高性能多媒体SoC分组访存调度算法

根据多媒体处理单元的访存特点,提出一种面向高性能多媒体SoC的分组访存调度算法.该算法将访存请求按照访存ID和页地址分组,以访存组为单位进行乱序调度,并通过维护相同ID访存请求之间的顺序保证访存的正确性:综合考虑访存单元的访存效率和服务质量要求,在每个访存单元独立的调度周期内提供最低带宽保障服务.将该分组访存调度算法应用于访存调度装置,实际应用仿真结果表明,与已有基于带宽分配的访存调度算法相比,文中算法在保障访存单元带宽需求的同时降低了访存延迟,并将平均带宽利用率提高了15%.     

分布式调度算法在VOQ交换机中的应用

为提高高速通信网络的通信效率,针对VOQ交换机,提出在交换机的各个输出端口中进行分布式通信调度(DSA)的策略。DSA算法可直接支持变长数据包通信调度,克服了传统信元交换只能调度定长数据包的缺点,降低了交换机的实现复杂度。仿真结果表明：在各种流量下,DSA算法都比信元调度算法具有更好的调度性能。     

无线传感网中基于蜂窝网格剖分模型的节点调度算法

为了进一步有效提高无线传感器网络中节点分组调度算法的分组性能,提出一种新的基于节点位置信息和蜂窝网格剖分模型的传感区域分区方法,将整个传感区域划分为离散的蜂窝网格;在此基础上,通过各个蜂窝网格中的节点实施自主簇头选择与分组划分,设计并实现了一种分布式的节点分组调度算法.理论分析与仿真实验表明,新节点分组算法具有良好的分组性能,不但可保持100％的组全局连通性,而且还可同时保持100％的组网络覆盖率.     

数据中心网络光电交换架构下的流调度算法研究

研究了基于多级Clos数据中心网络的光电交换架构下的流量调度算法,以减少数据传输时延,同时也保证无丢包。传统ADAPT调度算法能实现加速比最小化,但仍然有一些空闲时间槽,而造成带宽未被充分利用。为了解决该问题,在多级Clos网络中,提出了一个多跳路由和调度（Multi-Hop Routing and Scheduling,MHRS）算法,该算法可以在不增加加速比的同时充分利用空闲的带宽。与ADAPT算法类似,MHRS算法先将流量矩阵分解为商矩阵和余矩阵,然后实现两步调度,即将单跳作为第一步,将多跳作为第二步。第一步将余矩阵中的一些数据包调度到商矩阵所形成的配置矩阵的空闲时间槽中,而当这些数据包不能在第一步中被直接调度时,则采用第二步绕道的多跳调度过程传输数据包。仿真结果证明,在多级Clos网络中MHRS算法比ADAPT算法性能更好。     

无线传感网中基于正方形剖分的节点调度算法

节点调度机制是解决无线传感器网络节点能量受限问题的重要方法,提出了一种基于节点位置信息和正方形剖分模型的传感区域分布式快速分区方法;在此基础上,提出了一种基于分组的分布式节点调度算法。理论分析与仿真实验表明,新算法具有比传统方法更好的节点调度性能,可同时保持100%的网络覆盖率与分组全局连通性。     

一种负载平衡的太比特路由器调度算法

研究了基于多级交换结构的太比特路由器分组调度算法．基于一种扩展的负载平衡两级Birkhoff－von Neuman交换结构，提出了一种新的分组调度算法DRLB－BvN（dynamic resequencing load balanced Birkhoff-von Neuman）．DRLB-BvN分组调度算法是根据最近的信元延迟情况动态调整年龄门限值的时间戳机制，该算法可以很好解决Chang等人提出的负载平衡Birkhoff-von Neuman调度算法的信元失序问题，并且通过仿真结果表明：与DRLB-BvN算法相比，性能没有明显下降．     

严格无阻塞多播三级Clos网的优化

如何在严格无阻塞情况下保持最低的硬件代价,是多播三级Clos网设计中的一个重要问题.提出一种优化网络硬件代价的方法,分别给出了在没有多播受限和中间级多播受限两种情况下,严格无阻塞多播三级Clos网硬件代价的最优值.分析表明,优化后网络的硬件代价得到了有效降低,在某些情况下甚至低于广义无阻塞网.同时,与广义无阻塞网相比,该网络无需特定的路由算法就能始终保持严格无阻塞状态,在一定程度上降低了时间复杂度.     

