银行家算法的改进与实现

银行家算法是操作系统中避免死锁的经典算法,为提高系统的运行效率,文章对银行家算法进行了研究和改进.通过对银行家算法流程、算法优缺点的分析,以及对现有的银行家改进方法的讨论,提出一种银行家算法的改进思路.使用Java语言实现了改进的银行家算法,并运用Java多线程对操作系统中进程的同步进行模拟,验证了该算法的有效性.     

银行家算法的应用研究

银行家算法是一个在操作系统中动态排除死锁的算法。本论文主要论述了银行家算法的思想,并利用该算法在排课系统中针对选修课程教室安排中的应用,使每个教室都能为得到充分和合理的应用。     

基于银行家算法的进程安全序列仿真研究

银行家算法是一种应用于操作系统安全的死锁避免方法。本文分析了银行家算法思想,给出了算法描述。在Delphi集成开发环境下进行了仿真实验,得到了进程执行的安全序列。同时文中也对银行家算法提出了改进的意见。     

基于回溯思想的银行家算法优化

本文针对传统银行家算法逐次分配资源的限制,提出利用回溯思想整体检测系统安全性,达到优化算法的效果。     

基于死锁避免的资源安全分配算法

为了提高传统资源安全分配算法效率,降低安全检查时的系统开销,提出了改进的资源安全分配算法。改进后的算法在每次安全检查时首先检查申请资源进程,一旦申请资源进程满足判定条件,便可以确定系统处于安全状态。不需要对系统中所有进程进行检查,缩小了安全检查范围,提高了系统效率。通过算法推理和实例验证,改进后的算法是可行且高效的,能更好地适应多任务系统中死锁避免的需要,实现资源的安全分配。     

多模式多资源均衡及基于动态种群的多目标微粒群算法

研究了多模式多资源均衡问题,该问题需要动态选取每项任务的执行模式,并综合考虑项目截止日期和资源限额等约束.将种群竞争模型嵌入到基于 Pareto 的向量评价微粒群算法(VEPSO-BP)中,提出了一种新的基于动态种群的多目标微粒群算法(MOPSO-DP).通过实例测试了 MOPSO-DP 的性能,并与 VEPSO-BP 进行了对比.实验结果表明, MOPSO-DP 能取得更为丰富且优化效果更好的 Pareto 非支配解.     

操作系统中死锁问题的研究

主要研究操作系统进程的死锁问题。进程死锁问题是操作系统的主要问题之一,很多学者专家一直在研究怎样解决这个问题。首先提出了死锁的概念,死锁发生的原因及产生死锁的四个必要条件,然后又讨论了破坏死锁发生的必要条件,就能预防死锁的发生,最后具体的谈论了死锁避免的最著名的算法—银行家算法,从而阻止死锁的发生。     

基于蚁群算法的多机器人协作策略

蚁群算法是一种通过对蚂蚁社会长期观察得来的优化算法．它建立在蚁群的一种叫“外激励”的联系方式上，对解决一些分布式控制问题和复杂的优化问题十分有效．将“外激励”这一概念引入多机器人系统中，设计了一种基于蚁群算法的多机器人协作策略．这一策略可以解决多机器人系统在未知环境工作时所面临的一项艰巨的任务：自主协作规划．定义了多机器人系统在未知环境中可能存在的一个问题：任务死锁；将衰减因子引入协作算法，以防止任务死锁的发生；通过仿真验证了算法的性能．     

不规则网络拓扑结构下的多棵树路由算法研究

为了提高不规则网络拓扑结构的路由效率,提出了一种新型路由算法-多棵树路由算法.考虑了原始路由算法的不足,平均了网络中各个通道的利用率,降低路由表的平均路径长度,同时在死锁发生时能够及时有效的进行死锁恢复,解决了先前路由算法中通道负载集中、通道利用率低、路由表平均路径长度过长的问题.通过模拟真实硬件环境的模拟器软件,表明了在不同规模、不同负载下的不规则网络下多棵树路由算法具有更高的效率.     

