航空货站自动化存取系统作业调度优化

为从作业调度角度提高航空货站自动化存取系统运作效率,在分析双板作业和防冲突避让对指令序列完工时间影响的基础上,以指令序列完工时间最短为优化目标,建立了航空货站自动化存取系统调度优化模型,并设计了一种改进的蚁群算法对模型进行求解.为避免算法在搜索过程中陷入局部最优,在引入权重信息素和随机扰动策略的基础上,提出了具有变异率的状态转移参数,用于在寻优过程中决定蚂蚁的移动方向.仿真结果表明:改进的蚁群算法较基本蚁群算法和遗传算法具有更好的全局搜索能力和求解精度,所提出的调度优化方法获得的指令序列完工时间较先到先服务调度策略有至少37%的改进.     

四向穿梭车系统的提升机调度优化

提升机作为四向穿梭车系统的瓶颈资源,其调度方案的优劣与系统作业效率密切相关。针对提升机的调度问题,提出了一种调度策略。首先,将提升机调度问题转化为含运输时间的柔性作业车间调度问题,并考虑同层任务的执行顺序约束,构建提升机调度数学模型。其次,提出了一种改进型混合遗传算法对模型进行求解,该算法以混合遗传算法为基础,针对混合遗传算法易产生不合法个体导致算法搜索能力下降的问题,提出了一种个体修正方法,以增强算法的搜索能力。最后,采用某农产品冷库的实际数据对模型及改进型混合遗传算法的可行性与有效性进行了验证。结果表明,相比于仓库中实际应用的策略,改进型混合遗传算法可使任务完成时间至少减少24.66%。     

考虑设备时变效应的晶圆加工序列决策调度方法

为改善半导体生产过程中设备状态不确定引起的时变效应可能造成生产计划难以推进、生产效率下降等问题,使用考虑设备时变效应的晶圆加工序列决策调度方法制定调度方案。采集过往加工工时数据,挖掘设备状态变化的特征参数与晶圆的加工工时时变效应的关联关系,从而建立考虑时变效应的平行机调度模型,实现最大完工时间的最小化。设计集成调度优化知识的混合搜索算法(HSAOSK),利用单机调度最优规则与多机调度优化知识库减少搜索空间,提高算法的计算效率。实际算例的分析结果表明：HSAOSK算法求解小规模算例的最优解与精确算法(BRA)相同,求解大规模算法时与其他优化算法相比,最大完工时间可减少6.17%,且计算时间非常短,HASOSK算法的优越性能满足构建半导体调度决策方案的需求。调度决策方法不仅能为具有时变效应的半导体生产系统提供有效的加工序列决策,还能针对设备状态提供不同的维护决策以保证生产效率。     

基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法研究

为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。实验结果表明,该算法能够很好的平衡资源负载,减少任务完成时间,有效的提高了Hadoop平台的性能。     

改进CS算法结合决策树的云工作流调度

对云计算环境下工作流任务调度的现有方案进行分析,针对存在运行时间长、资源利用率低等不足,提出一种结合改进型布谷鸟搜索算法和决策树的工作流任务调度方案。首先,根据工作流任务属性分配截止期限;其次,利用改进型布谷鸟搜索算法将工作流分割成多个子工作流,最小化数据依赖性,再利用决策树选择出满足任务QoS约束的资源;最后,根据任务的计算时间、排队时间和通信延迟的总和来判断是否满足截止期限约束,以此配置相应的资源。实验结果表明,该方案具有较短的总运行时间和较高的任务完成率。     

基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度

针对云计算系统中能否高效地调度子任务的问题,本文提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的任务调度算法.利用柯西分布对陷入局部极值的鸟巢进行扰动,有利于提高布谷鸟搜索算法全局搜索的质量.算法运用整数编码方式,利用改进后的算法求得最优解.使用云仿真平台进行验证,结果证实了所提出算法的有效性.     

用小生境模拟退火算法求解热轧调度问题

建立了特殊生产工艺约束下热轧调度问题的非对称旅行商问题的数学模型,采用小生境模拟退火算法求解该模型,提出用小生境邻域构造法构造搜索子空间,以提高模拟退火算法的效率。实验结果表明小生境模拟退火算法能够更快地找到更好的解,并优于局部搜索算法和传统模拟退火算法。     

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.     

并行机生产与成批配送协调调度问题的近似策略

为了提高供应链体系中企业的生产效率,降低生产和运输成本,针对钢铁企业生产与产品配送特点,提出了并行机生产与成批配送协调调度问题.并行机上加工完成的订单以组批的方式配送到相应的客户,每批配送的订单需要考虑运输时间和运输费用,目标为将总完工时间与配送费用之和最小化.通过对问题的最优解进行分析,利用程序划分和动态规划方法,提出了伪多项式时间算法.结果表明,伪多项式时间算法可以成为解决该问题的全多项式时间近似策略.     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

集装箱码头装卸混合调度模型

为提高集装箱码头作业效率,建立装卸混合调度模型,并设计两阶段禁忌搜索算法的求解方法:通过禁忌搜索算法决定进口集装箱的堆存位置;基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再决定装卸桥作业顺序、计算装卸总作业时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化装卸调度.算例表明,两阶段禁忌搜索算法可以获得满意求解结果;与装卸分别调度相比,装卸混合调度模型可以提高集卡利用效率.     

