation performed on behalf of the user and resource optimisation performed on behalf of the grid. The strategy employs three types of agents: task agents responsible for task optimisation, computation resource and network resource agents responsible for resource optimisation. The agents apply economic models for optimisation purposes. Dynamic programming is used to optimise the total system utility function in terms of an iterative algorithm. The objective of multi-criteria scheduling is to maximise the global utility of the system. This paper proposes an iterative scheduling algorithm that is used to perform QoS optimisation-based multi-criteria scheduling. The proposed QoS optimisation-based multi-criteria scheduling problem solution has been practically examined by simulation experiments.     

基于禁忌搜索算法测地卫星任务调度研究

研究测地卫星调度问题,它是一个复杂的组合优化问题,涉及多个卫星,大量的任务与约束限制,何时和如何执行每项任务。分析了问题的主要约束,在合理的假设基础上建立了带有时间窗口多资源调度问题模型,提出一种改进的禁忌搜索算法求解该模型。用实例对模型和算法进行了验证,并将结果与动态规划方法求解结果比较分析,结果表明模型和算法是有效的。     

基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度

合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法（MQHOA）的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在CloudSim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务（FCFS）算法和粒子群优化（PSO） 算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。     

An infrastructure for embedded systems using task scheduling

Task scheduling in heterogeneous environments such as cloud data centers is considered to be an NP-complete problem. Efficient task scheduling will lead to balance the load on the virtual machines (VMs) thereby achieving effective resource utilization. Hence there is a need for a new scheduling framework to perform load balancing amid considering multiple quality of service (QoS) metrics such as makespan, response time, execution time, and task priority. Multi-core Web server is difficult to achieve dynamic balance in the process of remote dynamic request scheduling, so it is necessary to improve it based on the traditional scheduling algorithm to enhance the actual effect of the algorithm. This article do research on the multi-core Web server, Focusing on multi-core Web server queuing model. On this basis, the author draws the drawbacks of the multi-core Web server in the remote dynamic request scheduling algorithm, and improves the traditional algorithm with the demand analysis. Not only it overcomes the drawbacks of traditional algorithms, but also promotes the system threads carrying the same amount of tasks, and promotes the server being always in a dynamic balance. On the basis of this, it achieves an effective solution to customer requests.     

基于负载基尼系数的服务网络公平均衡调度

针对组织结构较为稳定的区域内服务网络,提出了一种有监督的公平均衡负载调度算法。该算法受到经济学领域的收入分配基尼系数的启发,通过对网络负载分配基尼系数的监控,最终完成区域内服务任务的公平调度。给出了实现公平任务调度所需的系统结构和算法步骤,并通过仿真结果验证了该方法能有效完成服务网络任务均衡调度,具有较好的全局公平性。