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動態(tài)調(diào)度算法(DSA)

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,并根據(jù)風(fēng)電特性建立與之相適應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度模型的研究已經(jīng)迫在眉睫。 傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度分為靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度動態(tài)優(yōu)化調(diào)度。靜態(tài)優(yōu)化調(diào)度解決電力系統(tǒng)某個時間斷面的目標(biāo)最優(yōu)求取,但是沒有考慮不同時間斷面的耦合性;動態(tài)
2017-11-02 16:00:283

云計算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度應(yīng)用

基于改進(jìn)自適應(yīng)人工魚群算法的任務(wù)調(diào)度算法。該算法以任務(wù)總執(zhí)行時間作為目標(biāo)函數(shù),在迭代過程中動態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整人工魚的視野和步長,同時對覓食行為進(jìn)行改進(jìn),加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優(yōu),以此提高任務(wù)調(diào)度
2017-11-02 17:30:253

基于禁忌搜索的蟻群算法解決焦?fàn)t推焦優(yōu)化調(diào)度問題

針對焦?fàn)t推焦過程中,計劃編制在保證結(jié)焦時間、提高焦炭質(zhì)量等因素下減小總懲罰的難點,文中提出一種基于禁忌搜索的蟻群算法解決此焦?fàn)t推焦優(yōu)化調(diào)度問題。焦?fàn)t推焦過程中存在亂箋等異常工況,利用傳統(tǒng)蟻群算法
2017-11-07 16:08:555

動態(tài)車間調(diào)度問題的改進(jìn)微粒群算法

為了對生產(chǎn)車間調(diào)度過程中發(fā)生的動態(tài)事件進(jìn)行快速、有效的處理,提出了一種將微粒群算法與遺傳算法(CA)、模擬退火算法(SA)相結(jié)合的混合微粒群算法(CSPSO)。通過用標(biāo)準(zhǔn)車間調(diào)度問題對該算法的性能
2017-11-07 17:26:460

基于排隊論模型的煤礦應(yīng)急云動態(tài)反饋作業(yè)調(diào)度算法

在云計算環(huán)境下,針對煤礦應(yīng)急云的多用戶和異構(gòu)環(huán)境,為提高煤礦應(yīng)急云平臺中海量數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)算過程中作業(yè)的調(diào)度效率和系統(tǒng)負(fù)載平衡能力,提出一個基于排隊論模型的煤礦應(yīng)急云動態(tài)反饋作業(yè)調(diào)度算法,通過數(shù)據(jù)建模
2017-11-14 10:58:482

一種新的DSA圖像增強(qiáng)算法

DSA是一種重要的醫(yī)學(xué)診斷和介入治療的技術(shù),DSA圖像質(zhì)量對于醫(yī)生確定病情具有重要意義。現(xiàn)提出了一種新的DSA圖像增強(qiáng)算法來提高DSA圖像的質(zhì)量,即對圖像進(jìn)行前期去噪,后期增強(qiáng)的方法。在前期采用
2017-11-15 15:50:0922

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務(wù)器繁忙時間是云計算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價,無法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241

基于負(fù)載預(yù)測的虛擬機(jī)動態(tài)調(diào)度算法研究與實現(xiàn)

在云計算系統(tǒng)中為了實現(xiàn)負(fù)載均衡和資源的高效利用,需要在虛擬機(jī)粒度上對云計算系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度,通過熱遷移技術(shù)將虛擬機(jī)從高負(fù)載物理節(jié)點遷移到低負(fù)載物理節(jié)點。把負(fù)載預(yù)測技術(shù)和虛擬機(jī)動態(tài)調(diào)度技術(shù)相結(jié)合,提出
2017-11-24 14:44:049

云任務(wù)閾值調(diào)度算法

針對當(dāng)前云任務(wù)調(diào)度算法在密碼云環(huán)境中無法實現(xiàn)任務(wù)實時處理的問題,提出一種基于滾動優(yōu)化窗口的實時閾值調(diào)度方法。首先,將密鑰調(diào)用環(huán)節(jié)融入密碼任務(wù)流程中,提出一種密碼云服務(wù)架構(gòu);其次,為實現(xiàn)任務(wù)的實時調(diào)度
2017-11-24 17:08:045

動態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法

為了有效解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP),提出了一種具有較強(qiáng)進(jìn)化機(jī)制的動態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法( DDFOA),該算法采用自適應(yīng)移動步長,并動態(tài)地將種群劃分為先進(jìn)子種群和后進(jìn)子種群,其中先進(jìn)子種群
2017-11-25 11:15:170

