异构多处理机系统的负载均衡与任务调度

分析了异构多处理机系统中的负载均衡和任务调度参数,讨论了异构集群任务调度模型,提出了一种负载均衡启发式优化算法(LBHOA)。LBHOA采用启发式搜索策略,每次分配一个任务时,从不完全分配的结点中选择估计值最小的结点进行扩展搜索,直到找到完全分配的目标结点,且目标结点的时间开销估计值是所有完全分配结点中最小的。实验结果表明,与算法WLCA和LTGA相比,算法LBHOA的平均应答延迟时间的开销减少了10%,任务完成时间的开销减少了15%。LBHOA降低了资源最优分配中的计算复杂度,能够满足异构集群系统中的负载平衡和优化调度的需要,使异构多处理机系统在系统资源均衡分配的同时使系统资源利用率最优。     

关键链汇入缓冲区的设置方法

在介绍现有关键链(Critical chain scheduling,CCS)汇入缓冲区(Feeding buffer)设置方法及其优缺点的基础上,提出一种改进的汇入缓冲区设置方法.将汇入缓冲区的设置划分为汇入位置和汇入缓冲区大小的确定,并分析了缓冲区设置过程中的资源冲突问题.     

基于高维多目标候鸟优化算法的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标候鸟优化算法来求解考虑完工时间、总拖期、机器总负荷以及总能耗的高维多目标问题。多目标候鸟优化算法在候鸟优化算法的基础上引入基于Pareto支配和参考点的选择算子来给予鸟群选择压力,并用基于属性层次模型和灰色关联分析法的组合权重法从最优解集中选择一个最合适的方案。算例和实例验证了算法的有效性和实用性。     

影响分布式控制系统性能的若干因素

分布式控制系统(DCS)是工业控制应用技术的热点和主流.本文简要地阐述了系统体系结构的架构、时间延迟、控制网络和通讯调度等这些因素对控制系统整体性能的影响以及相关研究现状.并指出系统的、恰当的方法分析DCS的行为特性,允许系统集成人员能够快速评价多种不同方案并从中选择最佳方案而无需大量的仿真,在此基础上,对系统体系结构进行优化.这是DCS研究需要进一步深入的课题.     

基于低碳需求响应的含煤制氢与碳捕集电厂的综合能源系统优化调度

为了提高综合能源系统的低碳性与经济性,提出了煤制氢与碳捕集电厂联合运行模式下考虑低碳需求响应机制的综合能源系统优化调度。对煤制氢与富氧燃烧类型碳捕集电厂进行建模,并引入储碳罐、电转气装置以提高捕碳灵活性,降低制氧、制氢成本;将低碳需求响应机制引入综合能源系统调度模型中,并分析其减排能力;以运行成本最小为目标函数建立了综合能源系统的低碳经济调度模型。通过算例对所提策略进行验证,结果表明该策略能够提高风电消纳水平,降低整体系统的碳排放量,提升系统经济性。     

车联网中路边设施的分布式调度策略的研究

为了降低碳排放量和部署成本,利用太阳能给车联网路边设施(Road Side Unit, RSU)供电是一个可行的方法.本文针对太阳能供电的RSU,提出了两个分布式的在线调度策略,旨在最大化服务车辆数.在基于Markov链的调度策略中,采用Markov链表述RSU能量状态,并通过对动作的奖励最大化服务的车辆数;在基于阈值的调度策略中,RSU计算服务车辆时所消耗的能量,并结合自己的能量状态,选择服务的车辆.仿真结果表明,本文提出的在线调度策略增加了服务车辆数.     

基于有限优先级的动态调度算法

实时任务调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面。当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量。实时调度在理论分析时,都假设系统能够识别任意多的优先级。该文提出了在优先级数量有限的条件下的动态调度算法,给出了一个任务系统动态调度所需的最小优先级的数量的算法,并对算法的复杂性进行了分析。     

制造网格资源调度及安全性管理

根据制造网格发展的现状和方向,分析了网格资源调度的主要方法,并对Globus环境下的GSI体系结构做了深入研究,分析讨论了其任务提交执行过程和架构特点,对现有的GSI架构基础做了相关改进,构建了一个满足制造网格下部分特性的安全体系结构M-GSI,实现了实时认证和强授权功能,满足了制造网格部分安全需求。     

集装箱码头装卸作业的调度控制模型及算法设计

对集装箱码头上装卸作业的调度控制直接影响码头的整体运营效率．本文研究了集装箱码头装卸作业的调度控制问题,提出了一个基于柔性化flow shop的集成化控制模型．该问题具有非线性规划(NP：non- polynomial)难度,因此本文开发设计了两类基于优先级规则的启发式调度算法．利用该模型来对码头中多种装卸设备进行总体调度可以提高设备之间的协调性,提高码头效率,降低成本．实验研究证明算法能有效地解决该问题．     

基于粗糙集的案例属性约简技术

为了提高案例推理(case-based reasoning,CBR)系统的案例匹配效率,引入粗糙集理论对案例属性约简技术加以研究．提出准约简的概念,依次证明了某一条件属性集成为准约简与准约简成为约简的充要条件．进而,以核为出发点,提出了一种改进的基于分辨矩阵的属性最小约简算法．为使之仍然适用于连续属性,提出一种基于逼近精度敏感性的离散化算法．最后,将此约简技术应用于某钢铁企业的实际动态调度问题中,计算试验表明,该技术消除了冗余信息,提高了案例匹配的效率．