基于CBR的半导体生产线组合调度策略研究

将调度策略及其作用于具体生产模型时得到的生产性能指标作为调度实例存储到实例库中,和用CBR方法找到与新的调度要求最相似的几个实例,并把这些相似实例所采用的调度规则按不同的权重进行组合后运用于该模型,以达到优化生产性能指标的目的。具体调度实例是对SRPT、LPT及SPT 3种调度策略进行组合,仿真结果显示,相对于3种调度策略中的一种来说,组合调度策略作用下的平均加工周期及其方差得到了一定程度的优化。     

一种改进的OpenMP指导调度策略研究

在科学计算中,循环结构是最重要的并行对象之一.考虑到负载平衡、调度开销等多方面因素,OpenMP标准提供静态调度、动态调度、指导调度和运行时调度等不同策略.针对指导调度策略不适合递减型循环结构的问题,提出一种改进的new_guided指导调度策略,并在OMPi编译器上加以实现.New_guided调度策略的主要思想是对前半部分的循环采用静态调度,后半部分的循环采用指导调度.针对不同循环结构,在多核处理器上对不同调度策略进行评测.结果表明,在一般情况下,OpenMP默认的静态策略的调度性能最差;对于规则的循环结构和递增的循环结构,动态调度、指导调度和new_guided策略的性能差别不大;对于递减型的循环结构,动态调度和new_guided策略的性能相当,要优于指导调度策略;对于某些极不规则的随机循环结构,动态调度明显优于其他策略,new_guided策略的性能介于动态调度和指导调度之间.     

基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法

为提高智能算法在Map-Reduce作业调度问题中的求解效率, 提出一种基于改进蛙跳策略的调度算法。针对蛙跳策略在Map-Reduce作业调度中的应用, 算法具体设计了编码方案和进化算子; 同时, 为提高算法收敛性能, 对蛙跳策略进行改进：结合种群多样性指标增加逆转变异操作。仿真实验结果表明, 提出的改进蛙跳策略在Map-Reduce作业调度问题求解中, 收敛性能、作业总完成时间和平均完成时间三个方面均优于基本蛙跳策略和已有的智能调度算法, 是一种实用的Map-Reduce作业调度方案。     

混合云中基于截止时间和费用约束的调度方法研究*

针对混合云调度中私有云利用率不高和公有云费用偏高的问题,基于性能和费用目标提出了两个调度策略—截止时间优先和费用优先策略,建立了混合云中的任务和资源模型,能够根据用户提交的任务需求自适应选择合适的调度资源,对截止时间要求比较高的任务可以优先调度至公有云,对费用要求高的任务可以优先调度至私有云,而且两种策略均满足截止时间和一定的费用约束,因此相对于其它类似的基准调度方法,本文的两种调度策略在调度完成时间、费用、截止时间超出率和私有云利用率等方面均有很好的表现,尤其是当任务量比较大的时候,两种调度策略表现出更好的自适应性和优势。     

基于响应时间的混合关键级系统弱约束调度策略研究

现有的混合关键级系统调度策略如AMC、SMC等大多以牺牲低关键级任务的方式保证高关键级任务的执行,不符合实际工业设计且破坏数据完整性。对此建立一种新的混合多关键级任务模型,基于响应时间分析提出两种调度策略:AMC-we-x和AMC-we-max-x。线下估计任务集在这两种调度策略下的可调度比率,与已有的混合多关键系统调度策略AMC-arb-x、AMC-max-x进行比较。结果表明,提出的两个调度策略在一定程度上能够实现调度低关键级任务的积极调度,可以通过改变弱约束模式参数调整任务的服务水平。     

MPEG-4视频编码的并行实现

该文采取不同的方式探讨了MPEG-4视频校验模型的并行资源,以实现MPEG-4视频的实时处理。首先简要介绍了现有的几种调度策略,如模块并行策略、组调度策略、基于GOV的调度策略、基于VOP的调度策略等;在数据划分方面,对现有的几种数据划分方式(传统数据划分方式、殆正方形方式、形状自适应方式等)做了介绍。     

