可动态生成具有优先级工序集的动态Job-Shop调度算法

为了在满足约束条件的前提下使不同时刻加入到作业集合中的全部作业所用的加工总时间尽可能地少,提出算法:根据动态的作业集合构造虚拟加工树,虚拟加工树上的叶结点代表最先加工的工序,虚拟根节点代表最后一道工序,边代表偏序关系;以层优先为虚拟加工树上的工序设置优先级,工序的优先级可作为调度过程中考虑的一个因素;除了在工序需要动态调整的情况下,在调度过程中始终遵循着机器忙原则.在调度过程中,首先根据虚拟加工树动态地生成备选工序集合,然后根据工序的优先级并且结合其它的调度策略从备选集合中调度工序,直到备选集合为空,即所有作业加工完毕.这里提到的调度策略包括短用时策略、长路径策略和动态调整策略.通过实例验证,该算法对于动态Job-Shop问题可以获得比较好的解.     

相关任务图的均衡动态关键路径调度算法

表调度（list scheduling)法是解决任务调度问题的较为有效的方法,该文对两个典型的表调度算法-MCP算法和ETF算法进行了分析,发现它们均存在着一定的不足,文中提出了一个更好的表调度算法BDCP,它采用动态关键路径技术并均衡考虑关键路径结点和非关键路径结点,使得对相关任务图调度长度影响最大的就绪结点能够被优先调度,从而极大地缩短了任务图的调度长度,分析和实验结果表明,BDCP算法要优于MCP和ETF算法。     

基于ACPM和BFSM的动态Job-Shop调度算法

通过对不同时刻开始加工的产品加工树的分解,可将产品加工工序分为具有惟一紧前、紧后的相关工序和独立工序．在对这两类工序研究分批综合应用拟关键路径法(ACPM)和最佳适应调度方法(BFSM)调度时,考虑了关键设备的工序紧凑性．通过分析与实例验证,所提出的调度方法对解决动态的Job—Shop调度问题不仅算法简练而且效果较好．     

基于动态关键路径的仿真网格资源调度算法

从仿真系统工作流的关键路径分析，确定关键路径上的联邦成员节点，使网格资源调度方面优先获得保证。簦于仿真网格系统运行的复杂性和不确定性，引入了随机规划理论，提出了仿真网格的动态关键路径概念以及基于动态关键路径的资源调度算法，共同解决当资源有限以及任务相关情况下仿真网格的资源调度问题。具体实现，主要使用遗传算法以及MCP算法。仿真实验结果表明，基于动态关键路径的资源调度算法能够优化仿真网格资源的调度。     

紧密衔接工序组联动的综合调度算法

由于现有的工序间存在紧密衔接条件的复杂产品综合调度问题, 采用的移动交换算法不易于软件实现且没有考虑移动工序后产生的连锁反应引起较高算法复杂度的问题, 提出将具有紧密衔接约束条件的工序组进行统一联动的综合调度算法.该算法利用将具有紧密衔接约束条件的工序分组的扩展加工工艺树模型, 按路径上属于工序组的工序个数多少确定所在路径工序组调度的次序, 通过降低对工序组的限制要求降低算法复杂度; 对于被调度工序组中各工序的前序工序, 按工序组中工序的加工顺序确定调度次序, 对某个工序的前序工序采用复杂度较低的拟关键路径法确定工序的调度次序; 调度完所有紧密衔接工序组后, 剩余的标准工序按拟关键路径法确定调度顺序; 采取工序首次适应调度算法调度标准工序和工序组, 由于工序组中工序采取按序紧密衔接的联动调度方式确定工序组的开始时间, 避免了二次调整, 进一步降低了算法复杂度. 分析和实例表明, 所提出的综合算法比以往算法复杂度更低, 调度结果更优且更易于实现.     

基于动态关键路径的云工作流调度算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种基于动态关键路径的工作流调度算法CWS-DCP。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了三种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他六种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,CWS-DCP算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

基于拟关键路径的二车间综合调度算法

针对如何将复杂产品工序有效地分配到具有相同设备资源的二车间加工的问题,提出了基于拟关键路径法的二车间综合调度算法。为了让二车间负载平衡并进行充分的并行处理, 尽早结束产品加工,该算法按拟关键路径法(ACPM)对工序排序,再采取二车间加工结束时间接近的预调度策略进行调度。为了减少二车间工序的迁移次数,该算法将入度不小于2的工序放入其紧前工序分配较多的车间;将入度小于2且其紧后工序的入度不小于2的工序分配到能让其尽早结束的车间;对于其他唯一紧前紧后工序与其叶子节点所形成的工序串按预调度策略进行整串调度。实例表明,该算法可以在二次复杂度内较优地实现具有相同设备资源的二车间分布式综合调度。     

