无线迁移工作流环境中功能片动态装载机制

从无线迁移工作流环境中资源受限的移动设备特性出发,提出一种基于功能片的动态装载机制,以实现大型迁移工作流程序在移动设备上的不降级运行.首先,给出了动态装载单元的定义,包括功能片、说明文档和控制块.控制块确定了功能片的状态;其次,设计并实现了FU的动态装载方案,包括功能片的读入、处理、调度、执行和卸载几个部分;最后,设计并实现了一个移动酒店预订系统来验证其合理性.     

一种基于VFD多核系统的硬实时任务节能调度算法

由于芯片功耗不断增加,节能已成为一个亟待解决的重要问题.基于全局异步局域同步(GALS)及电压频率域(VFD)技术的多核处理器计算平台,提出周期性硬实时任务节能调度算法.首先将给定任务集中的实时任务按最差匹配递减(WFD)策略映射到各个计算核上,使各计算核的利用率相对更加均衡,然后利用静态电压?频率调整策略,将每一个VFD内各计算核的共享运行频率降至此VFD中负载最重的计算核的利用率以回收并利用空闲时间节能.在静态策略的基础上提出空闲时间重分配(SR)策略,在保证实时任务可调度的前提下,通过进行任务迁移来平衡VFD内各计算核上的空闲时间分布,以进一步降低VFD的共享运行频率,从而降低能耗.实验表明提出的节能算法可取得较好的节能效果.     

基于改进免疫进化算法的云计算任务调度

针对云计算环境下内置任务调度方法的低效问题,提出一种基于改进免疫进化算法的任务调度算法,利用人工免疫进化原理完成任务调度的全局优化。通过将粒子群优化算法作为算子嵌入免疫进化算法中,避免陷入局部最优,改善收敛效果,减少任务调度时间开销。以CloudSim作为仿真平台进行模拟,实验结果表明,改进的免疫进化算法能大幅提高云计算任务调度效率。     

油水两相流非活塞式驱替的数值算法探讨

本文讨论了油藏数值模拟中油水两相驱替的数值计算方法．通过利用特征线方法分析Buckley-Leverett方程,提出了活塞式驱替和非活塞式驱替的严格数学划分条件．由于非活塞式驱替的饱和度在全场连续,本文建议在此情况下对网格界面处相对渗透率的离散值不采用常用的在迎风方向取值的做法,而直接取相邻网格的算术平均值．数值计算结果表明,对非活塞式驱替而言,该算法不仅可以提高计算精度,而且可以减小网格取向效应．     

基于元数据的数据交换系统任务模型

ETL包含数据的抽取、转换、加载三个部分,是构建数据仓库的重要环节。为解决异构数据源集成问题,本文提出了基于元数据的数据交换系统,并在该基础上阐述了数据交换系统中的任务设计模型和任务调度模型。最后介绍了数据交换系统中的主要算法以及设计模式。     

面向一体化桌面云架构的资源调度与管理策略

桌面云作为运营商IT架构云化的切入点,已在小规模试点工程中取得了成功,但此种创新类项目大规模推广会对现有技术架构及管控体系产生较大冲击,因此在实际应用中,亟需解决如何保障用户体验,实现平滑过渡等问题。立足于运营商营业厅类生产任务型场景,分析了传统架构在大规模推广条件下的种种不足,建立了一套适应未来发展的一体化桌面云架构,并以用户体验为核心,对传统架构中资源调度与管理策略进行了优化。     

一种求解Job Shop 调度问题的改进遗传算法

传统遗传算法在求解Job Shop调度问题时存在收敛速度慢,易于早熟的缺点。在病毒遗传算法(VEGA)和灾变遗传算法的基础上提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法(IVEGA-C)。该算法在传统遗传算法的基本结构上加入了病毒感染操作和灾变操作,病毒感染操作实现了同代个体之间横向传递进化信息,灾变操作采用灭绝操作。正是这种改进加快了遗传算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优解。通过仿真实验验证了IVEGA-C算法在解决Job Shop调度问题中的性能优于传统GA算法和VEGA算法。最后给出了应用该算法的一个实例。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。     

瓶颈指向的启发式算法求解混合流水车间调度问题

针对以最小化时间表长为目标的复杂混合流水车间调度问题,提出了一种将机器布局和工件加工时间特征紧密结合的启发式算法.首先,充分利用各阶段平均机器负荷一般不相等的特点确定瓶颈阶段,构建初始工件排序.其次,针对在瓶颈阶段前加工时间较短而瓶颈阶段后加工时间相对较长的工件,在第1阶段优先开始加工.同时,在瓶颈阶段前的每一个阶段,每当有工件等待加工或同时完工时,优先选择瓶颈阶段前剩余加工时间最短的工件加工;在瓶颈阶段以及瓶颈阶段之后,则优先选择这台机器后剩余加工时间最长的工件加工.最后,采用工件交换和插入操作改进初始调度.用Carlier和Neron的Benchmark算例测试提出的启发式算法.将计算结果与NEH启发式算法进行了比较,平均偏差降低了0.0555%,表明这个启发式算法是有效的.     

求解车间调度问题的2阶段混合粒子群优化算法

针对车间调度问题,提出了一种2阶段混合粒了群算法(TS-HPSO).该算法在第1阶段为每个粒子设置较大的惯性系数w,同时去掉了粒子的社会学习能力,从而保证每个微粒在局部范围内充分搜索.第2阶段的混合粒子群算法以第1阶段每个粒子找到的最好解作为初始解,同时以遗传算法中的变异操作保证粒了多样性;为保证算法的寻优能力,对全局gbest进行贪婪邻域搜索.计算结果证明了本算法的有效性.