基于動態(tài)松弛時間回收的開銷敏感節(jié)能實時調(diào)度算法

為適應(yīng)實際系統(tǒng)中任務(wù)集的不斷變化以及不可忽視狀態(tài)切換開銷的要求,針對多核多處理器系統(tǒng)中常見的周期任務(wù)模型,提出一種基于動態(tài)松弛時間回收的開銷敏感節(jié)能實時調(diào)度算法DSROM,在每個TL面的初始時刻
2017-11-27 09:49:200

基于Agent的混合流水車間動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)

Agent構(gòu)成。首先提出一種針對混合流水車間環(huán)境的插值排序( HIS)算法并集成于策略Agent中,該算法適用于靜態(tài)調(diào)度和多種動態(tài)事件下的動態(tài)調(diào)度。然后,設(shè)計了各類Agent間的協(xié)調(diào)機(jī)制,在生產(chǎn)過程中所有Agent根據(jù)各自的行為邏輯獨立工作并互相協(xié)調(diào)。在發(fā)生動態(tài)事件時,策
2017-11-27 11:01:090

基于多尺度量子諧振算法的任務(wù)調(diào)度

合理地分配虛擬計算資源以進(jìn)行有效的任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源,高效地完成服務(wù)需求,提出了一種基于多尺度量子諧振子算法( MQHOA)的任務(wù)調(diào)度算法。首先,該算法
2017-11-30 15:17:250

基于改進(jìn)蜂群算法的多維QoS云計算任務(wù)調(diào)度算法

針對云計算環(huán)境下用戶日益多樣化的QoS需求和高效的資源調(diào)度要求,提出了基于改進(jìn)蜂群算法的多維QoS云計算任務(wù)調(diào)度算法,其中包括構(gòu)建任務(wù)模型、云資源模型和用戶QoS模型。為了獲得高效的調(diào)度,引入蜂群
2017-12-01 16:11:500

一種檢測引擎的動態(tài)負(fù)載調(diào)節(jié)算法

為解決多引擎入侵檢測系統(tǒng)的負(fù)載均衡問題,提出一種檢測引擎的動態(tài)負(fù)載調(diào)節(jié)算法。首先,監(jiān)測各引擎節(jié)點計算負(fù)載;然后,以過載或空載節(jié)點出現(xiàn)為調(diào)度時機(jī),以會話為單位調(diào)度重負(fù)載節(jié)點的流量到低負(fù)載節(jié)點,并遍歷
2017-12-05 15:58:510

基于公平性的D2D時隙調(diào)度算法

針對設(shè)備到設(shè)備( D2D)通信資源分配中的時隙調(diào)度時延以及信道增益變化導(dǎo)致吞吐率下降的問題,提出了一種公平性時隙調(diào)度( FTDS)算法。首先,基于頻譜復(fù)用模式建立系統(tǒng)模型,并歸納為一組合優(yōu)化
2017-12-05 16:29:520

基于云計算遺傳算法的多任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個關(guān)鍵問題,遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問題的算法。本論文針對遺傳算法在任務(wù)調(diào)度過程中隨著任務(wù)調(diào)度問題復(fù)雜度增加,算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,引入K-means聚類算法,提出一種
2017-12-07 15:16:100

Hadoop自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度算法

針對異構(gòu)集群任務(wù)推測式執(zhí)行算法存在的任務(wù)進(jìn)度比例固定、落后任務(wù)被動選取等問題,提出基于快慢節(jié)點集計算能力差異的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度算法。該算法量化節(jié)點集計算能力差異實現(xiàn)分集調(diào)度,并通過節(jié)點與任務(wù)速率的動態(tài)
2017-12-20 17:09:230

光儲微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

提出了一種光儲微網(wǎng)系統(tǒng)的魯棒后悔度優(yōu)化調(diào)度方法,以抑制系統(tǒng)中光伏輸出和負(fù)荷需求的不確定性擾動。依據(jù)不確定參數(shù)的預(yù)測值及分時電價,動態(tài)非均勻劃分調(diào)度時段以降低求解復(fù)雜度??紤]到蓄電池循環(huán)壽命
2018-01-14 15:31:316

基于改進(jìn)GEP的局部云任務(wù)調(diào)度算法

針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進(jìn)化算法動態(tài)云任務(wù)調(diào)度算法計算量較大,計算時間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進(jìn)基因表達(dá)式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務(wù)調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