浅谈操作系统中的死锁问题

如何进行合理的资源分配,使操作系统的主要任务之一。本文将着重讨论操作系统在处理资源分配过程中的死锁问题,并给出适当的解决方法。     

浅谈操作系统中的死锁问题

如何进行合理的资源分配,使操作系统的主要任务之一。本文将着重讨论操作系统在处理资源分配过程中的死锁问题,并给出适当的解决方法。     

处理死锁的几种策略

在多道程序系统中，多个程序并发执行，共享系统资源，若对资源的管理和使用不当，会导致系统死锁。死锁避免是解决死锁问题的常用方法，而银行家算法是最著名的死锁避免算法。用类C语言描述了多项资源银行家算法。     

应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络.     

启发式算法在网络计划多资源平衡中的应用

多资源平衡问题是项目管理网络资源优化的一个基本问题,论文提出一种在工期一定的情况下多资源平衡问题的启发式算法。由于项目的某项活动总是可以在最早开始时间和最晚开始时间确定的范围内开始,所以,通过时差管理采用不同的分配方式,就可以达到较高的资源利用率和降低项目的成本支出。论文编制了相应的程序并进行了仿真,得到了较优的结果。     

基于人工免疫算法的航空多项目资源均衡技术

为解决航空企业内部多个制造项目并行情况下的资源均衡问题,引入了一种适合求解并行项目资源均衡问题的数学模型,该模型可以有效地将并行多项目资源均衡问题转化为单项目资源均衡问题;并提出了一种改进型的人工免疫算法;该算法通过引入自适应高变异算子与遗传操作的混合模式,能够根据抗体的亲和度调整变异步长,来达到以较快速度完成给定范围搜索的目的。最后,自主开发航空项目管理软件,对某型飞机机身部件的两个并行的装配项目进行了实例仿真,验证了该算法的有效性。     

基于Dijkstra算法的多属性资源搜索的一种实现方法

最短路径是经典问题也是应用广泛的问题,在求解最优路径中经常用到Dijkstra算法,但Dijkstra算法是一个抽象的过程,实际应用中仍会有大量的信息可供采用以降低算法的复杂度。在基于交通网络的多属性资源搜索中,本文分别描述了决策偏好信息完全确定和不完全确定下的实现方法。     

后勤应急保障资源调度模型动态多目标算法研究

为更加贴合实际情况,更好地体现应急保障资源调度过程中的实时性、调度目标的多样性,对应急保障资源调度效用、资源调度成本和任务点保障资源均衡等目标进行分析,研究了这三个目标对应急保障资源调度模型的影响,解决单目标无法满足调度需求的问题。引入时间变量t,使模型能够依据实际需求实时改变资源调度策略,解决了无法体现应急保障实施后的反馈作用及资源调度的动态性问题,并建立了后勤应急保障资源调度模型,最后通过具有实际应用背景的算例进行验证,结果证明算法能够表现模型的动态及多目标两个特点,符合保障任务实际情况,能够为应急保障方案的形成提供决策支持。     

基于集束搜索和银行家算法的柔性制造系统无死锁调度

本文提出了一种基于启发式规则的无死锁调度算法,该算法基于集束搜索方法,局部评价函数和全局评价函数,在无缓冲区的情况下,采用单步前瞻的银行家算法来避免死锁。该算法可以迅速解决复杂制造系统的死锁和调度问题,折衷了计算时间的消耗和调度结果的质量。     

用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法

基于MATLAB平台,将改进的蚁群算法应用于多移动机器人的路径规划。为了避免多机器人协作时容易引起的"任务死锁",每当机器人选择到系统中所有机器人一起合作也无法完成的任务时,降低该任务的信息素浓度,使得机器人能够跳出该任务,从而得以顺利完成其他可完成的任务。仿真研究表明:该算法能明显改善多机器人路径规划性能,并且算法简单有效。