基于反馈平衡的多生产线调度算法与仿真

研究生产线平衡调度优化问题。传统的生产线产品调度中,由于生产线上的产品数量不定,造成生产线的负荷不平衡,容易造成生产线工序上产品堆积,导致生产线平衡能力下降,流水线发生阻塞。为了解决上述6问题,提出了一种反馈信息平衡的生产线产品调度算法。将产品在生产线上流动的顺畅情况,作为反馈信息传递给生产调度端。调度算法把各种信息作为指导后续生产线产品选择工序先后次序的依据,使得在生产线上负荷大幅增加的情况下,通过反馈信息改变产品调度顺序,使得生产线负荷达到平衡。实验结果表明,反馈信息平衡算法在产品负荷较大的情况下,有效地提高生产线的平滑指数,提高了生产线的效率。     

混流装配线负荷平衡与投产排序的优化研究

介绍了混流装配线的最新进展情况 ,阐述了混流装配线负荷平衡和投产排序问题之间的关系 .说明了混流装配线负荷平衡的分类、目标函数及求解方法 ;建立了排序问题的模型 ,分析了三种常用的排序目标函数和各种求解算法 .本文指出了混流装配线应进一步研究的问题及未来的发展方向 .     

基于交换树的多机器人任务协调与负荷平衡方法

针对多机器人任务分工与协调过程中,未能有效解决的带任务偏序关系的负荷平衡问题,提出一种基于交换树的多机器人任务协调与负荷平衡方法。首先,通过有向赋权图（约束图）对带偏序关系约束的多机器人任务分工问题进行描述;其次,根据有向赋权图提出了初始任务分工策略,通过改进Dijkstra算法解决多机器人之间任务协调问题;最后,提出负荷平衡策略,通过交换树竞拍的方法解决机器人之间任务负荷不平衡问题。仿真结果表明,与一般Dijkstra方法相比,执行完任务负荷平衡策略之后,工作效率明显提高了12%,机器人之间的任务负荷差也减少了30%,验证了该方法的有效性。     

应用遗传算法求解第一类装配线平衡问题

装配线的负荷平衡对生产企业非常重要。负荷平衡的装配线可以使各工作站空闲时间减少,并使工作站之间负荷均匀,以保证装配线时间损失率最低。针对第一类装配线平衡问题,首先对该问题进行了分析,在此基础上,建立了问题的数学模型。进而给出求解该问题的遗传算法,设计了该遗传算法的编码模式和译码方法,构造了适应函数,确定了初始种群的选取方法和种群的选择机制,并给出了种群的交叉和变异方法。通过求解某实例的装配线平衡问题,显示了这种算法的有效性。     

应用遗传算法求解第一类装配线平衡问题

装配线的负荷平衡对生产企业非常重要。负荷平衡的装配线可以使各工作站空闲时间减少,并使工作站之间负荷均匀,以保证装配线时间损失率最低。针对第一类装配线平衡问题,首先对该问题进行了分析,在此基础上,建立了问题的数学模型。进而给出求解该问题的遗传算法,设计了该遗传算法的编码模式和译码方法,构造了适应函数,确定了初始种群的选取方法和种群的选择机制,并给出了种群的交叉和变异方法。通过求解某实例的装配线平衡问题,显示了这种算法的有效性。     

智能化建筑电气低压配电负荷平衡控制方法

传统方法在进行电气低压配电负荷平衡控制时,单相负荷的换相不平稳,存在低压配电网三相负荷不平衡问题,设计智能化建筑电气低压配电负荷平衡控制方法.构建负荷平衡控制的整套流程框架,设计三相负荷平衡控制装置,通过功能单元实现单相负荷的平稳换相;采用叶节点负荷优先安排方法优化负荷分配方案,从而抑制谐波的产生,实现电流电压的稳定分配;建立不平衡补偿数学模型,使低压配电负荷平衡控制效果达到最佳,至此完成智能化建筑电气低压配电负荷平衡控制方法的研究.为验证文中方法的电气低压配电负荷平衡控制效果,设计比对实验.试验的结果表明,在建立的配电网中使用了设计的方法后,三相网侧电流波形基本能够实现正弦对称,三相不平衡度能够控制在国家标准要求的范围之内,验证了方法的有效性.     