带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能.     

基于变异算子的云计算任务调度算法

为了高效调度云计算中海量的任务,提出一种改进遗传算法（IGA）,将变异操作分为两种：变异操作a和变异操作b变异操作a为随机位置的基因值变异,而变异操作b则是先找出满足一定条件的基因位置,再将该位置的基因值变异成目标基因值,使得每次变异后的染色体都优于变异前的染色体.在算法的前期使用变异操作a,在算法后期即将收敛于最优解时,采用变异操作b以加快收敛的速度 为了避免改进变异操作使算法陷入局部解,在种群初始化时,采用染色体匹配率的方式选择初始化种群,使其均匀的分布在整个解空间上.实验仿真结果表明,改进算法不但使最终完成时间更短,收敛效率更高,而且可以在一定程度上均衡负载,能更有效地实现任务调度.     

An effective discrete artificial bee colony algorithm for flow shop scheduling problem with intermediate buffers

An effective discrete artificial bee colony(DABC) algorithm is proposed for the flow shop scheduling problem with intermediate buffers(IBFSP) in order to minimize the maximum completion time(i.e makespan). The effective combination of the insertion and swap operator is applied to producing neighborhood individual at the employed bee phase. The tournament selection is adopted to avoid falling into local optima, while, the optimized insert operator embeds in onlooker bee phase for further searching the neighborhood solution to enhance the local search ability of algorithm. The tournament selection with size 2 is again applied and a better selected solution will be performed destruction and construction of iterated greedy(IG) algorithm, and then the result replaces the worse one. Simulation results show that our algorithm has a better performance compared with the HDDE and CHS which were proposed recently. It provides the better known solutions for the makespan criterion to flow shop scheduling problem with limited buffers for the Car benchmark by Carlier and Rec benchmark by Reeves. The convergence curves show that the algorithm not only has faster convergence speed but also has better convergence value.     

教学资源访问系统的并行调度算法设计

考虑到任务的通信延时、数据传输时间,结合贪心算法、优先原则、多机调度问题和Log-GP模型,设计一种适合分布式环境下多用户教学资源访问请求特点的并行调度算法.算法根据教学资源数据量大、内容复杂的特点采用通信与处理相重叠策略来提高系统的加速比和并行效率,连续两次调度时,通过调整处理机的权值,保持系统的高动态负载平衡效率.     

基于顶点覆盖问题解的与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与/或网模型及与/或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与/或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与/或优先约束任务调度最小完成时间问题.通过算法示例表明,该算法对与/或优先约束任务图具有良好的调度性能,能够得到一个最优唯与任务图,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论,是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.     

流水工序调度与生产效率的关系模型分析

提出一种基于粒子群算法的流水工序调度任务优化模型.利用流水工序调度任务的特点得到流水工序时间约束条件,利用粒子群算法的原理建立流水工序调度任务优化模型,利用粒子群算法对模型进行求解.仿真实验表明,利用该算法能够得到流水工序调度问题的最优解,提高生产效率.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解。应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性。     

改进灰狼算法及其在港口泊位调度中的应用

为提升港口泊位调度的效率,提出一种基于改进灰狼算法的船舶调度优化方法.针对灰狼算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足,引入Sin混沌初始化,增强初始种群的均匀性和遍历性;引入头狼引领策略,加快算法收敛,提高算法效率;引入合作竞争机制,增强算法局部搜索的能力;在灰狼种群位置更新时引入自适应权值,以满足不同时期的寻优要求.为验证改进灰狼算法的有效性,将该算法与其他6种不同算法进行对比实验.结果表明:改进灰狼算法的收敛速度明显快于其他6种算法,在不同测试函数的仿真中均能得到所求函数的最优值,且该算法独立运行20次取得解的标准差均为0,表明该算法对不同维度的求解问题均具有很好的抗扰性;在港口泊位调度的应用中,经过该算法优化后,所有船舶停留总时间较优化前缩短了14.7%,大幅度缩短了船舶的在港时间.该算法在船舶调度优化中取得了满意的应用效果,能够得出相对较佳的调度方案,实现泊位停靠最优化,为港口泊位调度优化提供了新方法.     

Hadoop云平台下基于LATE改进的推测执行算法

为解决Hadoop云平台下推测执行算法的不足,基于LATE算法提出一种新的任务进度计算方法,并且采用更细粒度的方式选择执行备份任务的节点。实验结果表明,该算法能够更精准的选定掉队者任务并选择合适的执行节点,缩短作业的执行时间,提高云平台的效率。