一种油井运输车调度的贪心算法

文章提出了一种评价标准,综合考虑油井运输车调度过程中车辆行驶路程和运油量这两方面的指标,并根据这一评价标准提出一种解决油井运输车调度问题的贪心算法,称为＂最小耗运比优先＂贪心调度算法。详细阐述了＂最小耗运比优先＂贪心调度算法的思想和具体步骤,并在原理上对此算法进行了解释。     

Nessus插件调度算法研究

本文介绍了Nessus插件相关的技术及插件间的运行关系，给出了Nessus调度算法；设计了一种更为简单、效率更高的贪心算法；实验表明，该算法有着较好的性能。     

一种新型实时调度算法研究

在许多片上特定应用系统中，任务多且切换频繁，任务切换开销大，有时甚至严重影响系统的可调度性．研究了动态可抢占门限调度算法，它通过初始门限值、动态门限值的计算和优化线程分配，实现了在处理器高利用率下，有效降低任务切换开销的目的，并相应地减少了对内存的需求．动态可抢占门限调度算法是将静态抢占门限算法与动态调度算法有机地结合在一起。完成了由静态到动态无缝转换．     

一种基于汽车CPS的服务调度算法

驾驶者通过路边基础设施感知外部环境并根据经验作出反应是汽车信息物理融合系统的一个最基本的特点,研究汽车与路边基础设施信息交互对建设汽车信息物理融合系统具有重要意义。基于汽车与路边基础设施通信的场景,提出一种新的服务消息调度模型,设计了基于优先级的调度算法,采用贪心思想,优先调度效用值大的消息,将效用值小的消息进行插空调度,最后通过实验证明了本文算法的有效性。     

一种基于改进的GVF-Snake模型的车辆跟踪算法

提出一种基于改进的GVF-Snake模型(基于梯度矢量流的活动轮廓模型)的车辆跟踪算法.该算法利用帧差法自动获取车辆的初始轮廓,通过改进的GVF-Snake模型,从车辆视频流中准确提取出车辆的轮廓.为提高计算速度,改进的GVF-Snake模型采用贪心算法逐点迭代,并根据控制点的距离,自适应地增删控制点,以适应车辆目标大小变化.在此基础上,应用预测算法对车辆进行快速准确的跟踪.实验结果验证该算法的有效性.     

用贪心算法解决多机调度问题

给定n个独立的作业和m个相同的机器,给出了一个找到比较理想的分配方法使得n个独立的作业在m个相同机器上完成的时间最短.     

一种基于路径的调度算法

操作调度是高级综合中的重要任务，文中首次提出了一种基于路径的操作调度算法，该算法中机时处理条件结构及循环结构的调度，采用该算法可获得使控制数据流图（ＣＤＦＧ）中的所有的路径的执行所需的控制步数达到最小化调度，经实验证明，该算法特别适合于微处理器及控制占主要成分的大型综合设计。     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略（Dynamic allocation strategy based on priority）的进程调度算法。     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略(Dynamic allocation strategy based on priority)的进程调度算法。     

基于启发式算法的直升机优化调度方法

随着我国经济的高速发展和生态文明建设的不断推进,各行业的用电量呈指数增长,为输电线路带来了巨大压力。考虑到通用航空中直升机调度过程中存在的安全性不高、效率低等问题,分析了优化调度系统的设计原则,建立了直升机优化调度模型,并基于贪心启发式算法对该模型开展求解。结果表明,该方法具有一定的实际意义和理论意义。     

供应链协商调度模型与算法

研究了由一个制造商和一个分销商组成的供应链上分销商协商调度问题.此供应链中,制造商比分销商有更强的影响力,先于分销商进行调度.制造商与分销商之间不共享作业处理时间.为了改善分销商调度,建立了基于补偿的分销商协商模型,设计了保留信息私有性的协商调度策略,提出并分析了协商调度下制造商调度算法以及基于生态种群竞争的分销商协同演化调度算法.仿真实验结果表明,分销商协商调度模型与算法能够有效改善分销商调度性能,在不增加制造商调度成本的条件下,可最大程度地削减分销商调度成本超过25％.此外,提出的竞争协同演化算法能够获得比遗传算法、粒子群算法和蚁群算法更好的调度解.     