VOD视频服务器中的视频流调度策略

介绍了视频服务器中的几种视频流调度策略，并在此基础上给出了一种新的调度策略。     

面向用户的进程调度策略研究与实现

针对Linux进程调度策略注重系统性能而忽视用户服务的问题,提出一种面向用户的进程调度策略,根据各用户拥有进程数量上的差别,分别调用Linux原有动态优先调度策略、公平共享法调度策略和自适应公平共享法调度策略,以达到最大限度地满足整个系统各用户需求的目的,实现进程调度公平性原则。在实现过程中,解决了决策计算的问题,引入动态权限调整机制实现了自适应公平共享算法。实验结果表明,该进程调度策略是有效的,可应用于注重用户满意度的分时系统中。     

分布式实时系统任务与消息综合调度算法研究

分布式实时系统作为一种典型的实时系统应用受到了关注，目前提出了许多分布式实时系统的调度策略。但是，绝大多数策略往往忽略了全局任务调度时的消息调度。本文提出一种综合任务调度和消息调度的算法，提供了一种实时系统调度的新思路。     

多性能目标分组调度策略

在高速分组交换网络中,分组调度策略和算法的设计是一个关键问题.由于网络分组调度策略有着多方面性能的要求,如何同时满足多个性能目标是当前的研究难点.基于比例公平性原则,提出了一种分组网络中的比例公平调度策略(proportional fairness scheduling,简称PFS),该调度策略综合考虑了网络效率、用户QoS要求和系统公平性等多维目标,对该策略进行了详细的分析和论证.比例公平调度策略可以广泛应用于分组网络调度策略的设计研究和改进.     

装备维修任务调度理论与策略研究现状综述

在明确装备维修任务调度需求及意义的基础上,分析了装备维修任务调度理论及策略的研究现状。在维修任务调度理论方面,根据调度的特点对抢占调度与非抢占调度、静态调度与动态调度进行了阐述;在维修任务调度策略方面,根据调度目标及调度特点对时钟驱动调度策略、优先级调度策略以及其他调度策略进行了阐述。在分析研究现状的基础上,提出应对装备维修任务抢占调度及混合调度策略等方面加强研究。     

Bi-level dynamic scheduling architecture based on service unit digital twin agents

Pure reactive scheduling is one of the core technologies to solve the complex dynamic disturbance factors in real-time. The emergence of CPS, digital twin, cloud computing, big data and other new technologies based on the industrial Internet enables information acquisition and pure reactive scheduling more practical to some extent. However, how to build a new architecture to solve the problems which traditional dynamic scheduling methods cannot solve becomes a new research challenge. Therefore, this paper designs a new bi-level distributed dynamic workshop scheduling architecture, which is based on the workshop digital twin scheduling agent and multiple service unit digital twin scheduling agents.Within this architecture, scheduling a physical workshop is decomposed to the whole workshop scheduling in the first level and its service unit scheduling in the second level. On the first level, the whole workshop scheduling is executed by its virtual workshop coordination (scheduling) agent embedded with the workshop digital twin consisting of multi-service unit digital twins. On the second level, each service unit scheduling coordinated by the first level scheduling is executed in a distributed way by the corresponding service unit scheduling agent associated with its service unit digital twin. The benefits of the new architecture include (1) if a dynamic scheduling only requires a single service unit scheduling, it will then be performed in the corresponding service unit scheduling without involving other service units, which will make the scheduling locally, simply and robustly. (2) when a dynamic scheduling requires changes in multiple service units in a coordinated way, the first level scheduling will be executed and then coordinate the second level service unit scheduling accordingly. This divide-and-then-conquer strategy will make the scheduling easier and practical.The proposed architecture has been tested to illustrate its feasibility and practicality.     

A survey of problems,solution techniques,and future challenges in scheduling semiconductor manufacturing operations

In this paper, we discuss scheduling problems in semiconductor manufacturing. Starting from describing the manufacturing process, we identify typical scheduling problems found in semiconductor manufacturing systems. We describe batch scheduling problems, parallel machine scheduling problems, job shop scheduling problems, scheduling problems with auxiliary resources, multiple orders per job scheduling problems, and scheduling problems related to cluster tools. We also present important solution techniques that are used to solve these scheduling problems by means of specific examples, and report on known implementations. Finally, we summarize some of the challenges in scheduling semiconductor manufacturing operations.     

