柔性制造系统中生产调度问题的零压缩二叉决策图算法

针对赋时有界Petri网模型下柔性制造系统的生产调度问题,给出了有界Petri网的零压缩二叉决策图表示方法,进而建立了此类生产调度问题求解的符号零压缩二叉决策图算法.该算法在求解过程中对状态空间及其搜索过程中的相关数据,采用零压缩二叉决策图表示,避免了状态和搜索的显式枚举,实现了隐式高效操作,有效地改善了算法的计算性能.实验结果表明了算法的有效性.     

综合模块选择、资源共享与任务调度的SoC设计方案搜索算法

在SoC系统的设计中,设计方案将直接决定最终系统的性能和成本.提出一种综合模块选择、资源共享与任务调度的设计方案搜索算法.该算法巧妙地将模块选择、共享方案的搜索与表调度融合在一个分支定界过程中,严格搜索表调度策略下的最优设计方案;将搜索与调度同时进行,具有较快的搜索速度.对多种不同规模的任务图进行测试,并与现有方法进行实验对比的结果表明,对于中小规模的系统设计,该算法能够在很短的时间内找到设计空间中的最优方案.     

基于高斯变异的人工萤火虫算法在云计算资源调度中的研究

如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点.建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高.通过在CloudSim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力.     

基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁项集。集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程。为缩小集合枚举树的搜索空间,采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略,提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner。该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构,并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法。通过为每个频繁项增加包含索引,Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜索得到了候选最大频繁项集,使集合枚举树的第一层结点个数大幅度减少。然后在候选最大频繁项集中通过深度优先搜索,得到全部最大频繁项集,从而实现了集合枚举树的跳跃式搜索,大大缩小了搜索空间。实验结果表明,该算法可有效提高最大频繁项集的挖掘效率。     

动态选择时钟的资源约束下调度算法

为拓展数据流综合可搜索解空间,使资源约束下的调度结果更加接近全局最优,提出一种动态选择时钟周期的资源约束下调度算法.在资源约束调度过程中,通过对单周期、多周期和链式操作进行组合来计算备选时钟;在调度过程中选择能够充分利用元件资源,并可减小数据通道延迟时间的时钟周期,最终完成最佳时钟下的资源约束下调度.该算法将资源约束的影响引入时钟周期的选择,可得到能够真正提高性能的最优时钟;在时钟选择过程中完成资源约束下调度,使调度和时钟选择同时完成,保证调度结果的全局最优性.实验结果表明,采用文中算法得到的时钟周期和调度结果保证了资源约束条件下的数据通道延时最小.     

Xen虚拟机资源调度优化算法

针对Xen虚拟化平台中虚拟机资源分配不合理的问题,提出了两种资源调度优化算法,即细粒度优化算法和粗粒度优化算法.细粒度优化算法主要解决单个物理节点上虚拟机资源分配不合理问题,能够根据物理节点上运行的各虚拟机的资源利用情况来调整资源分配量,适当增加利用率较高的虚拟机的资源,减少资源利用率低的虚拟机的资源,从而优化资源分配,提高资源利用效率,避免不必要的虚拟机迁移.粗粒度优化算法是针对集群中多个物理节点之间虚拟机负载不均衡问题而提出的.该算法结合粒子群优化技术,选择将集群系统中热点物理机上的部分虚拟机迁移到最适合的冷点物理机上,从而避免高载物理机宕机.实验结果表明,这两种资源调度优化算法能够有效解决虚拟机资源分配不合理的问题,具有较好的适用性和应用前景.     

云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略

针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题,提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。该算法在分组遗传算法的基础上,采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量,设计适应度函数指导搜索解空间。算法使用基于轮盘赌法的选择方法,并对交叉和变异等进行了优化,以实现快速有效地获取近似最优解。在CloudSim环境下进行了仿真,实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。     

云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略

针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题,提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。该算法在分组遗传算法的基础上,采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量,设计适应度函数指导搜索解空间。算法使用基于轮盘赌法的选择方法,并对交叉和变异等进行了优化,以实现快速有效地获取近似最优解。在CloudSim环境下进行了仿真,实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。     

虚系统防火墙中处理器资源分配方案

为了有效地解决虚系统防火墙中处理器资源分配问题,提出一个基于阈值触发的PQ与WRR队列结合的处理器资源分配方案.为每个虚系统设置一个软件队列,通过对各虚系统的软件队列调度来实现处理器资源在各虚系统中的按需分配.软件队列之间采用WRR算法实现了高效率的基于权重的调度,硬件队列和软件队列之间采用了动态优先级的调度算法,设置调度触发阁值,降低了调度方案引入的性能损失.测试数据表明,该方案引入的性能损失很低,且处理器资源在各虚系统中得到了按需调度.     