基于启发式规则的混合遗传算法及其在生产计划优化中的应用

以最优或近似最优的作业顺序编制满足关键资源约束的生产计划优化问题一直是企业生产管理中重要的研究课题之一。文章提出了一种基于传统启发式规则的混合遗传算法。该算法将染色体分为两段,前段表示资源安排策略,后段表示为优先分配规则序列,并设计了一种新的交叉算子。最后,介绍了根据此算法编制的一个制造企业生产控制的软件系统。     

航天器任务调度模型、算法与通用求解技术综述

针对航天器任务调度大规模、复杂化的新常态和灵活组网、快速响应的新要求, 综述了航天器任务调度模型、算法与通用求解技术的发展现状. 首先, 基于遥感卫星、中继通信卫星、导航卫星和航天测控等航天器任务, 从任务排序模型和时间窗口分配模型两个角度出发, 揭示了不同航天器任务调度模型的决策形式和共性特征, 阐明提升模型兼容性、适用性的必要性. 其次, 基于启发式算法、精确求解算法和元启发式算法, 探讨了航天器任务调度算法的适用模型与编码特色, 指明“算法−模型”解耦、算法深度融合的重要性. 在此基础上, 介绍了CPLEX、STK/Scheduler、Europa2和“高景一号”任务调度分系统等航天器任务调度通用求解技术的模型、算法与主要功能, 说明我国自主研发通用求解技术的必要性和新的应用思路. 最后, 指出了开发航天器任务调度统一化建模语言、打造算法库与测试集等未来航天器任务调度研究的新方向.     

选播路由算法中权重分配问题的探讨

目的节点的选择是选播路由的关键步骤,该文介绍了三种用于解决目的节点的选择问题的权重分配算法,这些算法因它们依赖的系统状态信息的不同而不同。实验结果表明这些权重分配算法有助于提高选播路由的性能。     

基于改进迭代贪婪算法的预制构件调度研究

迭代贪婪算法是一种具有较强局部搜索能力的元启发式算法,但由于传统迭代贪婪算法搜索范围过大,搜索效率有限,为了进一步提升传统迭代贪婪算法的搜索能力,考虑到阈值接受算法具有能缩小搜索范围的特点,提出了一种改进的迭代贪婪算法解决流水车间预制生产的订单接受与调度问题。该改进算法是在破坏原调度序列后加入一种基于构造启发式规则的重建策略,并结合阈值接受算法的自适应接受准则用以跳出局部最优。经大量仿真实验结果显示,与传统迭代贪婪算法、禁忌搜索算法以及遗传算法对比,改进的迭代贪婪算法具有更好的求解质量和鲁棒性。     

单线列车调度问题的双向阻塞车间调度模型及其粒子群求解算法

针对单线列车调度问题的特点,以线路中列车的总运行时间最小为目标,建立了可以直观描述问题解空间的双向阻塞车间调度模型,并提出了一种有效的离散粒子群优化算法进行求解。该算法基于双向阻塞车间调度模型设计了排列编码形式,从而可确定列车的运行顺序,同时利用随机策略和运行时间最短优先策略选择列车运行轨道;算法在求解过程中,提出了列车冲突的检测和化解方法,并按照“调度-检测冲突-化解冲突”的步骤逐区段调度列车运行;最后,利用离散粒子群优化算法进行全局优化,得到问题的最优解。仿真实例表明,所得模型和算法能够高效地求解单线列车调度问题。     

基于空间模型和遗传算法的高校排课系统

如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.     

基于马尔可夫电池模型的节能调度算法研究

对于电池供电的便携式系统,电池的节能调度是提高系统性能的重要因素,而建立精确实用的电池模型是研究电池节能调度算法的必要前提。提出了一种电池建模方法,即在每个单位时间内模拟电池的基本行为,通过行为的叠加实现对电池整个放电过程的跟踪。仿真和实验结果均证明了建模方法的正确性,同时亦表明方法具有建模简单、模型精度较高等优点。针对现有的电池节能算法往往存在增加系统复杂度、影响系统实时性等缺点,文中提出两种改进的电池节能调度算法,并在电池模型上进行了仿真验证。结果显示,改进后的算法更易于实现,且在满足系统实时性能前提下,达到较好的节能效果。     

基于贪心策略的网格工作流费用优化算法*

针对有向无环图描述的截止期约束下的网格工作流费用优化问题,提出了基于贪心策略的网格工作流费用优化算法GSA-GW(greedy scheduling algorithm for grid workflow)和IGSA-GW(improved GSA-GW)。算法首先在当前分配下将截止期转换为各任务的全局时间浮差,各任务再在全局时间浮差的限制下按照两种贪心策略选择备选资源替换原有分配。实验结果证明,两算法能较好地优化工作流费用,提高工作流调度效率。     

基于云存储的二阶段动态优化调度机制

在分布式存储的研究中,如何高效地利用存储空间是个热点问题.存储集群中,每个数据节点存储容量不可能完全一致,由于主节点选择数据节点的随机性,被选中数据节点磁盘可能接近满额,此时主节点会自动做存储负载均衡,占用数据传输带宽,不仅影响数据传输的性能,而且会引起传输数据的不可靠.论文提出一种基于云存储的二阶段动态优化调度机制：第一阶段通过计算副本存储优选比率,采用基于贪心算法的局部优化存储方案,选择存储节点,均衡副本放置空间;第二阶段采用实时监控存储集群,动态调整副本放置节点,达到存储资源的高效利用.最后通过实验,验证了该调度机制可有效地放置副本,减少节点间的数据传输,并提高文件访问效率.