车间作业调度遗传算法中的编码研究

首先讨论了车间作业调度数学表达模型，然后提出了车间作业高度基因等概念，接着详细论述了ＪＳＳ连锁基因编码法的机理，最后给出了ＪＳＳ连锁基因编码法的实施步骤并说明了ＪＳＳ连锁基因编码法的可行性。  

容错计算网格作业调度模型的研究

网格技术的发展对网格系统的效率和服务质量提出了更高要求．在综合研究目前网格作业调度环境的基础上，提出一种容错计算网格作业调度的随机Petri网模型，并给出了网格作业分派策略和计算站点内的作业选择策略，以及容错计算网格的性能评价指标．仿真实验对容错计算网格的性能进行有效的分析，反映故障对网格中不同类别作业的影响．  

多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法

针对网格计算中的多QoS约束网格作业调度问题，以独立作业为研究对象，将其规约为多目标组合最优化问题．通过深入剖析多目标最优化理论及其演化算法，结合网格作业调度自然特征，提出了一种解决多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法．该算法求解多个QoS维度效用函数指标的非劣解集，尝试解决多管理域间网格用户、资源管理者等网格实体的多目标协同问题．仿真结果表明，在时间维度、可靠性维度、安全性维度QoS效用值等用户级QoS指标，以及丢弃作业数等系统级指标方面该算法与QoS-Min-min和QoS-Sufferage等同类算法相比具有较好的综合性能．  

蚂蚁算法在车间作业调度问题中的应用

蚂蚁算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法，自从在TSP等著名问题中得到富有成效的应用之后。已引起越来越多的关注和重视。论文进一步将这种新型的生物优化思想进行扩展，提出了一种解决车间作业调度问题(JSSP：Job Shop Scheduling Problem)蚂蚁优化算法，给出了求解的一般步骤和流程。通过计算实例的结果，说明了该算法优于传统算法。  

基于遗传算法车间流控制中调度问题的研究

提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把经典的启发式算法、自适应算法与遗传算法相结合，将启发式搜索运用于初始种群的生成，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和启发式搜索结构简单搜索速度快的特性，采用自适应方法改进交叉概率与变异概率，并通过实验验证了算法的有效性、  

基于蚁群优化算法的服务网格的作业调度

提出了利用蚁群算法来优化服务网格的作业调度系统的方法和一个两层的作业调度模型，该模型可以在网格的动态和异构环境下实现对作业执行时间的预测，然后根据作业的预测执行时间并利用蚁群优化算法使适应函数取得最小值，从而得到最优化的作业调度。基于开发的校园网格实验床，通过实验显示该方法可以优化服务网格的性能，减少作业的平均执行时问，提高系统的吞吐率。  

基于遗传算法的车间作业调度问题求解

文章提出了一个求解车间作业高度问题的完备的、强壮的遗传算法。在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上，给出了：（1）采用分段结构的染色体编码思想；（2）生成可行调度的算法；（3）计算调度目标函数的算法；（4）三种遗传算子及其辅助算子－修正算子的设计。最后，通过仿真验证了算法的有效性和稳定性。  

用于并行计算的PC机群

随着计算机技术的高速发展，使用机群进行并行计算也越来越流行，尤其是利用工作站机群进行并行计算已经十分普遍。但使用ＰＣ机群进行并行计算的系统还很少，这种ＰＣ机群由一组ＰＣ机（４８６，５８６）通过网络互连组成。本文介绍现有的几个ＰＣ机群和我们研制的一个ＰＣ机群计算环境  

作业调度问题研究

生产调度理论与方法研究是一类NP完全问题.在CIMS广泛地应用于企业管理的过程中,会遇到企业生产自动生成及其实时调整的问题.本文分析了当前实际作业调度存在的一些问题和需要考虑的各种因素,列举了主要的作业调度方法和典型应用,指出了各种方法的优缺点,并对未来研究方向做出了展望.  

RB-FIFT--一种结合Firstfit及预约回填策略的机群作业调度算法

机群作业管理是机群系统软件的重要组成部分，作业调度策略则是机群作业管理系统的核心．作业调度策略的选择不仅关系到机群系统的效率，还影响了用户作业的响应时间．目前，Firstfit调度算法已经相当成熟并且广泛应用于机群作业调度．传统的Firstfit算法虽然着眼于减少资源碎片，但未能解决作业饥饿问题．曙光超级服务器作业管理系统JMS改进了既有的结合Firstfit和优先级的作业调度算法P-FIFT，将预约和回填策略与Firstfit相结合，引入了新的RB-FIFT调度策略．实验结果表明，与传统Firstfit算法及P—FIFT算法比较，RB-FIFT调度策略不但能够消除系统中作业的饥饿现象，而且大大减少了资源碎片，提高了系统的吞吐率和资源利用率．