网络化运动控制系统的经典调度算法应用研究

网络化运动控制系统作为一类特殊的实时系统,其系统的性能与资源（处理器、网络）的调度密切相关,将实时调度理论应用于网络化运动控制系统非常必要。在对用于单处理器的经典实时调度算法（RM和EDF）以及网络调度的研究现状进行综述的基础上,对网络调度和任务调度的异同点及网络调度的实现方法和应用技术进行了研究。最后,对RM和EDF两类调度算法在网络化运动控制系统中的应用及调度优化问题进行了仿真研究。     

强化学习A3C算法在电梯调度中的建模及应用

为让电梯调度算法在电梯电力能耗、用户乘梯体验和算法适应性方面具备更好表现,在目前主流的电梯调度算法基础之上,提出对调度环境、电梯行为和调度目标3个方面进行统一建模的基于强化学习A3C的电梯智能调度算法.让调度电梯在不断地和环境交互学习过程中逐渐学习得到最优电梯调度策略,与基于具体环境建模的相关电梯调度算法进行对比实验,...     

Ad hoc网格调度算法研究*

简要介绍了Ad hoc网格的特点和调度目标;在调度算法分类的基础上,重点研究了Ad hoc网格的五种调度算法,包括静态调度算法,动态调度算法,基于QoS的调度算法,基于信任机制的调度算法,以及基于经济模型的调度算法,并对算法的优缺点和适用环境作了比较分析;最后总结了Ad hoc网格调度进一步的研究难题。     

基于上下文赌博机的自适应实时车间调度

传统的多Agent车间调度方法使用单一调度规则, 忽略了生产环境变化对调度规则适用性的影响, 导致调度结果欠佳. 本文针对该问题提出一种自适应实时车间调度方法, 通过上下文赌博机对工件调度过程进行类比建模. 经过若干回合学习的上下文赌博机模型能够依据生产环境制定调度决策, 获得优异的调度结果. 最后, 通过仿真实验验证了提出方法的有效性.     

计算网格中经济模型调度算法

任务调度是网格计算系统的一个重要组成部分。随着网格计算的出现,由于缺少对网格资源的直接管理,给网格任务调度带来了新的挑战。目前的任务调度机制大多数只考虑了任务调度的服务质量(QoS),而没有考虑任务调度的费用。为此,在研究了目前已有的适应启发式任务调度算法之后,提出了在同等费用前提下,将任务调度到能够提供较高QoS的资源中去的任务调度算法。     

多核环境下内存数据库并发调度技术优化研究

对多核环境下内存数据进行并发调度,可以减少计算机宕机次数和数据切换时时间,提高数据并发调度精度,增加数据操作平稳性;当前的内存数据并发调度方法是利用PrebuiltTrigger对内存数据进行并发调度,在调度过程中,没有设定具体的内存数据调度目标,导致内存数据库中的数据因此错乱无序,存在数据并发调度精度低的问题;为此,提出一种基于Linux的多核环境下内存数据并发调度优化方法;该方法首先采用IACT算法对影响调度进行的数据和内存数据库中相似或重复数据进行清洗,然后以清洗的数据为基础,利用启发式算法对其进行数据特征选取,依据多属性决策理论对内存数据并发调度的最优路径属性权重集合进行计算,以其结果为依据,计算调度最优路径的偏差值,最后利用最小偏差值,建立调度最优路径线性规划模型,对每条调度路径的综合决策属性值进行排序,由此得到调度的最优路径,完成对多核环境下内存数据的并发调度;实验结果证明,所提方法可以对多核环境下内存数据进行高效率地并发调度,提高了数据调度精度,增加了内存数据的可循环利用性,为低开销的内存数据调度提供了支撑。     

并行任务调度算法研究

对已有的并行任务调度研究方法进行了分类,并对各种并行任务图模型进行了阐述。在此基础上主要介绍了表调度、基于任务复制以及基于集群等的调度技术思想,进而对这几种调度技术的典型算法作了简略的分析。最后对并行任务调度问题的未来研究方向进行了展望。