一种云环境下基于混合型BBO的任务调度算法

任务调度在云计算中占有重要地位,是影响云计算性能的关键因素,被证明是NP问题。启发式算法是解决该问题的最有效方法之一,针对近年来出现的一种新型启发式算法--BBO算法展开研究,由于BBO算法在求解过程中收敛速度较慢,因此结合粒子群算法提出了一种新型算法的任务调度算法--HMBBO,并结合Cloudsim云仿真平台,进行了以Makespan为目标函数的比对实验。实验结果表明,与几种经典的启发式算法相比,HMBBO算法具有寻优能力强、收敛速度快、求解质量高的特点,为解决云计算环境中任务调度问题提供了一种新思路。     

医用iPP混合二次料的多重结晶行为对制品脆裂的影响

针对医用等规聚丙烯(i PP)二次料的添加对医用制品容易产生脆裂的问题,制备了混合不同比例的二次料的系列i PP样品,利用旋转流变测试、广角X射线衍射(XRD)以及万能力学试验等方法研究了混合不同比例二次料对i PP样品的流变特性、结晶行为以及力学性能的影响。结果表明,二次料的比例会明显影响体系的黏度和剪切应力变化;二次料的加入会改变聚合物结晶行为,导致样品内部存在α和γ多重结晶结构,γ晶产生影响制品性能,其含量与二次料比例存在正相关的关系;体系结晶度随二次料比例增加而上升,晶粒取向度变化规律则与之正好相反,所有这些在宏观上表现出拉伸强度随二次料比例增加稍有上升,弹性模量则随二次料增加呈下降趋势。     

云环境下基于强化学习的多目标任务调度算法

针对云计算环境下的多目标任务调度问题,提出一种新的基于Q学习的多目标优化任务调度算法(Multi-objective Task Scheduling Algorithm based on Q-learning,QM TS).该算法的主要思想是:首先,在任务排序阶段利用Q-learning算法中的自学习过程得到更加合理的任务序列;然后,在虚拟机分配阶段使用线性加权法综合考虑任务最早完成时间和计算节点的计算成本,达到同时优化多目标问题的目的;最后,以产生更小的makespan和总成本为目标函数对任务进行调度,得到任务完成后的实验结果.实验结果表明,QMTS算法在使用Q-learning对任务进行排序后可以得到比HEFT算法更小的makespan;并且根据优化多目标调度策略在任务执行过程中减少了makespan和总成本,是一种有效的多目标优化任务调度算法.     

新型双耗能板剪切型软钢阻尼器耗能性能

提出一种双耗能板剪切型软钢阻尼器,对其耗能性能进行研究.新型剪切型软钢阻尼器的耗能板由2块低屈服点钢叠合组成.通过普通剪切型软钢阻尼器已有试验结果与有限元模拟结果对比,确定模拟方法的可靠性.采用ABAQUS对双耗能板剪切型软钢阻尼器进行了有限元分析,结果表明,新型剪切型软钢阻尼器滞回曲线饱满、稳定.双耗能板剪切型软钢阻...