配网三相负荷不平衡自动调度方法

受用户用电不确定性的影响,配电网三相负荷不平衡现象严重,为此,本文提出了一种考虑无功损耗和电压稳定的自动调度方法。该方法构建了无功损耗最小化和电压稳定裕度最大化的多目标调度模型,利用粒子群算法求解模型,避免陷入局部最优,以实现三相负荷不平衡的调度。实验结果表明,该方法具有较强的稳定性和较高的效率,可有效实现配网三相负荷不平衡的自动调度。     

水电解槽槽温预测前馈控制器

针对水电解槽槽温控制系统的负荷扰动前馈控制环节的超前项问题,本文提出一种带预测前馈的预测控制算法。仿真结果表明,该算法能达到对负荷扰动信号进行理想的前馈补偿效果。     

基于平衡思想的经典算法的非典型实现

应用计算机解决问题的核心是算法设计。但算法设计方面涉及的领域十分丰富,有些算法虽然堪称经典,但是无论是思维复杂度还是实现复杂度都相对的高。在有限的条件下力求解决问题的性价比较优,合理地运用平衡思想,在众多的算法间寻求一种平衡,使多种状态达到相对的平衡;平衡时间效率与空间效率,平衡时空复杂度与思维复杂度。使之有效地解决问题是本文所追求的目标。     

基于外时延反馈人工神经网络的短期负荷预测系统

针对当前人工神经网络学习算法存在的问题,使用变步伐最速下降法和共轭梯度法的混合算法来进行神经网络的训练,并建立了负荷预测的人工神经网络模型。介绍了基于Delphi下的短期电力负荷预测系统。该系统由负荷预测数据查询模块、预测方法模块、结果查询模块和图表输出模块四部分组成。事实说明,混合算法在全局收敛性和收敛速度上要好于传统的算法,所基于此的短期负荷预测系统能达到令人满意的精度。     

Dynamo - a portable tool for dynamic load balancing on distributed memory multicomputers

Dynamic load balancing is an important technique when developing applications with unpredictable load distribution on distributed memory multicomputers. A tool, Dynamo, that can be used to utilize dynamic load balancing is presented. This tool separates the application from the load balancer and thus makes it possible to easily exchange the load balancer of a given application and experiment with different load balancing strategies. A prototype of Dynamo has been implemented in the C language on an Intel iPSC/2 Hypercube. Dynamo is demonstrated by two example programs. The first program solves the N queen problem using a backtracking algorithm and the second solves a 0-1 knapsack problem using a depth-first branch and bound algorithm.     

Offline file assignments for online load balancing

We study a novel load balancing problem that arises in web search engines. The problem is a combination of an offline assignment problem, where files need to be (copied and) assigned to machines, and an online load balancing problem, where requests ask for specific files and need to be assigned to a corresponding machine, whose load is increased by this.We present simple deterministic algorithms for this problem and exhibit an interesting trade-off between the available space to make file copies and the obtainable makespan. We also give non-trivial lower bounds for a large class of deterministic algorithms and present a randomized algorithm that beats these bounds with high probability.     

分布式数据库系统的动态负载平衡策略及算法设计

随着网络中数据库应用的发展，使得分布式数据库系统的负载平衡问题突显出来。目前大多数分布式数据库管理系统没有负责平衡功能，其负载平衡依赖于操作系统的负载平衡机制来解决，这样带来的问题是系统负载的评价粒度细小和负载转移的开销增加。讨论了动态负载平衡策略的要素，针对分布式数据库系统的负载平衡问题，提出了以事务队列长度作为负载评价标准，并给出了一个动态负载平衡策略及算法。     