基于动态资源权重的多技能项目调度启发式算法

多技能资源受限项目调度问题中,一个资源可同时具备多项技能,相较于传统的单技能项目调度,其资源分配对调度计划的工期影响程度更大,因此在对多技能项目进行排程时更加重视资源的分配.基于此,从资源视角提出一种启发式算法求解工期最短的调度计划.算法以并行调度为主体,并设计一种动态资源权重计算方法,在每一决策点,首先采用二分图最大匹配法确定当前可排活动集,而后将动态资源权重值作为调度过程中资源分配的依据,其核心思想是将资源灵活度高、对后续活动影响大的资源留置,以待下一决策点调用.最后,为验证算法有效性,对不同参数设置下的算例进行实验,结果表明,相较于随机资源分配算法和静态资源权重算法,新算法具有明显优势.     

OFDMA系统中基于遗传算法的资源分配

资源分配是OFDMA系统中保证用户QoS和提高系统容量的一种重要手段.在传统的OFDMA资源分配算法中,分组调度和子载波分配两部分是独立进行优化的.为了进一步提高系统的整体性能,提出一种基于遗传算法的分组调度和子载波分配联合优化的资源分配算法.资源分配算法中,利用随机逼近的方法来更新调度算法中的控制参数,在保证用户公平性的前提下最大化系统吞吐量;利用遗传算法来求解联合优化中的子载波分配.仿真结果表明,无论是在系统的吞吐量、丢包率,数据包等待时延还是用户公平性方面,都具有良好的性能.     

虚拟时钟调度算法研究

FIFO队列调度算法由于实现简单、执行效率高而在网络中得到大量的应用，但FIFO队列无法实现对资源的分配；男种调度算法公平队列调度则可以实现对带宽资源的公平分配，但是它存在可扩展性问题。而基于虚拟时钟的算法在实现对资源进行公平分配的同时具备良好的可扩展性，从而能够满足QoS控制中对于分组调度算法的需求。本文主要对一些基于虚拟时钟的度算法进行了分析和讨论，这也是进行QoS控制研究的基础。     

IaaS环境下多租户安全资源分配算法和安全服务调度框架

针对基础设施即服务（IaaS）环境下多租户使用安全服务时由于安全资源有限和安全资源分配不均导致的效率低下问题,提出了一个租户安全资源调度框架。首先以最小最大公平算法为基础,结合Fair Scheduler的调度思想为租户设定了最小共享量和资源需求量属性;然后通过安全服务资源分配算法在保证租户最小共享量满足的前提下,尽可能公平地满足租户的资源需求;最后结合租户内任务调度和租户间资源抢占算法,实现了租户安全服务调度框架。实验结果表明,在随机资源分配条件下,安全服务资源分配算法与传统资源分配算法相比在资源利用率和作业效率上均有明显提高,安全服务调度框架可以有效解决多租户安全资源的分配和强占问题。     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上,提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制,避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法,通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比,表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度,提出了基于期货合约任务调度算法,通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间,基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。     

On the Application of Game-Theoretic Mechanism Design for Resource Allocation in Multimedia Systems

In this paper, we study the system-level computational resource allocation problem among multiple multimedia tasks. We consider the multimedia tasks to be autonomous, i.e., they are selfish and behave strategically. We propose a resource allocation framework based on mechanism design to prevent the tasks from behaving strategically and manipulating the available system resources. We apply two mechanisms in the framework and assess their advantages over proportional-share resource allocation algorithms, which are often used in multimedia systems. We show in the simulations that the incorporation of mechanism design for system resource allocation is a promising solution that achieves efficient, fair and robust allocation against manipulation from strategic applications.      

基于离散粒子群优化算法的网格资源分配研究

资源分配和任务调度是网格计算中关键的问题之一。本文提出一种基于离散粒子群优化算法的网格资源分配算法。该算法通过对粒子群算法中粒子的位置与速度进行重新定义,以及重新设计粒子的位置与速度的变换规则,使粒子群算法适用于网格资源分配和任务调度。理论分析及模拟实验表明,该算法具有良好的性能。     

基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。     

无线MIMO系统的上行资源分配算法研究

在存在同信道干扰的无线MIMO系统中,为具有多种QoS需求的调度业务分配资源是一个具有挑战性的问题.提出一种实用的、基于SDMA的贪婪资源分配(SGRA)算法.在高效的干扰管理基础上,SGRA算法可以执行两阶段启发式计算和搜索.在第1阶段,包括上行调度和子信道分配的贪婪资源分配首先在时域频域二维进行;在第2阶段,资源分配被扩展到时域频域空域三维进行.SGRA的算法复杂度低,适用于实际无线通信系统.仿真结果表明,与同类算法相比,SGRA算法可以提高系统吞吐量,更好地保证实时业务的时延和最小数据速率需求,同时兼顾系统公平性.     

一种新型的LTE系统干扰协调算法

为了解决LTE多小区系统在重度边缘负载情况下所承受的严重的小区间干扰问题,提出了一种基于小区边缘用户数的干扰协调调度算法ICPF。该算法在软频率复用干扰协调场景下提出了改进型资源分配以及二次调度思想,在初步分配资源的基础上进行频率资源二次调整,并有效地与调度算法结合起来。仿真结果表明,ICPF算法能在保证频谱利用率的前提下,提高小区边缘用户性能以及多用户分集的效果。