“数智化”赋能国资国企

<正>岁末年初,新冠肺炎疫情猝然来袭,在疫情防控阻击战中,国有企业充分运用数字化、智能化技术,发现密接人员、进行疫情防控监测预警、远程医疗物资生产调度,开展"云办公""线上经营""智能化制造""无接触生产"等,有效提升了疫情防控效率,有力支撑了复工复产。上述成绩的取得,得益于近年来国资国企在数字     

混合帝国竞争算法求解带多行程批量配送的多工厂集成调度问题

针对供应链中一类广泛存在的带多行程批量配送的多工厂集成调度问题（Multi-Factory Integrated Scheduling Problem with Multi-Trip Batch Delivery,MFISP＿MTBD）,建立其数学模型并提出基于贝叶斯统计推断的混合帝国竞争算法（Hybrid Bayesian statistical inference-based Imperialist Competitive Algorithm,HBICA）进行求解.根据MFISP＿MTBD问题特性,结合多行程标签机制设计新型编解码策略,并基于该策略构造新型启发式规则以提高初始解的质量.为有效保留优质解的模式信息,采用贝叶斯概率模型学习机制替换标准帝国竞争算法中的同化机制.为更加明确地引导搜索方向,算法每代均利用各帝国中的精英国家（即精英解或个体）重构贝叶斯概率模型,进而对其采样生成新种群.利用9种有效邻域操作动态构造各帝国中每个国家的局部搜索,并对由各帝国内部相邻国家间竞争所确定的强势国家（即获胜国）执行其局部搜索,进而对各帝国中的殖民国家（即该帝国内的最强国家）依次执行所有弱势国...     

基于LTE上行触发的预调度算法策略优化高负荷问题研究及实践

文章通过研究设置不同的LTE上行触发预调度算法策略改善高负荷问题方式进行验证,通过选取少量基站小区为实验对象。对上行调度参数设置分两种方案进行对比实验得出效果最佳的方案推广至全网小区进行整体优化。全网推广效果表明方案二参数组不但对密集城区小区组KPI有明显提升,同时对非密集城区高负荷小区也有显著改善。该配置策略的成功实践为后续指导处理相关网络问题提供了一定的借鉴经验。     

多现场调度自动化系统的系统管理设计及实现

随着调度自动化系统的发展,出现了多现场调度自动化系统。多现场大系统是由多个在地理上分散,相互之间可以进行信息共享的现场组成的多现场运行系统,因此,如何统一管理这样的大系统成为亟需解决的问题。介绍了多现场调度自动化系统的系统管理的设计及实现,对该系统管理的体系结构、系统管理对象及信息存储、系统运行管理、系统管理信息同步及系统管理工具做了较为详细的阐述。该系统管理已被应用于地县一体化调度系统、城市轨道交通调度系统。实践证明,该系统管理具有统一配置、统一监视、维护工作量小、系统稳定等优点,能很好地对多现场调度自动化系统进行管理。     

面向机床状态波动的调度模型

为提高作业计划对机床状态的自适应力,建立了质量数据驱动的作业车间计划调度模型.首先挖掘隐藏在质量数据中的关联规则,基于专家领域知识和关联分析结果,获得机床状态波动信息;构造基于损失时间函数的全局调度性能指标,实现机床状态波动对调度模型的循环优化调节,提高小时间尺度调度方案的可行性;并通过对比某制造企业的调度方案和机床状态变化时的调整方案,验证了调度模型的有效性.     

限时点到多点跨数据中心传输的多源树调度算法

随着各种云应用的数据规模的增大,越来越多的云服务提供商开始关注跨数据中心的大数据块传输(bulk transfer)。跨数据中心的大数据块传输面临的主要挑战是:如何找到最佳的资源调度算法,在用户指定的时限内,用最少的传输资源将用户的数据传输到指定的地点。文中设计了一种有效的带传输时限(transfer deadlines)的、点到多点(Point-to-MultiPoint,P2MP)的跨数据中心数据传输调度算法MSTB(Multi-Source Tree-Based algorithm)。在多源机制和多播转发树的帮助下,MSTB表现得比现有的最优方法更好。仿真实验结果表明,MSTB可以在保证低传输完成时间和低计算复杂度的同时,增加最高达91%的传输请求接受数,增加最高达54%的有效吞吐量。     

一种基于强化学习的嵌入式系统抗拒绝服务攻击的缓存调度方案

在多核嵌入式操作系统中,中央处理器对共享最后一级缓存(Last Level Cache,LLC)的资源调度决定了各用户进程的指令周期数(Instructions Per Cycle,IPC),以及对拒绝服务(Denial-of-Service,DoS)攻击的鲁棒性。但是,现有缓存调度方案依赖于具体的LLC调度模型和DoS攻击模型,使中央处理器难以在不同调度环境中的每个调度周期及时获得用户进程的运行信息。因此,文中提出一种基于强化学习的嵌入式系统LLC调度技术,以抵御拒绝服务攻击。该技术根据用户进程的LLC占用起始位置和终止位置,结合反馈的指令周期数、载入未命中率和存储未命中率等信息,优化LLC的占用位置和占用空间。在动态LLC调度环境下,中央处理器不需要预知DoS攻击模型,即可提高指令周期数并同时降低恶意进程的DoS攻击成功率。在多租户虚拟机共同参与的多核嵌入式操作系统中的仿真结果表明,所提技术可以显著提高指令周期数并降低DoS攻击的成功率。     

带组换装时间的单机调度问题

在某钢铁线材企业的实际调度问题的基础上,研究了一类带有组换装时间的单机调度问题.根据该调度问题的实际需求,以最小化作业的最大延迟为优化目标.由于该问题是NP难的,提出了一类启发式算法来求解该问题,并进一步通过引入问题的性质,提高算法的寻优性能,降低算法运行时间.该算法在随机产生的测试问题和企业的实际调度上均进行了测试,实验结果表明该启发式算法能在短时间内获取近优解.