耐故障Clos网及其路由算法

提出了一种新的耐故障Clos网,通过在基础Clos网各段中增加冗余的交换单元,使其能够在发生少量故障的情况下正常工作,从而提供更可靠的服务。针对耐故障Clos网,给出一种耐故障Clos路由算法,该算法采用最小分布优先的策略逐列计算Clos网连接说明矩阵,通过重排完全实现无阻塞路由,该算法的时间复杂度在最坏情况下仅为O(N3/2)。该耐故障Clos网及其算法设计可以用于实现更为可靠的Clos网络。     

基于输入排队的高速交换调度算法研究

高速交换网络一般采用基于定长信元的交换结构,其性能决定于排队策略和信元调度算法.输入排队策略只有和一个有效的调度算法相结合,才能保证交换结构具有良好的吞吐率和时延等性能.主要阐述了基于VOQ的最大数量匹配算法,最大权重匹配算法,稳定结合算法,神经网络算法等输入排队调度算法,分别从技术特点,性能指标和实现复杂度等多个方面进行比较和分析.分析了分布式和集中式两大类调度算法的工作方式,并根据各类算法的特点提出,神经网络算法可以通过定义其优先级函数实现其余各类算法.     

输入缓存Clos网络中分布式正交分路路由算法

提出了一种采用输入缓存MSM结构的Clos网络,该结构适用于高速交换网络。提出了这一结构中的路由算法,该算法采用正交分路的方法来减小网络内部的冲突,引入路由优先级来提高网络内部的链路利用率,使用优先级轮转来均衡网络内部负载。针对这一路由算法,还给出了与之对应的信元调度算法。仿真表明,尽管采用共享缓存的MSM结构内部使用了很高的加速比,但是采用了正交分路的路由算法后,输入缓存MSM结构,可以获得比共享缓存MSM结构更好的时延及吞吐性能,更适合在高速大容量多端口的路由器或交换机中采用。     

高速网络中的两级分布式存储器调度

在高速网络中，商用存储器的存取速率一直是路由器调度性能提高的制约因素．为此该文提出了两级分布式存储器(TSDM)结构，该结构可以大大降低对商用存储器的存取速率的要求．通过分析给出了该结构模拟输出排队调度所需存储器个数的下界，并从理论上证明了该结构的交换单元无需加速即可模拟输出排队调度．最后文章从工程实现的角度给出了TSDM结构的一种工程简化设计方案，并通过仿真对该方案的性能进行了验证。     

A heuristic algorithm for the distributed and flexible job-shop scheduling problem

The distributed manufacturing takes place in a multi-factory environment including several factories, which may be geographically distributed in different locations, or in a multi-cell environment including several independent manufacturing cells located in the same plant. Each factory/cell is capable of manufacturing a variety of product types. An important issue in dealing with the production in this decentralized manner is the scheduling of manufacturing operations of products (jobs) in the distributed manufacturing system. In this paper, we study the distributed and flexible job-shop scheduling problem (DFJSP) which involves the scheduling of jobs (products) in a distributed manufacturing environment, under the assumption that the shop floor of each factory/cell is configured as a flexible job shop. A fast heuristic algorithm based on a constructive procedure is developed to obtain good quality schedules very quickly. The algorithm is tested on benchmark instances from the literature in order to evaluate its performance. Computational results show that, despite its simplicity, the proposed heuristic is computationally efficient and promising for practical problems.     

