炼钢—连铸生产过程运输设备天车调度方法

炼钢-连铸生产过程中,生产设备的调度计划的编制上采用了人工估计的运输时间参数,而实际运输设备天车常常不能及时到位,使得编制好的生产设备调度计划不能被很好地执行,造成时间扰动频发,导致生产设备调度计划延误,甚至整炉钢水被迫报废.针对中国宝钢一炼钢厂的天车调度问题,建立了考虑生产设备调度计划约束的运输设备天车调度模型.设计了天车冲突解消策略,提出了启发式天车调度方法,采用模糊综合评价方法对天车调度结果进行评价分析,并开发了相应的调度软件系统.通过实际生产数据进行了工业验证.     

整体式自动化物料运输系统防拥堵调度策略

为解决自动化物料运输系统中的车辆拥堵问题,提高生产运输效率,根据混合布局建立轨道的图网络模型,提出基于实时交通信息的动态调度方法.在调度过程的运输任务指派和运输路径规划阶段均使用加入交通信息的预测时间,运输任务指派根据系统状态变化使用匈牙利算法动态求解,路径规划也会根据轨道权重变化选择最快到达目的地的路径.实验结果表明,提出方法可以有效缓解车辆拥堵,减少晶圆的平均运输周期.     

一种基于遗传算法的网格任务调度算法

任务调度算法是网格计算研究的一个重要方向,已被证明是一个NP完全问题.提出了一种新的网格任务调度算法.该算法基于遗传算法,为加快算法的收敛速度,在生成初始种群时优先分配关键路径上的任务;由于资源间存在着通信延迟,引入任务复制方法,并结合遗传操作控制任务复制的深度,可以减少任务之间的通信开销,缩短整个调度的完成时间;最后进行优化操作,减少冗余的任务复制.模拟实验结果表明,该算法在收敛速度和调度完成时间均优于普通遗传算法.     

采用配置完成优先策略的可重构任务调度算法

如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间.     

一种基于Cache的网格任务反馈调度方法

网格调度的目标提高网格资源的利用率、改善网格应用的性能,它是网格中需着力解决的问题之一.目前,围绕着网格中的任务调度算法,国内外已做了大量的研究工作,先后提出了各种调度算法.但是,这些调度算法不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性等特征.针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种动态的网格调度技术--基于Cache的反馈调度方法(cache based feedback scheduling,简称CBFS).该调度方法依据Cache中所存放的最近访问过的资源信息,如最近一次请求提交时间、任务完成时间等信息进行反馈调度,将任务提交给负载较小或性能较优的资源来完成.实验结果表明,CBFS方法不但可以有效减少不必要的延迟,而且在任务响应时间的平滑性、任务的吞吐率及任务在调度器等待调度的时间方面比随机调度等传统算法要好.     

一种成本和时间均衡的网格资源分类优化调度策略

针对时间和成本约束的网格资源调度问题,提出一种基于MinCTT算法的时间和成本均衡的网格资源分类优化调度算法.该算法综合考虑任务完成时间和执行成本两个QoS因素,由一个成本比值和时间比值的联合均衡值来综合衡量任务在资源上的完成时间和执行成本开销,根据任务估计平均价格,对资源进行分类调度.实验结果表明,该调度算法具有较好的调度性能,能有效的减少任务总的完成时间和执行成本,均衡因子的改变对该算法的调度性能影响较小,选择合适的均衡因子能实现优的调度.     

一种基于任务响应时间预测的网格调度算法的研究

针对网格环境下计算节点的自治性、异构性、分布性等特征,提出了一种动态的基于任务响应时间预测的调度算法。该调度方法依据历史数据和最近访问过计算节点的任务请求提交时间、任务完成时间、网络通信延迟等信息,预测计算节点将来的任务响应时间,将任务提交给轻负载或性能较优的计算节点完成。实验结果表明,该方法不但可以有效减少不必要的延迟,而且在任务响应时间、任务的吞吐率及任务在调度器内等待被调度的时间方面比随机调度等传统算法要优。     

考虑起降安全的无人机血液运输路径规划

针对使用无人机进行血液运输的路径规划问题,以无人机运输总距离最小为目标,建立多约束无人机血液运输路径规划模型。考虑无人机起降平台数量受限情况下的无人机连续起降安全时间间隔,设计无人机起飞顺序调度策略,以减少无人机完成运输的总耗时,并提出一种基于帝国改革的帝国竞争算法求解该问题。该算法引入正弦扰动策略、增加帝国改革阶段来提高算法的搜索精度,使用与解质量相关的接受准则以保持种群的多样性。利用基准算例和无人机运输血液实例进行验证,结果表明,所提算法可为无人机血液运输任务提供满足各项约束,且没有无人机起降冲突的运输方案;无人机起飞顺序调度策略,可有效减少无人机实际完成任务的总耗时。     

边缘计算中基于能耗感知的容错协同任务执行算法

边缘计算已被设想成为增强资源贫乏的智能设备计算能力的有效解决方案.通过任务卸载用户可以将计算复杂的任务卸载到边缘云端执行来满足其对资源的需求.然而,其仍然需要解决能量消耗、可靠性和延时的问题.文中提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行算法,以在减少设备能耗的同时保证卸载到边缘云上的任务成功执行.具体地,首先设计了一种具有容错能力的能耗感知协同任务执行模型,该模型通过将计算卸载模型和容错模型相结合,从而在应用程序的截止完成时间内减少设备能耗.然后,提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行调度算法,该算法包括协同任务执行、初始化调度和在线调度.协同任务执行是通过部分关键路径分析和one-climb策略来确定任务的执行决策;初始化调度是从副本和重新提交中为在边缘端执行的任务选择容错策略,以在发生故障时可针对任务采取相应容错措施;在线调度是在发生故障时实时调整容错策略以确保任务成功处理.最后,在3种具有代表性的任务拓扑上进行了广泛的仿真实验,评估了3种不同方案在任务完成率、能耗比方面的性能差异.结果表明,无论是截止完成时间、传输速率还是容错率的变化,该方法都可以保证任务在截止时间内顺利完成,相比协同任务执行更可靠,而且相比本地执行设备消耗的能量可至少减少30％.     

基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图(DAG)的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行.OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本.Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法(DBC)考虑了时间和成本,但没考虑任务问的优先关系.本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法.通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本.