物聯(lián)網(wǎng)具有約束關(guān)系的靜態(tài)任務(wù)表調(diào)度算法

針對物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)調(diào)度環(huán)境下并行計算的靜態(tài)任務(wù)調(diào)度問題,提出了一種基于最早完成時間策略改變調(diào)度順序的表調(diào)度算法HDPTS。該算法針對現(xiàn)有表調(diào)度算法調(diào)度前不能準(zhǔn)確地確定調(diào)度順序的問題,在IHEFT算法
2018-01-29 16:50:050

異構(gòu)多核處理器任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度響應(yīng)實時性方面表現(xiàn)優(yōu)異,但卻不適用于異構(gòu)多核處理器環(huán)境。為此,提出一種高實時性任務(wù)調(diào)度算法HRSA。在Min-Min調(diào)度算法的基礎(chǔ)上融合LSF,EDF,HVF算法調(diào)度策略,將任務(wù)能耗、任務(wù)完成價值和任務(wù)響應(yīng)比相結(jié)合,在實現(xiàn)異構(gòu)多核處理器任務(wù)動態(tài)
2018-02-07 11:07:431

基于組合指派編碼模型的節(jié)點調(diào)度算法

針對感知半徑異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中的節(jié)點調(diào)度問題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個數(shù);然后基于兩跳簇概念進(jìn)行分布式分簇;最后對每個簇中的節(jié)點采用組合
2018-02-09 14:59:190

煉鋼連鑄重調(diào)度算法

針對轉(zhuǎn)爐出鋼延遲的煉鋼連鑄重調(diào)度問題,以開工時間、加工時間以及加工機(jī)器的差異度和同一爐次相鄰設(shè)備間的等待時間的差異化最小為目標(biāo)建立了動態(tài)約束滿足模型,提出了基于約束滿足和斷澆修復(fù)的重調(diào)度算法。算法
2018-02-27 16:28:540

異構(gòu)系統(tǒng)多副本容錯調(diào)度算法

針對異構(gòu)系統(tǒng)中基于多副本機(jī)制的容錯調(diào)度方法忽略調(diào)度make span、任務(wù)問依賴與系統(tǒng)鏈路失效及嚴(yán)格調(diào)度方式調(diào)度makespan較長問題,首先提出通用調(diào)度方式下同時考慮節(jié)點和鏈路失效的可靠性計算方法
2018-03-13 10:56:150

大用戶直購電的動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

一定研究價值。為此,對考慮大用戶直購電的動態(tài)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題進(jìn)行建模,并采用內(nèi)點法多約束處理策略改進(jìn)多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性( MOBCC)優(yōu)化算法進(jìn)行求解,旨在從系統(tǒng)發(fā)電成本的角度研究大用戶直購電對經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。最
2018-03-22 13:48:180

如何使用智能RGV進(jìn)行動態(tài)調(diào)度策略的資料說明

本文分別針對直線軌道RGV智能加工系統(tǒng)的一道工序和兩道工序的物料加工作業(yè)情況,以工作時長內(nèi)實際成料數(shù)、RGV作業(yè)效率、CNC作業(yè)效率多目標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù),給出RGV動態(tài)調(diào)度模型和算法。前者在本文分別
2019-02-26 15:59:0513

電梯調(diào)度算法有哪些?

1、傳統(tǒng)電梯調(diào)度算法 1.1先來先服務(wù)算法(FCFS) 先來先服務(wù)(FCFS-First Come First Serve)算法,是一種隨即服務(wù)算法,它不僅僅沒有對尋找樓層進(jìn)行優(yōu)化,也沒有實時
2020-12-31 11:29:475035

EDA多任務(wù)流調(diào)度算法實驗設(shè)計

  針對高性能計算環(huán)境下的多個電子設(shè)計自動化(EDA)任務(wù)流調(diào)度問題,提出一種啟發(fā)式公平調(diào)度算法L- Fairness。在準(zhǔn)備隊列選擇待調(diào)度任務(wù)時,L- Fairness算法結(jié)合任務(wù)滯后度、完成度
2021-03-10 15:59:305

一種全新的綜合能源系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法

綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度對于實現(xiàn)系統(tǒng)的多能互補(bǔ)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。然而,系統(tǒng)中可再生能源的間歌性以及用戶用能需求的不確定性造成了系統(tǒng)中供需雙方的隨機(jī)波動,傳統(tǒng)的調(diào)度方法難以準(zhǔn)確地適應(yīng)實際環(huán)境的動態(tài)
2021-04-14 09:36:130