存在多工序同时结束的综合调度算法

针对实际生产中存在多工序同时结束约束条件的复杂产品综合调度问题, 提出了存在多工序同时结束的综合调度算法。该算法将具有同时结束约束条件的工序虚拟成一个工序组, 在提出虚拟工序组概念的基础上, 对虚拟工序组的前、后序标准工序, 采用拟关键路径法和首次适应调度算法确定工序的调度顺序和开始加工时间; 对虚拟工序组中工序采用预计晚结束优先策略和同时结束策略确定调度顺序和开始加工时间。实例表明, 所提出的综合调度算法不仅能在较低的复杂度时解决具有实际意义的工序间存在多工序同时结束约束的复杂产品综合调度问题, 而且调度效果更好。     

基于任务复制的多关键路径任务调度算法

高效的任务调度算法使多核处理器的资源分配和并行计算能力更加高效。通过研究关键路径对任务调度算法的重要性后提出TDMCP算法。对DAG上关键任务的确定采用一种多关键路径选取的方法,使得关键路径上信息在任务调度的每一步都是实时更新的;保证调度的每一步优先执行紧迫性高的任务;对首任务采用任务复制技术,使得后续任务的调度更加的高效,从整体上提高任务调度效率。和两个经典任务调度算法进行实验性能的比较,比较结果表明TDMCP算法在任务调度时间和算法执行效率方面都要优于两种经典算法。     

基于动态规划的资源受限随机工序调度

为解决资源受限条件下的随机工序调度问题,该文提出一种基于离散随机动态系统描述的加工时间离散随机分布且同时具有不兼容和多种可更新资源约束的资源受限项目调度模型,使得在满足资源约束和工序约束的前提下,总的平均加工时间最短。该系统研究了动态规划算法求解该问题的方法。通过实例,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于加权路径的指令调度算法

随着线延迟的逐渐增加,指令调度技术作为一种可以有效减少处理器片上通信的技术日益重要。本文介绍一种分片式处理器结构上基于加权路径的指令调度算法,该算法利用已经放置好的指令——锚指令信息精确计算路径长度,再用指令所在路径长度作为权值对指令进行调度。实验结果表明,本算法实现的调度器IPC比已有的两种TRIPS调度算法的IPC分别提高了21%和3%。     

基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法

针对传统调度算法对电网数据调度负载不均衡、调度效果差的问题,提出了基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法.依据电力网络的拓扑结构,选取与处理调度目标参数,结合随机均衡策略,动态迁移电网数据.充分考虑电网数据均衡动态属性,采用网络感知迭代均衡方法,进行电网数据归一化处理.依据均衡调度样本误差,确定最终负荷输出值....     

基于Petri网的关键路径求解算法

首先把工程规划中有向网络转换成带时间状态的Petri网,利用Petri网的分析方法对其不合理之处加以剖析,修正其中可能蕴含的错误,接着运行该网络并进行剪枝优化,自动获取关键路径。该方法比传统算法的执行效率要高,更易于实现。     

基于联系数的网格任务动态调度算法

针对传统网格任务调度模型将每个任务的预期执行时间设定为一个确定常量,无法表达其不确定性的问题,利用一种新的软计算方法——集对分析联系数来表示并处理网格任务预期执行时间的综合不确定性。提出基于联系数的不确定性网格动态调度模型,在线动态调度算法OUD_MCT和批模式动态调度算法BUD_Surferage。数值仿真结果表明,该类算法能较好地描述网格任务预期执行时间的动态性和不确定性,使传统网格调度方法成为其特例,在动态和不确定网格环境中具有良好的理论意义和实用价值。     

基于DFS的多Agent动态任务分配算法

针对任务分配算法应用于不确定动态环境时存在的不足,研究具有动态模糊特性的任务环境,借助动态模糊集理论,给出相关的多Agent动态任务分配算法并进行实例测试。测试结果表明,该算法模型可以合理地模拟MAS系统中任务分配的运行过程,并获得最优的任务分配策略与良好的任务实现效果。     

一种动态优先级实时任务调度算法

现有实时任务调度算法往往根据任务的时间属性或者价值确定任务优先级,较少同时兼顾任务的价值和执行紧迫性.文中根据任务的价值和剩余执行时间讨论任务的剩余价值密度,根据任务的截止期和空余执行时间分析任务的紧迫性;然后综合任务的剩余价值密度和执行紧迫性,提出了动态分派任务优先级的DPA策略;最后提出了基于DPA的抢占调度算法DRTP.DRTP算法分析了任务抢占调度的各种可能条件,分析了系统中可能出现的颠簸调度,并给出避免颠簸的条件.仿真实验结果显示,与其它同类算法相比,DRTP算法能够提高系统价值收益,降低任务截止期错失率,并大大减少任务抢占的次数.