基于多核系统NOC架构的静态列表调度算法*

在单芯片多核系统中,NoC已成为主流片上通信架构,有效的任务调度是挖掘计算并行性的重要方面。本文在经典静态列表调度基础上,针对HEFT算法中节点排序会得出较多的优先级相同节点的问题,提出一种节点二次排序的调度方法,在边的调度上应用了ALAP原则,改进算法有效提高了调度效果。实验表明：新方法对bl、blcomp、blio等节点优先级算法得出的任务列表均有良好的调度效果,适应性较好;对于2D MESH同构NoC平台,改进算法对三种节点优先级算法有1.15倍的平均加速比,最大可有1.27倍加速比。     

基于EFT遗传算法的分布式图像绘制

在分布式图像绘制中，为提高图像绘制速度，达到图像的实时绘制，缩短任务调度长度，提出了基于最早完成时问(EFT)启发的遗传算法，染色体编码采用问题属性作为基因。实验表明它对于解决异构网络平台下分布式任务调度具有很好的收敛速度，最佳的调度长度和调度方案。应用于分布式图像绘制可以取得良好的实时性和较佳的图像质量。     

分布式计算中基于资源分级的自适应Min-Min算法*

Min-Min任务调度算法的思路总是优先调度执行时间较短的小任务,无法得到理想的最优跨度及资源负载平衡．针对该问题,提出基于资源分级的自适应Min-Min算法．分配任务前,先参考现有资源的属性进行分级处理,再与任务在资源中的最小完成时间作乘积得到的最小任务资源组合进行调度;在任务调度过程中,引入自适应阈值,调节长任务的调度等级,从而达到优化效果．通过模拟仿真实验,表明该算法在时间跨度和负载平衡上均有较好性能．     

基于效益最优的网格资源调度

网格资源管理和调度是一个非常复杂和重要的研究问题,传统的集中式管理和调度方法很难适用于网格计算环境,基于经济模型的资源管理和调度成为当前的研究热点。论文提出了一个基于效益最优的网格资源调度算法,模拟试验表明新的调度算法具有较好的调度长度。     

基于分组的分布式节点调度覆盖算法

当部署的传感器节点服从随机分布时,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的节点均匀分布在目标区域.基于以上原因,建立了极大相似分布模型,并提出了极大相似分布的一种近似求解算法:基于分组的分布式节点调度覆盖算法.算法仅需要簇内的节点维持时钟同步,簇之间节点的时钟异步对于覆盖效果的影响可以忽略,因此适用于难以维持整个网络保持时间同步的大型传感器网络.此外,给出了在节点随机分布的条件下,采用分组调度时平均覆盖率的理论上界值.仿真实验表明,提出的这种算法能使各个组内的传感器节点较为均匀地分布在目标区域,获得的平均覆盖率接近于上界值.     

基于自适应蚁群优化的供应链调度算法研究

供应链中的物流过程可以作为一个调度问题进行研究，物流过程的调度是一个组合优化问题。首先对物流过程进行；析，建立一个生灭过程模型，然后比较几种经典的调度算法，最后提出了基于自适应蚁群优化的物件调度算法，实现了供应链物流过程中物件的动态分配。使用自适应蚁群优化策略测试不同的订单组合，得到一个优化解决方案，该方案能使尽’能多的定单按时交付，同时也能将订单的延迟减小。     

一种基于遗传—蚁群算法的网格任务调度策略*

针对遗传调度算法局部求解能力不足、容易早熟和退化的问题,以及蚁群调度算法初始搜索阶段效率低下的缺陷,充分应用遗传算法全局搜索能力较好和蚁群算法求解精度较高的优势,提出了一种基于遗传-蚁群算法的网格任务调度策略.该方法集成了遗传算法和蚁群算法的双重优点.仿真测试结果表明,提出的网格任务调度方法总体上优于遗传算法和蚁群算法...     

支持多优先级分组交换调度算法研究及其调度器设计

输入缓存交换结构的特点是缓存器和交换结构的运行速率与端口速率相等、实现容易,但存在队头阻塞。如果采用虚拟输出排队方法和适当的分组调度算法可予以消除,使吞吐率达到100%。文章首先研究讨论了并行迭代匹配算法,滑动迭代匹配调度算法的基本原理、迭代仲裁步骤及其硬件实现;对高速分组交换调度算法的性能进行了分析比较。然后给出了在高速输入队列交换机中实现多优先级调度算法的调度器设计与实现方案。经设计实现证明高速分组交换调度算法不仅硬件实现简单,而且具有良好的特性。