基于DHT的P2P系统的负载均衡算法

在基于DHT的结构化P2P系统中，DHT的使用以及节点处理能力的不同导致系统中节点的负载不均衡．现有的负载均衡算法存在两个不足：①负载的转移没有考虑节点之间的链路延迟；②算法依赖于系统中固定位置的某些节点．提出了分布式负载均衡算法：每个节点周期性的收集系统局部负载信息，然后选择链路延迟较小的节点进行负载转移．算法依赖于系统中的所有节点，解决了单点失败问题．同时，负载的转移是在链路延迟较小的节点之间进行的．仿真实验表明，①对于各种系统利用率，该算法都可以获得理想的负载均衡效果；②算法可以使负载转移开销减少45％以上．     

EJB集群系统负载均衡策略的研究与实现

分析了常用EJB集群系统的设计方法与负载均衡算法,设计了一种软件Proxy系统,并针对常用算法的不足提出了一种基于BP神经网络的负载均衡算法。该算法具有较强学习能力、容错性强和自适应能力强的特点。仿真实验证明,基于该算法的集群系统具有较好的适应能力和伸缩性。     

一种改进的基于动态反馈的负载均衡算法

负载均衡是集群系统研究的一个重要问题,负载均衡算法是集群任务分配的核心,介绍了LVS中的负载均衡算法,讨论了常用算法的不足,在分析这些算法各自优缺点的基础上,提出了一种改进的基于反馈的负载均衡算法,算法引入一个负载容余参数以更准确地描述集群节点的负载状况,在考虑服务节点真实负载,处理能力的基础上,尽量简化负载均衡器的任务分配算法.测试结果显示该算法优于静态算法.     

Distributing and Load Balancing Sparse Fluid Simulations

This paper describes a general algorithm and a system for load balancing sparse fluid simulations. Automatically distributing sparse fluid simulations efficiently is challenging because the computational load varies across the simulation domain and time. A key challenge with load balancing is that optimal decision making requires knowing the fluid distribution across partitions for future time steps, but computing this state for an arbitrary simulation requires running the simulation itself. The key insight of this paper is that it is possible to predict future load by running a speculative low resolution simulation in parallel. We mathematically formulate the problem of load balancing over multiple time steps and present a polynomial time algorithm to compute an approximate solution to it. Our experimental results show that distributing and speculatively load balancing sparse FLIP simulations over 8 nodes speeds them up by 5.3× to 7.9×, and that speculative load balancing generates assignments that perform within 20% of optimal.     

Hydrodynamic load balancing

This paper presents a hydrodynamic framework to solving the dynamic load balancing problem in heterogeneous distributed systems. In this approach, each processor is viewed as a liquid cylinder where the cross-sectional area corresponds to the capacity of the processor, the communication links are modeled as liquid channels between the cylinders, the workload is represented by liquid, and the load balancing algorithm manages the flow of the liquid. It is proven that all algorithms under this framework converge geometrically to the state of equilibrium, in which the heights of the liquid columns are the same in all the cylinders. In this way, each processor obtains an amount of workload proportional to its capacity. A hydrodynamic algorithm is presented and its performance is evaluated. The algorithm is applied to solve several practical applications to demonstrate the applicability of the framework     

Load balancing strategies for a parallel ray-tracing system based on constant subdivision

Static and dynamic load balancing strategies for a multiprocessor system for a ray tracing algorithm based on constant subdivision are presented. An object space is divided into regular cubes (subspaces), whose boundary planes are perpendicular to the coordinate axes, and these are allocated to the processors in the system. Here, load balancing among the processors is the most important problem. Firstly, in a category of static load balancing, strategies for mapping the subspaces into the processors are evaluated by simulation. Moreover, we propose a hierarchical multiprocessor system in order to realize dynamic load balancing with the static one. Its architecture can overcome the limitation of the static load balancing in a large scale multiprocessor system.     

基于负载权值的负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,综合考虑节点负载和节点性能信息,提出了基于负载权值的动态反馈负载均衡算法。利用负载权值选择分配负载的节点集合,保证性能高的节点分配到较多的负载;引入负载差值计算节点分配负载的概率,使得负载的分布更加均匀;通过负载增量及负载修正保持系统的稳定性。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。