双目标流水线调度的动态双子群离散果蝇算法

提出了一种基于动态双子群的离散果蝇优化算法,求解以最大完工时间和机床空闲时间的最小化为目标的无等待流水线调度问题。与传统的果蝇算法不同,该算法采用基于工序的编码方式,并用改进的NEH方法进行初始化,提高初始解的质量;根据算法在进化过程中个体的进化水平,动态地将整个群体划分为先进子群和后进子群,简单但有效地插入方法在先进个体邻域内进化精细搜索,贪婪迭代进化机制用于优化后进个体,以此平衡算法的全局开发能力和局部搜索能力;为了提高算法效率,快速算法用于计算函数目标值和判断更新非支配解。仿真试验表明了所提果蝇算法的有效性和高效性。     

航班着陆调度的多目标优化研究

航班着陆调度问题是多目标优化问题,难以使用最优化方法求解。为了解决这一难题,以减少航班延迟时间和降低飞行延误成本为目标,提出一种整合的启发式方法。该方法使用吱呀轮算法SWO(Squeaky-Wheel Optimization)进行导向式搜索,并利用改进的GA充分扩展SWO的搜索空间,最后通过合理整合GA和SWO,取得求解效率和求解质量的提高。通过实验仿真对比表明该算法能高效求解该问题,满足了实时调度的需求,同时求解质量也优于其他启发式算法,节省了更多降落时间和成本。     

基于防火墙的内网信息发布探讨

本文主要是探讨对Windows XP系统中自身内置的防火墙ICF1服务功能进行设置,把架设在内网计算机中的Web服务器、FTP服务器、Telnet服务器、邮件服务器等网络服务信息发布到互联网中,让更多的人通过互联网随时随地分享架设在内网中的资源,实现资源共享。     

云计算环境下的服务调度和资源调度研究

云计算中的服务调度与资源调度对云计算的性能有重要影响,在分析现有云计算调度模式的基础上,针对云计算数据密集与计算密集的特点,提出分层调度策略以实现云计算中的服务与资源调度。分层调度策略对任务进行划分确定作业优先级,并通过数据局部性和总任务完成率对资源进行分配。数值评价部分应用分层调度与已有调度进行比较。实验结果表明,所采用的调度有效提高了资源利用率,为云服务的进一步研究提供了思路。     

基于用户优先级的云计算任务调度策略

根据云计算环境中用户任务调度的不同需求,提出一种基于改进离散粒子群优化算法的任务调度策略,可实现在短时间内对云计算任务的相对较优调度。将用户费用与该任务的截止时间相结合,构建相对合理的用户优先级,以引导算法的适应度函数的偏好。引入重优化判断准则,在保证算法有能力跳出局部最优的同时保持解的多样性,最终求出满足用户优先级偏好的任务调度映射。仿真实验结果表明,该策略更符合云计算调度的复杂环境,能得到全局较优的任务调度方案。     

LilyTask任务并行环境中基于任务关系的初始任务分配算法

LilyTask是一个基于任务并行的并行程序设计环境,它引入了任务间关系的概念．任务间会由于这种任务依赖关系而产生等待,为了减少这种等待开销,LilyTask系统在预编译阶段分析这些数据依赖关系,并做出相应的静态任务分配．该文给出在LilyTask任务并行环境中的一族新的基于任务关系图的静态任务分配的算法——WCP算法,并在实际测试中与另外两个著名的静态分配算法ETF和MCP算法作了比较,测试结果说明WCP算法在任务计算开销与通信开销不能准确给出的情况下有更好的分配效果．     

基于优先级的数据流数据库实时事务调度算法与实现

数据流数据库系统中的持续查询事务存在着依赖及算子共享的复杂关系．提出了基于综合事务空闲时间与价值的优先级调度算法．在算法中充分考虑了有依赖关系与共享算子的实时事务对事务优先级的影响．利用有关联的双链表给出了算法的实现，包括事务的接收策略与事务完成／夭折算法的实现．最后在GStream系统中，从累积实现价值率和差分截止期2个方面实验了算法的性能，实验表明LSV算法相对于RR算法、LSF算法、HVF算法都有很大的改进．     

嵌入式实时操作系统PetOS设计与实现

PetOS是一个自行设计的嵌入式实时操作系统。本文介绍了PetOS的技术背景,并详细阐述PetOS系统中的任务调度机制、任务管理机制以及中断管理机制的实现原理,指出PetOS在应用中的优缺点。     

一种启发式与/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.仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的同时较其它相关算法具有更好的调度性能,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.     

一种优化的多Agent相关任务并行调度算法

讨论了在多Agent系统中多组作业的并行调度问题，提出了一个描述多组作业推进速度的指标——调度效率和一种优化的多Agent相关任务并行调度算法——多Agent相关任务均衡 压缩调度算法(MADTBCSA)。以调度效率作为调度的标准，通过追求多组作业的均衡推进，来达到有效利用Agent时间的目的，同时利用静态压缩算法，进一步压缩调度长度，提高了Agent的利用率。