基于模擬退火的DPR系統(tǒng)劃分-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化算法

中的重構(gòu)區(qū)域劃分和任務(wù)調(diào)度決定了整個系統(tǒng)的性能,因此如何對DPR系統(tǒng)的邏輯資源劃分和調(diào)度問題進(jìn)行建模,并設(shè)計高效的求解算法是保證系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。在建立劃分和調(diào)度模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于模擬退火( SimulatedΔ nnealing,SA)的DPR系統(tǒng)劃分-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化算法,用于優(yōu)化重構(gòu)區(qū)域的劃分方案和任務(wù)調(diào)
2021-05-13 10:39:195

可反映用戶偏好的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度算法

針對云制造環(huán)境下的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度問題,改進(jìn)非支配排序生物地理優(yōu)化算法,提出一種反映用戶偏好的任務(wù)調(diào)度算法( UPTSA)。通過基于權(quán)重均勻分配策略定義的用戶偏好度來評估制造任務(wù)調(diào)度方案的質(zhì)量
2021-05-25 14:05:343

面向Web服務(wù)器的隨機(jī)種子調(diào)度算法

異構(gòu)性和Web服務(wù)質(zhì)量的隨機(jī)種子調(diào)度算法,通過計算擬態(tài)構(gòu)造Web服務(wù)器所有閾值,隨機(jī)選出種子執(zhí)行體,根據(jù)最大異構(gòu)性和Web服務(wù)質(zhì)量確定調(diào)度方案。仿真結(jié)果表明,與隨機(jī)調(diào)度算法相比,該算法具有較優(yōu)的調(diào)度效果,在安全性、Web服務(wù)質(zhì)量和動態(tài)性之間達(dá)到了
2021-06-09 14:23:0811

基于動態(tài)分組的M2M上行優(yōu)先級調(diào)度算法綜述

以延遲容忍剩余時長為度量依據(jù),提出一種對業(yè)務(wù)進(jìn)行動態(tài)分組的上行優(yōu)先級調(diào)度算法。采用資源塊(RB大小可變的分配方式滿足RB的鄰接約束,引入混合自動輪詢機(jī)制解決算法對低優(yōu)先級業(yè)務(wù)調(diào)度不公平的問題。仿真
2021-06-11 11:17:5414

什么是調(diào)度?為什么要調(diào)度?

什么是調(diào)度?按照某種調(diào)度算法,從進(jìn)程的ready隊列中選擇進(jìn)程給CPU。
2021-06-15 15:18:057798

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述
2021-06-21 15:15:1613

多種處理器調(diào)度過程及調(diào)度算法

即按照一定的的調(diào)度算法從就緒隊列中選擇進(jìn)程,把CPU使用權(quán)交給被選中進(jìn)程。
2022-05-10 20:06:431022

多智能體協(xié)同感知 協(xié)同動態(tài)調(diào)度決策的系統(tǒng)

本篇介紹一個多智能體協(xié)同感知,協(xié)同動態(tài)調(diào)度決策的系統(tǒng)。系統(tǒng)包括基于3D點云的SLAM建圖(lego-loam),3維定位(hdl_localization),3D障礙物檢測(傳統(tǒng)聚類算法),部署
2023-04-11 10:36:490

基于貪心算法的智能RGV的動態(tài)調(diào)度策略

無故障情況為例,在RGV需要選擇去向時采用貪心算法,這體現(xiàn)為RGV每次 選擇去向時選擇運(yùn)動時間與上下料時間之和最小的目標(biāo),將該過程定為所有判斷的原則。故可得出動態(tài)調(diào)度后每個CNC的總等待時間最少, 將機(jī)床工作效率最大化。從而給出最優(yōu)動態(tài)調(diào)度策略。
2023-04-11 10:23:290

智能RGV動態(tài)調(diào)度項目

一個智能加工系統(tǒng)的RGV動態(tài)調(diào)度問題。即在一個智能數(shù)控加工車間,有8臺 加工機(jī)床CNC等距排列在加工線的兩側(cè),生產(chǎn)線傳輸帶上有一輛命名為RGV的小車負(fù)責(zé)給CNC上下料。 題目設(shè)定了三組工作情況
2023-04-11 10:33:490

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