基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

求解无等待流水调度的基于禁忌搜索的混合算法

本文提出了解决最小完工时间的无等待流水调度问题的基于禁忌搜索的混合算法。算法结合了调度规则和禁忌搜索算法的优点,首先利用调度规则构造较好的初始解,既可以加快禁忌搜索算法的收敛速度,也可以降低整个算法的运算量,使算法有更好的工程实用性;然后使用变邻域结构的禁忌搜索算法改进当前解。在保持可达性的基础上,该算法缩小了邻域规模和减少了计算时间。数值仿真实验表明,该算法是有效的。     

基于禁忌搜索的智能公交调度研究

为了兼顾乘客群体和公交公司的满意度,提出了基于禁忌搜索的智能公交调度策略。其策略是以乘客群体和公交公司满意度之和最大为目标函数,采用禁忌搜索方法查找某车次公交车辆各时段的最优发车间隔,以便适应客流变化,减少乘客等车时间,并降低公交运营成本增加公交公司经济收益,从而解决基于固定发车间隔的公交调度不足。     

基于禁忌搜索算法测地卫星任务调度研究

研究测地卫星调度问题,它是一个复杂的组合优化问题,涉及多个卫星,大量的任务与约束限制,何时和如何执行每项任务。分析了问题的主要约束,在合理的假设基础上建立了带有时间窗口多资源调度问题模型,提出一种改进的禁忌搜索算法求解该模型。用实例对模型和算法进行了验证,并将结果与动态规划方法求解结果比较分析,结果表明模型和算法是有效的。     

基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法

为合理利用多处理器资源,对任务调度算法进行研究,针对现有任务调度算法在任务规模较大的情况下全局寻优能力方面的不足,提出基于禁忌搜索的多处理器任务调度算法。对任务图不设任何约束条件,利用基于任务复制的TDS算法产生高质量的初始调度以降低算法复杂度,利用禁忌搜索算法全局寻优得到最优调度。实验结果表明,该算法可以有效降低任务调度长度,减少所需处理器数目。     

基于有色Petri网和IPSO的并行测试系统任务调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势成为下一代自动测试系统ATS发展的热点;针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化问题,提出了一种有色Petri网和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的任务调度优化算法;采用有色Petri网建立并行测试系统模型,得到并行测试的动态特性;采用IPSO算法搜索最优的任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案;最后,将该算法应用到某型雷达电路板并行测试系统中,研究结果表明,与遗传算法GA相比,该算法效率更高,更利于工程应用。     

基于时间Petri网的并行测试任务调度

并行测试拥有减少测试时间和降低测试成本的强大优势,正成为研究热点之一;首先介绍了并行测试的基本概念,针对在并行测试系统中由于多任务并行调度,可能引起的资源冲突问题,提出一种基于时间Petri网的并行测试任务调度建模方法;通过搜索Pe-tri网模型的可达树,寻找不同的变迁发生序列;比较不同序列的完成时间,得到完成所有测试任务需要时间最短的并行任务调度序列;最后,在该模型下,对一个实例进行了仿真分析;试验结果表明,该模型适于描述该类型系统的任务调度过程。     

一种基于禁忌搜索技术的作业车间调度算法

描述了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的有效的启发式算法．该算法基于禁忌搜索技术．算法中利用了新的禁忌搜索方法．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，对多个实例得到比当前没有用转换瓶颈技术的禁忌搜索中最好的算法之一的TSAB算法更好的结果．     

禁忌搜索方法解最小化拖期任务数的并行多机调度问题

禁忌搜索方法（ＴＳ）是一种将人工智能技术引入管理中的一种高于一般启发式算法的智能化“超启发式”算法，它能有效地解决大型组合优化问题。本文用ＴＳ方法解决最小化拖期任务数的并行多机调度问题，并同目前最好的启发式作了比较，大量实验表明了ＴＳ方法的有效性。     

一种带禁忌搜索的粒子并行子群最小约简算法

为了提高基于群体智能的粗糙集最小属性约简算法的求解质量和计算效率,提出一个结合长期记忆禁忌搜索方法的粒子群并行子群优化算法.并行的各子群不仅具有禁忌约束,而且包含多样性和增强性策略.由于并行的子群共同陷入局部最优的概率小于一个粒子群陷入局部最优的概率,该算法可提高获得全局最优的可能性,并减少受初始粒子群体的影响.多个UC I数据集的实验计算表明,提出的算法相对于其他的属性约简算法具有更高的概率搜索到最小粗糙集约简.因此所提出的算法用于求解最小属性约简问题是可行和较为有效的.     

一种基于禁忌搜索的作业车间调度算法

文章描述了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的有效的启发式算法。该算法基于禁忌搜索技术和前瞻思想,为了得到更好的结果,还将倒转技术引入到算法中。从对一组问题基准实例的实验计算结果看,该算法在合理的计算时间内,对多个实例得到比2004年提出的ISSB算法和另一种基于禁忌搜索的TSAB算法更好的结果。     

一种基于并行测试完成时间的任务调度算法

介绍了一种基于并行测试完成时间的极限定理分析和设计的静态并行测试任务调度算法——TSUL(task scheduler based on UUTs model and limit theorem of parallel test finish time)算法.该算法在设计过程中运用并行测试完成时间的极限定理确定了并行完成所有测试任务所需的极限最短时间,生成的解能够尽量接近或达到问题的最优解.经实例验证,对于静态的并行测试任务调度问题,TSUL算法是一种有效的最优化算法.     

基于混合人工蜂群算法的并行测试任务优化研究

并行测试技术可以同时进行多个任务的测试,提高资源利用率,节约测试成本;并行测试调度问题是一种复杂的组合优化问题,是并行测试技术的核心要素;并行测试系统作为并行测试技术的载体,自身的性能和求解效率尤其重要;对并行测试完成时间极限定理进行了研究,建立了并行测试任务调度的数学模型,分析了传统元启发式算法求解并行测试问题的不足,提出了基于动态规划的递归搜索技术和人工蜂群算法相结合的混合人工蜂群算法,并采用整数规划精确算法和遗传算法对混合人工蜂群算法进行验证;得出结论采用混合人工蜂群算法进行并行测试任务的调度节约了接近50%的时间,降低了约20%的硬件资源占用,提高了测试效率,可以满足工程实际的应用。     

基于GSPN和人工免疫算法的并行测试任务调度研究

针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种广义随机Petri网和人工免疫算法相结合的任务调度优化算法.首先对并行测试系统建立广义随机Petri网(GSPN)模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径;将免疫克隆选择算法(ICSA)应用到并行测试系统任务调度问题中,并提出一种自适应克隆选择算子,搜索最优任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案.用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行仿真验证,结果表明,与改进的混合遗传算法(IHGA)相比,该算法能够便捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高.     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

基于禁忌算法的双层结构网格任务调度研究

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的利用率。针对网格环境异构、分布等特点,提出了基于禁忌搜索算法（TS）的双层结构网格任务调度算法,仿真实验表明,该方法具有良好的解质量和搜索能力,对异构系统中的任务调度具有较好的处理结果。